Machine learningNetwork science
重み付き知識グラフ分析
重み付き知識グラフ分析は、エンティティ間のエッジに信頼度スコア、共起頻度、関係強度などの数値的重みを割り当てることで、標準的な知識グラフ手法を拡張するものである。これらの重みにより、分析者は信頼度の高いトリプルを優先し、最も影響力のあるパスを見つけ、大規模な構造化知識ベースにおける重みを考慮した中心性やコミュニティ構造を計算することができる。
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出典
- Hogan, A., Blomqvist, E., Cochez, M., d'Amato, C., Melo, G., Gutierrez, C., Kirrane, S., Gayo, J. E. L., Navigli, R., Neumaier, S., Ngomo, A. N., Polleres, A., Rashid, S. M., Rula, A., Schmelzeisen, L., Sequeda, J., Staab, S., & Zimmermann, A. (2021). Knowledge Graphs. ACM Computing Surveys, 54(4), 1–37. DOI: 10.1145/3447772 ↗
- Wang, Q., Zhang, F., Liu, Z., & Sun, M. (2017). Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 28(1). link ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Weighted Knowledge Graph Analysis (Weight-Aware Structural and Semantic Network Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/network-analysis/weighted-knowledge-graph-analysis
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- 知識グラフ分析ネットワーク分析↔ compare
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