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基于多数据源的知识图谱构建方法研究
引用本文:吴运兵,阴爱英,林开标,余小燕,赖国华.基于多数据源的知识图谱构建方法研究[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(3):329-335.
作者姓名:吴运兵  阴爱英  林开标  余小燕  赖国华
作者单位:福州大学 数学与计算机科学学院,福州大学 至诚学院计算机工程系,厦门理工学院 计算机与信息工程学院,福州大学 数学与计算机科学学院,台湾元智大学 资讯学院,台湾 桃园
基金项目:福建省教育厅中青年教师教育科研项目(No.JAT160077,NO.JAT160658),福建省科技计划项目(No. 2016R0095),福建省教育厅科技项目(No.JA14243),对外科技合作与交流项目(No.E201402300)
摘    要:针对多数据源的融合应用,构建了基于多数据源的知识图谱.首先,对不同领域内的数据源构建相应本体库,并将不同本体库通过数据融合映射到全局本体库;然后,利用实体对齐和实体链接方法进行知识获取和融合;最后,搭建知识图谱应用平台,提供查询和统计等操作.在实体对齐方面,利用传统的基于相似性传播实体对齐方法,获得良好的实体对齐效果;在实体链接方面,提出了基于约束嵌入转换的预测推理方法,实验结果表明,在预测准确率上取得较好的结果.

关 键 词:知识图谱  本体构建  数据融合  实体对齐  实体链接
收稿时间:2016/10/11 0:00:00
修稿时间:2016/12/7 0:00:00

Knowledge graph construction method based on multiple data sources
WU Yunbing,YIN Aiying,LIN Kaibiao,YU Xiaoyan and LAI K Robert.Knowledge graph construction method based on multiple data sources[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2017,45(3):329-335.
Authors:WU Yunbing  YIN Aiying  LIN Kaibiao  YU Xiaoyan and LAI K Robert
Institution:College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou,Department of Computer Engineering,Zhicheng College of Fuzhou University,Fuzhou,School of Computer Information Engineering,Xiamen University of Technology,Xiamen,College of Mathematics and Computer Science,Fuzhou University,Fuzhou,Department of Computer Science and Engineering,Yuan Ze University,Taoyuan ,Taiwan
Abstract:To improve the application of multi-source data fusion, this study put forward a knowledge graph-based data fusion construction model. This model firstly constructed corresponding domain ontology for each special field, and then consolidated all domain ontology into a global ontology. After that, it retrieved and fused knowledge from the global ontology by entity alignment and linking methods. At last it built an application platform of knowledge graph with friendly interfaces to execute query and statistics, etc. Besides that, this model improved the result of entity aligning by adopting traditional similarity detection approach. And experiment results also demonstrated its good prediction accuracy by proposing a constraint based embedding model in entity linking process.
Keywords:knowledge graph  ontology construction  data fusion  entity alignment  entity linking
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