65、知识图谱规则学习与RDF图实体比较

知识图谱规则学习与RDF图实体比较

在当今的信息时代，知识图谱（KG）和资源描述框架（RDF）图在数据表示和集成中发挥着重要作用。本文将探讨知识图谱规则学习以及RDF图中实体比较的相关内容。

知识图谱规则学习

在知识图谱规则学习方面，我们主要关注两个知识图谱：WikidataPeople KG和LUBM KG。对于不同的规则评估指标，在这两个知识图谱上的表现有所不同。

知识图谱	表现较好的指标
WikidataPeople KG	方向度量、加权方向度量和完整性置信度表现最佳，其次是完整性精度
LUBM KG	完整性置信度表现优于其他指标，其次是标准置信度和加权方向度量

在LUBM数据集中，完整性召回的相关性表现不稳定且略微为负，因此未展示该指标。这可能是因为完整性召回在某些情况下可能不适用，它可能会奖励那些预测大量事实的规则，而不考虑这些事实的真假。

值得注意的是，标准置信度在LUBM KG上的表现明显优于WikidataPeople KG，相关系数高于0.9。然而，完整性置信度表现更好，达到了近乎完美的0.99相关性。我们推测这是因为LUBM KG中不同谓词之间的偏差比WikidataPeople KG小，在WikidataPeople KG中，一些谓词缺失大量事实，而另一些则缺失较少。在Wik