知识图谱压缩方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种知识图谱压缩方法、装置、设备及存储介质，获得知识图谱，该知识图谱中的任意两个关联的实体之间存在至少一条边，不同的边有不同的权重；将该任意两个关联的实体之间的至少一条边的权重合并为一条综合边的综合权重；基于实体之间的最大权重或综合权重对知识图谱中的实体进行社群划分；对于划分得到的任一社群，构建该任一社群中各个实体的邻接表；该任一社群对应的邻接表记录了该任一社群中的各个实体，以及每个实体对应的各个三元组；对同一邻接表中的三元组进行去重处理，完成对知识图谱的数据压缩。本申请实现了对知识图谱数据的有效压缩。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及数据处理，更具体地说，涉及一种知识图谱压缩方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、在当今数字时代，数据已经成为了社会和经济发展的关键资源，其中包括大规模的复杂网络数据，比如知识图谱等。然而，直接对大规模的知识图谱进行处理存在着处理效率低、存储空间占用高和数据分析不准确等问题。因此，有必要对复杂的知识图谱进行压缩。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提供了一种知识图谱压缩方法、装置、设备及存储介质，以降低图谱数据的数据量。

2、为了实现上述目的，现提出的方案如下：

3、一种知识图谱压缩方法，包括：

4、获得知识图谱，所述知识图谱中的任意两个关联的实体之间存在至少一条边，不同的边有不同的权重；

5、将所述任意两个关联的实体之间的至少一条边的权重合并为一条综合边的综合权重；

6、基于实体之间的最大权重和/或综合权重对所述知识图谱中的实体进行社群划分；

7、对于划分得到的任一社群，构建所述任一社群中各个实体的邻接表；所述任一社群对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种知识图谱压缩方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述将所述任意两个关联的实体之间的至少一条边的权重合并为一条综合边的综合权重，包括：

3.根据权利要求2所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述至少部分权重从所述数据结构的最低位字节开始填充，包括：

4.根据权利要求1所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述基于实体之间的最大权重和/或综合权重对所述知识图谱中的实体进行社群划分，包括：

5.根据权利要求4所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述基于实体之间的最大权重或边介数权重确定本次社群划分...

【技术特征摘要】

1.一种知识图谱压缩方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述将所述任意两个关联的实体之间的至少一条边的权重合并为一条综合边的综合权重，包括：

3.根据权利要求2所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述至少部分权重从所述数据结构的最低位字节开始填充，包括：

4.根据权利要求1所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述基于实体之间的最大权重和/或综合权重对所述知识图谱中的实体进行社群划分，包括：

5.根据权利要求4所述的知识图谱压缩方法，其特征在于，所述基于实体之间的最大权重或边介数权重确定本次社群划分结果合...

【专利技术属性】
技术研发人员：代文斌，
申请(专利权)人：讯飞智元信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：