基于属性权重的链接数据共指关系构建

来自异构数据源的语义数据集之间关联的缺失严重影响了数据网的构建和发展。语义数据集中,实例数据之间共指关系的发现和构建能够丰富数据集之间的关联,从而有助于在数据集之间进行推理和查询。在基于相似度分析的共指关系构建的过程中,实例属性的权重及属性值的相似度对实例相似度具有重要作用。提出一种新的基于数据集统计信息计算属性权重的模型,并从概率统计的角度证明其合理性。同时分析了这种权重计算模型相对于传统的权重计算方法的优势。基于新的权重计算方法,实现了共指关系构建系统,并利用开放的语义数据集验证了其正确性。