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异构网络中关联实体识别模型及增量式验证算法研究
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2013.10.15
  • 页码:2096-2109
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2012CB31620I)、国家自然科学基金(61033007,61003060)、中央高校基本科研业务费专项基金项目(110404007,100704001)、教育部博士点基金(20120042110028)及教育部一英特尔信息技术专项科研基金(MOE-INTEL2012-06)资助.
  • 相关项目:数据密集型计算环境下的数据管理方法与技术
中文摘要:

利用关联实体识别技术可以对异构网络中主题相关的实体进行检测并整合,更好地帮助用户理解搜索目标.然而,目前关联实体识别技术考虑的因素较为单一、对识别结果缺乏验证而影响识别准确性.文中提出了一种两阶段的关联实体识别模型,充分考虑了实体的模式特征与属性特征.此外,提出了一种增量式验证算法,基于迭代对识别结果进行增量式的验证并修正,以保证结果的准确性.通过实验验证了文中所提出的关键技术的可行性和有效性.

英文摘要:

Related entity identification is a necessary technique to find and integrate the entities that are related tightly in heterogeneous networks. It is useful to make users understand the search result better. However, eurrent techniques consider limited influence factors for related entity identification and lack verification which often lead to dumb results. In this paper, we present a two-phase related entity identification model by fully considering entity schema and entity feature. Also an incremental verification algorithm is proposed to iteratively verify and repair the result of identification. The experiments demonstrate the feasibility and effectiveness of our key techniques.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433