基于关联规则的Wikidata人物名称数据分析——以诺贝尔文学奖得主为主题
来源：图书情报工作杂志2017年第12期北京时间：
作者：贾君枝,冯婕
单位：山西大学经济与管理学院 太原 030006
摘要：[目的/意义] 挖掘不同名称数据之间的关联关系，将关于某一实体或主题的领域知识表现出来，这对实现不同层次、不同粒度的知识体系的解构和重构、提供满足多种需求的知识服务工作具有重要的研究意义。[方法/过程] 提出一种基于人物实体数据运行关联规则挖掘实验的研究框架，通过对人物实体条目的抽取、预处理及属性识别与分类等处理方法，利用R语言得到人物实体集的关联规则，实现多种名称数据的关联，最后从Wikidata知识库提取113位诺贝尔文学奖得主的实体条目进行实证分析。[结果/结论] 分析右部为地点名称、机构名称、时间名称和主题名称等4种不同类型规则的关联特征，实现不同名称数据类型的关系挖掘问题。本研究可为知识的揭示、聚合和关联提供新的视角，探索了数据挖掘技术在名称数据中的应用。
关键词：名称数据,关联规则,Apriori算法,知识揭示,Wikidata,
基金资助：本文系国家社会科学基金重点项目"基于关联数据的中文名称规范档语义描述及数据聚合研究"（项目编号：15ATQ004）研究成果之一。
