基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题

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摘要：[目的/意义]挖掘不同名称数据之间的关联关系,将关于某一实体或主题的领域知识表现出来,这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义.[方法/过程]提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架,通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法,利用R语言得到人物实体集的关联规则,实现多种名称数据的关联,最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析.[结果/结论]分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征,实现不同名称数据类型的关系挖掘问题.本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角,探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用.

原文链接:http://d.wanfangdata.com.cn/Periodical/tsqbgz201712016

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关键词：诺贝尔文学奖 关联规则 数据分析 Data wiki 名称数据 关联规则 Apriori算法 知识揭示 Wikidata