危嘉祺对论文VISION-KG: Topic-centric Visualization System for Summarizing Knowledge Graph被WSDM 2020接收。

由于开放域的知识图谱数据规模过于庞大，需要图摘要为用户提供更好的知识库浏览体验。对于用户输入的查询关键词，我们的系统通过实体链接展示相关的实体和对应的实体描述。在用户选择感兴趣的查询实体后，通过三元组排序与抽取的方式生成以查询实体为中心的两跳内的摘要图展示给用户，排序的衡量指标包括：重要性、相关性和多样性。其中重要性采用类PageRank的方法衡量，相关性和多样性皆采用KG embedding衡量。同时我们使用轻量级的高效聚类算法（LSH+KNN）基于KG embedding对摘要图的实体进行聚类，将抽取出来的摘要图分割为若干个更加精简且话题集中的子图，帮助用户更加高效的获取信息。