知识图谱中实体相似度计算研究

发布时间：2018-06-01 18:52

  本文选题：实体相似度 + 监督学习　； 参考：《中文信息学报》2017年01期

【摘要】：实体相似度的计算有诸多应用,例如,电商平台的相似商品推荐,医疗疗效分析中的相似病人组等。在知识图谱的实体相似度计算中,给出了每个实体的属性值,并对部分实体进行相似度的标注,要求能得到其他实体之间的相似度。该文把该问题归结为监督学习问题,提出一种通用的实体相似度计算方法,通过清洗噪声数据,对数值、列表以及文本等不同数据类型进行预处理,使用SVM,Logistic回归等分类模型、Random Forest等集成学习模型以及排序学习模型进行建模,得到了较好的结果。
[Abstract]:There are many applications in the calculation of entity similarity, such as the similar commodity recommendation of e-commerce platform, the similar patient group in medical efficacy analysis and so on. In the computation of entity similarity of knowledge map, the attribute value of each entity is given, and some entities are labeled with similarity, which requires that the similarity between other entities can be obtained. In this paper, the problem is reduced to a supervised learning problem, and a general entity similarity calculation method is proposed, which preprocesses different data types, such as numerical value, list and text, by cleaning noise data. The integrated learning model such as Random Forest and the ranking learning model are used to model the model, and good results are obtained.
【作者单位】： 华东理工大学计算机科学与工程系;
【基金】：基金项目:心血管疾病与肿瘤疾病中西医临床大数据处理分析与应用研究(2015AA020107)
【分类号】：TP391

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1965259