一种面向中医医案知识图谱的链路预测模型

摘要

知识图谱有助于实现智能化、个性化的中医药知识服务,其中链路预测可以解决知识图谱中缺失信息的发现与还原,也是目前知识图谱应用领域中的研究热点之一。但目前补全的医学知识图谱很少覆盖类型和层级结构,而且链路预测未考虑到关系三元组。本文创新性地提出一种新的归纳推理模型HSTP(HierarchicalStructureType),基于类型和层级结构获取信息,利用知识图谱中实体之间的语义关联,将类型、节点与关系进行融合,然后提出一个关系相关网络来学习不同模式对归纳链路预测的重要性,最终得到真实和完整的中医医案知识图谱。结果表明,该模型能够有效表达实体之间的语义关联,在链路预测任务的基准数据集上提高了3.9%左右,可以为解决知识图谱中缺失信息的发现与还原提供研究基础。