清华大学学报(自然科学版)

作者：罗之皓, 李劲, 岳昆, 毛钰源, 刘琰

单位：1. 云南大学 软件学院, 昆明 650500;<br>2. 云南大学 信息学院, 昆明 650500

关键词：知识图谱,摘要模式挖掘,次模函数,图匹配

基金：国家自然科学基金资助项目（61562091，61472345）；第二批“云岭学者”培养项目（C6153001）；云南省应用基础研究计划面上项目（2016FB110）；云南大学中青年骨干教师培养计划项目；云南大学青年英才培育计划项目（WX173602）；云南大学数据驱动的软件工程科技创新团队项目（2017HC012）

知识图谱数据具有体量大、内容丰富、类型多样、缺乏统一模式描述等特点。提取知识图谱模式信息并形成摘要模式，对于提升知识检索、挖掘质量具有重要研究意义。该文首先给出了摘要模式的判定准则以及摘要模式质量的度量标准，提出了面向知识图谱的Top-k摘要模式挖掘问题，并将该问题建模为一个次模函数优化问题；其次，为高效判定摘要模式及度量模式的覆盖质量，提出了基于Pregel编程模型的并行化摘要模式判定和质量度量算法；然后，给出了高效求解Top-k摘要模式挖掘问题的贪心算法；最后，在真实知识图谱数据上对本文方法进行了验证。实验结果表明：该方法在摘要模式的覆盖度和算法执行效率方面优于已有方法。

来源：2019年第3期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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