基于关键证据与E2LSH的增量式人名聚类消歧方法

周杰; 李弼程; 唐永旺

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基于关键证据与E2LSH的增量式人名聚类消歧方法

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搜索引擎中关于人名的相关文档往往数据量庞大,且数据为增量式更新过程,新文档出现的时间与规模都存在不确定性.现有的方法多为全局的人名聚类方法,在处理大规模数据时往往效率较低,且无法实现增量聚类.本文提出了一种基于关键证据与E2LSH的增量式人名聚类消歧方法.对于初始文档集,采用全局的人名聚类方法,保证聚类性能且能有效控制全局聚类的文档规模,提高聚类效率.对于增量文档集,利用提出的关键证据与E2LSH方法生成候选文档集,极大降低了需要计算相似度的文档规模,提高方法效率.实验结果表明,本文提出的增量式人名聚类消歧方法能有效改善人名聚类的效率,且具有良好的性能.

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来源
《情报学报》 |2016年第7期|714-722|共9页
作者
周杰; 李弼程; 唐永旺;
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作者单位

解放军信息工程大学信息系统工程学院;

郑州450001;

华侨大学计算机科学与技术学院;

厦门361021;

解放军信息工程大学信息系统工程学院;

郑州450001;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
人名消歧; 增量聚类; 关键证据; E2 LSH; 大规模文档;

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