知識圖譜之實體對齊一_知識圖譜對齊

(相關資料圖)

2.2.1聚合：

（1）加權平均：對相似度得分向量的各個分量進行加權求和，得到最終的實體相似度

（2）手動制定規則：給每一個相似度向量的分量設置一個閾值，若超過該閾值則將兩實體相連

（3）分類器：采用無監督/半監督訓練生成訓練集合分類

2.2.2聚類：

（1）層次聚類：通過計算不同類別數據點之間的相似度對在不同的層次的數據進行劃分,最終形成樹狀的聚類結構。

（2）相關性聚類：使用最小的代價找到一個聚類方案。

（3）Canopy + K-means：不需提前指定K值進行聚類

2.2.3知識表示學習：（嵌入式表示）

將知識圖譜中的實體和關系都映射低維空間向量,直接用數學表達式來計算各個實體之間相似度。這類方法不依賴任何的文本信息,獲取到的都是數據的深度特征。

分塊 (Blocking)是從給定的知識庫中的所有實體對中,選出潛在匹配的記錄對作為候選項,并將候選項的大小盡可能的縮小。常用的分塊方法有基于Hash函數的分塊、鄰近分塊等。常見的Hash函數有：字符串的前n個字，n-grams，結合多個簡單的hash函數等。鄰近分塊算法包含Canopy聚類、排序鄰居算法、Red-Blue Set Cover等。

負載均衡 (Load Balance)來保證所有塊中的實體數目相當,從而保證分塊對性能的提升程度。最簡單的方法是多次Map-Reduce操作。

知識圖譜-知識融合

實體對齊

知識圖譜融合與知識圖譜對齊Summary

Falcon-AO是一個自動的本體匹配系統,已經成為RDF(S)和OWL所表達的Web本體相匹配的一種實用和流行的選擇。編程語言為Java。匹配算法庫包含V-Doc、I-sub、GMO、PBM四個算法。其中V-Doc即基于虛擬文檔的語言學匹配，它是將實體及其周圍的實體、名詞、文本等信息作一個集合形成虛擬文檔的形式。可以用TD-IDF等算法進行操作。I-Sub是基于編輯距離的字符串匹配。I-Sub和V-Doc都是基于字符串或文本級別的處理。更進一步的就有了GMO，它是對RDF本體的圖結構上做的匹配。PBM則基于分而治之的思想做。首先經由PBM進行分而治之，后進入到V-Doc和 I-Sub ，GMO接收兩者的輸出做進一步處理，GMO的輸出連同V-Doc和I-Sub的輸出經由最終的貪心算法進行選取。

Limes是一個基于度量空間的實體匹配發現框架,適合于大規模數據鏈接,編程語言是Java。其整體框架如下圖所示：

用于知識圖譜的語義相似性的開發、評價和應用的集成框架。 Sematch支持對概念、詞和實體的語義相似度的計算，并給出得分。 Sematch專注于基于特定知識的語義相似度量，它依賴于分類( 比如 ) 中的結構化知識。 深度、路徑長度 ) 和統計信息內容( 語料庫與語義圖譜) 。----基于wordNet。

計算相關性的基本步驟分為三步： 1，鏈接neo4j數據庫，并且讀取出里面的數據 2，對齊算法運算 3，拿到運算結果設定一個閥值，來判斷大于閥值的就是相關。

基于Neo4j 圖數據庫的知識圖譜的實體對齊（上）

基于Neo4j 圖數據庫的知識圖譜的實體對齊（下）

基于Neo4j 圖數據庫的知識圖譜的關聯對齊-最小編輯距離-jacard算法

python如何寫入三元組數據到neo4j

python爬蟲neo4j知識圖譜實體的屬性補全

關鍵詞：