构建知识图谱时，如何有效地进行图谱补全以增加新的三元组？请详细说明补全过程中涉及的技术和算法。

在知识图谱的构建过程中，图谱补全是至关重要的一步，它能够使图谱的内容更加丰富和完整。要有效地进行图谱补全，可以采用以下几种技术与算法：

参考资源链接：[知识图谱综述—中文版](https://wenku.csdn.net/doc/xyj9ijm70v?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，可以采用基于规则的方法，通过预定义的规则来推导新的三元组。例如，如果已知关系R1和R2是互逆的（如'父亲'与'儿子'），那么通过现有的三元组就可以推导出新的三元组。

其次，可以利用机器学习方法，通过训练一个分类器来预测可能存在的关系。例如，可以使用决策树、随机森林、支持向量机等算法来学习实体之间存在的关系模式，并预测新的三元组。

另外，基于图的方法也非常有效。在这种方法中，将知识图谱表示为图结构，其中节点代表实体，边代表关系。可以采用图嵌入技术，如TransE、TransH、RotatE等，将实体和关系映射到低维向量空间，从而通过向量运算预测新的三元组。

还有基于路径的方法，这种方法考虑了实体之间的路径信息，通过分析已知的三元组来发现新的关系路径。比如通过深度学习模型，如RNN或LSTM来处理序列化的路径信息。

当然，除了以上方法，还可以利用众包和专家知识来丰富和验证知识图谱，尤其是在数据稀缺的领域。

这些技术方法的选择需要根据具体的业务需求、数据量和质量来决定。理解这些技术的适用场景和优缺点，对于进行有效的知识图谱补全至关重要。

为了更好地理解和应用上述图谱补全的技术和算法，强烈推荐您查阅《知识图谱综述—中文版》。该书对知识图谱及其构建和补全技术进行了全面的介绍，提供了丰富的案例分析和方法比较，对于你解决当前问题有极大的帮助。

参考资源链接：[知识图谱综述—中文版](https://wenku.csdn.net/doc/xyj9ijm70v?spm=1055.2569.3001.10343)