Kunskapsbaser som Wikidata, DBpedia eller YAGO innehåller miljontals enheter och fakta. I vissa kunskapsbaser har riktigheten av dessa fakta utvärderats. Men mycket mindre är känt om deras fullständighet, d.v.s. den andel verkliga fakta som kunskapsbasen täcker. I detta arbete undersöker vi olika signaler för att identifiera de områden där kunskapsbasen är komplett. Vi visar att vi kan kombinera dessa signaler i en regel mining strategi, vilket gör att vi kan förutsäga var fakta kan saknas. Vi visar också att fullständighet förutsägelser kan hjälpa andra tillämpningar såsom fakta inference.
Galárraga m.fl. REF undersöker olika signaler för att förutsäga fullständigheten av relationer i KG.
Predicting Completeness in Knowledge Bases
{'venue': "WSDM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}