时间感知的异构信息空间实体识别与数据融合方法(TQ-ER)

本文主要探讨了在异构信息空间中的一个重要问题——时间感知的查询时实体识别与数据融合(Time-aware Query-time Entity Resolution and Data Fusion, TQ-ER)。异构信息空间的特点是包含了大量动态变化的、跨源的异构实体，这些实体随着时间的推移而不断演化，这对传统的实体识别技术提出了新的挑战。这些传统技术往往依赖于静态数据集，采用非实时的方式处理，对大规模数据集的处理效率低下且消耗大量系统资源。 在这样的背景下，TQ-ER方法应运而生。它旨在解决在实时查询过程中，如何利用时间上下文信息来提高实体识别的精度和效率。通过时间感知，该方法能够更精确地理解查询意图，减少对不必要的实体数据的请求，从而实现数据融合，为用户提供准确、实时的实体概貌(entity profile)。例如，当用户输入一个包含时间范围或时间敏感的关键字查询时，TQ-ER会根据查询的时间属性来筛选和融合相关实体，提供最相关的结果。 文章提出了一种迭代式的时间感知实体候选集生成算法，这个算法在每次查询时动态调整候选实体集，确保结果的时效性和准确性。该算法通过对实体的时间信息进行分析，不断优化实体识别过程，有效地解决了异构信息空间中时间敏感查询的性能瓶颈。 实验部分展示了TQ-ER在真实数据集上的显著效果，证明了其在提高查询效率、降低系统资源消耗以及提高实体识别准确性方面的优越性。文章的研究成果不仅有助于提升异构信息空间处理的实时性和数据质量，也对未来的智能搜索引擎、数据分析和知识图谱构建等领域具有重要的理论和实践意义。 关键词包括：时间感知、查询时实体识别、数据融合、异构信息空间。本文的研究方法被分类为TP311.13，表明其属于计算机科学领域中的信息检索与数据挖掘方向。此外，文章还提供了文献标识码A和DOI，方便读者追踪和引用。 本文的研究为异构信息空间中的时间感知查询处理提供了一个创新的解决方案，对于理解和优化大数据环境下的实时信息检索和数据处理具有重要意义。