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基于图的关系推理算法研究与实现

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基于图的关系推理算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-21页
  1.1 研究背景及意义第11-14页
    1.1.1 研究背景第11-13页
    1.1.2 研究意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-19页
    1.2.1 单一关系推理第14-16页
    1.2.2 多元关系推理第16-19页
  1.3 本文的研究内容第19-20页
  1.4 本文的内容组织安排第20-21页
第二章 相关技术背景及算法第21-34页
  2.1 关系推理第21页
  2.2 张量分解第21-24页
    2.2.1 CANDECOMP/PARA FAC (CP)分解模型第22-23页
    2.2.2 Tucker分解模型第23-24页
  2.3 相似性度量第24-26页
    2.3.1 欧氏距离(Euclidean Distance)第24页
    2.3.2 夹角余弦(Cosine)第24-25页
    2.3.3 杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)第25-26页
  2.4 Logistic回归第26-29页
  2.5 学习规则集合第29-30页
  2.6 图论和矩阵理论第30-33页
    2.6.1 图的定义第30-32页
    2.6.2 图的矩阵表示第32页
    2.6.3 顶点间的路径第32-33页
  2.7 本章小结第33-34页
第三章 基于图的关系推理算法研究第34-72页
  3.1 问题描述与定义第34-37页
    3.1.1 研究问题第34-35页
    3.1.2 符号表示第35页
    3.1.3 关系划分第35-37页
  3.2 基于图的关系推理算法第37-58页
    3.2.1 数据预处理第39-42页
    3.2.2 全局关系推理算法第42-52页
    3.2.3 局部关系推理算法第52-58页
    3.2.4 推理结果融合算法第58页
  3.3 算法计算复杂度第58-60页
  3.4 算法实现第60-71页
    3.4.1 开发环境第60-61页
    3.4.2 知识库构建第61-62页
    3.4.3 推理模型学习第62-68页
    3.4.4 关系推理第68-71页
  3.5 本章小结第71-72页
第四章 实验结果与分析第72-92页
  4.1 实验数据集第72-74页
    4.1.1 WN18数据集第72页
    4.1.2 FB15k和FB40k数据集第72-73页
    4.1.3 负样本的构造第73-74页
  4.2 评价指标第74-76页
  4.3 比较工作第76页
  4.4 实验结果与分析第76-91页
    4.4.1 合并同义关系有效性分析第77-78页
    4.4.2 全局推理算法有效性分析第78-79页
    4.4.3 局部推理算法有效性分析第79-81页
    4.4.4 基于规则vs.基于潜在因子第81-84页
    4.4.5 四种关系上推理性能分析第84-91页
  4.5 本章小结第91-92页
第五章 结束语第92-94页
  5.1 全文总结第92-93页
  5.2 不足与下一步展望第93-94页
致谢第94-95页
参考文献第95-100页
攻读硕士期间取得的研究成果第100-101页

本篇论文共101页,点击这进入下载页面
 
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