本文關(guān)鍵詞：Web實體間關(guān)系發(fā)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 實體關(guān)系 關(guān)系相似性 隱式關(guān)系

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛躍性的發(fā)展,Web上的網(wǎng)站數(shù)量和網(wǎng)頁數(shù)量正以指數(shù)級的速度快速增長。Web已經(jīng)成為一個擁有海量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)類型多樣,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)各異巨大的數(shù)據(jù)源。Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)通過有效整合來自不同Web數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),為諸如市場情報分析、輿情分析、商業(yè)智能等分析應(yīng)用提供重要的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。現(xiàn)有的Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中,僅僅包含了Web實體的基本信息,而實體間的豐富的關(guān)聯(lián)信息沒有被充分的挖掘。實體之間豐富的關(guān)聯(lián)信息,和準(zhǔn)確的標(biāo)記,能夠更加完善的描述實體間的相互關(guān)系,對搜索引擎、智能問答、市場情報分析等系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支持,使搜索引擎返回的檢索數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn),豐富智能問答和市場情報分析等系統(tǒng)的知識庫,幫助完善分析和推理的各種結(jié)果。然而,目前Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)主要來源于數(shù)據(jù)量大、質(zhì)量相對較高的Deep Web站點,并將它們整合成具有統(tǒng)一模式的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在海量的Web數(shù)據(jù)背景下,Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)存在以下局限性：1.Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中的實體之間關(guān)聯(lián)信息缺乏,Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集于有限的數(shù)據(jù)源,而且這些數(shù)據(jù)源大多數(shù)都是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,使得僅僅通過數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)很難挖掘出來Web實體間有意義的關(guān)聯(lián)信息。2.對于已發(fā)現(xiàn)的實體間的關(guān)系,現(xiàn)有的關(guān)系標(biāo)記方法往往利用復(fù)雜的方法,計算量大,對于一些實時系統(tǒng)而言是無法接受的,進行準(zhǔn)確和高效的關(guān)系標(biāo)記也成為Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中完善實體間信息的一個重要問題。本文以挖掘Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中實體關(guān)系信息、提供實體全面而豐富的信息為目標(biāo),針對Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)以及實體關(guān)系標(biāo)注問題展開研究,主要貢獻如下：1.本文提出一種基于聚類和向量屬性消減的實體語義關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法。該方法在保證語義關(guān)系發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率的前提下,發(fā)現(xiàn)實體間同時存在的多重關(guān)系。該方法使用搜索引擎獲得到的外部文檔以及Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中實體信息,為實體間關(guān)系構(gòu)造特征向量,通過一次聚類過程以及一次向量屬性消減過程,發(fā)現(xiàn)實體間的關(guān)系,在向量屬性消減過程中,該方法發(fā)現(xiàn)實體間的多重語義關(guān)系。2.本文提出一種基于集成學(xué)習(xí)對實體關(guān)系進行標(biāo)記的方法。該方法通過提高Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中兩實體關(guān)系相似性判定的準(zhǔn)確率,來對實體關(guān)系進行標(biāo)注。同時,該方法減小了相似性計算的花費,對實體顯式關(guān)系進行標(biāo)注。該方法將四種實體關(guān)系相似性判定方法使用集成學(xué)習(xí)的方法進行集成,特別的對于SVM方法,該方法對其在計算方面進行優(yōu)化,使得不用為每個實體對之間的關(guān)系訓(xùn)練一個特殊的SVM,而是選取Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中用戶最為關(guān)注的多個關(guān)系作為候選,在這些關(guān)系中對實體關(guān)系進行匹配,進而計算實體關(guān)系間的相似性。通過實體關(guān)系之間的相似性,對實體關(guān)系進行標(biāo)記。實驗結(jié)果表明,該方法提高了實體關(guān)系間的相似性判定準(zhǔn)確率,進而提高了關(guān)系標(biāo)注的準(zhǔn)確率,同時能夠很好地降低相似性判定的計算花費。3.本文提出了一種基于兩階段聚類的實體隱式關(guān)系挖掘算法。該算法使用搜索引擎返回的結(jié)果文檔,挖掘并標(biāo)記Web數(shù)據(jù)集成系統(tǒng)中相關(guān)實體之間的語義關(guān)系。該方法使用大量的外部文檔,從文檔中抽取與目標(biāo)實體的相關(guān)實體以及相關(guān)上下文,為實體關(guān)系構(gòu)造關(guān)系向量,通過關(guān)系向量的一次聚類,該方法獲得與目標(biāo)實體有相同關(guān)系的實體簇。通過對實體簇的第二次聚類,該方法獲得擁有相似關(guān)系的簇集合,進而對這些簇集合進行標(biāo)記。實驗結(jié)果表明,該方法在保證準(zhǔn)確率的前提下,較大的提高了結(jié)果的召回率與F值。
【關(guān)鍵詞】：實體關(guān)系 關(guān)系相似性 隱式關(guān)系
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.09;TP391.1
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-17
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 面臨的問題13-14
• 1.3 主要工作14-15
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 相關(guān)研究17-22
• 2.1 引言17
• 2.2 Web實體及實體關(guān)系17-18
• 2.3 實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)18-20
• 2.4 小結(jié)20-22
• 第三章 Web實體間顯式語義關(guān)系發(fā)現(xiàn)22-32
• 3.1 引言22-23
• 3.2 問題定義23-24
• 3.3 方法思路24
• 3.4 基于聚類和向量屬性消減的實體間多語義關(guān)系發(fā)現(xiàn)24-28
• 3.4.1 關(guān)系向量聚類25-26
• 3.4.2 向量屬性消減26-28
• 3.5 實驗評價28-30
• 3.6 小結(jié)30-32
• 第四章 實體顯式語義關(guān)系標(biāo)注32-42
• 4.1 引言32-33
• 4.2 問題定義33-35
• 4.3 方法思路35-36
• 4.4 基于集成學(xué)習(xí)的顯式關(guān)系標(biāo)記36-39
• 4.4.1 歐氏距離與余弦距離36
• 4.4.2 馬氏距離36-37
• 4.4.3 SVM37-38
• 4.4.4 FCombine38-39
• 4.5 實驗評價39-41
• 4.6 小結(jié)41-42
• 第五章 Web實體間隱式關(guān)系的發(fā)現(xiàn)與標(biāo)記42-52
• 5.1 引言42-43
• 5.2 問題定義43-44
• 5.3 基于兩階段聚類的實體間隱式關(guān)系發(fā)現(xiàn)與標(biāo)記44-48
• 5.3.1 第一階段聚類：關(guān)系發(fā)現(xiàn)45-46
• 5.3.2 第二階段聚類：關(guān)系標(biāo)記46-48
• 5.4 實驗評價48-51
• 5.5 小結(jié)51-52
• 第六章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-60
• 致謝60-61
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄61-62
• 學(xué)位論文評閱及答辯情況表62

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