知识融合算法知识图谱,端到端知识图谱

数据结构与算法知识图谱 2023-11-12 19:54 376 墨鱼

数据结构与算法知识图谱

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目标：整合各级知识，合并两个知识图（本体）。需要确认：等价实例；等价类/子类；等价属性/子属性。通常需要从不同知识库构建同一实体的知识图。寻路算法、中心性算法和社区发现算法的融合。深入的话，还有图神经网络算法和图嵌入算法。

1知识图谱构建技术本节首先给出知识图谱的技术图谱，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1知识华为云知识图谱云服务提供管道图构建能力，将图构建抽象为本体构建、数据源配置、信息抽取、知识映射、知识融合等基本流程。图3构建知识图谱的基本流程进一步分为

4.4.4基于局部性的分块方法利用了大规模知识图谱的结构特点和匹配中的区域特征，不需要对大规模知识图谱进行分块的知识融合方法。该方法是基于匹配计算过程中的当前情况。 .如何在小规模的知识图谱中进行图融合。在商业图谱建立的初期，图规模较小，基于知识表示的图融合方法存在很多障碍。人力基本上是主力。那么如何才能尽可能的降低人力成本呢？第一次陀螺仪融合

知识图谱-知识融合一、简介为了解决逻辑上相连的知识元素之间的冲突解决问题，定义了统一的知识元素语义表达方法，并将知识元素之间的冲突按照粒度划分为术语冲突。基于上述，知识库实体对齐的主要过程将包括：1）对要对齐的数据进行分区和索引，以降低计算复杂度；2）使用相似函数或相似算法来查找匹配实例；3）使用实体对齐算法

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标签：端到端知识图谱