网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，该方法包括：获取知识图谱三元组数据集，并基于知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；确定头实体流向尾实体的资源量，以及得到局部层次中实体层次的置信度；基于知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；基于局部层次中实体层次的置信度、局部层次中关系层次的置信度，以及全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。本发明专利技术提供的网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，可以准确、有效地实现对于知识图谱的质量评估。知识图谱的质量评估。知识图谱的质量评估。

【技术实现步骤摘要】
网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及知识图谱
，尤其涉及一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]知识图谱因其强大的语义处理能力与开放互联能力，为万维网上的知识互联奠定了扎实的基础。在通信网络领域，网络优化知识图谱将各类网络相关信息(包括网络优化问题判断规则、网络优化方案制定规则、网络配置资源信息、网络运行质量判断信息等)转化为结构化的知识信息。利用构建好的网络优化知识图谱，可以方便的获取与问题网络相关的知识数据，为网络问题的判断和网络优化方案的制定提供依据，降低人力成本和优化时间成本，同时提高优化效率。但是，网络优化知识图谱中潜在的错误，会误导网络问题的判断，进而影响优化效率。现有技术方案，无法准确、有效地对知识图谱的质量进行评估。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，用以准确、有效地实现对于知识图谱的质量评估。
[0004]本专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法，包括：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，包括：获取知识图谱三元组数据集，并基于所述知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，并基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度；基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；基于所述知识图谱中的实体对之间的多步路径，确定全局层次置信度；基于所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度，以及所述全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。2.根据权利要求1所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，包括：以所述知识图谱中的每一个实体作为搜索范围的中心节点，并以预设值作为搜索深度，确定每一个实体的有向子图；基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量。3.根据权利要求2所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量的计算公式为：其中，Q(t|h)表示头实体h流向尾实体t的资源量，I
t
表示所述有向子图对应的实体t的头实体集合，O(e
i
)表示所述有向子图对应的实体e
i
的出度，表示所述有向子图对应的实体e
i
和实体t之间的实体关系的数量，N表示所述有向子图对应的实体总数；∈为表示控制每个实体的资源流直接跳转到随机实体的概率。4.根据权利要求3所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度的计算公式为：其中，ET(h,r,t)是所述局部层次中实体层次的置信度，r是实体关系，λ是用于平滑的超参数，θ是实体关系对应的预设阈值。5.根据权利要求4所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对...

【专利技术属性】
技术研发人员：喻鹏，李文璟，丰雷，周凡钦，阎钰洁，方宏林，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：