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知识图谱中的关系方向与强度研究

摘要:目前普遍的知识图谱构建思路是图谱中的关系标签采用文字描述,这样很难对图谱中的关系进行计算。针对这个问题,提出了关系方向、强度因子和时态因子的概念,关系的正负、强度和时态可以通过有监督机器学习的方法形成自动模型,从而在领域知识图谱中实现关系的量化计算。这种知识图谱构建方法在计算事件舆情走向、计算企业合作与竞争情况变化、分析销售人员市场拓展情况等领域,形成了一种新的数据分析模式,对人工智能在具体行业的落地应用很有意义。

关键词:
  • 知识图谱  
  • 关系方向  
  • 关系强度  
  • 负关系  
  • 时态关系  
作者:
臧根林; 王亚强; 吴庆蓉; 占春丽; 谢新扬
单位:
拓尔思知识图谱研究院; 广东广州510665; 广州拓尔思大数据有限公司; 广东广州510665
刊名:
大数据

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:大数据

大数据杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:10-1321/G2。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2015年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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