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1. 基于企业知识图谱构建的实体关联查询系统

余敦辉, 万鹏, 王社

计算机应用 2021, 41 (9): 2510-2516. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111768

摘要（419）

PDF （2446KB）（506）

针对目前知识图谱查询中节点之间语义关联性不高、查询效率低等问题，提出了一种实体关联的查询方法，然后以此为基础设计并实现了基于知识图谱的企业查询系统。所提查询方法采用四层过滤模型，首先通过路径搜索找到目标节点的公共路径，从而过滤掉关联程度较低的查询节点，得到过滤集合；然后在中间两层分别对过滤集合的属性和关系计算关联度，再基于动态阈值完成图集过滤；最后综合实体关联度和关系关联度得分并排序得到最终的查询结果。基于真实企业数据进行的实验结果表明，与Ness、NeMa等传统图查询方法相对比，所提方法在查询时间上平均降低了28.5%，同时在过滤性能上平均提高了29.6%，可见该方法能高效完成查询和展示与目标相关联实体的任务。

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2. 无项头表的FP-Growth算法

凌绪雄王社国李洋苗再良

计算机应用 2011, 31 (05): 1391-1394. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01391

摘要（1400）

PDF （607KB）（840）

针对FP-Growth算法中频繁模式树的遍历低效问题,提出了一种无项头表的频繁模式增长算法。该算法利用递归回溯的方式遍历频繁模式树以求取条件模式基,解决了对同一树路径多次重复遍历的问题。从理论分析和实际挖掘能力两方面,将新算法与FP-Growth算法进行了对比。结果表明,新算法有效减少了条件模式基的搜索开销,使频繁模式挖掘的效率提高了2~5倍,在时间和空间性能上均优于FP-Growth算法。将该算法应用于通信告警关联规则挖掘,较快地挖掘出了关联规则结果,且正确规则的覆盖率达到了83.3%。