【摘 要】
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在近来出现的面向实体的搜索服务中,准确地预测实体间的相关程度是至关重要的。该文提出了一种基于实体的事实知识,即利用＂实体—属性—属性值＂（SPO）记录进行实体相关度计算的方
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,百度
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61272384,61370170,61105072）
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在近来出现的面向实体的搜索服务中,准确地预测实体间的相关程度是至关重要的。该文提出了一种基于实体的事实知识,即利用＂实体—属性—属性值＂（SPO）记录进行实体相关度计算的方法。该文通过基于属性和属性值的两步概率估计,将实体表示为一个属性值词的概率分布列,并通过比对两个实体共享的属性值词汇得出二者的相关度。实验表明,在用于面向实体搜索的相关实体排序问题上,该文方法达到了80.9%的平均top-5准确率,优于词袋方法和基于查询日志共现的方法。此外,该文通过定量分析,考察了不同领域的用户需求特性对实体相关度计算
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