基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法

朱红; 胡新雨; 高莉莎; 张强; 徐晓轶; 朱盟盟

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12

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基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法

更新时间：2026-09-19

- 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法
- Vol. 24, Issue 6, Pages: 104-113(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网南京供电公司
  2. 国网南通供电公司
  3. 中国电力科学研究院有限公司
  4. 苏州华天国科电力科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12
  CLC： TM73
- Published：2026
- 稿件说明：
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朱红, 胡新雨, 高莉莎, et al. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 2026, 24(6): 104-113.
DOI：

朱红, 胡新雨, 高莉莎, et al. 基于预测推理的电力知识图谱近似查询方法[J]. 2026, 24(6): 104-113. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2026.06.12.

摘要

随着大数据和人工智能发展，电力行业需要高效管理海量数据，知识图谱(knowledge graph

KG)查询是提取其相关信息的关键技术。针对现有大规模电力知识库知识(knowledge base

KB)缺失及传统SPARQL查询易导致结果遗漏或空查询的问题，文章提出基于预测推理的电力KG近似查询解决方法。通过将知识图谱嵌入(knowledge graph embedding

KGE)方法与SPARQL查询方法相结合，解决使用单一SPARQL查询结果为空或答案较少的问题，其中，KGE用于补全KB中缺失的知识，而SPARQL查询用于查询KB中现有的知识。最后，通过实验评估所提方法，结果表明，该方法可以联合执行对存在知识的精确查询和缺失知识的近似查询，并在电力领域的KG查询中表现出较好的性能与应用价值。

Abstract

关键词

Keywords

references

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