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摘要:
提出一种利用百度百科半结构化数据自动获取词语相似度的方法,该方法将百科词条与其相关词条看做有向图的两个节点,且两节点相互之间存在着链接关系,然后利用 SimRank 算法计算百科词条语义相似度。实验表明,该方法优于传统的词语语义相似度测量,能准确地反映词语之间的语义关系。
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文献信息
篇名 基于 SimRank 的百度百科词条语义相似度计算
来源期刊 山东大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 语义相似度 百科词条 有向图 SimRank
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 机器学习与数据挖掘
研究方向 页码范围 29-35
页数 7页 分类号 TP391
字数 5972字 语种 中文
DOI 10.6040/j.issn.1672-3961.2.2013.282
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨燕 西南交通大学信息科学与技术学院 97 1192 16.0 32.0
2 贾真 西南交通大学信息科学与技术学院 36 396 13.0 18.0
3 尹红风 西南交通大学信息科学与技术学院 13 119 8.0 10.0
4 尹坤 西南交通大学信息科学与技术学院 1 14 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (54)
共引文献  (530)
参考文献  (17)
节点文献
引证文献  (14)
同被引文献  (39)
二级引证文献  (12)
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2018(2)
  • 引证文献(2)
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2019(9)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(5)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
语义相似度
百科词条
有向图
SimRank
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
山东大学学报(工学版)
双月刊
1672-3961
37-1391/T
大16开
济南市经十路17923号
24-221
1956
chi
出版文献量(篇)
3095
总下载数(次)
14
总被引数(次)
24236
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