贾岩涛
- 作品数：38 被引量：364H指数：6
- 供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种社交网络中用户属性的预测方法及系统
- 本发明提供一种社交网络中用户属性的预测方法及系统，所述方法包括：统计一段时间内每个时刻对用户影响力最大的N个好友，其中N为正整数；以及根据每个时刻对用户影响力最大的N个好友在每个时刻的属性来预测将来时刻所述用户的属性。在...
- 程学旗贾岩涛王元卓张泽慧冯凯
- 文献传递
- 一种基于表示向量的作品标签推荐方法和系统
- 本发明涉及一种基于表示向量的标签推荐方法和系统，其特征在于，包括：获取多个作品，根据每个作品对应的标签、关系及对象，构建多个包含作品和标签的二元组信息和包含作品、关系及对象的三元组信息，根据二元组信息和三元组信息生成训练...
- 贾岩涛蔡朋杉王元卓靳小龙李曼玲程学旗
- 文献传递
- 面向在线百科的知识库自动更新方法及系统
- 本发明提供一种面向在线百科的知识库自动更新的方法，该方法实时监控知识库的知识语料来源，根据知识语料更新时间和知识语料内容变化，获取新增的知识语料与内容改变的知识语料；从所获取的知识语料识别知识的变化，以及将基于所识别的知...
- 程学旗王元卓林海伦贾岩涛熊锦华许洪波冯凯
- 一种面向在线百科的实体属性抽取方法及系统
- 本发明提供一种面向在线百科的实体属性抽取方法及系统，该方法包括：在待抽取的在线百科网页文本集合T中选择一个页面，抽取该页面的实体属性表达规则，得到当前规则集合。该方法还包括使用当前规则集合对所述待抽取的在线百科网页文本集...
- 程学旗贾岩涛张泽慧王元卓冯凯熊锦华许洪波
- 文献传递
- 一种面向开放网页的实体属性抽取方法和系统
- 本发明提供一种面向开放网页的实体属性抽取方法和系统。其中，所述方法包括：提取开放网页的文本，从中获得目标实体的候选文本集合；以及，根据目标实体属性在训练文本集合中出现的频率，选择基于规则的方式或者基于统计的方式从所述候选...
- 程学旗贾岩涛赵泽亚王元卓靳小龙熊锦华李曼玲林海伦许洪波
- 文献传递
- 基于开放网络知识的信息检索与数据挖掘被引量：94
- 2015年
- 网络大数据是指"人、机、物"三元世界在网络空间(cyberspace)中交互、融合所产生并在互联网上可获得的大数据.这些数据具有多源异构、交互性、时效性、社会性、突发性和高噪声等特点,不但非结构化数据多,而且数据的实时性强.网络大数据背后蕴含着丰富的、复杂关联的知识.建立面向开放网络的知识库是获取网络大数据中的丰富知识的有效手段.对当前国内外主要的开放网络库进行了比较,分析了相应的构建方法、多源知识的融合以及知识库的更新等关键技术.进一步从用户意图理解、查询扩展、语义问答、线索挖据、关系推理以及关系和属性预测等方面出发,总结了基于开放网络知识库的信息检索、数据挖掘与系统应用的研究现状和主要问题.最后,对开放网络知识库的发展趋势和面临的主要挑战进行了展望.
- 王元卓贾岩涛刘大伟靳小龙程学旗
- 关键词：本体信息检索数据挖掘
- 知识图谱向量表示方法、知识图谱关系推理方法及系统
- 本发明提供了一种知识图谱的向量表示方法。该方法包括：将知识图谱中的实体对、关系和实体对之间的多步关系路径表示为初始低维向量；利用间隔可变的损失函数训练实体对、关系和实体对之间的多步关系路径的低维向量表示的模型。利用本发明...
- 程学旗贾岩涛李曼玲王元卓靳小龙苏佳林
- 文献传递
- 面向中文网络百科的语义知识库构建被引量：5
- 2016年
- 传统的语义知识库构建耗费了大量的人力物力,而且知识难以做到及时的更新。针对这些不足,以语义本体和超图理论为基础,提出了新的语义表达模型:动态知识网络,并且阐述了该模型的理论基础和组成要素。在模型的指导下,面向中文360百科,研究了语义知识的抽取方法和存储结构,半自动构建了中文语义知识库,为面向语义的中文信息处理提供知识支持。
- 刘剑许洪波唐慧丰贾岩涛程学旗
- 关键词：语义知识库超图
- 一种基于表示向量的作品标签推荐方法和系统
- 本发明涉及一种基于表示向量的标签推荐方法和系统，其特征在于，包括：获取多个作品，根据每个作品对应的标签、关系及对象，构建多个包含作品和标签的二元组信息和包含作品、关系及对象的三元组信息，根据二元组信息和三元组信息生成训练...
- 贾岩涛蔡朋杉王元卓靳小龙李曼玲程学旗
- 文献传递
- 融合页面结构与内容的在线百科实体标注方法被引量：2
- 2015年
- 在线百科实体标注目的是标注出属于特定类别(如人名、地名、机构名等)的实体。百科实体标注对大量的应用,诸如实体消歧、实体关系挖掘、知识库构建都很重要。百科实体特征可以分为结构特征(属性框、标题、类别等)和内容特征(页面正文)。现有的标注方法大多只考虑一种特征或者一种分类器,导致F1值较低,无法充分发挥两种特征的优势。因此,提出了融合页面结构特征和内容特征的在线百科实体标注方法。该方法考虑了两种特征对标注结果的影响,分别构造分类器,并且对结果进行线性组合,能够更准确地实现百科实体的实体标注。实验表明,该方法在实体标注中F1值较其他对比实验方法均有所提高。
- 李晓静林海伦贾岩涛王元卓程学旗
