文章摘要
引用本文:吴运兵,阴爱英,林开标,余小燕,赖国华.基于多数据源的知识图谱构建方法研究[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(3):329~335
基于多数据源的知识图谱构建方法研究
Knowledge graph construction method based on multiple data sources
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2017.03.0329
中文关键词: 知识图谱  本体构建  数据融合  实体对齐  实体链接
英文关键词: knowledge graph  ontology construction  data fusion  entity alignment  entity linking
基金项目:
作者单位
吴运兵 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
阴爱英 福州大学至诚学院福建 福州 350002 
林开标 厦门理工学院计算机与信息工程学院福建 厦门 361024 
余小燕 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
赖国华 台湾元智大学资讯学院台湾 桃园 32003 
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中文摘要:
      针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱. 首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作. 在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.
英文摘要:
      To improve the application of multi-source data fusion,this study constructs a knowledge graph-based data fusion model. This model firstly constructed corresponding domain ontology for each special field,and then consolidated all domain ontology into a global ontology. After that,it retrieved and fused knowledge from the global ontology by entity alignment and linking methods. At last it built an application platform of knowledge graph with friendly interfaces to execute query and statistics,etc. Besides that,this model improved the result of entity aligning by adopting traditional similarity detection approach. And experiment results also demonstrated its good prediction accuracy by proposing a constraint based embedding model in entity linking process.
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