群体知识图谱：分布式知识迁移与联邦式图谱推理

群体知识图谱：分布式知识迁移与联邦式图谱推理

群体知识图谱是指通过群体协作，以去中心化或分布式方式管理和维护的知识图谱。相比现有的集中式管理的知识图谱，群体知识图谱具备知识确权、隐私保护、众包激励、可信溯责等特点。尝试探讨构建或应用群体知识图谱平台面临的技术挑战。其中分布式知识迁移考虑在一个分散自治的框架下，通过实现不同来源的多个知识图谱之间的知识迁移，缓解单个知识图谱的知识不完备问题。其主要难点是在充分保护知识的自治所有权的前提下，尽可能共享有用的知识，以增强各自的知识图谱表示。联邦式图谱推理也是考虑在一个分布式环境下，通过联邦学习机制实现隐私保护前提下的知识图谱推理。在分布式知识迁移中，强调在关系集合互相重叠的知识图谱间迁移与实体无关...

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Bibliographic Details
Main Authors: 陈名杨, 张文, 陈湘楠, 周虹廷, 陈华钧
Format: Article
Language:zho
Published: POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 2022-03-01
Series:智能科学与技术学报
Subjects:
群体知识图谱
联邦学习
知识迁移
Online Access:http://www.infocomm-journal.com/znkx/CN/abstract/abstract172258.shtml
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publishDate 2022-03-01
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