基于VS-Adaboost的实体对齐方法

• 作者: 万静 严欢春 李琳 王少华
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 关联开放数据 语义网 机器学习 VS-Adaboost
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 机电工程和信息科学
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2018.01.012

摘要

针对现有实体对齐方法大多以本体模式匹配为基础,处理异构关联数据集间对齐关系存在局限性且实体链接缺失问题严重的现状,在分析关联数据语义的基础上,提出了一种独立于模式的基于属性语义特征的实体对齐方法,对关联数据集中实体属性根据语义标签特征及统计特征建模,并采用有监督的可变样本集VS-Adaboost算法实现分类器优化.实验结果表明,该方法的时间效率、准确率、查全率较高,F测度效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万静	北京化工大学信息科学与技术学院	23	66	4.0	7.0
2	李琳	北京化工大学信息科学与技术学院	6	0	0.0	0.0
3	王少华	武汉大学国际软件学院	15	47	3.0	6.0
4	严欢春	北京化工大学信息科学与技术学院	2	0	0.0	0.0