社交账号与知识图谱实体对齐的图嵌入方法+人工智能+知识图谱+预训练模型

简介：
本文提出了一种结合社交账号信息和知识图谱实体的图嵌入方法，利用预训练模型增强表示学习能力，以实现更精准的知识关联。该方法在人工智能领域具有广泛应用前景。 社交网络与知识图谱之间的数据融合对于构建高质量的知识图谱以及深入分析社交网络具有重要的应用价值。其中，关键在于如何将社交账号准确地对齐到知识图谱中的实体上。 针对这一问题，本段落提出了一种基于图嵌入特征的新型方法来解决社交账号和知识图谱实体间的匹配难题。该方法的目标是在给定一个特定的社交账号时，在庞大的知识图谱中找到与其相对应的真实实体。 具体实现过程中，首先通过将社交网络中的关系子图映射到知识图谱上的相应位置，并利用先进的图嵌入技术从这些映射出来的子图中挑选出核心实体集合。随后，根据所选的核心实体构建特征向量，并使用多层感知机作为分类器来最终确定该社交账号对应的正确目标实体。 为了验证这一方法的有效性，我们选取了Twitter与Wikidata两个数据集进行实验对比测试。结果显示，在与其他基线算法的比较中，本段落提出的方法展现出了显著的优势和更高的对齐准确率。