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面向实体识别的聚类算法
被引量：
8
1
作者
孙琛琛
申德荣
+2 位作者
寇月
聂铁铮
于戈
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期2303-2319,共17页
实体识别是数据质量的一个重要方面,对于大数据处理不可或缺.已有的实体识别研究工作聚焦于数据对象相似度算法、分块技术和监督的实体识别技术,而非监督的实体识别中匹配决定的问题很少被涉及.提出一种面向实体识别的聚类算法来弥补这...
实体识别是数据质量的一个重要方面,对于大数据处理不可或缺.已有的实体识别研究工作聚焦于数据对象相似度算法、分块技术和监督的实体识别技术,而非监督的实体识别中匹配决定的问题很少被涉及.提出一种面向实体识别的聚类算法来弥补这个缺失.利用数据对象及其相似度构建带权重的数据对象相似图.聚类过程中,利用相似图上重启式随机游走来动态地计算类簇与结点的相似度.聚类的基本逻辑是,类簇迭代地吸收离它最近的结点.提出数据对象排序方法来优化聚类的顺序,提高聚类精确性;提出了优化的随机游走平稳概率分布计算方法,降低聚类算法开销.通过在真实数据集和生成数据集上的对比实验,验证了该算法的有效性.
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关键词
实体识别
聚类
随机游走模型
簇点相似度
数据对象排序
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职称材料
题名
面向实体识别的聚类算法
被引量：
8
1
作者
孙琛琛
申德荣
寇月
聂铁铮
于戈
机构
东北大学计算机科学与工程学院
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第9期2303-2319,共17页
基金
国家自然科学基金(61472070
61402213)
+1 种基金
国家重点基础研究发展计划(973)(2012CB316201)
教育部基本科研业务费项目(N110404010)~~
文摘
实体识别是数据质量的一个重要方面,对于大数据处理不可或缺.已有的实体识别研究工作聚焦于数据对象相似度算法、分块技术和监督的实体识别技术,而非监督的实体识别中匹配决定的问题很少被涉及.提出一种面向实体识别的聚类算法来弥补这个缺失.利用数据对象及其相似度构建带权重的数据对象相似图.聚类过程中,利用相似图上重启式随机游走来动态地计算类簇与结点的相似度.聚类的基本逻辑是,类簇迭代地吸收离它最近的结点.提出数据对象排序方法来优化聚类的顺序,提高聚类精确性;提出了优化的随机游走平稳概率分布计算方法,降低聚类算法开销.通过在真实数据集和生成数据集上的对比实验,验证了该算法的有效性.
关键词
实体识别
聚类
随机游走模型
簇点相似度
数据对象排序
Keywords
entity resolution
clustering
random walk model
cluster-vertex similarity
data object ordering
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向实体识别的聚类算法
孙琛琛
申德荣
寇月
聂铁铮
于戈
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2016
8
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