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文档简介

1、RDF中 is-a关系补全方法评估is-a 关系是 RDF知识库中最基本的知识单元, 在基于知识库的问答等应用中具有关键作用。 但是不论是人工还是自动构建的知识库中,is-a关系都是不完整的。针对 RDF数据集中 is-a关系的缺失问题 , 研究人员提出了多种基于统计的方法对 is-a关系进行补全。但是由于建模方式的不同, 这些方法在不同数据集上的补全效果具有一定的差异性。因此 , 针对一个特定的 RDF数据集 , 如何选择一个 is-a关系补全方法是一个值得研究的问题。现有的方法大致分为两种：(1) 人工选择：即人工分析每个方法和给定数据的特点, 选择一个最适合该数据特点的算法, 但是由于无

2、法量化每个算法的效果 , 存在主观因素干扰； (2) 自动化评估： 即用召回率、 准确率和F1 评估每个方法在数据集上的评估效果, 但是在数据量较大时 , 该方法的效率低下。针对以上问题 , 本文提出了一个基于矩阵分解的方法来评估大规模RDF数据中 is-a 关系的补全方法 , 为知识库工作者选取补全知识库中的 is-a 关系的合适方法提供了一种高效的方式。 具体而言 , 本文的主要贡献有如下三点内容： (1) 提出了三个测度来评估 RDF数据集上 is-a 关系补全的效果：加权准确率 , 加权召回率和加权 F 值。这三个测度分别描述了一个 is-a 关系补全方法在整个 RDF数据集上的补全正例的准确率、召回率以及准确率和召回率的调和平均值 , 方便知识库工作者选择一个适合其数据特点、达到其应用指标的补全算法。(2) 提出了一个基于矩阵分解的评估方法对多种 is-a 关系补全方法进行评估 , 其中评估效果用上述三个测度表现。该方法首先得到每个补全方法在少量抽样数据上的补全效果 , 然后利用矩阵分解预测这些补全方法在整个RDF数据集上的补全效果 , 解决了 RDF中数据量大带来的评估效率低下的问题。(3)通过大量的实验分析了 6 个 is-a关系补全方法在不同RDF数据集上的补全效果 , 实验结果表明 , 本文提出的评估方法的确能够高效、准确

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