近年來,在網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的支撐下,以維基百科、Yago、Freebase等為代表的包含大量非結(jié)構(gòu)化、異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜得到了快速發(fā)展。然而,知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)具有體量大、內(nèi)容豐富、類型多樣、缺乏統(tǒng)一模式描述特點(diǎn)。因此,提取知識(shí)圖譜模式信息,并形成摘要模式,對(duì)于提升知識(shí)檢索、挖掘質(zhì)量具有重要研究意義�，F(xiàn)有的摘要模式挖掘方法得到的圖譜模式存在以下問題:1)挖掘的效率低;2)用戶很難控制算法的頻繁度值,往往產(chǎn)生大量的頻繁子圖模式;3)不同模式之間往往相互交疊冗余。同時(shí),已有的研究成果仍然存在部分上述問題。針對(duì)這些不足之處,本論文提出了新的摘要模式挖掘方法,將知識(shí)圖譜的摘要模式挖掘建模為優(yōu)化問題,并證明目標(biāo)函數(shù)滿足次模性,利用次模函數(shù)邊際效益最大化的數(shù)學(xué)性質(zhì)對(duì)Top-k摘要模式進(jìn)行貪心近似求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的摘要模式挖掘方法在挖掘質(zhì)量和挖掘效率上均優(yōu)于已有的雙目標(biāo)函數(shù)模型方法。本文的研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:層次化的摘要模式的定義。首先,本文使用圖模擬匹配方法給出摘要模式的判定準(zhǔn)則。其次,實(shí)際應(yīng)用中,知識(shí)圖譜的標(biāo)簽往往帶有層次信息關(guān)系,本文基于摘要模式判定準(zhǔn)則提出考慮節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽層次化結(jié)構(gòu)的摘要... 

【文章來源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３：基于ｐｒｅｇｅｌ的非層次化的摘要模型判定及其覆蓋子圖求解??

次樹為：ｒ２，：ｒ３，：ｒ４。以定義２判定涉及到的標(biāo)簽有：｛叫義山叫』；｝，圖ｇ??中沒有這３類標(biāo)簽的節(jié)點(diǎn)，因此＆不是圖ｇ的摘要模式。??然而，在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)用戶查詢不到內(nèi)容時(shí)，會(huì)選擇退而求其次。圖４中的??知識(shí)圖Ｇ不存在帶有Ｍｉ類型標(biāo)簽的圖節(jié)點(diǎn)，故基于／ｉ?＝?１的標(biāo)簽松弛化的定義求解??（？（叫，１），以對(duì)＾：＾＾財(cái)＾崦上岣＾財(cái)＾＾并規(guī)定：當(dāng)圖節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽類型為??（ＫＡ＾ｌ）中的任意一個(gè)時(shí)，該節(jié)點(diǎn)即為標(biāo)簽類型岣的匹配節(jié)點(diǎn)。同理，對(duì)Ｃｎ?乂』??做九＝１的標(biāo)簽松弛化，利用上述規(guī)定可知，二者均能在圖Ｇ中查詢到可匹配的圖??節(jié)點(diǎn)。利用標(biāo)簽層次化的摘要模式判定準(zhǔn)則對(duì)再次做合法摘要模式判定，Ｐｉ為知??識(shí)圖Ｇ的一個(gè)合法的層次化的摘要模式。??使用圖譜節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽之間的層次化關(guān)系結(jié)構(gòu)，做標(biāo)簽松弛化，弱化標(biāo)簽類型需完??全一致的約束，該方法能解決某些情況下，具有標(biāo)簽層次化結(jié)構(gòu)的知識(shí)圖譜中圖模??式匹配失敗的問題。下面給出基于層次化的摘要模式的具體判定過程和其覆蓋子??圖的求解。??首先給出基于圖模擬的圖節(jié)點(diǎn)匹配過程。分別計(jì)算＆中各個(gè)節(jié)點(diǎn)在層次樹中??的／Ｉ跳孩子節(jié)點(diǎn)集｛ｅ叫。對(duì)于知識(shí)圖Ｇ任意一節(jié)點(diǎn)ｕ

２）?ｌｕＴｏｐｋ算法與ｓｕｂＴｏｐｋ和ＢｉＯｐｔ算法的對(duì)比??如圖６所示，圖６給出了?ｌｕＴｏｐｋ與ｓｕｂＴｏｐｋ、ＢｉＯｐｔ算法的覆蓋度對(duì)比，ＢｉＯｐｔ??中參數(shù)ａ的取值為０．７。圖６ａ、６ｂ、６ｃ的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集依次為Ｃａｉｄａ、Ｙａｇｏ和Ｓｔａｎｆｏｒｄ。??同樣的，根據(jù)式（３）使用最大覆蓋數(shù)計(jì)算相應(yīng)的覆蓋度值。由圖中可知，ｌｕＴｏｐｋ??的覆蓋度低于ｓｕｂＴｏｐｋ，但優(yōu)于ＢｉＯｐｔ。隨著摘要模式數(shù)目的增加，ｌｕＴｏｐｋ的覆蓋??度隨之增加。??ａ＊?？?ｙｄ＆ｓ?■?Ｚ?■—．二??Ｓ?｜＇！，馱：／：：：??＾ａ／＇?－＾－ｓｕｂＴｏｐｋ?＾?ｏ．ｅ?■?一ｓｕｂＴｏｐｋ?驗(yàn)?％?ｓｕｂＴｏｐｋ??０２［．〇ｒ＾?－〇－Ｂｉ０ｐｔ－０．７?ｃ／?＾８ｔ０ｐｔ－ＤＪ?ＧＪ?■念?＾８ｉ０ｐｔ－０．７??十?ｋｉＴｏｐｋ?ｌｕＴｏｐｋ?，，??，?■?＞???—？?＜■?？?＇?＇?ｏ?ｗ?ｕｙ?ｍ?ｍ??ＱＫ＞４０ｇ〇８Ｇ?０３Ｓ４〇６Ｓ＾??ｋ?ｋ?ｋ??（ａ）數(shù)據(jù)集Ｃａｉｄａ的覆蓋度對(duì)比?（ｂ）數(shù)據(jù)集Ｙａｇｏ的覆蓋度對(duì)比?（ｃ）數(shù)據(jù)集Ｓｔａｎｆｏｒｄ的覆蓋度對(duì)比??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于子圖同構(gòu)的vEPC虛擬網(wǎng)絡(luò)分層協(xié)同映射算法[J]. 劉彩霞,李凌書,湯紅波,王曉雷,盧干強(qiáng).  電子與信息學(xué)報(bào). 2017(05)
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博士論文
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本文編號(hào)：3109984