双向GCN与CVm结合的实体对齐模型：提升知识图谱准确性

"基于双向GCN和CVm的实体对齐模型研究+人工智能+知识图谱+预训练模型" 本文探讨了知识图谱中实体对齐的重要性及其挑战，特别是在利用图卷积网络（GCN）进行实体对齐时，由于通常处理单一关系类型的无向图，可能会导致实体学习的嵌入结果不一致。为解决这一问题，作者提出了一种新的实体对齐模型，该模型结合了双向图卷积网络（Bi-GCN）和变异系数法（CVm）。 双向图卷积网络是为了解决传统GCN的局限性而设计的。在传统的GCN中，邻接权重矩阵通常是不对称的，这可能导致实体的前向和后向特征学习不一致。为了解决这个问题，Bi-GCN通过拆分非对称邻接权重矩阵来构建两个独立的图卷积网络，分别捕获实体的前向和后向特征。这两个网络的结合使得实体的表示更为完整，能够更好地捕捉实体的上下文信息。 变异系数法（Coefficient of Variation，CVm）在此模型中的应用是为了对属性进行加权，选取最具代表性的局部语义信息。这种方法有助于减少噪声的影响，强化关键属性在实体对齐过程中的作用，从而提高对齐的准确性。 在两组大型真实异构数据集上的实验结果显示，提出的Bi-GCN和CVm结合的实体对齐模型相比于现有的基于嵌入的方法，平均HIT@1值提升了4%，同时保持了较高的平均倒数秩。这些结果证明了所提出方法在实体对齐效果上的优越性。 实体对齐是知识图谱融合和扩展的关键技术，对于构建准确、全面的知识图谱至关重要。它在诸如信息检索、推荐系统、问答系统等多个领域有广泛应用。而本文的研究成果为知识图谱的实体对齐提供了一个新的有效工具，尤其是在处理复杂、异构的实体关系时。 此研究得到了国家重点研发计划项目、河北省自然科学基金资助项目、河北省高等学校科学技术研究项目以及石家庄市重点研发计划项目的资助。作者包括魏忠诚副教授等人，他们分别在物联网、大数据、公共安全以及水利信息化等领域有着深入的研究。 本文通过引入双向图卷积网络和变异系数法，改进了实体对齐的过程，提高了实体匹配的精度，为知识图谱的建设和应用提供了更强的支持。这种创新方法有望推动知识图谱技术的进步，并在实际应用中带来更好的性能表现。