基于MapReduce的对象共指消解方法

• 作者: 柏文阳 胡伟 谢俊凯
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 对象共指消解 MapReduce 语义Web
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 301-308
• 分类号: TP311
• 字数: 4439字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.04.002

摘要

对象共指消解是语义Web研究中的一个关键问题.虽然目前已有许多不同的对象共指消解方法,但是它们的效率还不能满足实际使用的要求.MapReduce框架具有简单性和较强的计算能力,已被广泛用于各种数据并行处理任务.基于MapReduce的两个不同阶段,分别提出了两种并行算法来消解对象共指.具体地,给定一个初始训练集合和一个阈值,算法能够高效地发现一组具有可判别度的属性,并且满足它们的确信度高于预先给定的阈值.这些具有高可判别度的属性将被用于识别拥有相似取值的对象共指.基于真实数据集,通过人为增大数据集规模,验证了基于MapReduce算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡伟	南京大学计算机科学与技术系	41	222	9.0	13.0
5	柏文阳	南京大学计算机科学与技术系	33	262	8.0	15.0
9	谢俊凯	南京大学计算机科学与技术系	1	1	1.0	1.0