【摘 要】
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知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562091,61472345);第二批“云岭学者”培养项目(C6153001);云南省应用基础研究计划面上项目(2016FB110);云南大学中青年骨干教师培养计划项目;云南大学青年英才培育计划项目(WX173602);云南大学数据驱动的软件工程科技创新团队项目(2017HC012)
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知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式,对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准,提出了面向知识图谱的Top-k摘要模式挖掘问题,并将该问题建模为一个次模函数优化问题;其次,为高效判定摘要模式及度量模式的覆盖质量,提出了基于Pregel编程模型的并行化摘要模式判定和质量度量算法;然后,给出了高效求解Top-k摘要模式挖掘问题的贪心算法;最后,在真实知识图谱数据上对本文方法进行了验证。实验结果表明:该方法在摘要模式的覆盖度和算法执行效率方面优于已有方法。
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