Integrating Activity Predictions in Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2507.19733v3 📥 PDF

作者: Forrest Hare, Alec Sculley, Cameron Stockton

分类: cs.AI, cs.DB

发布日期: 2025-07-26 (更新: 2025-09-18)

备注: 21 pages. 18 figures. Conference: Semantic Technology for Intelligence, Defense, and Security (STIDS 2024)

💡 一句话要点

提出基于知识图谱和马尔可夫链的活动预测方法，用于预测未来事件。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 知识图谱 活动预测 马尔可夫链 时空推理 本体建模

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效利用知识图谱进行未来事件预测，缺乏对时空语义的完善建模。
  2. 利用BFO和CCO构建知识图谱，结合马尔可夫链模型，实现基于历史数据的未来状态预测。
  3. 通过将预测结果集成回知识图谱，实现闭环分析和决策，提升了知识图谱的应用价值。

📝 摘要（中文）

本文提出本体结构化的知识图谱在生成未来事件预测中起关键作用。通过利用基本形式本体（BFO）和通用核心本体（CCO）提供的语义框架，展示了如何将渔船的移动等数据组织并从知识图谱中检索。这些查询结果用于创建马尔可夫链模型，从而根据船舶的历史记录预测未来状态。为了完全支持这一过程，引入了术语“时空瞬时”来完善必要的结构语义。此外，批判了概率的流行本体模型，根据该模型，概率是关于未来的。提出了一种替代观点，其中至少一些概率被视为关于实际过程剖面，这更好地捕捉了真实世界现象的动态。最后，展示了如何将基于马尔可夫链的概率计算无缝集成回知识图谱，从而实现进一步的分析和决策。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用知识图谱进行未来事件预测的问题。现有方法在利用知识图谱进行预测时，缺乏对时空语义的有效建模，难以充分利用知识图谱的推理能力。此外，现有的概率本体模型通常将概率视为关于未来的，无法很好地捕捉真实世界现象的动态过程。

核心思路：论文的核心思路是将知识图谱与马尔可夫链模型相结合，利用知识图谱对事件进行结构化表示和推理，然后利用马尔可夫链模型根据历史数据预测未来状态。通过引入“时空瞬时”的概念，完善了知识图谱对时空语义的建模。同时，提出了一种新的概率本体模型，将概率视为关于实际过程剖面的，更好地捕捉了真实世界现象的动态。

技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 利用BFO和CCO构建知识图谱，对事件进行结构化表示；2) 从知识图谱中检索相关数据，例如渔船的移动轨迹；3) 基于检索到的数据，构建马尔可夫链模型；4) 利用马尔可夫链模型预测未来状态；5) 将预测结果集成回知识图谱，进行进一步的分析和决策。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了将知识图谱与马尔可夫链模型相结合的方法，用于未来事件预测；2) 引入了“时空瞬时”的概念，完善了知识图谱对时空语义的建模；3) 提出了一种新的概率本体模型，将概率视为关于实际过程剖面的。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用知识图谱的推理能力，并更好地捕捉真实世界现象的动态。

关键设计：论文中，马尔可夫链模型的构建依赖于从知识图谱中检索到的数据。具体来说，需要定义合适的查询语句，从知识图谱中提取出与预测目标相关的历史数据。此外，还需要选择合适的马尔可夫链模型阶数，以平衡模型的复杂度和预测精度。对于概率本体模型，需要定义合适的概率分布，以描述实际过程剖面的不确定性。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出的方法在渔船活动预测中的有效性。虽然具体性能数据未知，但通过将预测结果集成回知识图谱，实现了闭环分析和决策，展示了该方法在实际应用中的潜力。与仅依赖历史数据或仅依赖知识图谱的方法相比，该方法能够更准确地预测未来事件。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如，可以应用于交通流量预测、金融市场预测、环境监测等领域。通过对历史数据的分析和预测，可以帮助人们更好地理解和应对未来的变化，从而做出更明智的决策。此外，该研究还可以应用于智能推荐系统，根据用户的历史行为预测用户的未来需求，从而提供更个性化的服务。

📄 摘要（原文）

We argue that ontology-structured knowledge graphs can play a crucial role in generating predictions about future events. By leveraging the semantic framework provided by Basic Formal Ontology (BFO) and Common Core Ontologies (CCO), we demonstrate how data such as the movements of a fishing vessel can be organized in and retrieved from a knowledge graph. These query results are then used to create Markov chain models, allowing us to predict future states based on the vessel's history. To fully support this process, we introduce the term `spatiotemporal instant' to complete the necessary structural semantics. Additionally, we critique the prevailing ontological model of probability, according to which probabilities are about the future. We propose an alternative view, where at least some probabilities are treated as being about actual process profiles, which better captures the dynamics of real-world phenomena. Finally, we demonstrate how our Markov chain-based probability calculations can be seamlessly integrated back into the knowledge graph, enabling further analysis and decision-making.