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基于图约简的知识联想关系网络建模

摘要:考虑到人类知识在大脑中以联想记忆形式存在,尝试从联想关系的视角深入探索知识体系的内在关系网络模型,旨在为知识图谱的建模提供一种可参考的新思路。对于给定的知识语料库,首先考虑以直接联想关系生成方式构建初始的知识关系网络,随后引入多种图约简方法优化知识联想关系网络的建模。研究中特别地提出了随机选择、局部联想最大记忆保留、全局联想最大记忆保留等3种知识联想关系约简重整策略,并通过实验手段对这3种策略进行建模分析。实验结果表明:3种方法呈现出了价值意义清晰的共同性能特征,而其中的全局联想最大记忆保留策略能最优地平衡知识联想关系网络的规模和联想记忆效率,可为相关应用提供有效的方法基础,也可为进一步探索类脑联想记忆的知识关系网络生成建模提供十分有益的启发。

关键词:
  • 知识图谱  
  • 联想记忆  
  • 知识建模  
  • 图约简  
  • 知识网络  
  • 知识联想  
  • 记忆保留  
  • 关系网络  
作者:
王坤; 谢振平; 陈梅婕
单位:
江南大学数字媒体学院; 江苏无锡214122; 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室; 江苏无锡214122
刊名:
智能系统学报

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期刊名称:智能系统学报

智能系统学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:23-1538/TP。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2006年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。