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摘要:
传统搜索引擎需要用户从返回网页中提炼有用知识;社交网络搜索根据人物的社会关系、共同爱好,提供人物和兴趣间的关系等方面的搜索结果。当前,社交网络搜索主要存在2个问题:不能从语义上理解用户查询词;仅局限于人物、兴趣搜索,限制了查询范围。基于微博这一社交网络的重要平台,为解决微博搜索中存在的上述2问题并主动返回更多知识,本项目研究微博社区的知识图谱构建与分析,重点研究:微博社区中概念提取,其概念包括人物、事物、地点、事件和话题等5种类型;微博社区概念间的关系提取,其关系包括上述5种概念间的组合关系;知识图谱是带有语义的网络图谱,将概念作为顶点并将概念间关系作为边,研究图谱的构建方法;对微博社区知识图谱分析,包括构建效果、演化特征、应用效果分析;研发基于微博知识图谱的应用系统等内容。
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文献信息
篇名 微博知识图谱构建方法研究
来源期刊 西华大学学报(自然科学版) 学科
关键词 微博 知识图谱 构建 概念提取 关系提取
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 120-129
页数 10页 分类号
字数 11487字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-159X.2015.01.0
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 范永全 西华大学数学与计算机学院 22 113 5.0 10.0
2 杜亚军 西华大学数学与计算机学院 35 202 7.0 13.0
3 唐明伟 西华大学数学与计算机学院 22 53 4.0 7.0
4 陈晓亮 西华大学数学与计算机学院 10 52 3.0 7.0
5 李显勇 西华大学数学与计算机学院 7 41 2.0 6.0
6 吴越 西华大学数学与计算机学院 9 54 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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参考文献  (40)
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研究主题发展历程
节点文献
微博
知识图谱
构建
概念提取
关系提取
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
西华大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-159X
51-1686/N
大16开
四川省成都市金牛区
1982
chi
出版文献量(篇)
3399
总下载数(次)
6
总被引数(次)
16135
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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