天地融合智能组网网络协同知识图谱数据集

该数据集为研究知识图谱补全和质量控制方法而生成。为提升知识图谱链路预测和图谱补全精确度，研究团队针对包含现实世界各种一般性概念知识图谱的稀疏性，提出基于张量分解和混合核心张量的知识图谱补全方案，并提出动态自适应核心张量剪枝方法，在最小化参数量的同时有效提升图谱补全准确度，利用数据集仿真验证了所提出方案的有效性。采集方案是利用Python语言进行预处理得到，以进行系统仿真和实现方案性能的评估，构造知识图谱补全模型所需研究数据。数据量为：195MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集旨在支持知识图谱补全与质量控制方法的研究，通过基于张量分解和混合核心张量的方案提升链路预测和图谱补全的精确度。数据集包含195MB数据、628个文件，用于仿真验证所提方案在天地融合智能组网网络协同领域的有效性。