本发明公开了一种面向人物关系网络的自动元路径挖掘方法，获取人物关系网络的模式图和实例图；将实体对划分为训练集/测试集；使用智能体通过马尔科夫决策过程来挖掘元路径，使用策略网络进行迭代训练，得到识别的元路径与其覆盖率和置信度；将过滤后的测试集构成正样本，针对每个样本，将连接该样本所有元路径的置信度相加，置信度总和为相似性；获取测试集中的事实三元组，采用线性回归模型来预测实体之间的关系。本发明将元路径查找问题建模为模式网络上的MDP过程，使用具有复杂策略的强化学习智能体，该策略由长短期记忆网络参数化，能够找到具有高覆盖率的元路径。
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来源：北方有色网
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