【摘 要】
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随着移动互联网和云储存技术的高速发展,个人行为数据的多源性导致实体关联变得更加复杂。对于实体歧义问题,传统方法是通过文本向量或图节点的相似度计算实现消歧。本文把消
【机 构】
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浙江警察学院,杭州三汇数字信息技术有限公司,杭州电子科技大学,浙江工业大学
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFC0820503),NSFC-浙江两化融合联合基金重点支持项目(U1509219)
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随着移动互联网和云储存技术的高速发展,个人行为数据的多源性导致实体关联变得更加复杂。对于实体歧义问题,传统方法是通过文本向量或图节点的相似度计算实现消歧。本文把消歧问题转化成二分类问题,结合信令数据和ID-Mapping算法进行实体关联,依据实体关联的时空位置信息进行特征提取,最后采用机器学习模型进行实体消歧。通过准确率和查全率评估模型性能,实验结果表明模型的准确率最高可达79.01%,模型的查全率最高可达78.18%。
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