山东大学学报(理学版)

作者：钱文彬,彭嘉豪,蔡星星

单位：江西农业大学软件学院, 江西 南昌 330045

关键词：知识图谱,知识表示学习,邻域粒度,三支决策,

基金：国家重点研发计划资助项目(2022YFD1600202);国家自然科学基金资助项目(62366019);江西省自然科学基金资助项目(20224BAB202015)

提出了一种基于邻域粒度与三支决策理论的知识表示学习方法,该方法采用2阶段的框架式增强算法,第1阶段通过知识表示学习方法拟合知识图谱中的节点与关系,映射其中蕴含的语义信息进入低维向量空间;第2阶段,通过划分低维向量表示的邻域粒度,捕捉和利用语义信息中的潜藏相似关系,并辅以三支决策对邻域粒度所挖掘的相似语义信息进行精准的划分,再将所挖掘出的潜藏信息对模型进行重训练,提升知识表示学习方法的准确性与鲁棒性。本文选定5种经典的知识表示学习模型,并在4个公开的大型知识图谱数据集上进行实验,通过实验结果验证了本方法的有效性。

来源：2025年第7期

《山东大学学报(理学版)》期刊编辑部

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