【摘要】：基于知識圖譜的相關搜索得到了很多的關注。給定知識圖譜中的一個實體,相關搜索旨在尋找知識圖譜中與該實體最為相關的實體。然而,相關性函數(shù)是隱式的、不斷變化的。不同的用戶針對不同的查詢可能會從不同的語義角度考慮相關性。在具有成千上萬種實體類型的復雜模式知識圖譜中,查詢的歧義性更為顯著,這對于現(xiàn)有的方法無論從性能角度還是可擴展性角度都帶來了極大的挑戰(zhàn)。為了應對這一挑戰(zhàn),本文所提出的方法-RelSUE,通過要求用戶提供一定數(shù)量的實體作為樣例,繼而自動地根據(jù)樣例實體學習出最有可能的相關性函數(shù)。特別地,本文假設一個查詢的意圖可以通過一組模式層的元路徑來刻畫。RelSUE通過對知識圖譜進行搜索來找到能夠最好地刻畫用戶提供的樣例實體與查詢實體之間相關性的一組多樣化元路徑。該方法通過基于距離與度數(shù)的啟發(fā)式規(guī)則對復雜模式知識圖譜龐大的搜索空間進行了極大的剪枝,并通過推理對對于查詢實體等價的元路徑進行去重復操作。最終,RelSUE通過一個線性模型來預測各個實體與查詢實體的相關性。實驗表明,RelSUE能夠戰(zhàn)勝目前前沿的相關搜索算法。
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.3
【圖文】：

圖１．２邐－個知Ｕ丨圖譜實例．逡逑

函數(shù)ＳｅｌＴＮ選擇當前最具有希望的（ｐｒｏｍｉｓｉｎｇ）樹節(jié)點進行擴展，最優(yōu)樹逡逑節(jié)點被記為對《邋（如算法第６行所示）。函數(shù)ＥｘｐＳＴ對進行擴展，并返回擴逡逑展得到的子節(jié)點集合７Ｗ邋（如算法第７行所示）。對于這些新擴展出的樹節(jié)逡逑點中的每一個節(jié)點，記為ｍ邋（如算法第８行所示），其希望值（ｐｒｏｍｉｓｅ）可以逡逑通過函數(shù)ＥｖａｌＴＮ計算（如算法第９行所示）。如果Ｒｅｐ（ｍ）與Ａ相交（例如本逡逑文實例中的例子，Ｒｅｐ（Ａｃｔｏｒ）邋Ｐｉ邋八＝｛Ｓｔｅｖｅ邋Ｍａｒｔｉｎ，邋Ｂｉｌｌ邋Ｍｕｒｒａｙ｝），逡逑一條新的元路徑將會被函數(shù)ＧｅｔＭＰ生成，該元路徑對應搜索樹中由根逡逑節(jié)點走到節(jié)點ｍ的路徑，并且其重要性函數(shù)值ｓｉｇ大于０邋（如算法第１０－１１行逡逑所示）。如果元路徑�。校闹匾裕螅椋纾ǎ粒┻_到了預定義的重要性閾值ｒ邋（如算逡逑法第１２行所示），則稱其為一條“足夠重要”的元路徑，當該元路徑不與之前逡逑迭代中己選擇的元路徑集合中的任一條元路徑對于查詢實體ｇ等價時，將逡逑該元路徑加入元路徑集合ＭＰ中（如算法第１３－２０行所示）。算法會一直重復逡逑這樣的選擇元路徑的過程直到終止條件滿足。在接下來的內(nèi)容中，本文將會對逡逑算法中幾個關鍵的步驟進行展開詳述。逡逑

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本文編號：2714271