21、知识图谱中的反效应规则挖掘与FAIR核心语义元数据模型

知识图谱中的反效应规则挖掘与FAIR核心语义元数据模型

在知识图谱分析和数据管理领域，存在着诸多挑战和机遇。一方面，挖掘知识图谱中的因果关系规则对于理解数据背后的逻辑至关重要；另一方面，确保数据的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性（FAIR原则）也是数据管理的重要目标。下面将详细介绍知识图谱中反效应规则的挖掘方法以及适用于多维表格数据集的FAIR核心语义元数据模型。

知识图谱中的反效应规则挖掘

在知识图谱的研究中，挖掘因果关系规则是一个重要的方向。传统的差分因果规则（DCR）虽然具有一定的表达能力，但在处理不同子群体（层）上处理措施产生不同效果的情况时，解释变得困难。为了解决这个问题，提出了反效应规则（CER）的概念。

相关概念

• 知识图谱（KG） ：由一对 (O, F) 定义，其中 O 是以 OWL 表示的本体，F 是描述 O 类实例的 RDF 三元组集合。
• 差分因果规则（DCR） ：以一阶逻辑形式表示为：层 ∧ 处理措施 ⇒ 结果。每个规则应用于层的两个实例，处理措施解释效果。
• 层（Strata） ：RDF 中的基本图模式，代表所有在其描述中具有该模式的实例，DCR 应用于该层的实例。例如，ST1(X) : isA(X, man) ∧ livesIn(X, city) 收集居住在城市的男性。
• 处理措施（Treatment） ：表示两个实例在数值或分类路径（属性路径）上具有不同的值。