基于向量相似度修正策略的命名实体关联分析

摘要：

关联分析是数据挖掘技术中的一种重要方法,代表性算法有FP-growth算法和MAXFP-Miner算法.命名实体包含了文本的主要内容,蕴含了丰富的知识模式.针对命名实体的特点,提出一种基于向量相似度比较的关联规则修正策略,将此修正策略应用于MAXFP-Miner算法中,得到一种改进的MAXFP-Miner算法;利用该算法对命名实体之间的内在联系进行分析,从中发现有意义的知识模式.实验结果与性能比较表明,改进的MAXFP-Miner算法是有效的,优于传统的FP-growth算法和MAXFP-Miner算法.

关键词：命名实体、关联分析、MAXFP-Miner、知识发现

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2007AA01Z439

在线出版日期：2008-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：179-181,204