【摘 要】
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针对现有实体对齐方法大多以本体模式匹配为基础,处理异构关联数据集间对齐关系存在局限性且实体链接缺失问题严重的现状,在分析关联数据语义的基础上,提出了一种独立于模式
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院,武汉大学国际软件学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2015BAK03B04)
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针对现有实体对齐方法大多以本体模式匹配为基础,处理异构关联数据集间对齐关系存在局限性且实体链接缺失问题严重的现状,在分析关联数据语义的基础上,提出了一种独立于模式的基于属性语义特征的实体对齐方法,对关联数据集中实体属性根据语义标签特征及统计特征建模,并采用有监督的可变样本集VS-Adaboost算法实现分类器优化。实验结果表明,该方法的时间效率、准确率、查全率较高,F测度效果较好。
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