【摘要】：圖數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)時代扮演著重要且核心的角色,其中不確定圖有著廣泛的應(yīng)用,如合著者關(guān)系網(wǎng)、生物分子網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等。本文研究的對象是僅邊具有存在概率的不確定圖,研究的目標是提高不確定圖上可達性查詢的可靠性。然而,目前關(guān)于不確定圖清洗的研究僅針對限定距離的可達性查詢,且假設(shè)眾包平臺對不確定圖的清洗結(jié)果是完全正確的。因此,首先研究基于精確眾包平臺、針對同時限定距離與標簽的可達性查詢的不確定圖清洗;基于此,考慮眾包噪聲對清洗結(jié)果的影響,進行基于非精確眾包平臺針對可達性查詢的不確定清洗的研究。為此,歸納了有關(guān)不確定圖清洗的研究方法、基礎(chǔ)概念與可達率計算方法,提出了進行不確定圖清洗的初步理論。其次,對于無眾包噪聲的情況,設(shè)計了基于精確眾包的不確定圖清洗框架;提出了可以準確快速地計算概率可達性的算法;為減小對最優(yōu)待清洗邊的搜索范圍,設(shè)計了改進的路徑搜索算法以提取有效邊;依次設(shè)計了不確定圖的單邊清洗與多邊清洗算法,并通過實驗驗證了清洗算法的選邊準確性與高效性。然后,對于基于非精確眾包的不確定圖清洗,建立了融入眾包噪聲到清洗結(jié)果的不確定圖清洗模型;從數(shù)值層面考察了眾包噪聲對清洗結(jié)果的影響,發(fā)現(xiàn)如果眾包精確度保持在50%以上,依然可以通過清洗目標邊來提升查詢結(jié)果質(zhì)量。接著,歸納出查詢結(jié)果質(zhì)量增益函數(shù)(?Q),以考察不同邊被清洗后對可達性查詢結(jié)果可靠性的提升程度;通過分析非精確眾包答案對查詢結(jié)果質(zhì)量增益的影響,提出并證明:邊相關(guān)因子P_e~*可以替代查詢結(jié)果質(zhì)量增益?Q,作為對不同目標邊清洗效果的考察標準,為設(shè)計清洗算法奠定了理論基礎(chǔ)。之后,基于P_e~*分別設(shè)計了基于非精確眾包的單邊清洗與多邊清洗算法;提出了縮小目標邊搜索范圍的優(yōu)化技術(shù)以提高選邊效率,設(shè)計了避免大量可達率計算的二次剪枝算法。通過實驗證明了提出的清洗算法可以高效準確地選取目標邊。最后,通過兩個案例分析,簡述本文的圖清洗研究對其他圖查詢的應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP311.13
【圖文】：

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文不確定數(shù)據(jù) 然而，由于數(shù)據(jù)源不可靠、信息丟失及模式不一致等原因，這些知識圖譜的質(zhì)量不甚理想[6]。通常，在一些主流的圖數(shù)據(jù)庫中有 69%至 99%的實體數(shù)據(jù)缺乏完整的屬性信息[7]。例如：作者重名可能導(dǎo)致從一些學(xué)術(shù)網(wǎng)站(DBLP、Google Scholar 等)提取的作者合著關(guān)系網(wǎng)不可靠；截至 2016 年，Wikidat僅僅包含全圖 2%的人的父親信息[6]。從某種角度說，在這些不完整的圖數(shù)據(jù)庫中，一些實體所缺失的數(shù)據(jù)是不確定的，即有可能存在也可能不存在或者存在的數(shù)量不確定。MarylandStanfordAjim Premji

圖 1-2 三種類型的不確定圖0.8JiawWei Wang0.3Wei Wang0.90.70.2MusicFashionPoliticsLady GagaA. 邊的存在不確定 B. 頂點不確定C. 邊的屬性不確定

邊屬性)都可能是不確定的，而一個不確定圖至少有一種不確定的構(gòu)成元素。圖1-2 展示了分別包含這三種不確定構(gòu)成元素的不確定圖[5]。其中，頂點不確定的情況一般是實體解析領(lǐng)域的研究對象。本文研究的不確定圖僅邊的存在性是不確定的，即圖中的每條邊都有一定的存在概率。這種不確定圖是許多應(yīng)用的基礎(chǔ)模型。例如：在機器生成的知識圖譜中，由于數(shù)據(jù)是利用自然語言處理技術(shù)從網(wǎng)頁文檔中提取的，不同實體之間的關(guān)系是不確定的；在蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)中，不同蛋BillGatesSergey BrinMarylandStanfordJane StanfordSteveWoznaikJerry YangAjim PremjiWiproYahoo!Googlefoundednationality

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本文編號：2757692