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基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。 相似文献
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[目的/意义] 对Wikidata数据特点、获取方式及其应用进行剖析,旨在带动国内开放数据集的增加,提高国内数据集与国外数据集的关联度。[方法/过程] 采用综合归纳及比较研究的方法,阐述Wikidata 的发展历程,对其数据特点及数据模型进行研究,梳理目前可获取Wikidata数据的5种方式。[结果/结论] Wikidata具有开放、协作、多语言、结构化的特点,其以条目为核心,定义了实体类及属性,提供了多样化数据获取方式,且当前基于Wikidata的应用主要集中在语义检索、多语种查询、知识可视化、知识库构建与虚拟研究环境搭建5个方面。 相似文献
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