基于改進知識推理的聯合打擊目標關聯推薦*

邢 巖，楊舒淇，劉 昊

（1.沈陽航空航天大學電子信息工程學院，沈陽 110000；2.中國電子科技南湖研究院，浙江 嘉興 314001）

0 引言

隨著智能化技術的不斷深化拓展，聯合作戰指揮的面貌正在發生深刻變化，作戰指揮方式逐步由以打通鏈路為途徑的信息化向以輔助決策為目標的智能化轉變。體系融合、關聯推薦、破鏈斷網為主的目標體系評估方法，成為未來聯合打擊目標優選和推薦的主流。對于指揮員來說，最短時間內找到傾向性的目標，并將其與其他打擊目標按照關聯性排序獲得推薦結果，將對指揮員決策的準確性和時效性產生重要影響，基于此，本文針對打擊目標超網絡體系構建和目標關聯推薦算法進行重點研究，嘗試以知識圖譜改變現有的表格式目標推薦方法，在圖譜超網絡內研究目標的內在屬性及相互關聯機理。

相關研究中，王乃鈺等提出知識圖譜的相關推理技術能夠實現演繹推理、歸納推理以及不確定性推理［1］，并將推理實現的方式加以區分，為本文的技術應用提供理論方法支撐；郭承鷺、張棟豪等則提出基于統計的知識推理相關理論技術［2-3］，并將邏輯推理方式中的一階謂詞邏輯引入知識圖譜中，提出了隱藏實體的概念；在基于圖的推理技術應用中，LAO N 等提出的Path Ranking 算法實現了知識圖譜中從源節點到目標節點的隨機游走［4］，通過路徑權重賦予挖掘隱藏關系，為本文算法提供了另一種考察思路。曹鵬等提出了通過設計精確評估網絡效應系數的Perron-Frobenius 算法實現涌現性度量［5］；……