I detta dokument föreslår vi ett ramverk HAR för att studera navet och auktoriteter poäng av objekt, och relevans poäng av relationer i multi-relationella data för frågesökning. Den grundläggande idén med vårt ramverk är att överväga en slumpmässig promenad i multi-relationella data, och studera i sådana slumpmässiga promenader, begränsa sannolikheten för relationer för relevans poäng, och objekt för nav poäng och auktoritet poäng. Det viktigaste bidraget i detta dokument är att (i) föreslå ett ramverk (HAR) som kan beräkna navet, auktoritet och relevans poäng genom att lösa begränsa sannolikheter som uppstår från multi-relationell data, och kan införliva inmatningsfråga vektorer för att hantera frågespecifika sökning, (ii) visa förekomsten och unikheten av sådana begränsande sannolikheter så att de kan användas för frågesökning effektivt, och (iii) utveckla en iterativ algoritm för att lösa en uppsättning tensor (multivariat polynom) ekvationer för att erhålla sådana sannolikheter. Omfattande experimentella resultat på datamängderna TREC och DBLP tyder på att den föreslagna metoden är mycket effektiv när det gäller att uppnå relevanta resultat för de indata som efterfrågas. I jämförelsen finner vi att HAR är bättre än HITS, SALSA och TOPHITS.
För att göra en bättre användning av rik information i KGs utökar HAR REF idén om slumpmässiga promenader som används av PR och PPR för att lösa begränsande sannolikheter som uppstår från multirelationella data, och skiljer mellan olika predikat i KGs samtidigt som man är medveten om viktiga poäng.
HAR: Hub, Authority and Relevance Scores in Multi-Relational Data for Query Search
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}