[发明专利]一种基于大规模相关实体网络的相关实体推荐方法有效
| 申请号： | 201810408517.2 | 申请日： | 2018-05-02 |
| 公开（公告）号： | CN108763321B | 公开（公告）日： | 2021-07-06 |
| 发明（设计）人： | 李舟军;陈小明;王芳 | 申请（专利权）人： | 深圳智能思创科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/295;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京慧泉知识产权代理有限公司 11232 | 代理人： | 李娜 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区南头街道莲*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于大规模相关实体网络的相关实体推荐方法：S1.相关实体网络构建，从互联网中海量的实体描述页面抽取大规模相关实体，并利用标题实体与正文实体之间的描述与被描述关系构建大规模相关实体网络；S2.实体相关度计算，基于大规模相关实体网络，采用基于实体概念和共邻近实体的语义相似度，以及基于图结构的链接分析技术计算实体相关度，以此作为特征用于相关实体排序；S3.相关实体推荐，基于上述两个步骤为给定查询实体推荐相关实体。本发明可快速有效地基于海量Web文本，挖掘数百万的高质量实体以及千万级的实体关系，构建跨领域、大规模、高质量的相关实体网络；本发明可显著提升实体推荐的准确率和新颖性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 大规模 相关 实体 网络 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于大规模相关实体网络的相关实体推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：相关实体网络构建、实体相关度计算以及相关实体推荐；其中：S1.相关实体网络构建，从互联网中海量的实体描述页面抽取大规模相关实体，并利用标题实体与正文实体之间的描述与被描述关系构建大规模相关实体网络；S2.实体相关度计算，基于步骤S1所构建的大规模相关实体网络，采用基于实体概念和共邻近实体的语义相似度，以及基于图结构的链接分析技术计算实体相关度，以此作为特征用于相关实体排序；S3.相关实体推荐，基于上述两个步骤为给定查询实体推荐相关实体，具体地，以大规模相关实体网络为新的相关实体推荐数据源，从相关实体网络中提取给定查询的相关实体，结合多种实体相关度特征，采用排序学习技术对相关实体进行排序，选择排位靠前的相关实体用作推荐。
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