AAAIApr, 2023

PaTeCon: 基于模式的知识图谱冲突检测的时间约束挖掘方法

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TL;DR该研究提出了一种基于模式的时间约束挖掘方法（PaTeCon），通过使用图模式和相关的统计信息来生成自动约束，从而解决知识图谱中保持时间一致性和检测潜在时间冲突的挑战。实验结果表明，基于模式的自动约束挖掘方法非常有效。
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发现论文，激发创造
  • 时间知识图谱的冲突检测：一种快速约束挖掘算法和新的基准测试

    通过基于模式的时间约束挖掘方法，本研究在知识图谱研究领域开发了一种自动生成有关时间的约束规则的方法，用于解决时间约束对知识图谱一致性的影响，并通过构建两个新的冲突检测基准数据集，证明了该方法在生成有用的时间约束方面的高效性。

    Dec, 2023

  • 在序列数据库中挖掘序列模式的约束编程方法

    本研究采用约束编程 (CP) 技术，探讨在序列数据库中建模和挖掘顺序模式的方法。实验证明了我们的 CP 方法的可行性和实用性。

    Nov, 2013

  • 序列模式挖掘的前缀投影全局约束

    本文提出一种基于投影数据库原则的全局约束来解决约束编程方法的不足，实验结果表明该方法在大型数据集上表现优异，明显优于约束编程方法并且可以与特定方法竞争。

    Apr, 2015

  • 基于限制条件的决策图顺序模式挖掘

    提出了基于多值决策图表示法的约束序列模式挖掘技术，可以适应多个项目属性和各种约束类型，包括一些非单调约束。通过开发一个基于 MDD 的前缀投影算法，可以将其应用性进行评估，并与典型的生成检查变体以及最先进的基于约束的序列模式挖掘算法进行性能比较，结果表明我们的方法在可伸缩性和效率方面与其他方法相当或优于其他方法。

    Nov, 2018

  • 基于语义框架的知识图谱时态问答查询生成

    给出了用于回答知识图谱上有关时间性问题的 Semantic Framework of Temporal Constraints 框架与基于实体的查询生成方法 SF-TQA，并针对不同知识库进行了评估实验。

    Oct, 2022

  • 演化网络中的时间模式挖掘

    本研究旨在利用时间模式挖掘技术，在不作任何先验假设的情况下，基于观测到的网络快照，探测和表征演化网络在时间上的变化，并从中提取有价值和潜在有用的知识。

    Sep, 2017

  • 从网络威胁情报报告中挖掘时间攻击模式

    通过自动挖掘时间攻击模式，我们的研究旨在帮助安全从业人员从过去的网络威胁情报报告中挖掘有关恶意行为的结构化信息，并应用于优先处理和主动防御网络攻击。

    Jan, 2024

  • 使用关键词组合表格答案在知识库中找到模式

    本文研究如何在知识库中找到高度相关的模式以回答用户给出的关键词查询，并提出了有效的算法来寻找记录相关性，并比较了与已知技术的朴素调整的不同方法。

    Sep, 2014

  • 基于图形关联的交通领域特征模式检索

    交通数据的快速增长为揭示有关交通动态的更深入信息提供了许多机会，但也需要一个有效的数据库管理系统，其中信息检索是一个重要的功能。本文提出了一个用于高速公路交通拥堵的时空模式的基于内容的检索系统。

    Nov, 2023

  • 逻辑与常识引导的时间知识图谱补全

    本文基于一种时间知识图谱，提出了一种同时兼顾事件因果关系和时序性的逻辑和常识指导嵌入模型（LCGE），可充分考虑事件间的同时性和时序性，并且在常识知识的基础上，通过规则引导建立谓词嵌入标准化策略，从而提高了事件预测的准确率，并且具有可解释性。

    Nov, 2022