知识驱动的交互式图搜索

李映雪, 陈劭涵, 郑卫国^?

复旦大学大数据学院, 上海 200433

收稿日期:2022-08-15修回日期:2022-09-22出版日期:2023-09-20发布日期:2023-09-18
通讯作者:郑卫国, E-mail: zhengweiguo(at)fudan.edu.cn

基金资助:国家自然科学基金青年基金(61902074)资助

Knowledge-Driven Interactive Graph Search

LI Yingxue, CHEN Shaohan, ZHENG Weiguo^?

School of Data Science, Fudan University, Shanghai 200433

Received:2022-08-15Revised:2022-09-22Online:2023-09-20Published:2023-09-18
Contact:ZHENG Weiguo, E-mail: zhengweiguo(at)fudan.edu.cn

摘要/Abstract

摘要： 现有的交互式图搜索方法主要局限于优化单一数据的标注成本。为解决这一问题, 针对现实场景中更常出现的批量数据标注任务, 提出一种基于知识驱动建模先验概率信息的方法。利用该方法对批量数据的实体间知识进行提取, 并用于指导机器算法, 可以在整体上降低交互式图搜索的成本。在真实数据集上的实验结果表明, 与现有方法相比, 所提出的算法具有交互效率方面的优势。

引用本文

李映雪, 陈劭涵, 郑卫国. 知识驱动的交互式图搜索[J]. 北京大学学报自然科学版, 2023, 59(5): 735-746.
LI Yingxue, CHEN Shaohan, ZHENG Weiguo. Knowledge-Driven Interactive Graph Search[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2023, 59(5): 735-746.





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