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作者：彭商濂;刘星宇;陆帆;蒋佳利;王文博;纪怡;
单位：成都信息工程大学计算机学院;
摘要：知识图谱中常含有结构冗余、不一致性和噪声信息，这会影响推理与决策效果。随着大规模知识图谱的广泛应用，提升其数据精度与质量已成为课题研究重点。为此，本研究提出一种基于图谱嵌入与置信度加权机制的知识图谱精度优化与去噪算法。首先，该方法通过TransE模型学习实体和关系的低维表示。然后，结合实体相似度聚类与关系置信度计算实现噪声识别与三元组剔除。最后，在此基础上构建加权嵌入优化函数，提升嵌入的语义表示能力。在FB15K-237与WN18RR等数据集上进行了对比实验，结果显示本研究方法在嵌入质量、去噪能力与计算效率等方面均优于现有主流方法，表明其在知识图谱构建与清洗场景中具有良好的实用价值。
关键词：图谱嵌入;;知识图谱;;去噪;;精度优化;;图结构学习
基金资助：国家社科基金(No.24XTQ005);; 四川省科技厅重点研发项目(No.2023YFG0144);; 成都信息工程大学创新创业训练计划项目(No.202410621153、No.X202510621154)
