实体描述呈现方法的研究 实验评估 2019/5/1.

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1 实体描述呈现方法的研究 实验评估 2019/5/1

2 数据集统计分析 属性的附着类型、实体的声明类型 的统计分析 统计分析Dbpedia, YAGO和Wikidata三个数据集中：
1、实体的类型声明情况； 2、属性的domain和range声明情况。 3、实体描述中属性使用规范统计 2019/5/1

3 实体类型声明 2019/5/1

4 属性domain声明 2019/5/1

5 属性range声明 2019/5/1

6 实体描述中属性使用规范统计 2019/5/1

7 实体描述中属性使用规范统计 2019/5/1

8 实体描述中属性使用规范统计 2019/5/1

9 实体描述中属性使用规范统计 2019/5/1

10 实体属性的分类呈现实验评估 数据集： Dbpedia， YAGO， Wikidata
构建golden standard：对于每个数据集，我们选出10个热门类型。我们从这些热门类型的实例中随机选出10个实体，并且保证每个实体的声明类型的数目不低于4，实体的实体描述中属性数目不低于15。因此我们总共选出30个实体用于构建基准。 我们邀请15位含有语义网背景的专家构建基准。对于一个实体，专家需要依照实体的类型对实体描述进行划分。每个实体我们选出7组理想的划分作为实验的基准。 2019/5/1

11 实体属性的分类呈现实验评估 度量指标： 基于属性对的度量指标： 1 Precision 2 Recall 3 F-measure
4 Rand Index 基于交互信息量的度量指标： 5 Normalized Mutual Information (NMI) 2019/5/1

12 实体属性的分类呈现实验评估 2019/5/1

13 实验评估 数据集： Dbpedia， YAGO， Wikidata
构建golden standard：对于每个数据集，我们选出10个热门类型。我们从这些热门类型的实例中随机选出10个实体，并且保证每个实体的声明类型的数目不低于4，实体的实体描述中属性数目不低于15。因此我们总共选出30个实体用于构建基准。 我们邀请15位含有语义网背景的专家构建基准。对于一个实体，专家对实体描述进行划分。每个实体我们选出7组理想的划分作为实验的基准。 2019/5/1

14 实验评估 实验系统： 1 PropAllo 2 DBSCAN 3 single-linkage
4 FACES (Cobweb : the hierarchical conceptual clustering algorithm) 2019/5/1

15 实验评估 2019/5/1