文献类型：期刊文章

作　　者：孙昊天[1] 杨良斌[1]

Sun Haotian;Yang Liangbin(School of Information Technology,University of International Relations,Beijing 100091)

机构地区：[1]国际关系学院信息科技学院

出　　处：《情报杂志》

基　　金：中央高校基本科研业务经费“社会网络分析视角下多数据融合的知识图谱构建方法研究”(编号:3262018T30);中央在京高校人才培养共建项目:人才培养共建项目-大学生科研训练项目-信息科技学院数据科学与大数据技术科研项目

年　　份：2019

卷　　号：38

期　　号：6

起止页码：168-173

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSSCI、CSSCI2019_2020、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：[目的/意义]随着时代的发展,基于关键字匹配的传统搜索方式已经不能满足人们的需求,而知识图谱正是为了满足人们在海量数据中搜索信息而产生的,目前构建社交平台的知识图谱是一个人们极为需求但研究较少的领域。[方法/过程]爬取新浪微博四个官博取其自2017年8月1日至2018年8月1日所发微博的正文及其他相关数据,并以其39 023条数据为样本。在利用共现方式标注共现次数的基础上,实现新的基于带权三元闭包来构建时政类微博的知识图谱,并改变相关参数与人工标注相较得出其最佳参数,从而生成最佳知识图谱。[结果/结论]运用以带权三元闭包为基础构建时政类微博知识图谱的方法,在一定参数约束下,可以生成符合期望的以亲密程度为关系的知识图谱。

关 键 词：微博  知识图谱 三元闭包  

分 类 号：G350]