【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及知识图谱构建领域，具体涉基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展和智能化的推广，各类基于数据的高新技术应运而生，并催生多种应用程序。这些应用程序中的用户行为生成了大量数据，导致网络数据呈指数级增长。这些数据往往蕴含着丰富的有价值知识。为进一步分析和利用这些网络数据，研究者们探索出一种更为有效的表达方式，即构建知识图谱。作为人工智能领域的重要研究方向之一，知识图谱本质上是由节点和边构成的大型结构化语义网络，其中，节点表示实体，边表示实体间的关系。知识图谱能够将实体和关系建模为三元组（头实体，关系，尾实体）。近年来，知识图谱已成为信息整合与管理的重要形式，广泛应用于自然语言处理、信息检索等多个研究领域，并取得显著成效。
2、目前，已经涌现出多个由人类构建的大型知识图谱。然而，这些知识图谱均存在不完整性问题。知识图谱补全的提出正是为解决这一问题。得益于深度学习的迅速发展，知识图谱补全逐渐成为知识图谱领域的核心任务之一。
3、知识图谱补全的本质在于利用知识图谱...
【技术保护点】
1.一种基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述原始知识图谱中的实体多位置信息集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在根据所述原始知识图谱，确定所述原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值，得到实体关系点互信息值集和实体间点互信息值集之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述原始知识图谱，确定所述原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值，得到实体关系点互信息值集和实体间点互信息值
<...【技术特征摘要】
1.一种基于隐式邻居识别和全局信息感知的知识图谱补构建方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述原始知识图谱中的实体多位置信息集，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，在根据所述原始知识图谱，确定所述原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值，得到实体关系点互信息值集和实体间点互信息值集之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述原始知识图谱，确定所述原始知识图谱中各个实体对应的实体关系点互信息值和实体间点互信息值，得到实体关系点互信息值集和实体间点互信息值集，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述实体多位置信息集、所述实体关系点互信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文彬，赵满坤，左逸琳，孟泽辰，喻梅，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：
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