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(guī)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(jiān)督/半監(jiān)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(shù)據(jù)點之間的相似度對在不同的層次的數(shù)據(jù)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(shù)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(shù)據(jù)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(shù)的分塊、鄰近分塊等。常見的Hash函數(shù)有：字符串的前n個字，n-grams，結合多個簡單的hash函數(shù)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(shù)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(tǒng),已經(jīng)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(jīng)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(jīng)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(fā)現(xiàn)框架,適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)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(fā)、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(tǒng)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(shù)據(jù)庫，并且讀取出里面的數(shù)據(jù) 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(shù)據(jù)庫的知識圖譜的實體對齊（上）

基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫的知識圖譜的實體對齊（下）

基于Neo4j 圖數(shù)據(jù)庫的知識圖譜的關聯(lián)對齊-最小編輯距離-jacard算法

python如何寫入三元組數(shù)據(jù)到neo4j

python爬蟲neo4j知識圖譜實體的屬性補全

關鍵詞：