大规模知识图谱数据清理与应用优化策略

"计算机研究 -知识图谱的数据清理和应用探索.pdf"是一篇深入探讨了在信息技术领域中，知识图谱作为核心工具的重要性和其面临的挑战的研究论文。知识图谱，结合了知识库的结构化信息，已被广泛应用到诸如语义网络、机器翻译、查询扩展、文本分类等多个场景中，显示出强大的信息处理能力。然而，随着知识图谱规模的扩大，数据质量管理和高效存储成为关键问题。 论文首先聚焦于大规模实体网络中数据清理的难题，尤其是针对所谓的"孤儿概念"，即孤立的、无上下文定义或关联的概念实体。作者通过细致的统计实验和自然语言处理技术，设计了一种算法来识别并清理这些问题实体，显著提升了知识图谱的准确性。实验证明，这种方法有效且实用，有助于提升知识图谱的完整性。 在存储方面，作者探索了压缩存储算法在大规模网络中的应用，借鉴了重新排序顶点的策略，并在生物数据集上进行了实验，证实了该方法能有效地节省存储空间，提高数据处理效率。 在应用探索部分，论文关注了知识图谱在实际场景中的具体应用，比如XML配置文件中的属性值推荐。作者指出，通过知识图谱中的语义信息，可以更精准地为软件开发者推荐XML属性值，从而提升开发工具的智能化水平，简化开发过程，增强软件工程的效率。 关键词如“知识图谱”、“XML”、“统计分析”和“分词”突出了论文的核心内容，而中图法分类号TP311则表明了这篇论文属于计算机科学和技术类别的知识图谱研究。这篇论文深入研究了知识图谱的数据清理策略和在实际应用中的优化方法，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。"