典型文献
基于多源异构数据挖掘的在线评论知识图谱构建
文献摘要：
[目的/意义]随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据.大数据时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑.[方法/过程]本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架,模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析.[结果/结论]实验部分以手机商品在线评论为例,验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角.[创新/局限]运用知识图谱对在线评论进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题.本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入无监督的方法提高构建效率.
文献关键词：
多源数据;知识图谱;在线评论;Word2vec;Neo4j
中图分类号：
作者姓名：
李叶叶;李贺;沈旺;曹阳;涂敏
作者机构：
吉林大学管理学院,吉林长春130022
文献出处：
引用格式：
[1]李叶叶;李贺;沈旺;曹阳;涂敏-.基于多源异构数据挖掘的在线评论知识图谱构建)[J].情报科学,2022(02):65-73,98
A类：
B类：
多源异构数据,在线评论,知识图谱构建,网络购物,销售者,生产者,重要数据,爆发式,购买决策,商家,情报,异构的,评论数据,模式层,信源,概念框架,word2vec,数据融合,知识图谱分析,大数据环境下,下在,评论信息,信息组织,信息过载,多源异构信息,信息融合,半自动化,无监督,多源数据,Word2vec,Neo4j
AB值：
0.301471
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