基于圖約簡的知識聯想關系網絡建模

摘要：考慮到人類知識在大腦中以聯想記憶形式存在,嘗試從聯想關系的視角深入探索知識體系的內在關系網絡模型,旨在為知識圖譜的建模提供一種可參考的新思路。對于給定的知識語料庫,首先考慮以直接聯想關系生成方式構建初始的知識關系網絡,隨后引入多種圖約簡方法優化知識聯想關系網絡的建模。研究中特別地提出了隨機選擇、局部聯想最大記憶保留、全局聯想最大記憶保留等3種知識聯想關系約簡重整策略,并通過實驗手段對這3種策略進行建模分析。實驗結果表明:3種方法呈現出了價值意義清晰的共同性能特征,而其中的全局聯想最大記憶保留策略能最優地平衡知識聯想關系網絡的規模和聯想記憶效率,可為相關應用提供有效的方法基礎,也可為進一步探索類腦聯想記憶的知識關系網絡生成建模提供十分有益的啟發。