論文の概要: Discover Important Paths in the Knowledge Graph Based on Dynamic Relation Confidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00914v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 06:37:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 12:25:27.411571
• Title: Discover Important Paths in the Knowledge Graph Based on Dynamic Relation Confidence
• Title（参考訳）: 動的関係信頼度に基づく知識グラフの重要な経路の発見
• Authors: Shanqing Yu, Yijun Wu, Ran Gan, Jiajun Zhou, Ziwan Zheng, Qi Xuan
• Abstract要約: 経路特徴に基づく推論法は知識グラフ推論の分野で広く用いられている。 本稿では,動的関係信頼度と他の指標を組み合わせたDCパス法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6032596415721945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most of the existing knowledge graphs are not usually complete and can be complemented by some reasoning algorithms. The reasoning method based on path features is widely used in the field of knowledge graph reasoning and completion on account of that its have strong interpretability. However, reasoning methods based on path features still have several problems in the following aspects: Path search isinefficient, insufficient paths for sparse tasks and some paths are not helpful for reasoning tasks. In order to solve the above problems, this paper proposes a method called DC-Path that combines dynamic relation confidence and other indicators to evaluate path features, and then guide path search, finally conduct relation reasoning. Experimental result show that compared with the existing relation reasoning algorithm, this method can select the most representative features in the current reasoning task from the knowledge graph and achieve better performance on the current relation reasoning task.
• Abstract（参考訳）: 既存の知識グラフのほとんどは通常完全ではなく、いくつかの推論アルゴリズムによって補うことができる。 経路特徴に基づく推論法は知識グラフ推論の分野において広く用いられており、その解釈性が強いことを踏まえて完成している。 しかし, 経路特徴に基づく推論手法には, 経路探索の非効率性, スパースタスクの不十分な経路, 推論タスクの役に立たない経路など, いくつかの問題がある。 そこで本研究では, 動的関係信頼度と他の指標を組み合わせて経路特徴を評価し, 経路探索をガイドし, 最終的に関係推論を行うdc-path法を提案する。 実験の結果,既存の関係推論アルゴリズムと比較して,知識グラフから現在の関係推論タスクにおいて最も代表的な特徴を選択し,現在の関係推論タスクの性能を向上させることができることがわかった。

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