[发明专利]知识图谱中边权重的优化方法、装置、介质、设备及系统

权利要求书

1.一种知识图谱中边权重的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

定义知识图谱，所述知识图谱包括节点、所述节点之间的有向边以及所述有向边的原始边权重；

从用户接收查询信息；

搜索对应所述查询信息的候选答案，利用所述知识图谱对所述候选答案进行排序，并将所述排序后的候选答案推送给所述用户；

从所述用户接收对所述排序后的候选答案的反馈信息；

构建符号几何规划问题，所述符号几何规划问题的约束函数基于所述反馈信息设定，所述符号几何规划问题的目标函数为优化边权重的函数；

求解所述符号几何规划问题得到所述优化边权重。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述知识图谱对所述候选答案进行排序包括：

将所述查询信息映射到所述知识图谱上得到查询节点；

将所述候选答案映射到所述知识图谱上得到候选答案节点；

计算所述查询节点与所述候选答案节点之间的相似度；

将所述候选答案按照所述相似度的降序进行排列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述查询节点与所述候选答案节点之间的所述相似度通过以下计算：

其中，φ(v_q,v_a)表示所述查询节点v_q与所述候选答案节点v_a之间的所述相似度，表示从所述查询节点v_q到所述候选答案节点v_a跳数小于阈值的路径，|z|表示路径z的长度，P[z]为路径z的概率，c为常数参数，w(v_i,v_i+1)表示所述知识图谱中的v_i节点指向v_i+1节点的边权重，w(v_q,v₁)表示所述查询节点v_q指向所述知识图谱中的v₁节点的边权重，w(v_k,v_a)表示所述知识图谱中的v_k节点指向所述候选答案节点v_a的边权重。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反馈信息包括所述用户从所述排序后的候选答案中选择的最佳答案；

所述约束函数为所述最佳答案对应的最佳答案节点与所述查询节点之间的所述相似度大于其他所述候选答案节点与所述查询节点之间的所述相似度；

所述目标函数为使得各所述有向边的边权重变化量的平方和最小，每条所述有向边的边权重变化量为该条所述有向边的所述优化边权重与所述原始边权重之差。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述反馈信息进行聚类处理得到多个聚类；

按照融合规则融合各个所述聚类对应的所述优化边权重得到最终的所述优化边权重，每个所述聚类对应的所述优化边权重通过求解基于该所述聚类包含的所述反馈信息构建的所述符号几何规划问题而获得。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述反馈信息涉及的所述有向边的集合对所述反馈信息进行聚类处理，所述反馈信息涉及的所述有向边的集合为从所述反馈信息涉及的所述查询节点到所述反馈信息涉及的各所述候选答案节点跳数小于阈值的所有路径经过的所述有向边的集合。