数据空间中基于语义的实体搜索PDF电子书下载
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- 作 者：杨丹着
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- 出版年份：2019
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图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：VUE.JS从入门到项目实战下一篇：画外有音 《数据空间中基于语义的实体搜索》目录 标签：语义 实体 数据 搜索 空间
第1章 绪论1
1.1 研究背景和意义1
1.2 数据空间概述2
1.2.1 数据空间的概念2
1.2.2 数据空间的特性4
1.3 国内外研究现状7
1.4 研究内容8
第2章 以实体为中心的分层的图数据模型11
2.1 引言11
2.2 相关工作12
2.2.1 数据模型12
2.2.2 索引机制13
2.3 分层的图数据模型lgDM14
2.3.1 实体关联数据图16
2.3.2 实体关联模式图17
2.3.3 数据图转换成模式图18
2.4 模型的权重设置20
2.4.1 模式图Gs的权重设置20
2.4.2 数据图GD的权重设置21
2.5 数据的索引结构21
2.5.1 实体类属性索引22
2.5.2 关联关系映射索引22
2.5.3 属性值倒排索引23
2.6 模型的查询能力23
2.6.1 谓词查询23
2.6.2 近邻查询24
2.6.3 关联查询24
2.6.4 元数据谓词查询24
2.6.5 元数据关联路径查询25
2.7 实验评价25
2.7.1 实验数据集25
2.7.2 实验结果与分析26
第3章 基于聚类的实体关联关系挖掘算法30
3.1 引言30
3.2 相关工作31
3.3 实体关联关系构建模型33
3.3.1 实体关联关系构建的生命周期33
3.3.2 关联关系约束验证34
3.4 实体关联关系挖掘的基本算法CRQ4A36
3.4.1 问题定义36
3.4.2 难点和挑战37
3.4.3 CRQ4A概览38
3.5 实体关联关系挖掘的改进算法CFRQ4A44
3.5.1 CFRQ4A概览44
3.5.2 候选关联实体对过滤45
3.6 实验评价46
3.6.1 实验数据集46
3.6.2 实验结果与分析46
第4章 基于时间的集合式实体识别算法52
4.1 引言52
4.2 相关工作56
4.2.1 实体识别概览56
4.2.2 分块技术58
4.2.3 集合式实体识别59
4.2.4 时间记录识别60
4.3 具有时间信息实体的集合式实体识别60
4.3.1 问题定义61
4.3.2 难点和挑战61
4.3.3 T-CER概览62
4.4 基于时间演化的聚类算法TE-Clustering67
4.4.1 相似度度量方法68
4.4.2 TE-Clustering算法流程73
4.5 集合式实体识别的识别顺序75
4.6 实验评价77
4.6.1 实验数据集77
4.6.2 评价指标77
4.6.3 实验结果与分析78
第5章 时间感知的查询时实体识别与数据融合84
5.1 引言84
5.2 相关工作85
5.2.1 实时、查询时实体识别85
5.2.2 数据融合86
5.3 TQ-ER框架87
5.3.1 相关定义87
5.3.2 框架概览88
5.4 时间感知的实体识别88
5.4.1 候选实体集生成迭代算法89
5.4.2 时态相似性90
5.4.3 时间感知的聚类算法90
5.5 时间感知的数据融合92
5.5.1 相关定义92
5.5.2 数据融合与冲突消解规则92
5.6 实验评价93
第6章 基于关联关系的关键字查询意图消歧算法96
6.1 引言96
6.2 相关工作98
6.2.1 关键字查询98
6.2.2 关键字查询翻译（转换）99
6.3 三步骤的关键字查询意图消歧算法100
6.3.1 关键字语义项映射101
6.3.2 目标实体类识别107
6.3.3 候选查询集生成111
6.4 实验评价113
6.4.1 实验数据集113
6.4.2 实验查询集113
6.4.3 实验结果与分析114
第7章 KeymanticES语义实体搜索原型系统的设计与实现118
7.1 引言118
7.2 相关工作119
7.2.1 数据空间中的查询技术119
7.2.2 实体搜索119
7.3 KeymanticES的系统设计121
7.3.1 问题定义121
7.3.2 系统设计目标121
7.3.3 KeymanticES概览122
7.4 KeymanticES的系统实现123
7.4.1 系统开发环境123
7.4.2 实体关联关系挖掘的实现123
7.4.3 实体识别的实现124
7.4.4 关键字查询意图消歧的实现125
7.5 实验评价126
7.5.1 实验设置127
7.5.2 实验结果与分析127
参考文献130
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摘要：本文深入探讨了数据空间中基于语义的实体搜索技术，以《数据空间中基于语义的实体搜索.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从技术原理、应用场景、挑战与机遇以及未来发展趋势四个方面进行了全面分析，旨在为相关领域的研究者和从业者提供有益的参考。
1、技术原理
数据空间中基于语义的实体搜索技术，主要基于自然语言处理和知识图谱技术。通过自然语言处理技术，将文本数据转化为计算机可理解的结构化数据；利用知识图谱技术，构建实体之间的关系网络，实现对实体的语义理解和关联搜索。
具体来说，技术原理包括以下三个方面：
1）文本预处理：对原始文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，提取文本中的关键信息。
2）实体识别与关系抽取：通过实体识别技术，识别文本中的实体；利用关系抽取技术，提取实体之间的关系。
3）知识图谱构建与搜索：将实体和关系构建成知识图谱，实现实体的语义理解和关联搜索。
2、应用场景
数据空间中基于语义的实体搜索技术在多个领域具有广泛的应用场景，主要包括：
1）信息检索：通过实体搜索技术，提高信息检索的准确性和效率。
2）智能问答：利用实体搜索技术，实现智能问答系统的构建。
3）推荐系统：通过实体搜索技术，提高推荐系统的准确性和个性化程度。
4）知识图谱构建：利用实体搜索技术，构建领域知识图谱，为相关应用提供数据支持。
3、挑战与机遇
数据空间中基于语义的实体搜索技术在发展过程中面临着诸多挑战，主要包括：
1）数据质量：实体搜索依赖于高质量的数据，数据质量问题会影响搜索结果的准确性。
2）语义理解：实体之间的语义关系复杂，如何准确理解语义关系是一个难题。
3）计算效率：实体搜索涉及大量计算，如何提高计算效率是一个挑战。
然而，随着技术的不断进步，这些挑战也带来了新的机遇：
1）数据挖掘：通过数据挖掘技术，提高数据质量。
2）深度学习：利用深度学习技术，提高语义理解能力。
3）分布式计算：采用分布式计算技术，提高计算效率。
4、未来发展趋势
数据空间中基于语义的实体搜索技术在未来将呈现以下发展趋势：
1）跨领域融合：将实体搜索技术与其他领域技术（如语音识别、图像识别等）进行融合，实现更广泛的应用。
2）个性化搜索：根据用户需求，提供个性化的实体搜索服务。
3）智能化搜索：利用人工智能技术，实现更智能的实体搜索。
总结：
本文对数据空间中基于语义的实体搜索技术进行了全面分析，从技术原理、应用场景、挑战与机遇以及未来发展趋势四个方面进行了阐述。随着技术的不断进步，实体搜索技术在各个领域将发挥越来越重要的作用。
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