【摘 要】
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文章提出了一种基于平均互信息量和知识图谱的产品预测方法,用于对全国知识图谱与语义计算大会(CCKS)任务三中包含的19046个产品数据的训练样本进行分析建模,并对767个测试数
【基金项目】
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国家自然基金(No.61203301);山东省高校科技计划项目(No.J15LN57);曲阜师范大学实验教学改革项目(No.sj201408)
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文章提出了一种基于平均互信息量和知识图谱的产品预测方法,用于对全国知识图谱与语义计算大会(CCKS)任务三中包含的19046个产品数据的训练样本进行分析建模,并对767个测试数据进行产品预测。首先计算出产品每一个属性与产品预测的条件概率,针对每个属性取值对产品类别的贡献程度,建立基于平均互信息量的分类模型,然后引入产品知识图谱。产品属性和产品类别间的平均互信息用于提供产品属性对产品类别的贡献;知识图谱用于限制产品种类的数量,以提高模型的准确性和效率。通过本次测试任务发布的数据测试后发现,基于平均互信息量和知识图谱的产品预测模型可以有效提高预测精度和预测准确率。
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