10.3778/j.issn.1673-9418.1509084
融合马尔可夫聚类的实体间关系消解方法
随着面向网络大数据的知识库的不断出现,它们各自都包含海量的实体以及实体间的关系.然而许多有相同含义的关系并没有统一名称,针对这种情况,提出了一种基于马尔可夫聚类(Markov cluster algorithm,MCL)的实体间关系融合方法.该方法首先计算关系间的语义相似度,然后利用关系间的语义相似度作为有边的权重,构建无向图,并利用马尔可夫聚类算法进行聚类.实验表明,该方法相比层次聚类和k-means聚类方法在聚类纯度上有一定提高,并且更加方便使用.
马尔可夫聚类、知识库、实体间关系
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TP319(计算技术、计算机技术)
The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.61173008,61232010,60933005,61402442,61402022,61303244;the National Basic Research Program of China under Grant Nos.2013CB329602,2014CB340405国家重点基础研究发展计划973计划;the Science and Technology Nova Program of Beijing under Grant No.Z121101002512063;the Natural Science Foundation of Beijing under Grant No.4154086;the Research Program on Medical Imaging of the Chinese Academy of Sciences under Grant No.KGZD-EW-T03-2;the Technology Innovation and Transformation Program of Shandong Province under Grant No.2014CGZH1103
2017-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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