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KG-MDL：使用 MDL 原则在知识图谱中挖掘图模式
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于最小描述长度原理的图模式挖掘方法KG-MDL，解决了图挖掘方法中存在的模式爆炸问题。实验结果表明，该方法可以提取出适合人类解释的模式集，突出了数据的相关特征。同时，文章还讨论了在知识图谱上挖掘图模式与其他类型的图数据相关的问题。
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关键要点
- 文章介绍了一种基于最小描述长度原理的图模式挖掘方法KG-MDL。
- KG-MDL解决了图挖掘中的模式爆炸问题。
- 实验结果表明KG-MDL能够提取适合人类解释的模式集。
- 提取的模式突出了数据的相关特征，包括创建数据的模式和具体事实。
- 文章讨论了在知识图谱上挖掘图模式与其他类型图数据的相关问题。
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