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| 編輯推薦： |
本书以作者近年来在知识图谱补全方面的研究成果为主线，结合国内外相关发展动态，系统全面地介绍四元数在知识图谱补全中的基本理论和近年来的新方法、新成果。本书围绕知识图谱补全过程中存在的几个重要问题，重点阐述基于四元数、四元数群、动态对偶四元数的知识图谱补全方法，同时介绍四元数嵌入胶囊网络的知识图谱补全方法。
本书内容新颖、结构合理、实用性强，可供知识图谱领域相关研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生等参考阅读。
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| 內容簡介： |
本书以作者近年来在知识图谱补全方面的研究成果为主线，结合国内外相关发展动态，系统全面地介绍四元数在知识图谱补全中的基本理论和近年来的新方法、新成果。本书围绕知识图谱补全过程中存在的几个重要问题，重点阐述基于四元数、四元数群、动态对偶四元数的知识图谱补全方法，同时介绍四元数嵌入胶囊网络的知识图谱补全方法。
本书内容新颖、结构合理、实用性强，可供知识图谱领域相关研究人员、工程技术人员、高校教师、研究生等参考阅读。
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| 目錄：
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第1章概述
1.1基本概念
1.1.1知识图谱的定义
1.1.2知识图谱的分类
1.1.3知识图谱补全的定义
1.1.4知识图谱补全的分类
1.2知识图谱补全的意义
1.3知识图谱补全的国内外研究现状
1.3.1基于翻译的知识图谱补全方法
1.3.2基于旋转的知识图谱补全方法
1.3.3基于卷积神经网络的知识图谱补全方法
1.3.4基于多跳关系推理的知识图谱补全方法
1.3.5基于群论的知识图谱补全方法
1.4本书主要研究问题与研究内容
1.4.1主要问题
1.4.2研究内容
1.5本书内容组织
本章小结
参考文献
第2章基于四元数关系旋转的知识图谱补全方法
2.1理论基础
2.1.1知识图谱的关系模式
2.1.2复数乘法的几何意义
2.1.3四元数及其性质
2.1.4四元数旋转算子
2.2QuaR方法
2.2.1动机
2.2.2知识图谱的四元数表示
2.2.3四元数空间中的关系旋转
2.2.4QuaR方法的优化
2.3链接预测实验评估
2.3.1数据集
2.3.2评价指标
2.3.3超参数设置
2.3.4实验结果分析
本章小结
参考文献
第3章基于四元数嵌入胶囊网络的知识图谱补全方法
3.1胶囊网络的基本结构
3.2CapSQuaR方法
3.2.1动机
3.2.2CapSQuaR的输入
3.2.3CapSQuaR的组合操作
3.2.4CapSQuaR的卷积操作
3.2.5CapSQuaR的重组操作
3.2.6CapSQuaR的动态路由操作
3.2.7CapSQuaR的内积操作
3.2.8CapSQuaR的优化
3.3实验结果分析与讨论
3.3.1链接预测实验评估
3.3.2个性化搜索实验评估
本章小结
参考文献
第4章基于四元数群的知识图谱补全方法
4.1理论基础
4.1.1知识图谱中的组合关系
4.1.2关系嵌入中的群论
4.1.3四元数群
4.2ARLF和SC4MLRPRR框架
4.2.1基于强化学习的组合关系推理
4.2.2基于多级关系路径语义组合的关系推理
4.3QuatGE方法
4.3.1动机
4.3.2四元数群空间中的旋转算子
4.3.3QuatGE方法的优化
4.4实验结果分析与讨论
4.4.1数据集
4.4.2评价指标
4.4.3超参数设置
4.4.4实验结果分析
本章小结
参考文献
第5章基于动态对偶四元数的知识图谱补全方法
5.1理论基础
5.1.1对偶数
5.1.2对偶四元数
5.1.3纯四元数的空间平移
5.1.4单位四元数的空间旋转
5.1.5对偶四元数的空间旋转与平移
5.2DualDE方法
5.2.1动机
5.2.2DualDE方法的架构
5.2.3DualDE方法的动态机制
5.2.4DualDE方法的优化
5.3实验结果分析与讨论
5.3.1数据集
5.3.2评价指标
5.3.3超参数设置
5.3.4链接预测实验评估
5.3.5三元组分类实验评估
本章小结
参考文献
第6章基于四元数的知识图谱补全方法之比较分析
6.1本书提出的补全方法之比较分析
6.2总结与展望
6.2.1总结
6.2.2展望
本章小结
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| 內容試閱：
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自2012年5月16日Google发布基于知识图谱的新一代“智能”搜索引擎以来，知识图谱的应用模式已涉及知识表示、抽取、融合、问答、推理、检索等关键领域，成为知识服务领域的新热点之一，受到业界广泛关注。随着信息化与数字化建设的展开与自然语言处理技术的进步，知识图谱不再局限于网络百科式的搜索，衍生出互联网内容与社交、大数据知识图谱与行业知识图谱等产品类型，产品专业化与场景化的趋势日渐明显，被广泛应用在医疗、农业、公安、国防、金融、出版、电商等行业。
尽管Freebase、Wordnet、DBpedia、YAGO和NELL等通用知识图谱在解决信息检索、知识推理、智能问答、数据集成、智能推荐等人工智能任务中起着至关重要的作用，但是许多大规模通用领域知识图谱大多由人工或半自动方式构建，通常比较稀疏，大量实体间隐含的关系并没有被充分挖掘出来，远未达到完备的状态。知识图谱补全能提高知识图谱的知识覆盖率，是知识图谱在动态演化过程中实现完备化的机制，也是知识图谱领域中的一个重要问题，并且是极富挑战性的研究领域，同时也是人工智能领域的一个研究热点。在大数据时代背景下，个别搜索引擎企业融合多源异构大数据，构建超大规模通用领域知识图谱，拥有十亿级实体和千亿级事实，并在不断演进和更新，给知识图谱补全带来巨大挑战。在知识图谱补全方法中，主要存在实体间语义关系缺失、三元组属性语义信息缺失、部分组合关系语义缺失、实体和关系间复杂的语义联系缺失等普适性问题，这些问题将直接影响智能问答、数据集成、信息检索、知识推理、智能推荐等后续下游任务的准确度和难易程度。因此，知识图谱补全方法的精确性、有效性、鲁棒性以及实时性仍然是亟待解决的问题。所以，知识图谱补全是富有现实意义和科研价值的重要课题，希望本书的出版能够为促进知识图谱补全方法的研究发挥积极的作用。
近年来，知识图谱领域中不断涌现新的知识图谱补全思路与方法，因此有必要向读者及时介绍这些新成果。由于知识图谱补全方法的多样性，本书主要以作者近年来的理论研究成果为主线，结合正在进行的科研项目
，系统、全面地介绍知识图谱补全技术的基础理论与方法，同时穿插介绍一些国内外的相关动态发展情况。本书围绕知识图谱补全方法中遇到的几个重要问题展开研究，不仅对现有知识图谱补全方法进行全面的总结与分析，而且提出多种知识图谱补全的新思路与新方法，为解决知识图谱领域所遇到的问题提供依据。
本书共6章。第1章主要介绍与知识图谱补全相关的基本理论和基础概念，分析知识图谱补全方法存在的问题以及国内外相关技术的研究现状，同时介绍本书的研究问题、研究内容以及内容组织安排。第2章为解决实体间语义关系缺失问题，提出基于四元数关系旋转的知识图谱补全方法（QuaR）。第3章为解决三元组属性语义信息缺失问题，提出基于四元数嵌入胶囊网络的知识图谱补全方法（CapSQuaR）。第4章为解决部分不可交换的组合关系语义缺失问题，提出基于四元数群的知识图谱补全方法（QuatGE）。第5章为解决实体和关系间复杂的语义联系缺失问题，提出基于动态对偶四元数的知识图谱补全方法（DualDE）。第6章首先对本书提出的补全方法进行比较分析，然后对本书的研究内容进行总结，最后对知识图谱补全方法的发展趋势进行展望，为知识图谱补全提供新的思路。
值此本书出版之际，衷心感谢李冠宇教授在本书撰写过程中给予的指导、支持和鼓励，同时感谢徐琳宏、孙云浩、李正光、梁艺多、李林瑛给予的帮助和启发。
本书的出版得到辽宁省
自然科学基金计划（面上项目）（No.2024MS174）的资助，在此表示感谢。
作者2024年9月
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