基于贝叶斯个性化排序的知识图链接预测方法

摘要

本发明公开一种基于贝叶斯个性化排序的知识图链接预测方法。该方法通过提出了一个潜在特征链接预测模型来考虑预测任务主体与客体间关系的交集，并利用贝叶斯个性化排序来优化主体与客体间关系的预测模型。本发明方法能够解决知识图链接预测中主体与客体间关系的交集对预测结果的影响，并避免过度拟合。

主权项

一种基于贝叶斯个性化排序的知识图链接预测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1)建立知识图；步骤2)建立链接预测模型；步骤3)定义基于特征的预测模型其中s_p与o_p分别是定义的二分图G_p(S_p,O_p)中的主体与客体，s∈S,p∈P,o∈O，所述s是主体，所述o是客体，所述p是主体与客体间的关系，所述S是主体集合，所述O是客体集合，所述P是主体与客体间关系的集合，所述T是转置操作；所述x_s,o是预测模型的结果，值越大，s_p和o_p在低维向量空间中，越为相似，建立链接关系的概率越大；所述所述U和V均为低维向量，所述IR是实数域，所述K是潜在特征的个数；步骤4)利用贝叶斯个性化排序算法进行优化；步骤5)根据步骤2)和步骤3)计算出建立链接关系的概率所述是主体s与客体o建立关系p的概率；步骤6)定义预测阀值ε，当时，则预测主体s与客体o间存在关系p，当时，则预测主体s与客体o间不存在关系p。