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公开(公告)号：CN113051353B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110244072.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于注意力机制的知识图谱路径可达性分析方法，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h和尾实体t之间所有的路径关系；第二步、进行关系编码；第三步、进行实体类型编码；第四步、重复第二步和第三步计算所有路径模式组合成的全局路径模式#imgabs0#计算头实体h、直接关系r和尾实体t组成的三元组的能量函数，计算直接关系r能否连接头实体和尾实体的概率，将能量函数和能否链接的概率相乘，以此判断这个三元组是否成立。本发明提高了对实体和关系的利用率，注意力机制提升了概率计算结果的精确性，提升了三元组表示成的向量的准确度，增加了预测实体间是否能相互连接的结果的准确度。
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公开(公告)号：CN113378558A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110570270.6
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/44 , G06K9/62
Abstract: 一种基于代表词对的RESTful API文档主题分布提取方法，所述方法包括以下步骤：第一步：对文档进行分词处理，并进行停止词去除与时态归一化；第二步：将分词结果转换为词对集合；第三步：在主题模型的迭代过程中计算代表词对，并利用代表词对实现概率采样算法，完成主题模型训练，输出RESTful API的文档主题分布。本发明提出一种基于代表词对的RESTful API文档主题分布提取方法，该方法设计了一种以BTM主题模型为基础的词对模型，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰。
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公开(公告)号：CN111190900A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911254951.0
申请日：2019-12-10
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种云计算模式下JSON数据可视化优化方法，包括以下步骤：第一步、目标领域语料库的构；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、构建可视化模型树VT；第五步，定义元数据树MDT与MST元结构树，并将REST服务返回的JSON数据转化为MDT；第六步、第五步中对MDT的剪枝操作、降维调整以及原结构树MST与可视化模型树中的StructModeli的匹配过程中都是以结构匹配为基础，通过第三步中构建的知识图谱中查询匹配出来的数据片段是否存在实际语义关联，根据查询结果优化匹配算法，选取有效的维度组合，以提升自动化生成图形的精确率。
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公开(公告)号：CN113553441A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110752419.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种神经网络中基于实体与关系编码的知识图谱表示学习方法，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；第三步、进行实体类型编码；第四步、获得第三步中头实体和尾实体的类型上下文向量，并将它们按顺序输入LSTM；第五步、组成路径模式vρ(p)和vρ(r)，计算这两个路径模式的余弦相似度；第六步、训练表示学习方法。本发明实现对实体和关系的语义信息的表示，进而高效地计算实体、关系及其之间的复杂语义关联。
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公开(公告)号：CN111177591A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911254814.7
申请日：2019-12-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/9538 , G06F16/958 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06K9/62
Abstract: 一种面向可视化需求的基于知识图谱的Web数据优化方法，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、将语料库进行二次预分组，使用k-means聚类算法构建知识图谱；第四步、对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、基于网络语料知识图谱的数据可视化优化匹配方法：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378558B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110570270.6
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/44 , G06F18/214 , G06F17/16
Abstract: 一种基于代表词对的RESTful API文档主题分布提取方法，所述方法包括以下步骤：第一步：对文档进行分词处理，并进行停止词去除与时态归一化；第二步：将分词结果转换为词对集合；第三步：在主题模型的迭代过程中计算代表词对，并利用代表词对实现概率采样算法，完成主题模型训练，输出RESTful API的文档主题分布。本发明提出一种基于代表词对的RESTful API文档主题分布提取方法，该方法设计了一种以BTM主题模型为基础的词对模型，通过一种基于主题分布信息的概率采样策略，来寻找训练过程中对当前采样主题关联度高的代表词对，并通过调节词对在采样过程中的权重信息，降低噪声问题带来的干扰。
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公开(公告)号：CN113254661A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382919.1
申请日：2021-04-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36
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。
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公开(公告)号：CN113051353A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110244072.0
申请日：2021-03-05
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于注意力机制的知识图谱路径可达性分析方法，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h和尾实体t之间所有的路径关系；第二步、进行关系编码；第三步、进行实体类型编码；第四步、重复第二步和第三步计算所有路径模式组合成的全局路径模式计算头实体h、直接关系r和尾实体t组成的三元组的能量函数，计算直接关系r能否连接头实体和尾实体的概率，将能量函数和能否链接的概率相乘，以此判断这个三元组是否成立。本发明提高了对实体和关系的利用率，注意力机制提升了概率计算结果的精确性，提升了三元组表示成的向量的准确度，增加了预测实体间是否能相互连接的结果的准确度。
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公开(公告)号：CN110659363B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201910692218.0
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江工业大学
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。
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公开(公告)号：CN113254660A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110382221.X
申请日：2021-04-09
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 一种基于四元数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，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地四元数向量表示。本发明引入了四元数来对知识图谱中的实体和关系进行建模表示，将实体表示成三维空间中的一组向量，关系表示实体间的三维旋转变换，能够解决当前嵌入模型无法有效地学习和推理知识图谱中各种关系模式，特别是组合关系模式的问题，从而能够有效地降低实体和关系的模糊程度，提升知识图谱链接预测准确率。
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