【摘 要】
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丰富的实体关联关系是在异构信息空间中进行数据分析、数据挖掘、知识发现和语义查询等许多应用的前提条件和关键所在.然而不同于同构信息网络,由于异构信息空间中实体关联关
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,辽宁科技大学软件学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB316201);国家自然科学基金面上项目(61033007,61003060);中央高校基本科研业务费专项资金项目(N100704001,N110404007);高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120042110028);教育部-英特尔信息技术专项科研基金项目(MOE-INTEL-2012-06)
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丰富的实体关联关系是在异构信息空间中进行数据分析、数据挖掘、知识发现和语义查询等许多应用的前提条件和关键所在.然而不同于同构信息网络,由于异构信息空间中实体关联关系的复杂性、多样性和异构性使得实体关联关系挖掘并不是一件简单的任务,更具有挑战性.以作者文献网络为例,提出了一个通用的,由聚类、过滤、推理和量化4步骤组成的异构信息空间中基于聚类的实体关联关系挖掘算法CFRQ4A（clustering,filtering,reasoning and qualifying for associations）.CFR
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