"知识图谱中的语义关联挖掘研究：基于链接模式的高效算法与语义关联检索模型"

近年来，在语义关联挖掘领域[Zhang2012, Zhao2012, Wang2013b, Zhang2016a, Zhang2016c]、语义推理领域[Ma2011, Ma2013, Ma2014, Zhou2015, Zhou2016a, Zhou2016b, Jabbour2016]、语义数据摘要领域[Zhang2007, Zhang2009, Jiang2012]、大规模语义查询领域[Jin2014, Jin2015, Jin2017]和大规模链接数据挖掘领域[Jiang2013, Wu2014a, Wu2014b, Wu2016a, Wu2016b]等方面的工作积累基础。基于这些工作，本课题组即将展开对知识图谱中语义关联挖掘方法的研究。 本研究的特点包括：第一，基于链接模式的挖掘方法。研究了海量语义关联的挖掘方法，提出了基于频繁子图的关联模式挖掘方法，以实现高效的语义关联挖掘算法。该方法充分利用了先前的语义关联检索模型的表达能力，进一步提高了语义关联挖掘的目的性和效率。第二，研究语义关联检索模型，将语义关联背后的概念框架抽象为关联模式，并通过关联模式和实例信息来表示语义关联。 在这个研究框架下，我们将探索如何提高语义关联挖掘的效率和准确性。我们计划通过以下几个步骤进行研究。首先，我们将继续深入研究基于链接模式的挖掘方法，探索更有效的算法，以提高语义关联挖掘的效率；其次，我们将进一步完善语义关联检索模型，提高其对关联模式和实例信息的抽象能力，从而增强语义关联的表达能力；最后，我们将尝试在知识图谱领域的具体应用中验证我们提出的方法的有效性和可行性。 通过这些研究工作，我们有望在语义关联挖掘领域取得新的突破，为知识图谱的建设和应用提供重要支持。我们的研究不仅将有助于提高知识图谱的质量和可用性，还将为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。希望我们的努力能够为推动语义关联挖掘领域的发展做出贡献，为推动知识图谱技术的广泛应用贡献力量。