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基于文献信息网络语义特征的相似性搜索
邱庆羽, 李婧, 全兵, 童超, 张利君, 张海仙
计算机应用
2018, 38 (5):
1327-1333.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017112623
文献信息网络是典型的异构信息网络，基于其进行相似性搜索是图挖掘领域的一个研究热点。然而，现有的方法主要采用元路径或元结构的方式，并未考虑节点自身的语义特征，从而导致搜索结果出现偏差。对此，基于文献信息网络提出了一种基于向量的语义特征提取方法，并设计实现了基于向量的节点相似性计算方法VSim；此外，结合元路径设计了基于语义特征的相似性搜索算法VPSim；为提高算法的执行效率，针对文献网络数据的特点，设计了剪枝策略。通过在真实数据上的实验，验证了VSim对搜索语义特征相似实体的适用性，以及VPSim算法的有效性、高执行效率和高可扩展性。
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