基于PtransE模型的知识图谱链接预测方法

    公开(公告)号:CN113051352A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110237881.9

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 一种基于PtransE模型的知识图谱链接预测方法,包括以下步骤:第一步、从知识库中构建目标三元组,并获得该三元组中头实体和尾实体之间所有的路径关系;第二步、进行关系编码,结合Word2vec将目标三元组中的直接关系和所有路径关系表示成向量,并将路径关系表示成的向量输入LSTM进行顺序编码;第三步、进行实体类型编码,获取目标三元组的头实体和尾实体的类型上下文向量;第四步、计算关系路径可靠性,并将上述结果输入能量函数,判断这个三元组是否成立。本发明提升了三元组的表示精度,增加了预测结果的准确度。

    基于膜计算的Web服务混合进化聚类方法

    公开(公告)号:CN110659363A

    公开(公告)日:2020-01-07

    申请号:CN201910692218.0

    申请日:2019-07-30

    Abstract: 一种基于膜计算的Web服务混合进化聚类方法,包括以下步骤:第一步:形式化定义;第二步:服务相似度计算;第三步:服务聚类;第四步:数据细胞根据运转规则跟新全局最优对象;第五步:停机与输出,系统中的各个组织细胞作为单独的执行单元以并行的结构进化运行,故该系统是并行分布式的,在该系统中,定义一系列的计算步骤为一个计算,从包含初始数据细胞对象集的组织细胞开始,在每一个计算中,都意味着有一个或者多个进化规则被作用于当前的数据细胞对象集上,当达到系统的停机约束条件时,系统自动停机,计算结果呈现于系统的外环境中。本发明能更好的得到服务领域的特征性,可以更准确的计算相似度,得到更好的聚类结果。

    一种引入实体上下文的三维旋转知识图谱嵌入方法

    公开(公告)号:CN113254661B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202110382919.1

    申请日:2021-04-09

    Abstract: 一种引入实体上下文的三维旋转知识图谱嵌入方法,所述方法包括以下步骤:第一步:定义知识图谱三种主要关系模式和相关形式化表述;第二步、定义四元数的基础和基于四元数乘法的三维旋转表示;第三步、基于四元数进行关系三维旋转建模,然后引入实体的上下文信息,计算打分函数,重新评估三元组的质量,同时推导模型针对知识图谱三种关系模式建模的能力,并进行模型训练以获得更好的四元数向量表示;此时完成了知识图谱嵌入过程,即将知识图谱中的实体和关系转化成向量的过程。本发明使本模型的知识图谱嵌入结果更加准确,从而提高了后续知识图谱进行连接预测、内容推荐等行为的结果准确性。

    基于DBSCAN聚类算法的知识图谱关系抽取与REST服务可视化融合方法

    公开(公告)号:CN111143479A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN201911254786.9

    申请日:2019-12-10

    Abstract: 一种基于DBSCAN聚类算法的知识图谱关系抽取与REST服务可视化融合方法,包括以下步骤:第一步、目标领域语料库的构建;第二步、面向语料库的实体抽取;第三步:结合Word2vec,对语料库进行指导性二次预分组,使用DBSCAN聚类算法构建知识图谱;第四步、各种可视化图形进行分类,归纳总结各类图形的属性和结构特征,通过创建可视化模型树VT来形式化地表达各类图形信息;第五步、定义M-JSON为REST Web服务返回的JSON的原型结构,并将M-JSON与可视化模型树中的数据结构进行匹配,利用第三步的知识图谱查询匹配的属性组合否存在实际语义关联,以选取有效的维度组合,提升自动化生成图形的精确率。

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