数据空间中时间为中心的集合实体识别策略

摘要：

　　数据空间是一个异构的环境，并且数据及模式具有随时间演化的特性.已有的实体识别技术很少考虑时间信息在识别中所起的作用，并且没有考虑实体随时间演化的特性.针对数据空间中具有时间信息的实体识别，提出了一个四阶段的时间为中心的集合实体识别策略(T-CER).T-CER在实体识别过程的不同阶段都考虑了时间信息所起的作用，在识别阶段提出了基于时间的聚类算法(T-Clustering)，并使用基于时间的约束对识别结果进行检查，以获得更精确的识别结果.在真实数据集上的大量实验结果表明了T-CER的可行性和有效性.

关键词： 数据空间 实体识别 时间信息 聚类算法

作者: YANG Dan 杨丹 SHEN Derong 申德荣 YU Ge 于戈 NIE Tiezheng 聂铁铮 KOU Yue 寇月

作者单位: School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China; Scho 东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004;辽宁科技大学软件学院,辽宁鞍山114051 School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China 东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第29届中国数据库学术会议

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 974-984

在线出版日期: 2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）