基于微博的知識圖譜的構(gòu)建與研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，個人電腦以及移動終端的普及，越來越多的人開始接觸到網(wǎng)絡。各種社交平臺，例如FaceBook，sina微博，騰訊微博等，極大的改變了人們的生活方式，讓網(wǎng)上的信息交流變得越發(fā)的頻繁和便利?；ヂ?lián)網(wǎng)現(xiàn)在已經(jīng)成為一個全球性的信息資源庫，里面包含了大量的信息資源，其中的數(shù)據(jù)具有海量，復雜和變化性極強等特點，為大數(shù)據(jù)下的信息檢索帶來了極大的困難。為了提高檢索的質(zhì)量，實現(xiàn)人與web之間的互動，最終達到預測人的搜索的目的，知識圖譜

2、就在這種情況下誕生了。
　　隨著社交網(wǎng)絡的發(fā)展，社交搜索變得越發(fā)重要。面對社交平臺中大量的數(shù)據(jù)，構(gòu)建社交平臺下的知識圖譜，對于提高社交搜索的質(zhì)量尤為關(guān)鍵。在本文中，本文構(gòu)建了基于新浪微博的知識圖譜。本文在微博數(shù)據(jù)的基礎上，從這些數(shù)據(jù)中提取了其中的實體及實體之間的關(guān)系，在有了實體以及實體之間關(guān)系的數(shù)據(jù)基礎之上，開展了本文的研究工作。(1)，本文首先在三元閉包原理的基礎上定義了平衡的概念，通過平衡來量化實體之間關(guān)系的權(quán)重。(2)，然后

3、使用改進的PFNET(尋徑網(wǎng)絡)算法來生成單個話題下基本的知識圖譜，本文中稱為CKG(緊湊型知識圖譜)。（3），對于同一個話題，通過不同時間段抓取的數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建多個不同的CKG，這些CKG中必然包含相同的實體，然后利用這些相同的實體對這些CKG進行合并，從而一個話題下只有一個知識圖譜。（4），對于不同話題下的知識圖譜，首先需要找到二者之間的關(guān)系，如果二者之中有共同的實體，則可以通過實體合并，如果沒有，則需要找出二者實體之間的關(guān)系，這分