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Triplet trustworthiness validation with knowledge graph reasoning
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AI
DOI：10.1016/j.engappai.2024.109813.png)
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摘要
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知识图谱被广泛应用于智能分析和图结构应用中，它使用三元组来描述现实世界中的关系和事实。在将外部三元组整合到现有知识图谱的过程中，验证三元组知识的可信度水平对于构建全面的知识图谱至关重要。本文基于三元组策略建立了一个评估知识图谱可信度的模型。该模型量化了知识图谱中实体和关系所表达的含义，并获得了三元组可信度测量的量化结果。同时，它整合了三元组的内部语义信息以及知识图谱的全局信息，包括实体级、关系级和图谱级的可信度测量，并最终使用多层感知器融合获得最终评分。本文分析了模型输出可信度值的有效性，并在五个真实知识图谱数据集上进行了错误检测实验。实验结果表明，与其他模型相比，我们的模型取得了显著的效果。
Keyword:
Multiple-hop nodes reasoning
Triplets validation
Path graph inference
Graph reasoning
期刊
IF:
8
论文数:
5.7K
被引数:
3.5W
机构
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