模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2017, Vol. 30 Issue (5): 473-480    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201705010
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路径张量分解的知识图谱推理算法*
吴运兵1,朱丹红1,廖祥文1,2,张栋1,林开标3
1. 福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350116
2. 福州大学 福建省网络计算与智能信息处理重点实验室 福州 350116
3.厦门理工学院 计算机与信息工程学院 厦门 361024
Knowledge Graph Reasoning Based on Paths of Tensor Factorization
WU Yunbing1, ZHU Danhong1, LIAO Xiangwen1,2, ZHANG Dong1, LIN Kaibiao3
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116
2. Fujian Provincial Key Laboratory of Networking Computing and Intelligent Information Processing,Fuzhou University, Fuzhou 350116
3. College of Computer and Information Engineering, Xiamen University of Technology, Xiamen 361024

全文: PDF (714 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 现有张量分解技术在用于知识图谱学习和推理过程中时,只考虑知识图谱中实体与实体间的直接关系,忽略知识图谱图形结构的特点.因此,文中提出基于路径张量分解的知识图谱推理算法(PRESCAL),利用路径排列算法(PRA)获得知识图谱中各实体对间的关系路径.然后对实体对间的关系路径进行张量分解,并在优化更新过程中采用交替最小二乘法.实验表明,在路径问题回答任务和实体链接预测任务中,PRESCAL可以取得较好的预测准确率.
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作者相关文章
吴运兵
朱丹红
廖祥文
张栋
林开标
关键词 张量分解 路径推理 知识图谱 路径排列算法(PRA)    
Abstract:In the existing tensor factorization techniques used in knowledge graph learning and reasoning, only direct links between entities are taken into account. However, the graph structure of knowledge graph is ignored. In this paper, knowledge graph reasoning based on paths of tensor factorization is proposed. The path ranking algorithm(PRA) is employed to find all paths connecting the source and target nodes in a relation instances. Then, those paths are decomposed by tensor factorization. And the entities and relations are optimized by the alternating least squares method. Experimental results on two large-scale knowledge graphs show the algorithm achieves significant and consistent improvement on tasks of entities linking prediction and paths question answering and its prediction accuracy outperforms that of other related models.
Key wordsTensor Factorization    Path Reasoning    Knowledge Graph    Path Ranking Algorithm(PRA)   
收稿日期: 2016-07-25     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金项目青年基金项目(No.61300105)、福建省自然科学基金项目(No.2017J01755)、福建省引导性项目(No.2016Y0060,2014Y0005)、福建省教育厅科技项目(No.JA15082,JA14243)、福建省教育厅中青年教师教育科研项目(No.JAT160077)、厦门留学人员科研项目(No.XRS201631401)资助
作者简介: 吴运兵,男,1976年生,硕士,讲师,主要研究方向为机器学习、数据挖掘、知识表示. E-mail:wyb5820@fzu.edu.cn.
朱丹红,女,1981年生,硕士,讲师,主要研究方向为图像处理、图像检索、数据挖掘.E-mail:zhudh@fzu.edu.cn.
廖祥文(通讯作者),男,1980年生,博士,副教授,主要研究方向为文本挖掘、信息检索.E-mail:liaoxw@fzu.edu.cn.
张 栋,男,1981年生,博士,副教授,主要研究方向为计算机网络、网络虚拟化.E-mail:zhangdong@fzu.edu.cn.
林开标,男,1980年生,博士,讲师,主要研究方向为数据挖掘、人工智能.E-mail:kblin@xmut.edu.cn.
引用本文:   
吴运兵,朱丹红,廖祥文,张栋,林开标. 路径张量分解的知识图谱推理算法*[J]. 模式识别与人工智能, 2017, 30(5): 473-480. WU Yunbing, ZHU Danhong, LIAO Xiangwen, ZHANG Dong, LIN Kaibiao. Knowledge Graph Reasoning Based on Paths of Tensor Factorization. , 2017, 30(5): 473-480.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201705010      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2017/V30/I5/473
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