| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| §1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| §1.2.1 基于翻译的表示学习 | 第10-11页 |
| §1.2.2 融合文本的表示学习 | 第11-12页 |
| §1.2.3 基于路径的表示学习 | 第12页 |
| §1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| §1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关基础知识介绍 | 第15-26页 |
| §2.1 知识推理与补全 | 第15-16页 |
| §2.1.1 知识推理 | 第15页 |
| §2.1.2 知识补全 | 第15-16页 |
| §2.2 知识图谱表示学习 | 第16-19页 |
| §2.2.1 表示学习的概念及理论依据 | 第16-17页 |
| §2.2.2 知识图谱表示学习的主要应用 | 第17-18页 |
| §2.2.3 知识图谱表示学习的优势 | 第18-19页 |
| §2.3 知识图谱表示学习模型介绍 | 第19-25页 |
| §2.3.1 TransE模型 | 第19-20页 |
| §2.3.2 TransH模型 | 第20-22页 |
| §2.3.3 SSP模型 | 第22-25页 |
| §2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于多翻译原则的知识图谱表示学习 | 第26-36页 |
| §3.1 引言 | 第26-27页 |
| §3.2 基于多翻译原则的知识图谱表示学习模型 | 第27-29页 |
| §3.3 实验 | 第29-34页 |
| §3.3.1 实验数据集和参数设置 | 第29-31页 |
| §3.3.2 链接预测 | 第31-32页 |
| §3.3.3 三元组分类 | 第32-33页 |
| §3.3.4 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| §3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 复杂关系建模与多源信息融合 | 第36-46页 |
| §4.1 复杂关系建模 | 第36-42页 |
| §4.1.1 引言 | 第36页 |
| §4.1.2 基于动态步长的知识图谱表示学习模型 | 第36-40页 |
| §4.1.3 实验与分析 | 第40-42页 |
| §4.2 多源信息融合 | 第42-44页 |
| §4.2.1 引言 | 第42页 |
| §4.2.2 融合实体和关系描述的知识图谱表示学习模型 | 第42-44页 |
| §4.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| §5.1 全文研究工作总结 | 第46页 |
| §5.2 研究展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第55页 |