基于聚类集成的人名消歧算法

• 作者: 周杰 李弼程 阳怡林
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 聚类集成 人名消歧 凝聚层次聚类 相似度矩阵
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 软件技术研究
• 页码范围: 2716-2720
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.09.035

摘要

传统人名消歧算法中,每类特征仅反映人物实体的部分信息,且不同聚类算法各有优缺点.提出了一种基于聚类集成的人名消歧算法.从文本中提取上下文特征、实体特征、社会关系特征得到三个相似度矩阵,并对这三个相似度矩阵进行融合得到一个融合相似度矩阵,把这四个相似度矩阵作为输入,利用不同的聚类算法得到不同的划分,采用基于均方误差邻接矩阵聚类(squared error adjacency matrix clustering,SEAM)算法对这些划分进行集成,实现人名消歧.在CLP2010人名消歧训练语料上进行实验,结果表明,新算法有效地提高了人名消歧的准确性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李弼程	解放军信息工程大学信息系统工程学院	77	636	13.0	22.0
2	周杰	解放军信息工程大学信息系统工程学院	8	56	5.0	7.0
3	阳怡林	解放军信息工程大学信息系统工程学院	2	13	2.0	2.0