微博知识图谱构建方法研究

发布时间：2017-07-04 03:22

  本文关键词：微博知识图谱构建方法研究

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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。为解决微博搜索中存在的一些问题,并主动返回更多知识,基于微博这一社交网络的重要平台,研究微博社区知识图谱构建方法,重点提出5方面的研究: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,研究知识图谱的构建方法;分析微博社区知识图谱,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。
【作者单位】： 西华大学数学与计算机学院;
【关键词】： 微博 知识图谱 图谱构建 概念提取 关系提取
【基金】：国家自然科学基金(61271413;61472329)
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1研究意义从20世纪后期,借助关键词匹配的信息检索技术,Google、中文Baidu等世界著名的搜索引擎给人们生活、学习、工作带来巨大变化。基于关键词的搜索引擎已成为互联网中信息获取的主要工具。它们主要使用向量空间模型(VSM),因此无法摆脱不能满足人们搜索精确的事实。该问题

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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【共引文献】

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本文编号：516184