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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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