【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱，特别涉及一种自监督场景下基于图对比学习的知识图谱结构优化方法。
技术介绍
1、知识图谱是一种用于表示实体间关系的结构化数据格式，属于图数据的一种，通常将实体抽象为节点，将实体间的关系抽象为边。通过分析知识图谱，可以揭示实体之间的关联模式，为异常检测、智能运维等智能化应用提供关键的信息支撑。但是知识图谱的构建过程面临着很多挑战，比如数据来源广泛、类型多样，难以涵盖所属领域的所有知识等，此外，对于专业领域，知识图谱的构建具有一定的专业门槛，且纯专家知识图谱难以得到广泛从业者的认可，因此，需要通过科学且合理的方法对专家知识图谱进行验证和优化，比如通过图结构学习方法来挖掘数据中的潜在信息，理解和改进图结构，以提升知识图谱的质量。
2、通常将图结构学习方法分为两种：图对比学习方法和图生成学习方法，其中图对比学习方法因其在节点分类、图分类等方面的强大性能而受到了广泛的关注。图对比学习遵守互信息最大化的准则，通过对比不同视图下的节点级或图级表示来学习有效的嵌入表示，这一方法的优化目标是尽可能使相似的节点/子图在表示...
【技术保护点】
1.一种自监督场景下基于图对比学习的知识图谱结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2.4进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S2.5进一步包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤S3引入更新机制，在知识图谱结构优化模型训...
【技术特征摘要】
1.一种自监督场景下基于图对比学习的知识图谱结构优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s2进一步包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s2.4进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤s2.5进一步包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄永明，吴楷玉，李宏超，俞菲，杨绿溪，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：
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