由于Web2.0時代的到來,互聯網從信息共享時代步入了信息共建時代,網絡新聞的迅速發展極大的改變了人們在生活中獲取新聞信息的媒介和習慣。在大數據時代的今天,我們要對互聯網上日益遞增的新聞數據進行高效率的全網檢索常常都會因其海量、高復雜性、非結構性的特點而受阻。為了提升用戶與互聯網之間的互動體驗,實現更高質量檢索,最終實現能夠預測出互聯網用戶所需信息的目的,知識圖譜便應運而生。本文在爬取到的網絡新聞數據基礎上提取了單一主題新聞中的實體,通過算法調整實體關系網絡各個實體之間的關系,從而構建各個新聞事件下的知識圖譜。首先對獲取到的原始新聞數據進行簡單的處理,獲得初步的實體和相關關系,然后基于初始關系網絡的三元封閉原理,建立了實體間“穩定”這一關系的概念,并計算每條邊的“穩定”占總圖中的“穩定”比例,以此為依據建立評估實體之間關系的權重的指標。再使用優化的Kruskal算法來獲得部分主題新聞的知識圖譜,本文中稱為基礎型知識圖譜(Basic Knowledge Graph,后簡稱BKG)。針對相同的新聞事件,在不同媒介和不同時間點抓取到的數據,可構建出實體種類相異的BKG,而由于不同的新聞數據所...

【文章頁數】：56 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 論文組織結構
2 背景知識
    2.1 數據集的獲取
        2.1.1 爬蟲程序的設計
        2.1.2 實體及關系的獲取
    2.2 三元閉包原理
        2.2.1 三元閉包原理的背景
        2.2.2 三元閉包的內容
    2.3 實體間的相似度
    2.4 本章小結
3 知識圖譜的構建流程
    3.1 Kruskal算法
        3.1.1 最小生成樹的Kruskal算法
        3.1.2 優化的Kruskal算法
    3.2 基礎型知識圖譜的構建
        3.2.1 實體關系的量化
        3.2.2 使用優化的Kruskal算法構建BKG
    3.3 基礎型知識圖譜的合并
    3.4 構建方案的實現和分析
    3.5 本章小結
4 圖譜構建及效果評估
    4.1 圖譜的總體設計
        4.1.1 圖譜的流程設計
        4.1.2 圖譜的生成環境
    4.2 BKG的構建與融合
        4.2.1 數據的獲取
        4.2.2 實體及初步關系的提取
        4.2.3 實體關系的量化
        4.2.4 BKG的融合
    4.3 BKG的展示與評估
    4.4 本章小結
5 總結與展望
參考文獻
致謝
附錄1 攻讀碩士學位期間參與的項目和發表的論文



本文編號：4003508