基于知识图谱的关系推理算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 知识图谱 | 第12-13页 |
| 1.2.2 关系推理 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第16-17页 |
| 第二章 关系推理相关方法 | 第17-29页 |
| 2.1 基于逻辑规则的关系推理方法 | 第17-20页 |
| 2.2 基于表示学习的关系推理方法 | 第20-24页 |
| 2.3 基于深度学习的关系推理方法 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于表示学习和语义要素感知的关系推理算法 | 第29-49页 |
| 3.1 问题描述与符号定义 | 第29-32页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.1.2 符号定义 | 第30-32页 |
| 3.2 算法设计思路 | 第32-35页 |
| 3.3 算法描述 | 第35-40页 |
| 3.3.1 模型定义 | 第35-37页 |
| 3.3.2 模型训练方法 | 第37-39页 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-48页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 3.4.2 实验数据 | 第41-43页 |
| 3.4.3 实验方法与评估指标 | 第43-44页 |
| 3.4.4 算法综合测评 | 第44-47页 |
| 3.4.5 不同关系类型的实验分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于双层随机游走的关系推理算法 | 第49-69页 |
| 4.1 问题描述与符号定义 | 第49-52页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第49-51页 |
| 4.1.2 符号定义 | 第51-52页 |
| 4.2 算法设计思路 | 第52-56页 |
| 4.3 算法描述 | 第56-62页 |
| 4.3.1 全局随机游走模块 | 第57-59页 |
| 4.3.2 局部随机游走模块 | 第59-62页 |
| 4.3.3 协同推理模块 | 第62页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第62-68页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第63页 |
| 4.4.2 实验数据与评价指标 | 第63-64页 |
| 4.4.3 算法综合测评 | 第64-66页 |
| 4.4.4 局部随机游走模块的影响分析 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第77页 |
