自适应属性选择的实体对齐方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 苏佳林2; 王元卓2; 靳小龙2 ; 程学旗2
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| 刊名 | 山东大学学报:工学版
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| 出版日期 | 2020 |
| 卷号 | 50.0期号:1.0页码:14 |
| 关键词 | 知识图谱 实体对齐 自适应属性选择 联合表示学习 属性强约束 |
| ISSN号 | 1672-3961 |
| 英文摘要 | 现有实体对齐方法普遍存在传统方法依赖外部信息和人工构建特征,而基于表示学习的方法忽略了知识图谱中的结构信息的问题。针对上述问题,提出自适应属性选择的实体对齐方法,融合实体的语义和结构信息训练基于两个图谱联合表示学习的实体对齐模型。提出使用基于自适应属性选择的属性强约束模型,根据数据集特征自动生成最优属性类型和权重约束,提升实体对齐效果。两个实际数据集上的试验表明,该方法与传统表示学习方法相比准确率最高提升了约11%。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37641]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 苏佳林,王元卓,靳小龙,等. 自适应属性选择的实体对齐方法[J]. 山东大学学报:工学版,2020,50.0(1.0):14. |
| APA | 苏佳林,王元卓,靳小龙,&程学旗.(2020).自适应属性选择的实体对齐方法.山东大学学报:工学版,50.0(1.0),14. |
| MLA | 苏佳林,et al."自适应属性选择的实体对齐方法".山东大学学报:工学版 50.0.1.0(2020):14. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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