| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 面向字符型数据的实体识别研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 面向异构网络的实体识别研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术 | 第15-23页 |
| 2.1 实体简介 | 第15页 |
| 2.2 基于数据属性特征的实体识别方法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 相似性连接简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 相似性函数 | 第16-17页 |
| 2.2.3 相似性连接过滤方法 | 第17-19页 |
| 2.3 基于网络拓扑的实体识别方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 异构网络相关定义 | 第19-20页 |
| 2.3.2 网络拓扑中的实体识别方法 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于多属性数据的自适应贪心前缀树算法 | 第23-36页 |
| 3.1 问题分析 | 第23-24页 |
| 3.2 自适应贪心前缀树算法(AGPT) | 第24-31页 |
| 3.2.1 前缀树模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 AGPT算法框架结构 | 第25-27页 |
| 3.2.3 AGPT算法分析 | 第27-31页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第31-35页 |
| 3.3.1 实验一: 前缀变量q的选取对实验结果的影响 | 第32-33页 |
| 3.3.2 实验二: AGPT与对比算法的候选集比较 | 第33-34页 |
| 3.3.3 实验三: AGPT与Greedy Prefix tree的结果集比较 | 第34页 |
| 3.3.4 实验四: AGPT与对比算法的时间效率比较 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于元路径的异构网络实体识别算法 | 第36-52页 |
| 4.1 问题分析 | 第36-37页 |
| 4.2 基于元路径的异构网络实体识别算法 | 第37-43页 |
| 4.2.1 异构网络中的结点相似性 | 第40-41页 |
| 4.2.2 锚结点匹配方法 | 第41-43页 |
| 4.3 ERHN++算法 | 第43-45页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第45-49页 |
| 4.4.1 实验一: 不同特征组合对实验的影响 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验二: ERHN与对比算法的准确度Accuracy比较 | 第47页 |
| 4.4.3 实验三: ERHN与对比算法的AUC分数比较 | 第47-48页 |
| 4.4.4 实验四: ERHN和ERHN++准确度和时间效率的比较 | 第48-49页 |
| 4.5 案例分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 未来工作 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
