计算机科学与探索 ›› 2012, Vol. 6 ›› Issue (11): 974-984.DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2012.11.002
杨 丹1,2+，申德荣1，于 戈1，聂铁铮1，寇 月1
YANG Dan1,2+, SHEN Derong1 , YU Ge1, NIE Tiezheng1, KOU Yue1
摘要： 数据空间是一个异构的环境，并且数据及模式具有随时间演化的特性。已有的实体识别技术很少考虑时间信息在识别中所起的作用，并且没有考虑实体随时间演化的特性。针对数据空间中具有时间信息的实体识别，提出了一个四阶段的时间为中心的集合实体识别策略（time-centered collective entity resolution，T-CER）。T-CER在实体识别过程的不同阶段都考虑了时间信息所起的作用，在识别阶段提出了基于时间的聚类算法（time-based clustering，T-Clustering），并使用基于时间的约束对识别结果进行检查，以获得更精确的识别结果。在真实数据集上的大量实验结果表明了T-CER的可行性和有效性。
