一种用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法与流程

技术特征：
1.一种用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，其特征在于，包括：在增量式多源实体之间应用配对链接，导出相似度图谱；其中，所述相似度图谱用于将来自多个源的匹配实体进行分组，以形成实体集群；采用聚类方法，利用相似度图谱来确定增量式多源实体所属的实体簇，输出完全聚类图谱，完成对增量式多源实体的解析。2.根据权利要求1所述的用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，其特征在于，在增量式多源实体之间应用配对链接，导出相似度图谱的步骤中，包括步骤：将源自现有源或源自新源的新实体作为输入工作流，输入已确定聚类的相似度图谱中进行迭代，输出已有的实体簇，新实体的组以及新创建的链接组成的分组相似图。3.根据权利要求1所述的用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，其特征在于，所采用的聚类方法包括最大双向合并基方法和n
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深度重新聚类法；其中，所述最大双向合并基方法是通过判断，将新的增量式多源实体分配到相似的现有簇中，或形成新簇；所述n
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深度重新聚类法是通过对现有聚类图谱进行重新聚类，以修复现有聚类，从而为新的增量式多源实体实现更好的聚类分配，其中n是用来控制被考虑重聚类的相似图的部分的参数。4.根据权利要求1所述的用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，其特征在于，相似度图谱公式表示为g＝(e,l)；其中，e的顶点表示实体，l的边缘表示相似实体之间的链接的图；边缘具有指示相似度的相似度值(区间[0，1]中的实数)的属性；同一源的实体之间没有边缘。5.根据权利要求4所述的用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，其特征在于，聚类相似图谱cg是一个相似度图谱g，使得其所有实体都被聚类，相同的集群实体解析id被分配给同一簇的所有顶点。

技术总结
本发明公开了一种用于知识图谱补全的增量式多源实体解析方法，包括：在增量式多源实体之间应用配对链接，导出相似度图谱；采用聚类方法，利用相似度图谱来确定增量式多源实体所属的实体簇，输出完全聚类图谱，完成对增量式多源实体的解析。本发明目的是减少对添加新源和实体的顺序的依赖，为此考虑优化分配给实体集群的新实体集。本发明提出使用轻量级方法来修复实体簇，以纠正错误的簇，新方法集成在用于并行和可扩展的实体聚类的FAM实体解析框架中，对实际工作负载的新方法进行详细评估显示了其有效性，特别是，修复方法优于其他的增量式方法，并且与批处理式实体解析相比，其质量达到了相同的水平，这表明其结果与添加新实体的顺序无关。体的顺序无关。体的顺序无关。


技术研发人员：沈亮 高灵超 周春雷 朱广新 陈相舟
受保护的技术使用者：国家电网有限公司大数据中心
技术研发日：2021.07.22
技术公布日：2021/11/17