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基于实体描述和关系路径的知识图谱补全研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的发展与知识图谱技术的兴起，越来越多的实体（如人、地点、产品等）及其关系在知识图谱中得到了建模和存储。但是，很多实体之间的关系在知识图谱中并没有完全表示出来，这就带来了知识图谱不完备性的问题。因此，在知识图谱中进行补全就成为了一项重要的研究课题。
基于实体描述和关系路径的知识图谱补全，是指利用已有的知识图谱，通过挖掘实体描述和关系路径的特征，对知识图谱中未被完整描述的实体及其关系进行推理和补全的过程。本研究选题旨在通过对实体描述和关系路径的分析，实现对知识图谱补全的自动化和精准化。
二、研究目的
本研究的目的是开发一种基于实体描述和关系路径的知识图谱补全算法，并进行实验验证，以验证该算法在知识图谱补全中的有效性。
三、研究内容
1.实体描述分析
对实体的属性信息进行分析，挖掘实体的特征，并通过这些特征来推断实体之间的关系。
2.关系路径挖掘
对关系路径进行挖掘，分析不同关系路径之间的联系，推断未知关系。同时，结合实体描述，进一步提升关系路径挖掘的准确性和效率。
3.算法设计与实验验证
设计并实现基于实体描述和关系路径的知识图谱补全算法，并以真实的知识图谱数据为实验对象，进行有效性和精确性的验证。
四、研究意义
基于实体描述和关系路径的知识图谱补全算法，能够在知识图谱中自动发现实体之间的潜在关系，提升知识图谱的完备性，使得更多的数据可以在知识图谱中得到体现和应用。同时，在大数据时代中，知识图谱补全对于数据融合和知识发现具有重要的实践意义和应用价值。
五、参考文献
1.刘春明,王国仲.基于实体描述的知识图谱补全技术综述[J].计算机应用研究,2019,36(5):1278-1282.
2.罗林,马健,萧江涛.基于关系路径推理的知识图谱补全方法[J].计算机工程,2020,46(4):82-88.
3.吕辉,戴颖.基于混合推荐的知识图谱补全方法[J].电子科技大学学报,2021,50(2):236-242.