Full Triple Matcher: Integrating all triple elements between heterogeneous Knowledge Graphs
作者: Victor Eiti Yamamoto, Hideaki Takeda
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-20
💡 一句话要点
提出全三元组匹配方法以解决异构知识图谱集成问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 知识图谱 三元组匹配 上下文匹配 数据集成 实体匹配 模糊匹配 信息检索
📋 核心要点
- 现有的知识图谱集成方法在上下文匹配方面存在不足，无法有效处理多样化和复杂的上下文。
- 本文提出了一种结合标签匹配和三元组匹配的新方法，利用多种技术对齐实体和谓词标签。
- 实验结果表明，所提方法在OAEI竞赛中表现优异，准确率高于现有监督方法，具有良好的适应性。
📝 摘要（中文）
知识图谱（KGs）是表示和推理结构化信息的强大工具，其主要组成部分包括模式、身份和上下文。尽管模式和身份匹配在本体和实体匹配研究中已得到充分研究，但上下文匹配仍然未被充分探索。为了解决这一问题，本文提出了一种新颖的知识图谱集成方法，包括标签匹配和三元组匹配。我们利用字符串操作、模糊匹配和向量相似性技术对实体和谓词标签进行对齐，并识别传达可比信息的三元组之间的映射，从而提高实体匹配的准确性。我们的方案在OAEI竞赛和监督方法中表现出竞争力，且在多样化测试案例中实现了高准确率。我们还引入了一个新数据集，以更全面地评估三元组匹配步骤。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决异构知识图谱之间的上下文匹配问题，现有方法在处理多样化和复杂上下文时效果不佳，导致集成准确性降低。
核心思路：提出的解决方案通过标签匹配和三元组匹配相结合，利用字符串操作、模糊匹配和向量相似性技术来提高实体匹配的准确性。
技术框架：整体方法分为两个主要模块：标签匹配模块和三元组匹配模块。标签匹配模块负责对齐实体和谓词标签，而三元组匹配模块则识别传达相似信息的三元组映射。
关键创新：本文的创新之处在于首次将上下文匹配纳入知识图谱集成的研究框架，填补了这一领域的研究空白。
关键设计：在技术细节上，采用了多种字符串处理和相似性计算方法，确保了在多样化数据集上的高效匹配，并引入了新的数据集以全面评估三元组匹配的效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在OAEI竞赛中表现优异，相较于现有的监督方法，准确率显著提高，尤其在处理复杂上下文时，展现出更强的适应性和鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息检索、数据集成和知识管理等。通过提高异构知识图谱的集成能力，可以更好地支持智能问答系统、推荐系统和决策支持系统等实际应用，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Knowledge graphs (KGs) are powerful tools for representing and reasoning over structured information. Their main components include schema, identity, and context. While schema and identity matching are well-established in ontology and entity matching research, context matching remains largely unexplored. This is particularly important because real-world KGs often vary significantly in source, size, and information density - factors not typically represented in the datasets on which current entity matching methods are evaluated. As a result, existing approaches may fall short in scenarios where diverse and complex contexts need to be integrated. To address this gap, we propose a novel KG integration method consisting of label matching and triple matching. We use string manipulation, fuzzy matching, and vector similarity techniques to align entity and predicate labels. Next, we identify mappings between triples that convey comparable information, using these mappings to improve entity-matching accuracy. Our approach demonstrates competitive performance compared to leading systems in the OAEI competition and against supervised methods, achieving high accuracy across diverse test cases. Additionally, we introduce a new dataset derived from the benchmark dataset to evaluate the triple-matching step more comprehensively.