【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及知识图谱归纳关系预测领域，尤其涉及一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法。
技术介绍
1、在当今的信息时代，知识图谱作为一种强大的工具，用于表示和组织复杂的现实世界知识。它通过节点（实体）和边（关系）的形式，清晰地展现了实体之间的各种关联，广泛应用于智能问答、推荐系统、语义搜索等多个领域。在知识图谱的应用中，归纳关系预测是一个核心任务，旨在根据已有的知识图谱结构和信息，预测实体之间潜在的关系。
2、现有的归纳关系预测方法主要依赖于规则基础或利用封闭子图的策略，这样的方法虽然在某些情况下表现良好，但常常面临一些显著的挑战，首先由于过分依赖训练数据中的特定模式，这些方法容易出现过拟合问题，使得模型泛化能力受限，与此同时，这些基于规则或封闭子图的方法在估计预测的不确定性方面表现不足，这一点至关重要，因为在实际应用中，模型预测在样本较少的情况下可能极不可靠，如果不能有效评估这种不确定性，将难以在决策中正确利用模型预测；此外，现有方法在处理复杂关系时表现不佳，特别是对于知识库中的嵌入信息利用较差，在知识库中，关系的复...
【技术保护点】
1.一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，S1具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，S2具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是：
5.根据权利要求4所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，S3具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，
【技术特征摘要】
1.一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，s1具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于标准化流的知识图谱归纳关系预测方法，其特征是，s2具体如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于标准化流的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈吉，孔祥旭，姚双龙，王星，刘烨，贾俊华，
申请(专利权)人：临沂大学，
类型：发明
国别省市：
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