知识融合算法在人工智能、机器学习、数据挖掘等领域中得到了广泛的应用。 知识融合算法的核心思想是将不同领域的知识进行整合,从而产生更加准确和全面的结果。这种算法可以将来自不同领域的知识进行有效的组合,从而产生更加准确和全面的结果。例如,在机器学习中,知识融合算法可以将来自不同数据源的数据进行整合,从而提高...
在每轮迭代中,首先通过知识图谱的质量来计算每个三元组的准确率,然后根据所有三元组的准确率来重新计算每个知识图谱的质量。依次迭代,直至收敛,即每个指标的变化值都小于某个阈值。 对于多值属性的融合,可以考虑多策略融合的方法,包括直接合并策略、投票策略(大多数投票、一致性投票和加权投票)和自定义融合策略(以可信...
本项目主要围绕着特定领域知识图谱(Domain-specific KnowledgeGraph:DKG)融合方案:文本匹配算法、知识融合学术界方案、知识融合业界落地方案、算法测评KG生产质量保障讲解了文本匹配算法的综述,从经典的传统模型到孪生神经网络“双塔模型”再到预训练模型以及有监督无监督联合模型,期间也涉及了近几年前沿的对比学习模型,之后...
1 知识融合算法：对齐算法（Alignment）：通过匹配两个或多个知识图谱中的实体和关系，将它们映射到一个...
文章分别介绍了在不同图谱规模下,不同的图谱融合算法,我们可以根据当下的数据情况进行选择。当图谱规模较小时,我们还是推荐上文介绍的小规模图谱融合的方法,可解释性高,算法简单,同时可达到不错的效果。当图谱规模非常大时,图谱自身就是一个可解释性非常高的模型,此时采用层次聚类或知识表示抽象化图谱结构,才能达到较...
基于这些问题,提出一种融合领域知识的APⅠ推荐算法 ARDSQ( Recommendation base onDocumentation and Solved Question)。 ARDSQ能够根据工程师对某个功能的自然语言描述去知识库里检索到最为贴近的APⅠ。实验表明,与两种先进的API推荐算法( BIKER, Deepapilearning)比较, ARDSQ在推荐系统关键评价指数(Hit-nMRR,MAP)上...
因此,本研究旨在通过引入知识感知和注意力机制,提高推荐系统的性能。 三、基于注意力机制的知识感知融合推荐算法 1.算法概述 本研究提出的基于注意力机制的知识感知融合推荐算法,主要通过以下步骤实现:首先,从多个来源获取用户行为数据、物品属性数据等;然后,利用注意力机制对不同来源的信息进行权重分配,提取关键信息;接...
然后,对于每一个 算法 A ,根据独立证据的信度得到重叠证据的信度, ) ( · 9 0 · ) ( 姚 路,等:结合 DSm T 理论和系统建模的知识融合算法 ) ( (总第 3 9 - 2 15 1 ) ) ( 根据这个得到信度对结论进行划分,整个过程按照接下来的规则进行: ) ( 的相关度为 1 / 2 。每个算法的范围为 ( r ...
知识融合算法 【摘要】 随着知识图谱的不断发展,不同平台构建的知识图谱越来越多,如何能够充分利用各式各样的异构知识图谱成为了拓展知识和节约成本的关键问题。为了解决这一问题,知识融合技术着眼于将多个知识图谱融合为一个更加全面的知识图谱,是一种提供全面知识共享的重要方法。大体而言,知识融合包含概念融合、实体...