RDF中is-a關(guān)系補全方法評估.pdf

1、is-a關(guān)系是RDF知識庫中最基本的知識單元，在基于知識庫的問答等應(yīng)用中具有關(guān)鍵作用。但是不論是人工還是自動構(gòu)建的知識庫中，is-a關(guān)系都是不完整的。針對RDF數(shù)據(jù)集中is-a關(guān)系的缺失問題，研究人員提出了多種基于統(tǒng)計的方法對is-a關(guān)系進行補全。但是由于建模方式的不同，這些方法在不同數(shù)據(jù)集上的補全效果具有一定的差異性。因此，針對一個特定的RDF數(shù)據(jù)集，如何選擇一個is-a關(guān)系補全方法是一個值得研究的問題?，F(xiàn)有的方法大致分為兩種:(1)

2、人工選擇:即人工分析每個方法和給定數(shù)據(jù)的特點，選擇一個最適合該數(shù)據(jù)特點的算法，但是由于無法量化每個算法的效果，存在主觀因素干擾;(2)自動化評估:即用召回率、準(zhǔn)確率和F1評估每個方法在數(shù)據(jù)集上的評估效果，但是在數(shù)據(jù)量較大時，該方法的效率低下。
　　針對以上問題，本文提出了一個基于矩陣分解的方法來評估大規(guī)模RDF數(shù)據(jù)中is-a關(guān)系的補全方法，為知識庫工作者選取補全知識庫中的is-a關(guān)系的合適方法提供了一種高效的方式。具體而言，本文的

3、主要貢獻有如下三點內(nèi)容:
　　(1)提出了三個測度來評估RDF數(shù)據(jù)集上is-a關(guān)系補全的效果:加權(quán)準(zhǔn)確率，加權(quán)召回率和加權(quán)F值。這三個測度分別描述了一個is-a關(guān)系補全方法在整個RDF數(shù)據(jù)集上的補全正例的準(zhǔn)確率、召回率以及準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，方便知識庫工作者選擇一個適合其數(shù)據(jù)特點、達到其應(yīng)用指標(biāo)的補全算法。
　　(2)提出了一個基于矩陣分解的評估方法對多種is-a關(guān)系補全方法進行評估，其中評估效果用上述三個測度表現(xiàn)。