知識圖譜（Knowledge Graphs,KGs）具有強(qiáng)大的語義處理和開放互聯(lián)的能力,已被廣泛應(yīng)用于Web檢索、推薦系統(tǒng)、知識問答等領(lǐng)域中。當(dāng)前,由于信息抽取、知識融合和知識加工等技術(shù)尚存在不足,使得構(gòu)建面向人物關(guān)系特別是親屬關(guān)系的大規(guī)模知識圖譜充滿挑戰(zhàn)。此外,在知識圖譜的構(gòu)建過程中,不可避免地會(huì)產(chǎn)生大量噪聲數(shù)據(jù),如何快速處理數(shù)據(jù)噪音并實(shí)現(xiàn)用戶的定制化信息展示等問題也需要進(jìn)一步研究。家譜數(shù)據(jù)具有海量、多源、異構(gòu)、自治的特點(diǎn),且包含了豐富的結(jié)構(gòu)和語義信息。將家譜數(shù)據(jù)構(gòu)建為親屬關(guān)系知識圖譜是實(shí)現(xiàn)跨姓氏家譜的大知識挖掘和推理服務(wù)、分析姓氏之間的關(guān)聯(lián)以及姓氏起源、變遷等行之有效的方法之一。本文主要關(guān)注面向親屬關(guān)系知識圖譜數(shù)據(jù)（即大規(guī)模家譜數(shù)據(jù)）的降噪與可視化問題研究,主要研究工作如下:（1）本文提出了PKSM（Prior-Knowledge and Subgraph-Matching for Knowledge Graph Refinement）算法,結(jié)合先驗(yàn)知識和精確子圖匹配的方法實(shí)現(xiàn)親屬關(guān)系知識圖譜降噪。該方法首先利用先驗(yàn)知識構(gòu)建家譜領(lǐng)域先驗(yàn)知識庫,并將其分別轉(zhuǎn)化為相對應(yīng)的家譜噪音模式子... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

子圖匹配示例

子圖匹配狀態(tài)檢索空間

子圖匹配部分匹配結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向知識圖譜的知識推理研究進(jìn)展[J]. 官賽萍,靳小龍,賈巖濤,王元卓,程學(xué)旗.  軟件學(xué)報(bào). 2018(10)
[2]動(dòng)態(tài)圖模式匹配技術(shù)綜述[J]. 許嘉,張千楨,趙翔,呂品,李陶深.  軟件學(xué)報(bào). 2018(03)
[3]從大數(shù)據(jù)到大知識:HACE+BigKE[J]. 吳信東,何進(jìn),陸汝鈐,鄭南寧.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(07)
[4]分家析產(chǎn)、財(cái)富沖擊與生育行為:基于清代至民國初期浙南鄉(xiāng)村的實(shí)證分析[J]. 李楠,甄茂生.  經(jīng)濟(jì)研究. 2015(02)
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本文編號：3085800