时序知识图谱的增量构建

摘要

带有时序特征的知识图谱（KG）称为时序知识图谱,用来描述知识库中增量式的概念及其相互关系。知识随着时间推移而变化,将新增知识实时、准确地添加到时序知识图谱中,可以实时反映知识的演化更新。对此,给出时序知识图谱的定义,并基于TransH提出一种时序知识图谱的增量构建方法。为了将新增且相关的三元组准确地添加到当前知识图谱中,提出了三元组与当前知识图谱之间吻合度的计算模型,以及基于贪心思想的待添加到知识图谱中的最优三元组子集提取算法,进而将最优的三元组集合添加到当前知识图谱中,完成时序知识图谱的增量更新。实验结果表明,提出的增量构建方法能够快速地提取出最优三元组并有效地添加到知识图谱中,验证了方法的高效性和有效性。

关键词： 时序知识图谱; 吻合度; 增量构建; 贪心算法

近年来,知识图谱（knowledge graph,KG）作为结构化的语义知识库,用符号形式化的方式描述物理世界中的概念及其相互关系[1]