Combining link and content-based information in a Bayesian inference model for entity search
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DOI：
10.1145/2379307.2379310
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发表时间：
2012-08
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Christos L. Koumenides;N. Shadbolt
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Christos L. Koumenides;N. Shadbolt
提出了一种支持语义知识库中实体搜索的贝叶斯推理网络的结构模型。该模型支持在一个计算框架下显式地组合原始数据类型和对象级语义。支持灵活的查询模型，能够推理查询中的简单语义的可用性。
An architectural model of a Bayesian inference network to support entity search in semantic knowledge bases is presented. The model supports the explicit combination of primitive data type and object-level semantics under a single computational framework. A flexible query model is supported capable to reason with the availability of simple semantics in queries.