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题名基于向量相似度修正策略的命名实体关联分析
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作者
刘路
李弼程
张先飞
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机构
解放军信息工程大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第2期179-181,204,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划( 863)( the National High- Tech Research and Development Plan of China under Grant No.2007AA01Z439) 。
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文摘
关联分析是数据挖掘技术中的一种重要方法,代表性算法有FP-growth算法和MAXFP-Miner算法。命名实体包含了文本的主要内容,蕴含了丰富的知识模式。针对命名实体的特点,提出一种基于向量相似度比较的关联规则修正策略,将此修正策略应用于MAXFP-Miner算法中,得到一种改进的MAXFP-Miner算法;利用该算法对命名实体之间的内在联系进行分析,从中发现有意义的知识模式。实验结果与性能比较表明,改进的MAXFP-Miner算法是有效的,优于传统的FP-growth算法和MAXFP-Miner算法。
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关键词
命名实体
关联分析
maxfp-miner
知识发现
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Keywords
name entity
association rules analysis
maxfp-miner
knowledge discovery
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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