知识图上语义引导且响应时间有界的 Top-k 相似性搜索
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2020-01-20 v2
摘要
近来，图查询被广泛用于查询知识图。给定查询图 ，图查询在知识图 中寻找精确或近似匹配 的子图。我们在图查询上面临两个挑战：（1） 与 中预定义模式间的结构鸿沟导致与查询图不匹配；（2）用户直到图查询终止才能看到答案，导致较长的系统响应时间（SRT）。本文提出一种语义引导且响应时间有界的图查询，以有效且高效地返回 top-k 答案。我们利用知识图嵌入模型构建语义图 ，并定义基于 的路径语义相似度（）作为评估答案质量的度量。随后，我们在 上提出 A* 语义搜索，通过启发式 估计找到具有最大 的 top-k 答案。此外，我们对 A* 语义搜索做近似优化，允许用户在指定时间界内以有效性换取 SRT。在真实数据集上的大量实验证实了我们所提方案的有效性与高效性。
引用
@article{arxiv.1910.06584,
title = {Semantic Guided and Response Times Bounded Top-k Similarity Search over Knowledge Graphs},
author = {Yuxiang Wang and Arijit Khan and Tianxing Wu and Jiahui Jin and Haijiang Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.06584},
year = {2020}
}