面向知识图谱的规则挖掘研究综述

TP391; 面向知识图谱的规则挖掘是从知识图谱中抽取出隐含的规则知识,应用于知识图谱补全、去噪、数据解释等问题,具有准确度高、可解释性强的优势.综述近年来知识图谱领域规则挖掘方法的最新研究进展,详细介绍了基于路径遍历、频繁项集和表示学习的规则挖掘方法,分析各类不同方法的特点、性能和存在问题,同时对规则的质量评估函数进行归纳总结,并探讨和展望了该领域未来的研究方向和前景....

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Published in计算机工程与应用 Vol. 59; no. 14; pp. 30 - 38
Main Authors 刘洪波, 陈越, 卢记仓, 侯雪梅, 杨奎武
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 战略支援部队信息工程大学,郑州 450001 15.07.2023
Subjects
规则质量评估
路径遍历
rule mining
representation learning
规则挖掘
表示学习
频繁项集
path traversal
知识图谱
knowledge graph
rule quality evalution
frequent itemsets
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ISSN1002-8331
DOI10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0014

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Summary:TP391; 面向知识图谱的规则挖掘是从知识图谱中抽取出隐含的规则知识,应用于知识图谱补全、去噪、数据解释等问题,具有准确度高、可解释性强的优势.综述近年来知识图谱领域规则挖掘方法的最新研究进展,详细介绍了基于路径遍历、频繁项集和表示学习的规则挖掘方法,分析各类不同方法的特点、性能和存在问题,同时对规则的质量评估函数进行归纳总结,并探讨和展望了该领域未来的研究方向和前景.
ISSN:1002-8331
DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0014