【摘 要】
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实体相似度的计算有诸多应用,例如,电商平台的相似商品推荐,医疗疗效分析中的相似病人组等。在知识图谱的实体相似度计算中,给出了每个实体的属性值,并对部分实体进行相似度
【基金项目】
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基金项目:心血管疾病与肿瘤疾病中西医临床大数据处理分析与应用研究(2015AA020107)
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实体相似度的计算有诸多应用,例如,电商平台的相似商品推荐,医疗疗效分析中的相似病人组等。在知识图谱的实体相似度计算中,给出了每个实体的属性值,并对部分实体进行相似度的标注,要求能得到其他实体之间的相似度。该文把该问题归结为监督学习问题,提出一种通用的实体相似度计算方法,通过清洗噪声数据,对数值、列表以及文本等不同数据类型进行预处理,使用SVM,Logistic回归等分类模型、Random Forest等集成学习模型以及排序学习模型进行建模,得到了较好的结果。
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