[发明专利]一种基于知识图谱的关系预测方法在审
| 申请号： | 201810589288.9 | 申请日： | 2018-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN108694469A | 公开（公告）日： | 2018-10-23 |
| 发明（设计）人： | 王念滨;秦帅;陈锡瑞;王红滨;周连科;白云鹏;王勇军;何茜茜;原明旗;陈田田 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明为一种基于知识图谱的关系预测方法，将知识图谱利用无向图来表示，提出了一种改进的结合了双向关系路径和嵌入式的混合关系预测算法，包括如下步骤：(1)将三元组数据集构建一个有效的知识图谱，并初始化参数；(2)对知识图谱中每个实体和关系利用TransE算法进行训练，将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间中；(3)抽取出每个三元组的关系标签，构建每个关系的子图；(4)在每个关系子图上，通过迭代的方式发现每个实体之间的可达路径，并根据图结构划分子图，对每个可达路径的可靠性进行计算；(5)迭代每两个没有直接边连接的实体，通过构造的联合评价函数和损失函数来评估两个实体之间是否存在隐含关系；(6)补全知识图谱结构。 | ||
| 搜索关键词： | 图谱 三元组 迭代 构建 初始化参数 关系利用 关系嵌入 混合关系 评价函数 双向关系 损失函数 向量空间 预测算法 分子图 嵌入式 数据集 图结构 无向图 预测 低维 算法 隐含 取出 标签 评估 改进 发现 联合 | ||
【主权项】：
1.一种基于知识图谱的关系预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：(1)将三元组数据集构建一个有效的知识图谱，并初始化参数；(2)对知识图谱中每个实体和关系利用TransE算法进行训练，将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间中；(3)抽取出每个三元组的关系标签，构建每个关系的子图；(4)在每个关系子图上，通过迭代的方式发现每个实体之间的可达路径，并根据图结构划分子图，对每个可达路径的可靠性进行计算；(5)迭代每两个没有直接边连接的实体，通过构造的联合评价函数和损失函数来评估两个实体之间是否存在隐含关系；(6)补全知识图谱结构。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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