基于专家生成内容的领域知识图谱构建

【目的/意义】基于专业性多源网络数据,构建同质性或异质性领域知识图谱。【方法/过程】基于场景性关键词相似度计算进行同质网络层次聚类,揭示症状的同质性网络层次以及治疗方案的同质性网络层次;基于2-mode共现矩阵进行异质网络聚类,兼顾症状及治疗方案的关联关系,通过设置不同阈值揭示其异质关联性网络层次。【结果/结论】基于聚类纯度及熵值评价指标,实验结果显示:就纯度评价指标而言,进行同质性网络知识图谱分析较为合理;就熵值指标而言,进行异质性网络知识图谱分析较为合理。

国家自然科学基金项目(71673122; 71273121);

知识图谱; 同质网络; 异质网络; 聚类;

G353.1

10.13833/j.issn.1007-7634.2018.10.003

情报科学

Information Science

2018年10期

ISSN:1007-7634

中文核心期刊

78513-1972106K
在线咨询 用户反馈