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知识的摘要
程龚 (gcheng@nju.edu.cn)
什么是知识——DIKW金字塔
• 我现在要停下来Wisdom
• 我正行驶在仙林大道上
• 仙林大道路口的红灯亮了
• 如果我正行驶的道路上的红灯亮了,
我应该停下来
Knowledge
• 仙林大道路口的红灯亮了Information
•Data
2
知识如何表示,才易形成智慧
• 表示成规则
• 行驶(x, y) AND 灯色(y, 红)  动作(x, 停)
• 行驶(我, 仙林大道)
• 灯色(仙林大道, 红)
• 图(网络)
•
• 本体
• ……
3
知识如何表示,才易形成智慧
• 表示成规则
• 行驶(x, y) AND 灯色(y, 红)  动作(x, 停)
• 行驶(我, 仙林大道)
• 灯色(仙林大道, 红)
• 表示成图(网络)
• 本体
• ……
LDOW’08 作者
作者作者
作者
收录于收录于
引用
4
知识如何表示,才易形成智慧
• 表示成规则
• 行驶(x, y) AND 灯色(y, 红)  动作(x, 停)
• 行驶(我, 仙林大道)
• 灯色(仙林大道, 红)
• 表示成图(网络)
• 表示成本体
LDOW’08 作者
作者作者
作者
收录于收录于
引用
5
当知识太多的时候,怎么办
6
提纲
• 本体的摘要 (2007—2013)
• 对象描述的摘要 (2011—今)
• 对象间关联的摘要 (2013—今)
7
提纲
• 本体的摘要 (2007—2013)
• 对象描述的摘要 (2011—今)
• 对象间关联的摘要 (2013—今)
8
什么是本体
——共享概念化的显式规范
9
什么是本体
——共享概念化的显式规范
• 术语
• 概念:著作、论文、研究者、会议
• 属性:标题、出生日期、地点
• 关系:作者、收录于、引用
10
什么是本体
——共享概念化的显式规范
• 术语
• 概念:著作、论文、研究者、会议
• 属性:标题、出生日期、地点
• 关系:作者、收录于、引用
• 对术语的约束——公理
• 论文是一种著作
• 论文有唯一的标题
• 收录于是论文和会议之间的关系
11
什么是本体
——共享概念化的显式规范
• 术语
• 概念:著作、论文、研究者、会议
• 属性:标题、出生日期、地点
• 关系:作者、收录于、引用
• 对术语的约束——公理
• 论文是一种著作
• 论文有唯一的标题
• 收录于是论文和会议之间的关系
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
SubClassOf(论文, 著作)
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
12
什么是本体
——共享概念化的显式规范
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
13
基于本体开发应用
在现有本体中
搜索、复用
…… ……
14
搜索到的这个本体是我要的吗?
15
自动为大本体生成一个摘要
• 术语
• 概念:著作、论文、研究者、会议
• 属性:标题、出生日期、地点
• 关系:作者、收录于、引用
• 对术语的约束——公理
• 论文是一种著作
• 论文有唯一的标题
• 收录于是论文和会议之间的关系
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
SubClassOf(论文, 著作)
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
16
本体摘要的两种形式
• 术语
• 概念:著作、论文、研究者、会议
• 属性:标题、出生日期、地点
• 关系:作者、收录于、引用
• 对术语的约束——公理
• 论文是一种著作
• 论文有唯一的标题
• 收录于是论文和会议之间的关系
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
SubClassOf(论文, 著作)
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
选取代表性
术语
选取代表性
公理
17
选取代表性术语(前人的工作)
1. 公理  术语关系图
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
论文
著作
标题
收录于
会议
18
选取代表性术语(前人的工作)
2. 术语在关系图中的中心性(centrality)
• 度(degree)
• 介度(betweenness)
• PageRank
论文
著作
标题
收录于
会议
19
选取代表性术语(前人的工作)
3. 中心性高的术语作为摘要
论文
收录于
20
选取代表性术语(前人的工作)
3. 中心性高的术语作为摘要
主要不足:丢失了术语之间的关系
论文
收录于
21
选取代表性公理 (WWW’07)
1. 公理  公理关系图
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
22
选取代表性公理 (WWW’07)
2. 公理在关系图中的中心性
• 度
• 介度
• PageRank
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
23
选取代表性公理 (WWW’07)
3. 公理的重排序
• 连贯性
• 多样性
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
24
选取代表性公理 (WWW’07)
• 实验结果(与gold standard比对)
• PageRank最好
25
选取代表性公理 (WWW’07)
• 实验结果(与gold standard比对)
• PageRank最好
• 重排序后更好
26
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
1. 公理  公理-术语关系图
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
论文
著作
标题
收录于
会议 27
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
2. 公理(和术语)在关系图中的中心性
• HITS
• 2-hop PageRank
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
论文
著作
标题
收录于
会议 28
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
3. 基于公理模式的边加权
• 公理模式的全局流行性
• 公理模式的局部流行性
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
论文
著作
标题
收录于
会议 29
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
4. 公理的综合排序
• 中心性
• 查询相关性
• 内聚性
SubClassOf(论文, 著作)
SubClassOf(论文, DataExactCardinality(1, 标题))
ObjectPropertyDomain(收录于, 论文)
ObjectPropertyRange(收录于, 会议)
论文
著作
标题
收录于
会议
Query = “著作”
30
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
• 实验结果(与gold standard比对)
• 公理-术语关系图比公理关系图好
31
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
• 实验结果(与gold standard比对)
• 公理-术语关系图比公理关系图好
• 边加权后,有时候更好
32
选取代表性公理 (JCST’09, JIST’11)
• 实验结果(基于搜索任务的用户打分)
• 中心性、查询相关性、内聚性都是有效的
33
提纲
• 本体的摘要 (2007—2013)
• 对象描述的摘要 (2011—今)
• 对象间关联的摘要 (2013—今)
34
将知识表示成图
LDOW’08 作者
作者作者
作者
收录于收录于
引用
35
知识图谱 (Google)
36
开放图谱 (Facebook)
37
38
对象的描述
39
对象的描述 = “属性-值”对
40
41
对象的描述可能很长
42
自动为对象描述生成一个摘要
Leonardo da Vinci
• Date of birth: 4/15/1452
• Place of birth: Vinci
• Artworks: Mona Lisa
• Influenced: Raphael
• Influenced: Peter Paul Rubens
选取代表性
属性-值对
43
RELIN方法 (ISWC’11)
• Web浏览:在网页间的随机游走(random walk)
44
RELIN方法 (ISWC’11)
• Web浏览:在网页间的随机游走(random walk)
45
• 对象描述浏览:在属性-值对间的随机游走
RELIN方法 (ISWC’11)
Date of birth: 4/15/1452
Place of birth: Vinci
Artworks: Mona Lisa
Influenced: Raphael
Influenced: Peter Paul Rubens
46
1. 属性-值对间的“链接”:相关度
RELIN方法 (ISWC’11)
Date of birth: 4/15/1452
Place of birth: Vinci
Artworks: Mona Lisa
Influenced: Raphael
Influenced: Peter Paul Rubens
47
• 相关度的计算方法
• 字符串相似度:date of birth和place of birth
• 分布的相关度:Raphael和Peter Paul Rubens
RELIN方法 (ISWC’11)
48
2. 属性-值对的信息量
RELIN方法 (ISWC’11)
Date of birth: 4/15/1452
Place of birth: Vinci
Artworks: Mona Lisa
Influenced: Raphael
Influenced: Peter Paul Rubens
49
• 对象描述浏览:在属性-值对间的随机游走
RELIN方法 (ISWC’11)
Date of birth: 4/15/1452
Place of birth: Vinci
Artworks: Mona Lisa
Influenced: Raphael
Influenced: Peter Paul Rubens
50
• 实验结果(与gold standard比对)
• 信息量比随机排序好
RELIN方法 (ISWC’11)
51
• 实验结果(与gold standard比对)
• 信息量比随机排序好
• 结合相关度可能更好
RELIN方法 (ISWC’11)
52
• RELIN方法的不足
• 知识对人的可用性
INFO+UR方法 (TKDE?)
Open Library ID: OL1011036A
QuotationsBook ID: 1835
53
• RELIN方法的不足
• 知识对人的可用性
• 知识的冗余
INFO+UR方法 (TKDE?)
Open Library ID: OL1011036A
QuotationsBook ID: 1835
Name: Leonardo da Vinci
Given name: Leonardo
Type: Painter
Type: Person
54
1. 可用  常用  常见
INFO+UR方法 (TKDE?)
Open Library ID: OL1011036A
Name: Leonardo da Vinci
55
2. 冗余的类型
• 逻辑冗余:逻辑蕴涵
• 内容冗余:字符串相似
INFO+UR方法 (TKDE?)
Name: Leonardo da Vinci
Given name: Leonardo
Type: Painter
Type: Person
Place of birth: Vinci
冗余
并不冗余
(只是碰巧相似)
56
• 综合表述为多维背包问题
INFO+UR方法 (TKDE?)
信息量
可用性
冗余  互斥
57
• 实验结果(与gold standard比对)
• 可用性和去冗余都是有效的
INFO+UR方法 (TKDE?)
58
• 实验结果(与gold standard比对)
• 可用性和去冗余都是有效的
• 结合起来更好
INFO+UR方法 (TKDE?)
59
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
• 应用场景:知识集成中的对象匹配
TimBL
givenName: “Tim”
surname: “Berners-Lee”
altName: “Tim BL”
type: Scientist
gender: “male”
isDirectorOf: W3C
TBL
name: “Tim Berners-Lee”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Male”
invented: WWW
founded: WSRI
Wendy
fullName: “Wendy Hall”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Female”
birthplace: London
founded: WSRI 60
1. 体现对象间的共性
• 属性:具有可比性、鉴别力强
• 值:具有相似性
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
TimBL
givenName: “Tim”
surname: “Berners-Lee”
altName: “Tim BL”
type: Scientist
gender: “male”
isDirectorOf: W3C
TBL
name: “Tim Berners-Lee”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Male”
invented: WWW
founded: WSRI
61
1. 体现对象间的共性
• 不足:可能引发误判
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
TBL
name: “Tim Berners-Lee”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Male”
invented: WWW
founded: WSRI
Wendy
fullName: “Wendy Hall”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Female”
birthplace: London
founded: WSRI
62
2. 体现对象间的差异
• 属性:具有可比性、具有单值性
• 值:具有不相似性
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
TBL
name: “Tim Berners-Lee”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Male”
invented: WWW
founded: WSRI
Wendy
fullName: “Wendy Hall”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Female”
birthplace: London
founded: WSRI
63
3. 独立体现对象的身份
• 属性-值对:具有信息量
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
TimBL
givenName: “Tim”
surname: “Berners-Lee”
altName: “Tim BL”
type: Scientist
gender: “male”
isDirectorOf: W3C
TBL
name: “Tim Berners-Lee”
type: ComputerScientist
type: RoyalSocietyFellow
sex: “Male”
invented: WWW
founded: WSRI
64
4. 去冗余
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
TimBL
givenName: “Tim”
surname: “Berners-Lee”
altName: “Tim BL”
type: Scientist
gender: “male”
isDirectorOf: W3C
65
• 综合表述为二次背包问题
• 最大化:共性+差异+信息量+不冗余度
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
66
• 实验结果(基于匹配任务的完成效果)
• 匹配的正确率没有显著变化、时间大幅减少
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
67
• 实验结果(基于匹配任务的完成效果)
• 匹配的正确率没有显著变化、时间大幅减少
• 比双对象分别单独摘要的正确率高
双对象描述的摘要 (ESWC’14, JWS?)
68
• 应用场景:语义标注中的实体链接
多对象描述的摘要 (WWW?)
69
1. 独立体现对象的身份,并去冗余
• 属性-值对:具有信息量、不冗余
多对象描述的摘要 (WWW?)
70
1. 独立体现对象的身份,并去冗余
• 属性-值对:具有信息量、不冗余
多对象描述的摘要 (WWW?)
71
2. 体现对象间的差异
• 属性-值对:具有独有性、具有不相似性
多对象描述的摘要 (WWW?)
72
3. 体现与文本上下文的相关性
• 属性-值对:与文本中提到的其它对象具有相关性
多对象描述的摘要 (WWW?)
73
• 综合表述为二次多维背包问题
• 最大化:信息量+不冗余度+差异+相关性
多对象描述的摘要 (WWW?)
74
• 实验结果(基于实体链接任务的完成效果)
• 链接的正确率没有显著变化、时间大幅减少
多对象描述的摘要 (WWW?)
75
• 实验结果(基于实体链接任务的完成效果)
• 链接的正确率没有显著变化、时间大幅减少
• 比多对象分别单独摘要的正确率高
多对象描述的摘要 (WWW?)
76
提纲
• 本体的摘要 (2007—2013)
• 对象描述的摘要 (2011—今)
• 对象间关联的摘要 (2013—今)
77
对象间的关联 = 路径
LDOW’08 作者
作者作者
作者
收录于收录于
引用
78
对象间的关联可能很多
79
自动为对象间的关联生成一个摘要
Alice Bob
article-A
paper-A conf-A
conf-B
paper-B
paper-C
paper-D
inProcOf
secondAuthor reviewer
chair
firstAuthor
firstAuthor inProcOf
citessecondAuthor
cites
extends
firstAuthor
80
即为路径的集合生成一个摘要
Alice Bob
paper-A conf-A
inProcOfsecondAuthor reviewer
paper-B conf-B
inProcOffirstAuthor chair
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
81
抽取式摘要 vs. 非抽取式摘要
82
对关联的归纳——关联的模式
paper-A conf-A
inProcOfsecondAuthor reviewer
paper-B conf-B
inProcOffirstAuthor chair
Paper Conference
inProcOfauthor role
公共父属性 公共类型
83
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-A conf-A
inProcOfsecondAuthor reviewer
paper-B conf-B
inProcOffirstAuthor chair
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
84
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-A conf-A
inProcOfsecondAuthor reviewer
paper-B conf-B
inProcOffirstAuthor chair
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
85
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
Paper Conference
inProcOfauthor role
86
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
Paper Conference
inProcOfauthor role
87
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
Paper Conference
inProcOfauthor role
Paper Paper
citesauthor firstAuthor
88
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
Paper Conference
inProcOfauthor role
Paper Paper
citesauthor firstAuthor
89
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
Paper Conference
inProcOfauthor role
Paper Paper
relatedToauthor firstAuthor
90
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
Paper Conference
inProcOfauthor role
Paper Paper
relatedToauthor firstAuthor
91
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
Paper Thing
relatedToauthor relatedTo
92
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要
93
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 合并的顺序
• 贪心地使生成的关联模式的信息量最大
Paper Conference
inProcOfauthor role
94
RelClus方法 (JIST’13, IJSWIS?)
• 基于关联模式的层次化摘要的不足
• 高层的关联模式信息量太少
• 层次化的用户交互繁琐
95
Explass方法 (ISWC’14)
• 基于关联模式的扁平化摘要
paper-A conf-A
inProcOfsecondAuthor reviewer
paper-B conf-B
inProcOffirstAuthor chair
paper-B paper-C
citesfirstAuthor firstAuthor
paper-D paper-C
citessecondAuthor firstAuthor
paper-D article-A
extendssecondAuthor firstAuthor
96
Explass方法 (ISWC’14)
• 选取k个关联模式
• 覆盖更多的关联
• 具有更大的信息量
• 彼此没有显著冗余
Paper Conference
inProcOfauthor role
97
• 综合表述为多维背包问题
• 最大化:覆盖度+信息量
• 约束:冗余互斥
Explass方法 (ISWC’14)
98
• 实验结果(基于浏览任务的用户打分)
• 扁平化摘要比层次化摘要好
Explass方法 (ISWC’14)
99
Explass方法 (ISWC’14)
100
101
• 问题的延伸:多个对象间关联的摘要?
102
系统
• 本体搜索引擎
• Falcons Ontology Search
ws.nju.edu.cn/falcons/ontologysearch
• 对象搜索引擎
• Falcons Object Search
ws.nju.edu.cn/falcons/objectsearch
• 对象间关联搜索引擎
• Explass
ws.nju.edu.cn/explass
• RelClus
ws.nju.edu.cn/relclus
103
论文 (本体的摘要)
• Weiyi Ge, Gong Cheng, Huiying Li, Yuzhong Qu.
Incorporating Compactness to Generate Term-association View Snippets for Ontology Search.
Information Processing & Management, 49(2):513--528, 2013.
• Gong Cheng, Feng Ji, Shengmei Luo, Weiyi Ge, Yuzhong Qu.
BipRank: Ranking and Summarizing RDF Vocabulary Descriptions.
In Proceedings of the Joint International Semantic Technology Conference, pages 226--241, 2012.
• Gong Cheng, Weiyi Ge, Yuzhong Qu.
Generating Summaries for Ontology Search.
In Proceedings of the 20th International Conference Companion on World Wide Web, pages 27--
28, 2011.
• Xiang Zhang, Gong Cheng, Weiyi Ge, Yuzhong Qu.
Summarizing Vocabularies in the Global Semantic Web.
Journal of Computer Science and Technology, 24(1):165--174, 2009.
• Xiang Zhang, Gong Cheng, Yuzhong Qu.
Ontology Summarization Based on RDF Sentence Graph.
In Proceedings of the 16th International Conference on World Wide Web, pages 707--715, 2007.
104
论文 (对象描述的摘要)
• Gong Cheng, Danyun Xu, Yuzhong Qu.
Summarizing Entity Descriptions for Effective and Efficient Human-centered Entity Linking.
Submitted to 24th International World Wide Web Conference.
• Gong Cheng, Danyun Xu, Yuzhong Qu.
C3D+P: A Summarization Method for Interactive Entity Resolution.
Submitted to Journal of Web Semantics.
• Gong Cheng, Qingxia Liu, Yuzhong.
Generating Characteristic Summaries of Entity Descriptions.
Submitted to IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering.
• Danyun Xu, Gong Cheng, Yuzhong Qu.
Facilitating Human Intervention in Coreference Resolution with Comparative Entity Summaries.
In Proceedings of the 11th European Semantic Web Conference, pages 535--549, 2014.
• Danyun Xu, Gong Cheng, Yuzhong Qu.
Preferences in Wikipedia Abstracts: Empirical Findings and Implications for Automatic Entity
Summarization.
Information Processing & Management, 50(2):284--296, 2014.
• Gong Cheng, Thanh Tran, Yuzhong Qu.
RELIN: Relatedness and Informativeness-based Centrality for Entity Summarization.
In Proceedings of the 10th International Semantic Web Conference, Part I, pages 114--129, 2011.
105
论文 (对象间关联的摘要)
• Gong Cheng, Yanan Zhang, Yuzhong Qu.
RelClus+: Exploratory Relationship Search Based on Hierarchical Clustering and Facets.
Submitted to International Journal on Semantic Web and Information Systems.
• Gong Cheng, Yanan Zhang, Yuzhong Qu.
Explass: Exploring Associations between Entities via Top-K Ontological Patterns and Facets.
In Proceedings of the 13th International Semantic Web Conference, Part II, pages 422--437, 2014.
• Yanan Zhang, Gong Cheng, Yuzhong Qu.
Towards Exploratory Relationship Search: A Clustering-based Approach.
In Proceedings of the 3rd Joint International Semantic Technology Conference, pages 277--293,
2014.
• Yanan Zhang, Gong Cheng, Yuzhong Qu.
RelClus: Clustering-based Relationship Search.
In Proceedings of the ISWC 2013 Posters & Demonstrations Track, pages 1--4, 2013.
106
欢迎你投身于知识摘要的研究!
• 问题新
• 应用广
• 舞台大
107不同的知识表示
不同的应用
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