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图中实体相关性解释的发现:一项综述

社会与信息网络 2018-09-21 v1

摘要

分析和解释图中实体之间的关系是一个与许多实际应用相关的基本问题。例如,生物通路图可用于发现两个蛋白质之间先前未知的关系。然而,领域专家可能不愿信任这样的发现,除非有详细的解释说明为何这两个蛋白质在图中被认为相关。本文概述了已提出的用于发现图中实体相关性解释的解决方案类型、其相关方法与策略。第一类解决方案依赖于连接实体的路径所固有的信息。该类解决方案以排序路径列表的形式提供实体相关性解释。路径的排序根据重要性、独特性、新颖性和信息量来衡量。第二类解决方案依赖于节点相关性度量。在这种情况下,节点的相关性是相对于感兴趣实体来度量的,相关性解释以最大化节点相关性分数的子图形式提供。本文利用这种分类方法来讨论和对比指导图中实体相关性解释问题的不同解决方案的一些关键概念。

关键词

引用

@article{arxiv.1809.07685,
  title  = {Finding Explanations of Entity Relatedness in Graphs: A Survey},
  author = {Raoul Biagioni and Pierre-Yves Vandenbussche and Vit Novacek},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1809.07685},
  year   = {2018}
}

备注

10 pages, 9 Equations, Survey Paper