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基于图卷积网络的多源本体相似度计算方法

Novel similarity calculation method of multisource ontology based on graph convolution network

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在信息时代,数据量呈指数式增长,而不同数据源存在难以统一表示的异构问题,给数据共享、重用造成不便.语义网络的迅速发展,使本体映射成为解决该问题的有效手段,其核心是本体相似度计算,提出了一种基于图卷积网络的计算方法.将本体建模为异构图网络,再使用图卷积网络学习文本嵌入规则,得到全局统一表示,完成多源数据的融合.实验结果表明,所提方法计算准确性高于其他传统方法,有效地提高了多源数据融合的准确度.

孙留倩、魏玉良、王佰玲

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哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院,山东威海264209

多源数据融合 图卷积网络 本体映射 相似度计算

国家重点研发计划

2018YFB2004200

2021

10.11959/j.issn.2096-109x.2021071

网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN：2096-109X
年,卷(期)：2021.7(5)
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