鏈接數(shù)據(jù)中對象的類型預測.pdf

1、在鏈接數(shù)據(jù)中，對象的類型信息對于鏈接數(shù)據(jù)的挖掘與利用具有非常重要的價值。然而對象類型缺失問題在鏈接數(shù)據(jù)中普遍存在。如何確定對象缺失的類型成為數(shù)據(jù)科學領域亟待解決的問題。傳統(tǒng)的類型推理的研究能夠通過邏輯推理找到缺失類型對象的類型信息，但鏈接數(shù)據(jù)概念層和實例層中的噪音會在類型推斷過程中引發(fā)錯誤的傳播，從而使得類型推斷失效?；跈C器學習的類型預測方法目前正在得到研究者的關注。由于鏈接數(shù)據(jù)中存在大量的文本信息和鏈接關系，本文提出了基于文本的類型

2、預測方法和基于鏈接關系的類型預測方法。
　　在基于文本的類型預測方法中，本文提出了對象圖和類型虛擬文檔這兩個概念。對象圖模型將多模式的RDF圖簡化為單模式圖，對預測過程中的信息抽取和分類算法更為友好。類型虛擬文檔由對象圖中進行文本抽取所得，包含了對對象類型具有指示性的文本信息。一個對象的類型虛擬文檔由多個子文檔構成。按照每個子文檔對類型的指示性，本文提出了四種不同的子文檔權重分配策略。
　　在基于鏈接關系的類型預測方法中，本