知識圖譜中實體相似度計算研究
本文選題:實體相似度 + 監(jiān)督學習。 參考:《中文信息學報》2017年01期
【摘要】:實體相似度的計算有諸多應(yīng)用,例如,電商平臺的相似商品推薦,醫(yī)療療效分析中的相似病人組等。在知識圖譜的實體相似度計算中,給出了每個實體的屬性值,并對部分實體進行相似度的標注,要求能得到其他實體之間的相似度。該文把該問題歸結(jié)為監(jiān)督學習問題,提出一種通用的實體相似度計算方法,通過清洗噪聲數(shù)據(jù),對數(shù)值、列表以及文本等不同數(shù)據(jù)類型進行預(yù)處理,使用SVM,Logistic回歸等分類模型、Random Forest等集成學習模型以及排序?qū)W習模型進行建模,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】: 華東理工大學計算機科學與工程系;
【基金】:基金項目: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】:TP391
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,本文編號:1965259
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