實(shí)體關(guān)聯(lián)搜索被應(yīng)用于許多領(lǐng)域,比如國家安全和生物信息學(xué)等。近年來,網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的圖結(jié)構(gòu)化的語義網(wǎng)數(shù)據(jù)促進(jìn)了實(shí)體關(guān)聯(lián)搜索的發(fā)展,這些數(shù)據(jù)提供了比那些隱藏在非結(jié)構(gòu)化文本中的數(shù)據(jù)更為明確的結(jié)構(gòu)化語義關(guān)聯(lián),便于計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)和處理。隨著語義網(wǎng)數(shù)據(jù)數(shù)量的急劇增長,成千上萬的語義關(guān)聯(lián)產(chǎn)生。用戶往往只想通過查看一些重要的、有價(jià)值的、包含盡可能多信息量的關(guān)聯(lián),來了解實(shí)體及其之間的關(guān)系。因此,需要進(jìn)行多實(shí)體間top-k關(guān)聯(lián)的搜索。多實(shí)體間top-k關(guān)聯(lián)的搜索返回一個(gè)包含k個(gè)語義關(guān)聯(lián)的列表,這k個(gè)關(guān)聯(lián)有關(guān)于這個(gè)查詢最大的打分和。實(shí)際上,top-k結(jié)果中的一些關(guān)聯(lián)可能是相似的,它們顯示了非常相近的語義,提供給用戶冗余的信息。多實(shí)體間多樣化top-k關(guān)聯(lián)的搜索不僅僅考慮語義關(guān)聯(lián)的打分,也考慮語義關(guān)聯(lián)的多樣性。為了進(jìn)行多實(shí)體間多樣化top-k關(guān)聯(lián)的搜索,三個(gè)問題需要被解決。第一,如何度量語義關(guān)聯(lián)的重要性,即如何對語義關(guān)聯(lián)進(jìn)行排序;第二,如何度量兩個(gè)語義關(guān)聯(lián)之間的相似度;第三,如何較快地搜索最優(yōu)的多樣化top-k語義關(guān)聯(lián)。本文針對這些問題進(jìn)行了探索,主要有以下兩個(gè)方面的貢獻(xiàn):1.設(shè)計(jì)了一種多實(shí)體間關(guān)聯(lián)排序的方法,排序原則是語義關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)大小和實(shí)體類型一致性,并基于該排序方法實(shí)現(xiàn)了一種多實(shí)體間top-k關(guān)聯(lián)的搜索方法。2.實(shí)現(xiàn)了多種多實(shí)體間多樣化top-k關(guān)聯(lián)的搜索方法,提出一種綜合考慮結(jié)構(gòu)和語義的新方法來度量語義關(guān)聯(lián)的相似性。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.3
【部分圖文】：

本文著重研宄多實(shí)體間多樣化關(guān)聯(lián)的搜索方法，依次從多實(shí)體間關(guān)聯(lián)的排逡逑序、多實(shí)體間ｔｏｐ－ｋ關(guān)聯(lián)的搜索、多實(shí)體間多樣化ｔｏｐ－ｋ關(guān)聯(lián)的搜索三部分逐步逡逑展開，本文框架如圖１－４所示。本文有以下兩方面的貢獻(xiàn)：逡逑？設(shè)計(jì)了一種多實(shí)體間關(guān)聯(lián)排序的方法，排序原則是語義關(guān)聯(lián)的大小和實(shí)體逡逑類型的一致性，實(shí)現(xiàn)了一種多實(shí)體間ｔｏｐ－ｋ關(guān)聯(lián)的搜索方法。用排序?qū)W習(xí)的逡逑方法驗(yàn)證現(xiàn)有八種排序方法的有效性，由此確定了排序原則并實(shí)現(xiàn)了多實(shí)逡逑體間ｔｏｐ－ｋ關(guān)聯(lián)的搜索方法。逡逑？實(shí)現(xiàn)了多種多實(shí)體間多樣化ｔｏｐ－ｋ關(guān)聯(lián)的搜索方法，并用較為豐富的實(shí)驗(yàn)來逡逑評估這些方法。提出一種綜合考慮結(jié)構(gòu)和語義的新方法度量語義關(guān)聯(lián)的相逡逑

邐第二章預(yù)備知識和相關(guān)工作逡逑Ｍ１ＮＧ方法搜索得到的最優(yōu)連通子圖能夠提供更多的信息量。圖２－２顯示了逡逑在ＹＡＧＯ數(shù)據(jù)集上，用ＭＩＮＧ方法對三個(gè)物理學(xué)家Ｎｉｅｌｓ邋Ｂｏｈｒ、Ｍａｘ邋Ｐｌａｎｃｋ和逡逑Ａｌｂｅｒｔ邋Ｅｉｎｓｔｅｉｎ進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)搜索得到的最優(yōu)結(jié)果。逡逑Ｑｕａｎｔｕｍ—ｐｈｙｓｉｃｉｓ卜—工邐Ｍ0ｒｉｔｚ＿Ｓｃｈ｜｜ｃｋ逡逑Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ＿ｐｈｙｓｉｃｉｓｔ逡逑－邐＇邐－ＮｏｂｅＬＰｒｉｚｅ邋＜ｈａｓＷ0ｎ、Ａｌｂｅｒｔ＿Ｅｉｎｓｔｅｉｎ逡逑Ａ邋Ｎｏｂｅｌ＿Ｌａｕｒｅａｔｅ＿ｉｎ＿＿ｐｈｙｓｉｃｓ邋＊＊逡逑圖２－２：在ＹＡＧＯ數(shù)據(jù)集中，用ＭＩＮＧ方法搜索得到的關(guān)于Ｎｉｅｌｓ邋Ｂｏｈｒ、Ｍａｘ邋Ｐｌａｎｃｋ和逡逑Ａｌｂｅｒｔ邋Ｅｉｎｓｔｅｉｎ的最優(yōu)語義關(guān)聯(lián)［１３］逡逑ＳＩＳＰ［１２］的目標(biāo)同樣是在關(guān)系圖中搜索一個(gè)規(guī)模受限的最優(yōu)連通子圖。與逡逑ＣＥＰＳ方法、Ｍ１ＮＧ方法的不同點(diǎn)在于，其頂點(diǎn)“優(yōu)”的定義由兩方面決定：第逡逑一，基于ＰａｇｅＲａｎｋ得到頂點(diǎn)自身的重要性；第二，頂點(diǎn)與查詢實(shí)體之間的相逡逑關(guān)性，由頂點(diǎn)與查詢實(shí)體對應(yīng)的點(diǎn)之間的短路徑來度量。基于這兩點(diǎn)來評估搜逡逑索到的連通子圖的質(zhì)量，提出了邋ＰＮＲ方法，使信息量的定義更可靠，返回的逡逑子圖更令人滿意。并實(shí)現(xiàn)了基于抽樣的Ｓａｍｐｌｉｎｇ方法和基于粒子群優(yōu)化算法逡逑（Ｐａｒｔｉｃｌｅ邋Ｓｗａｒｍ邋Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）的ＳＩＳＰ方法來快速搜索最優(yōu)連通子圖。ＳＩＳＰ逡逑包含三個(gè)關(guān)鍵階段。在初始化階段

；Ｃ丨和；Ｃｊ＊分別表示語義關(guān)聯(lián)；ｃ，．和七的用戶打分。逡逑于是可以用現(xiàn)有的分類算法來訓(xùn)練模型，比如ＳＶＭ算法，其目標(biāo)分類函逡逑數(shù)為[V⑴－巧＝如＝｛±１｝，如圖３－３所示。實(shí)驗(yàn)中使用了五種分類算法，對逡逑訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行十折交叉驗(yàn)證。逡逑同時(shí)，為了判斷３．１中每種排序方法是否有效，需要度量每個(gè)特征的重要逡逑程度，即每次刪去一個(gè)特征，然后進(jìn)行訓(xùn)練，觀察準(zhǔn)確率上升或者下降。如果逡逑準(zhǔn)確率下降，說明這個(gè)特征在排序中是有效的，可以用到后續(xù)排序方法設(shè)計(jì)逡逑中。若準(zhǔn)確率上升，說明這個(gè)特征在排序中無效，后續(xù)實(shí)驗(yàn)中不考慮該特征。逡逑

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6 宋t熝

本文編號：2812587