Knowledge graphs (KGs) are an important source repository for a wide range of applications and rule mining from KGs recently attracts wide research interest in the KG-related research community. Many solutions have been proposed for the rule mining from large-scale KGs, which however are limited in the inefficiency of rule generation and ineffectiveness of rule evaluation. To solve these problems, in this paper we propose a generation-then-evaluation rule mining approach guided by reinforcement learning. Specifically, a two-phased framework is designed. The first phase aims to train a reinforcement learning agent for rule generation from KGs, and the second is to utilize the value function of the agent to guide the step-by-step rule generation. We conduct extensive experiments on several datasets and the results prove that our rule mining solution achieves state-of-the-art performance in terms of efficiency and effectiveness.


翻译:知识图表(KGs)是来自KGs的广泛应用和规则采矿的重要来源库,最近吸引了与KG有关的研究界的广泛研究兴趣,为大规模KGs的规则采矿提出了许多解决办法,但是,由于规则的产生效率低下和规则评价无效,这些办法有限。为了解决这些问题,我们在本文件中提出以强化学习为指导的代代评价规则采矿方法。具体地说,设计了一个两阶段框架。第一阶段旨在为从KGs制定规则培训一个强化学习剂,第二阶段是利用代理人的价值功能来指导逐步制定规则。我们在若干数据集上进行了广泛的实验,结果证明我们的规则采矿解决方案在效率和有效性方面达到了最先进的业绩。

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