典型文献
面向行业电商知识图谱应用的实体对齐算法
文献摘要：
针对多源异构知识图谱数据融合中的实体对齐问题,本文面向行业电商领域电商平台真实数据,提出了一种基于领域知识的集合相似度实体对齐算法.首先,基于领域知识针对性设计数据预处理技术,如实体属性值原子化、统一术语和去除冗余等,以规范化电商底层多源异构数据、提升数据处理效率和准确性;然后,以行业电商知识图谱应用为导向,筛选实体对生成高质量候选集,优化集合相似度测量和实体对排序方法,实现实体对的高效匹配.实验结果表明,本文算法可有效提高多源异构数据融合的准确率,大幅减少人工干预,可为行业电商发展提供新思路.
文献关键词：
多源异构数据;知识图谱;实体对齐;集合相似度;电子商务
中图分类号：
作者姓名：
陈富强;肖明明;韩凯南;任毅;王文文;李克
作者机构：
北京联合大学智慧城市学院 北京100101;中铁物贸集团有限公司 北京102308;鲁班(北京)电子商务科技有限公司 北京102308
文献出处：
引用格式：
[1]陈富强;肖明明;韩凯南;任毅;王文文;李克-.面向行业电商知识图谱应用的实体对齐算法)[J].高技术通讯,2022(12):1302-1311
A类：
B类：
行业电商,实体对齐,谱数据,电商领域,电商平台,真实数据,领域知识,集合相似度,针对性设计,数据预处理,预处理技术,如实,实体属性,属性值,原子化,处理效率,选集,排序方法,高效匹配,多源异构数据融合,人工干预,电商发展
AB值：
0.28733
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
