論文の概要: Rule Mining over Knowledge Graphs via Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10381v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 17:18:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 08:40:47.465528
- Title: Rule Mining over Knowledge Graphs via Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習による知識グラフ上のルールマイニング
- Authors: Lihan Chen, Sihang Jiang, Jingping Liu, Chao Wang, Sheng Zhang,
Chenhao Xie, Jiaqing Liang, Yanghua Xiao and Rui Song
- Abstract要約: 本稿では,強化学習による世代評価ルールマイニング手法を提案する。
第1フェーズは、知識グラフからルール生成のための強化学習エージェントをトレーニングすることを目的としている。
2つ目は、エージェントの値関数を利用して、ステップバイステップのルール生成をガイドすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.168894658354954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Knowledge graphs (KGs) are an important source repository for a wide range of
applications and rule mining from KGs recently attracts wide research interest
in the KG-related research community. Many solutions have been proposed for the
rule mining from large-scale KGs, which however are limited in the inefficiency
of rule generation and ineffectiveness of rule evaluation. To solve these
problems, in this paper we propose a generation-then-evaluation rule mining
approach guided by reinforcement learning. Specifically, a two-phased framework
is designed. The first phase aims to train a reinforcement learning agent for
rule generation from KGs, and the second is to utilize the value function of
the agent to guide the step-by-step rule generation. We conduct extensive
experiments on several datasets and the results prove that our rule mining
solution achieves state-of-the-art performance in terms of efficiency and
effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KGs)は、幅広い応用のための重要な資料リポジトリであり、KGsからのルールマイニングは、最近KG関連の研究コミュニティで広く研究されている。
大規模kgからのルールマイニングには多くの解決策が提案されているが、ルール生成の非効率性やルール評価の非効率性に制限がある。
本稿では,これらの問題を解決するために,強化学習による世代評価ルールマイニング手法を提案する。
具体的には、二相フレームワークを設計する。
第1フェーズは、kgsからルール生成のための強化学習エージェントを訓練することであり、第2フェーズは、エージェントの値関数を利用して、ステップバイステップのルール生成を導くことである。
我々は,いくつかのデータセットについて広範な実験を行い,その結果から,ルールマイニングソリューションが効率と有効性の観点から最先端の性能を達成できることを証明した。
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