面向智能搜索的动态知识网络建模

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.011

电信科学 ›› 2014, Vol. 30 ›› Issue (10): 64-70.doi: 10.3969/j.issn.1000-0801.2014.10.011

面向智能搜索的动态知识网络建模

刘剑^1,^2,³,许洪波¹,贾岩涛¹,程学旗¹

¹ 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室北京 100190
² 中国科学院大学北京 100190
³ 解放军外国语学院语言工程系洛阳 471003

出版日期:2014-10-15 发布日期:2017-06-29
基金资助:
国家重点基础研究发展计划（“973”计划）基金资助项目;国家自然科学基金资助项目;国家科技支撑计划基金资助项目

Dynamic Knowledge Network Modeling Orient to Intelligent Search

Jian Liu^1,^2,³,Hongbo Xu¹,Yantao Jia¹,Xueqi Cheng¹

¹ Key Laboratory of Web Data Science＆Technology, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
² University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
³ Department of Language Engineering, PLA University of Foreign Languages, Luoyang 471003, China

Online:2014-10-15 Published:2017-06-29

摘要/Abstract

摘要：

随着互联网数据的爆炸式增长和网民获取信息需求的不断增强，传统的搜索方式在移动搜索领域已经难以满足用户的需求，迫切需要将搜索方式从基于词层面提高到基于语义层面，实现基于语义理解的智能搜索。面向开放的互联网数据资源，提出了“动态知识网络+计算算子”的智能搜索模式。在此基础上，详细阐述了动态知识网络的理论基础、结构模式、系统模型及其特点，并且给出了基于动态知识网络支撑智能搜索的基本结构框架，从而对面向语义理解的智能搜索提供理论和模型支撑。最后，对未来研究过程中面临的主要问题和挑战进行了展望。

关键词: 智能搜索, 知识网络, 超图, 语义理解

Abstract:

With the explosive growth of internet data and the increasing user demand, the traditional search methods has been difficult to meet user's needs in the mobile search field. In order to achieve the intelligent search based on semantic understanding, it is urgent to improve the level of search from word-based to semantic-based. Facing to the open internet data resources, an intelligent search pattern on “dynamic knowledge network + calculation operator”was proposed. Then, dynamic knowledge network was described in detail, which included theoretical basis, structure model, system model and features. Furthermore, it was presented about the basic structure of intelligent search based on dynamic knowledge network, which provided the support about theory and model for intelligent search. Finally, the main problems and challenges in the future were explained.

Key words: intelligent search, knowledge network, hyper-graph, semantic understanding

刘剑,许洪波,贾岩涛,程学旗. 面向智能搜索的动态知识网络建模[J]. 电信科学, 2014, 30(10): 64-70.

Jian Liu,Hongbo Xu,Yantao Jia,Xueqi Cheng. Dynamic Knowledge Network Modeling Orient to Intelligent Search[J]. Telecommunications Science, 2014, 30(10): 64-70.

图/表 6

图1

图2

表1

动态知识网络的结构子模式示例"

图形示例	基元类型	语义描述	形式化描述
	点基元	实体特征	υ_i，无嵌套、无关系、独立实体
	超点基元	嵌套特征	$v_{i}^{s}$ ,S为嵌套层次，S=0时为点基元
	超边基元	关系特征	e_j，带标签的超边，\|e_j\|≥2
	路径基元	解特征	path（）=｛υ₁,e₁,υ₂,e₂,…,e_q,υ_q+1｝
	星状基元	度特征	DKN'（x）为DKN中所有包含点x的超边所导出的部分超图
	生成超树基元	支撑特征	生成超树OKN_t为OKN的一个生成子超图

表1

图3

表2

图4

参考文献 21

1	中国互联网络信息中心． 2013年中国搜索引擎市场研究报告， 2013
2	李国杰，程学旗．大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考．中国科学院院刊， 2012, 27(6): 647～657
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7	Guha R , McCool R . TAP: a semantic web test-bed. Journal of Web Semantics, 2003, 1(1): 81～87
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9	Heflin J , Hendler J . Searching the web with shoe. Proceedings of AAAI-2000 Workshop on AI for Web Search, Austin, Texas, 2000: 450～455
10	周琦．基于关键词的语义搜索．上海交通大学硕士学位论文， 2009
11	吴刚，唐杰，李涓子等．细粒度语义网检索．清华大学学报（自然科学版）， 2005, 45(1): 1865～1872
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16	赵蓉英．论知识网络的结构．图书情报工作， 2007, 51(9): 6～10
17	田占伟，张庆普，刘臣．语义知识网络的结构分析与构建．情报理论与实践， 2011 34(10): 113～118
18	刘向，马费成，王晓光．知识网络的结构及过程模型．系统工程理论与实践， 2013 33(7): 1836～1844
19	王志平，王众托．超网络理论及其应用．北京：科学出版社， 2008
20	王众托．关于超网络的一点思考．上海理工大学学报， 2011, 33(3): 229～237
21	吴颖敏．市场机遇发现的超图支持方法研究．华中科技大学博士学位论文， 2009

算子名称	形式化描述	含义解释
节点添加	add_υertex（υ_i,E_j）	点基元添加需指定包含该节点的关系集合
属性聚类	clustering（V,A）	对点基元集合基于属性的聚类
求两点间超路	path（υ_i,υ_j,h）	提供两个点基元间的可能超树基元
求两点间最短超路	short_path（υ_i,υ_j,h）	提供两个点基元间的最短路径基元
求路径的数量	calculate_path（υ_i,υ_j）	提供两个点基元间的可能路径基元数

[1]	杨迪,汪少敏,任华. 基于人工智能的智能交互系统体系架构[J]. 电信科学, 2018, 34(12): 92-101.
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面向智能搜索的动态知识网络建模

Dynamic Knowledge Network Modeling Orient to Intelligent Search

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