文献类型：期刊文献

中文题名：知识图谱中实体相似度计算研究

英文题名：Research on Entities Similarity Calculation in Knowledge Graph

作者：李阳[1];高大启[1]

机构：[1]华东理工大学计算机科学与工程系,上海200237

年份：2017

卷号：31

期号：1

起止页码：140

中文期刊名：中文信息学报

外文期刊名：Journal of Chinese Information Processing

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2014】；CSCD:【CSCD2017_2018】；

基金：基金项目:心血管疾病与肿瘤疾病中西医临床大数据处理分析与应用研究(2015AA020107)

语种：中文

中文关键词：实体相似度;监督学习;分类模型;集成学习

外文关键词：entity similarity; supervised learning; classification model; ensemble learning

摘要：实体相似度的计算有诸多应用,例如,电商平台的相似商品推荐,医疗疗效分析中的相似病人组等。在知识图谱的实体相似度计算中,给出了每个实体的属性值,并对部分实体进行相似度的标注,要求能得到其他实体之间的相似度。该文把该问题归结为监督学习问题,提出一种通用的实体相似度计算方法,通过清洗噪声数据,对数值、列表以及文本等不同数据类型进行预处理,使用SVM,Logistic回归等分类模型、Random Forest等集成学习模型以及排序学习模型进行建模,得到了较好的结果。
Entities similarity is useful in many areas, such as recommendation system in E commerce platforms, and patients grouping in healthcare, etc. In our task of calculating the entity similarity in a given knowledge graph, the attributes of every entity is provided, and a sample of entity pairs are provided with their similarity score. There fore, we treat this task as a supervised learning problem, testing SVM, Logistic Regression, Random Forest, and Learning to rank models.