一种基于Web的大规模人物社会关系提取方法

• 作者: 姚从磊 邸楠
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 人物社会关系 描述模式 关系提取 模拟退火
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 740-744
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3017字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2007.06.003

摘要

Web上的人物社会关系是一类重要的Web信息.本文提出一种轻量级的大规模人物社会关系提取方法,并引入模拟退火方法,迭代发掘网页中蕴涵的表述人物社会关系的最小描述模式集合.利用Web信息冗余性,高效准确地从Web上提取人物关系信息.为验证本文方法的有效性,定义6种人物社会关系,基于1张大规模Web人名列表,对这6种关系进行提取.实验结果表明本文方法的平均准确率为84.79%,平均召回率为81.69%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚从磊	北京大学网络与分布式系统实验室	3	38	2.0	3.0
2	邸楠	北京大学网络与分布式系统实验室	3	52	3.0	3.0