title: Entity resolution for knowledge graph of business entities
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шишов Илья Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Sisov Ila Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Терова Валерия Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Terova Valeria Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Авдюшенко Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Avdusenko Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:03:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:03:28Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 080496
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/42281
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрены задачи, связанные с обработкой большого графа знаний об организациях. В рамках первой задачи был разработан подход к обогащению сущностей атрибутами и связыванию информации о бизнесах из разных источников между собой. Для этого использовался подход компонент связности графа, которые обрабатывались независимо на разных узлах кластера. Во второй задаче была рассмотрена проблема автоматического подтверждения или отвержения гипотез о связи новых клиентов с контрагентами. Была поставлена задача бинарной классификации, рассмотрены различные модели и произведена оценка качества лучшей из них. В третьей задаче был рассмотрен вопрос выделения нетривиальных под-кластеров внутри компонент связности графа, для решения которого был использован метод вложения графов в многомерное векторное пространство, а также алгоритм кластеризации DBSCAN.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, we consider the tasks associated with the processing of a large graph of knowledge about organizations. As part of the first task, an approach was developed for enriching entities with attributes and linking information about businesses from different sources to each other. For this, the approach of graph connectivity components was used, which were processed independently at different nodes of the cluster. In the second task, the problem of automatic confirmation or rejection of hypotheses about the relationship of new customers with counterparties was considered. The task of binary classification was set, various models were considered and the quality of the best of them was assessed. In the third problem, the issue of identifying non-trivial sub-clusters within the connected components of a graph was considered, for which the method of embedding graphs in a multidimensional vector space was used, as well as the DBSCAN clustering algorithm.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание сущностей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графы знаний
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: entity resolution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: knowledge graphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Entity resolution for knowledge graph of business entities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Распознавание сущностей на графе знаний об организациях
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st080496.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42281/2/st080496.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,67 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Terova_podpisannyj.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42281/3/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_Terova_podpisannyj.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 113 kB
resources.filename: reviewSV_st080496_Terova_Valeria_Evgenevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/42281/4/reviewSV_st080496_Terova_Valeria_Evgenevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 6,33 kB