文献类型：期刊文章

作　　者：吴运兵[1] 杨帆[2] 赖国华[3] 林开标[3,4]

机构地区：[1]福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350116 [2]厦门大学自动化系,福建厦门361005 [3]台湾元智大学资讯学院,台湾桃园32003 [4]厦门理工学院计算机与信息工程学院,福建厦门361024

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金青年项目(61202144)资助;福建省教育厅科技项目(JA14243;JA15082)资助;福建省引导性项目(2016Y0060)资助

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：9

起止页码：2007-2013

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：知识图谱是在大数据时代背景下产生的一种新型知识表示方式和数据管理模式.学习和推理是知识图谱应用研究的核心内容之一,主要任务是链接预测、实体解析和基于聚类的链接等,它能够进一步完善知识图谱,并解决问题回答和信息检索等领域问题,因此,学习和推理的算法研究具有十分重要的意义.国内知识图谱研究和应用正处于开展阶段,学习和推理算法的中文文献相对较少,针对当前知识图谱的学习和推理算法进行了归纳总结和介绍,比较各种算法的优缺点,同时对当前研究中所面临的一些主要问题及发展方向进行了探讨.

关 键 词：知识图谱 链接预测 实体解析  知识图谱完善  

分 类 号：TP391]