Abstract-Som en grundläggande uppgift, dokumentlikhet åtgärd har bred inverkan på dokument-baserad klassificering, klustering och rankning. Traditionella metoder representerar dokument som bagof-words och beräkna dokument likheter med hjälp av åtgärder som cosinus, Jaccard, och tärningar. Dock kan enhetsfraser snarare än enstaka ord i dokument vara kritiska för att utvärdera dokumentrelevans. Dessutom är typer av enheter och kopplingar mellan enheter/ord också informativa. Vi föreslår en metod för att representera ett dokument som ett typgivet heterogent informationsnätverk (HIN), där enheterna och relationerna kommenteras med typer. Flera dokument kan kopplas till ord och enheter i HIN. Följaktligen konverterar vi problemet med dokumentets likhet till ett problem med grafavståndet. Intuitivt kan det finnas flera vägar mellan ett par dokument. Vi föreslår att använda metapaten som definieras i HIN för att beräkna avståndet mellan dokument. I stället för att ålägga användaren att definiera meningsfulla metapater föreslås en automatisk metod för att rangordna metapaterna. Med tanke på de metapater som förknippas med rankningspoäng föreslås en HIN-baserad likhetsåtgärd, KnowSim, för att beräkna dokumentlikheter. Med hjälp av Freebase, en välkänd kunskapsbas i världen, för att utföra semantisk tolkning och konstruera HIN för dokument, visar våra experiment på 20Newsgroups och RCV1 dataset att KnowSim genererar imponerande högkvalitativ dokumentklustring.
På samma sätt föreslår REF att dokument ska representeras som maskinskrivna heterogena informationsnätverk, och i enlighet med begreppet grafer beräknas avståndet mellan dokumenten för uppgiften att samla dokument.
KnowSim: A Document Similarity Measure on Structured Heterogeneous Information Networks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Biology', 'Medicine']}