Knowledge graph quality control: A survey

质量(理念) 控制(管理) 计算机科学 人工智能 物理 量子力学
作者
Xiangyu Wang,Lyuzhou Chen,Taiyu Ban,Muhammad Usman,Yifeng Guan,Shikang Liu,Tianhao Wu,Huanhuan Chen
出处
期刊:Fundamental research [Elsevier]
卷期号:1 (5): 607-626 被引量:43
标识
DOI:10.1016/j.fmre.2021.09.003
摘要

A knowledge graph (KG), a special form of semantic network, integrates fragmentary data into a graph to support knowledge processing and reasoning. KG quality control is important to the utility of KGs. It is essential to investigate KG quality and the parameters influencing KG quality to better understand its quality control. Although many works have been conducted to evaluate the dimensions of KG quality, quality control of the construction process, and enhancement methods for quality, a comprehensive literature review has not been presented on this topic. This paper intends to fill this research gap by presenting a comprehensive survey on the quality control of KGs. First, this paper defines six main evaluation dimensions of KG quality and investigates their correlations and differences. Second, quality control treatments during KG construction are introduced from the perspective of these dimensions of KG quality. Third, the quality enhancement of a constructed KG is described from various dimensions. This paper ultimately aims to promote the research and applications of KGs.
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