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面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜可視化融合方法

為解決數(shù)據(jù)冗余沖突與關(guān)聯(lián)缺失問題,研究面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識(shí)圖譜可視化融合方法,提升數(shù)據(jù)融合的可靠性。利用網(wǎng)絡(luò)本體語言為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立對(duì)應(yīng)的領(lǐng)域本體庫與全局本體庫,使得知識(shí)實(shí)體抽取和知識(shí)融合在同一框架下進(jìn)行;通過長短期記憶網(wǎng)絡(luò)-條件隨機(jī)場模型,在本體庫約束下,從多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中抽取符合領(lǐng)域定義的知識(shí)實(shí)體;利用基于層次過濾思想的知識(shí)融合模型,可視化融合抽取的知識(shí)實(shí)體,解決多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中冗余信息和不一致性問題,形成準(zhǔn)確、完整、可靠的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)可視化融合知識(shí)圖譜,有助于發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),補(bǔ)全數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)缺失。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:隨著數(shù)據(jù)缺失比例的提升,尺度系數(shù)與屬性覆蓋度均開始下降,最低尺度系數(shù)與屬性覆蓋度是0.86與0.87,均顯著高于對(duì)應(yīng)的閾值;所提方法在處理四個(gè)數(shù)據(jù)源時(shí),視覺清晰度達(dá)93%~97%,信息融合度達(dá)92%~96%,均優(yōu)于對(duì)比方法。說明該方法可有效抽取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)知識(shí)實(shí)體,建立知識(shí)圖譜,實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)可視化融合;在不同數(shù)據(jù)缺失比例下,該方法多源異構(gòu)數(shù)據(jù)可視化融合的尺度系數(shù)與屬性覆蓋度均較大,即數(shù)據(jù)可視化融合效果較優(yōu);同時(shí)有效提升了數(shù)據(jù)可視化效果和信息整合程度。

發(fā)表于:6/18/2025

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