本文選題：實(shí)體相似度 + 監(jiān)督學(xué)習(xí)��； 參考：《中文信息學(xué)報(bào)》2017年01期

【摘要】：實(shí)體相似度的計(jì)算有諸多應(yīng)用,例如,電商平臺(tái)的相似商品推薦,醫(yī)療療效分析中的相似病人組等。在知識(shí)圖譜的實(shí)體相似度計(jì)算中,給出了每個(gè)實(shí)體的屬性值,并對(duì)部分實(shí)體進(jìn)行相似度的標(biāo)注,要求能得到其他實(shí)體之間的相似度。該文把該問題歸結(jié)為監(jiān)督學(xué)習(xí)問題,提出一種通用的實(shí)體相似度計(jì)算方法,通過清洗噪聲數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)值、列表以及文本等不同數(shù)據(jù)類型進(jìn)行預(yù)處理,使用SVM,Logistic回歸等分類模型、Random Forest等集成學(xué)習(xí)模型以及排序?qū)W習(xí)模型進(jìn)行建模,得到了較好的結(jié)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.
【作者單位】： 華東理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系;
【基金】：基金項(xiàng)目:心血管疾病與腫瘤疾病中西醫(yī)臨床大數(shù)據(jù)處理分析與應(yīng)用研究(2015AA020107)
【分類號(hào)】：TP391

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1965259