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公开(公告)号：CN114741537B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210484762.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于干涉原理的知识图谱补全方法及系统，方法至少包括：在知识图谱采样的情况下，构建知识图谱补全模型；对知识图谱补全模型进行模型训练和性能评估；对知识图谱不全的三元组进行缺失元素的预测；构建知识图谱补全模型的方式至少包括：基于光的干涉叠加原理采用叠加后的光强数据构建打分函数，将知识图谱中的三元组与光强叠加的过程相对应，将在知识图谱采样过程中得到的正例及负例进行区分。通过将光的干涉叠加原理引入到知识图谱的嵌入模型中，利用两束同频光波叠加的增强及削弱效应模拟知识图谱中广泛存在的正例与负例。本发明的补全模型能够较准确地为知识图谱中的三元组打分，并且预测知识图谱中的缺失三元组。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110046747B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910209550.7
申请日：2019-03-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种面向图流的社交网络用户间路径规划方法和系统，属于路径规划技术领域。本发明采用按图的结构是否变化将动态社交网络图流切分成多个静态图，保证各个静态图结构不同，使得可以在静态图上执行广度优先算法寻找局部最短路径，实现动态图的处理。本发明将每一个静态图的终点作为下一个静态图起点，从而能够将多个连续静态图上的最短路径串联起来形成一条完整的最短路径，将搜索静态图过程中到达的中间节点作为当前的图的终点，为路径规划提供暂留能力，从而考虑了由未来到达的连接边所产生的最佳路径，充分利用了图流结构变化可预测的特点。
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公开(公告)号：CN109918543B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910141425.7
申请日：2019-02-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种图流中针对节点的链路预测方法，包括：持续动态地对图流进行采样以得到样本图，并获得样本图中各节点的邻接点集合的索引结构作为对应节点的索引节点集；若目标节点未被查询过，则过滤掉图流中与其相似度为0的节点，从而得到由剩余节点构成的候选节点集；否则，获得上一查询时刻至当前查询时刻之间与目标节点的相似度增大的所有节点，并加入到上次查询到的节点集合中，从而得到候选节点集；根据样本图及索引节点集，计算候选节点集中各节点与目标节点的相似度，以筛选出与目标节点的相似度最高的top‑k个节点，从而完成针对目标节点的链路预测。本发明能够在图流中实现针对节点的链路预测，并提高链路预测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN109918543A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910141425.7
申请日：2019-02-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种图流中针对节点的链路预测方法，包括：持续动态地对图流进行采样以得到样本图，并获得样本图中各节点的邻接点集合的索引结构作为对应节点的索引节点集；若目标节点未被查询过，则过滤掉图流中与其相似度为0的节点，从而得到由剩余节点构成的候选节点集；否则，获得上一查询时刻至当前查询时刻之间与目标节点的相似度增大的所有节点，并加入到上次查询到的节点集合中，从而得到候选节点集；根据样本图及索引节点集，计算候选节点集中各节点与目标节点的相似度，以筛选出与目标节点的相似度最高的top-k个节点，从而完成针对目标节点的链路预测。本发明能够在图流中实现针对节点的链路预测，并提高链路预测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114741537A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210484762.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于干涉原理的知识图谱补全方法及系统，方法至少包括：在知识图谱采样的情况下，构建知识图谱补全模型；对知识图谱补全模型进行模型训练和性能评估；对知识图谱不全的三元组进行缺失元素的预测；构建知识图谱补全模型的方式至少包括：基于光的干涉叠加原理采用叠加后的光强数据构建打分函数，将知识图谱中的三元组与光强叠加的过程相对应，将在知识图谱采样过程中得到的正例及负例进行区分。通过将光的干涉叠加原理引入到知识图谱的嵌入模型中，利用两束同频光波叠加的增强及削弱效应模拟知识图谱中广泛存在的正例与负例。本发明的补全模型能够较准确地为知识图谱中的三元组打分，并且预测知识图谱中的缺失三元组。
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公开(公告)号：CN110046747A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910209550.7
申请日：2019-03-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/00 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种面向图流的社交网络用户间路径规划方法和系统，属于路径规划技术领域。本发明采用按图的结构是否变化将动态社交网络图流切分成多个静态图，保证各个静态图结构不同，使得可以在静态图上执行广度优先算法寻找局部最短路径，实现动态图的处理。本发明将每一个静态图的终点作为下一个静态图起点，从而能够将多个连续静态图上的最短路径串联起来形成一条完整的最短路径，将搜索静态图过程中到达的中间节点作为当前的图的终点，为路径规划提供暂留能力，从而考虑了由未来到达的连接边所产生的最佳路径，充分利用了图流结构变化可预测的特点。
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