随着移动互联网和云储存技术的高速发展,个人行为数据的多源性导致实体关联变得更加复杂。对于实体歧义问题,传统方法是通过文本向量或图节点的相似度计算实现消歧。本文把消歧问题转化成二分类问题,结合信令数据和ID-Mapping算法进行实体关联,依据实体关联的时空位置信息进行特征提取,最后采用机器学习模型进行实体消歧。通过准确率和查全率评估模型性能,实验结果表明模型的准确率最高可达79. 01%,模型的查全率最高可达78. 18%。
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