Graph comparison

Documents semantic representations built from open Knowledge Graphs (KGs) have proven to be beneficial in tasks such as recommendation, user profiling, and document retrieval. Broadly speaking, a semantic representation of a document can be defined as a graph whose nodes represent concepts and whose...

Full description

Autores:
Cueto Ramírez, Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/40301
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/40301
Palabra clave:
Algoritmos de grafos
Administración del conocimiento
Datos enlazados
Ingeniería
Rights
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description Documents semantic representations built from open Knowledge Graphs (KGs) have proven to be beneficial in tasks such as recommendation, user profiling, and document retrieval. Broadly speaking, a semantic representation of a document can be defined as a graph whose nodes represent concepts and whose edges represent semantic relationships between them. Fine-grained information about the concepts found in the KGs (e.g. DBpedia, YAGO, BabelNet) can be exploited to enrich and refine the representation. Although this kind of semantic representation is a graph, most applications that compare semantic representations reduce this graph to a "flattened" concept-weight representation and use existing well-known vector similarity measures. As a consequence, relevant information related to the graph structure is not exploited. In this project, different graph-based similarity measures are adapted to semantic representation graphs and are implemented and evaluated. Experiments performed on two data sets reveal better results when using our graph similarity measures than when using vector similarity measures. This report presents the conceptual background, the adapted measures, their development, implementation, and evaluation, and ends with some conclusions
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