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申请/专利权人：海南大学
申请日：2017-06-23
公开（公告）日：2019-09-24
公开（公告）号：CN107038263B
专利技术分类：..语义工具的产生,例如,本体论或词典[2019.01]
专利摘要：本发明是一种面向事务计算效率的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，并给出了数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要用于通过数据图谱、信息图谱和知识图谱对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索，计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和所要花费的代价。通过对搜索过程进行参数化，衡量在数据图谱、信息图谱和知识图谱上搜索资源的效率和每一步搜索的代价，使用户花费最少代价而能获得相对有效和准确的资源，提高搜索效率。
专利权项：1.一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，其特征在于对搜索事件性资源的搜索效率和搜索代价的计算，根据搜索效率和搜索代价综合考虑在哪一层次的图谱上进行遍历，假定知道用户的搜索目标属于哪种资源类型，根据搜索效率确定在三层图谱上搜索的优先顺序，具体实现步骤为：步骤1）根据用户搜索的需求确定搜索目标集合，包括资源类型和资源总量|Initial_res|；步骤2）对用户提出的查找需求，在图谱上采用遍历查找算法，根据公式1和公式2计算在不同图谱上查找资源所要花费的代价SearchCost： 其中scale表示图谱的规模，即节点数和边的个数，ReasoningCost表示知识推理要花费的代价，λ表示能在图谱上直接找到答案，无需推理的概率，α和β分别表示图谱规模和推理代价占搜索代价的权重，均可通过数据训练得出，Ncost和Ecost分别表示通过结点链接和关系推理得到新的结点和边的代价，GraphDIK表示图谱标识；步骤3）根据公式3计算在不同图谱上查找资源的效率SearchEfficiency： 其中Resource表示在该层图谱上搜索到的资源量；步骤4）根据查找效率由高到底进行排序，确定要优先遍历的图谱；步骤5）遍历各个图谱，并将搜索到的与用户搜索目标集合最匹配的资源返回给用户。
百度查询： 海南大学 一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法
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