本发明专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，该方法包括：获取知识图谱三元组数据集，并基于知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；确定头实体流向尾实体的资源量，以及得到局部层次中实体层次的置信度；基于知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；基于局部层次中实体层次的置信度、局部层次中关系层次的置信度，以及全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。本发明专利技术提供的网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，可以准确、有效地实现对于知识图谱的质量评估。知识图谱的质量评估。知识图谱的质量评估。
【技术实现步骤摘要】
网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及知识图谱
，尤其涉及一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]知识图谱因其强大的语义处理能力与开放互联能力，为万维网上的知识互联奠定了扎实的基础。在通信网络领域，网络优化知识图谱将各类网络相关信息(包括网络优化问题判断规则、网络优化方案制定规则、网络配置资源信息、网络运行质量判断信息等)转化为结构化的知识信息。利用构建好的网络优化知识图谱，可以方便的获取与问题网络相关的知识数据，为网络问题的判断和网络优化方案的制定提供依据，降低人力成本和优化时间成本，同时提高优化效率。但是，网络优化知识图谱中潜在的错误，会误导网络问题的判断，进而影响优化效率。现有技术方案，无法准确、有效地对知识图谱的质量进行评估。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，用以准确、有效地实现对于知识图谱的质量评估。
[0004]本专利技术提供一种网络优化知识图谱的质量评估方法，包括：
[0005]获取知识图谱三元组数据集，并基于所述知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；
[0006]基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，并基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度；
[0007]基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；
[0008]基于所述知识图谱中的实体对之间的多步路径，确定全局层次置信度；
[0009]基于所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度，以及所述全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。
[0010]根据提供的网络优化知识图谱的质量评估方法，所述基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，包括：
[0011]以所述知识图谱中的每一个实体作为搜索范围的中心节点，并以预设值作为搜索深度，确定每一个实体的有向子图；
[0012]基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量。
[0013]根据提供的网络优化知识图谱的质量评估方法，所述基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量的计算公式为：
[0014][0015]其中，Q(t|h)表示头实体h流向尾实体t的资源量，I
t
表示所述有向子图对应的实体t的头实体集合，O(e
i
)表示所述有向子图对应的实体e
i
的出度，表示所述有向子图对应的实体e
i
和实体t之间的实体关系的数量，N表示所述有向子图对应的实体总数；∈表示控制每个实体的资源流直接跳转到随机实体的概率。
[0016]根据提供的网络优化知识图谱的质量评估方法，所述基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度的计算公式为：
[0017][0018]其中，ET(h,r,t)是所述局部层次中实体层次的置信度，r是实体关系，λ是用于平滑的超参数，λ≥1，θ是实体关系对应的预设阈值。
[0019]根据提供的网络优化知识图谱的质量评估方法，所述基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，确定局部层次中关系层次的置信度，其计算公式为：
[0020][0021]其中，RT(h,r,t)是所述局部层次中关系层次的置信度。
[0022]根据提供的网络优化知识图谱的质量评估方法，所述基于所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度，以及所述全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果，包括：
[0023]基于预设的实体层次置信度权重值、关系层次置信度权重值以及全局层次置信度权重值，对所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度、全局层次置信度，进行加权计算，得到所述知识图谱的质量评估结果。
[0024]本专利技术还提供一种网络优化知识图谱的质量评估装置，包括：
[0025]数据处理模块，用于获取知识图谱三元组数据集，并基于所述知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；
[0026]第一置信度计算模块，用于基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，并基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度；
[0027]第二置信度计算模块，用于基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；
[0028]第三置信度计算模块，用于基于所述知识图谱中的实体对之间的多步路径，确定全局层次置信度；
[0029]质量评估模块，用于基于所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度，以及所述全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。
[0030]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述网络优化知识图谱的质量评估方法的步骤。
[0031]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述网络优化知识图谱的质量评估方法的步骤。
[0032]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述网络优化知识图谱的质量评估方法的步骤。
[0033]本专利技术提供的网络优化知识图谱的质量评估方法、装置及电子设备，通过获取知识图谱三元组数据集，并基于所述知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；在学习实体和实体类型嵌入向量的过程中，实体类型和实体的嵌入向量具有一个关系，当实体和实体类型是正确匹配的时候，实体类型和实体的嵌入向量之间的关系所对应的损失函数值较小，进而就不会有较大的误差。
[0034]因此，使用实体类型嵌入向量改进了置信度计算局部层次中的能量函数，能够在考虑传统三元组错误的基础上，同时考虑实体与实体类型的匹配错误，实现更精确的知识图谱置信度评估。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1是本专利技术提供的网络优化知识图谱的质量评估方法的流程示意图之一；
[0037]图2是本专利技术提供的网络优化知识图谱的质量评估方法的流程示意图之二；
[0038]图3是本专利技术提供的三元组数据预处理的具体流程图；
[0039]图4是本专利技术提供的三元组局部置信度计算的具体流程图；
[0040本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，包括：获取知识图谱三元组数据集，并基于所述知识图谱三元组数据集，得到知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示；基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，并基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度；基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对应的嵌入向量表示，得到局部层次中关系层次的置信度；基于所述知识图谱中的实体对之间的多步路径，确定全局层次置信度；基于所述局部层次中实体层次的置信度、所述局部层次中关系层次的置信度，以及所述全局层次置信度，得到知识图谱的质量评估结果。2.根据权利要求1所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述实体，确定头实体流向尾实体的资源量，包括：以所述知识图谱中的每一个实体作为搜索范围的中心节点，并以预设值作为搜索深度，确定每一个实体的有向子图；基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量。3.根据权利要求2所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述有向子图，确定所述头实体流向尾实体的资源量的计算公式为：其中，Q(t|h)表示头实体h流向尾实体t的资源量，I
t
表示所述有向子图对应的实体t的头实体集合，O(e
i
)表示所述有向子图对应的实体e
i
的出度，表示所述有向子图对应的实体e
i
和实体t之间的实体关系的数量，N表示所述有向子图对应的实体总数；∈为表示控制每个实体的资源流直接跳转到随机实体的概率。4.根据权利要求3所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述头实体流向尾实体的资源量，得到局部层次中实体层次的置信度的计算公式为：其中，ET(h,r,t)是所述局部层次中实体层次的置信度，r是实体关系，λ是用于平滑的超参数，θ是实体关系对应的预设阈值。5.根据权利要求4所述的网络优化知识图谱的质量评估方法，其特征在于，所述基于所述知识图谱中的实体、实体关系以及实体类型对...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻鹏，李文璟，丰雷，周凡钦，阎钰洁，方宏林，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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