Multilayer-Wissensgraphenanalyse
Die Multilayer-Wissensgraphenanalyse behandelt eine Wissensbasis als Stapel relationstyp-spezifischer Netzwerkschichten, die sich dieselbe Entitätsmenge teilen, und ermöglicht simultanes Schlussfolgern über Relationstypen hinweg. Im Gegensatz zu einem flachen einlagigen Graphen bewahrt sie die semantischen Unterschiede zwischen Relationstypen und unterstützt die Vorhersage von Verknüpfungen zwischen den Schichten (cross-layer link prediction), die Entitätsabgleichung (entity alignment) und die Gemeinschaftserkennung (community detection), die auf der Theorie mehrlagiger Netzwerke basieren.
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Quellen
- Kivela, M., Arenas, A., Barthelemy, M., Gleeson, J. P., Moreno, Y., & Porter, M. A. (2014). Multilayer networks. Journal of Complex Networks, 2(3), 203–271. DOI: 10.1093/comnet/cnu016 ↗
- Nickel, M., Murphy, K., Tresp, V., & Gabrilovich, E. (2016). A review of relational machine learning for knowledge graphs. Proceedings of the IEEE, 104(1), 11–33. DOI: 10.1109/JPROC.2015.2483592 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multilayer Knowledge Graph Analysis (Multi-Relational Network Framework). ScholarGate. https://scholargate.app/de/network-analysis/multilayer-knowledge-graph-analysis
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