Algorithm 特定实体的特征向量计算

我在这个特定的场景中工作： 我有一个实体列表。每个实体（e）由项目L（e）的列表描述。 属于L（e）的每个项目（i）都有一组与其关联的特征（在本例中是URI）（例如，假设一个大小为N=3的特征向量：项目1=A1、B1、C2；项目2=A1、B2、C2；…）

在这种特定情况下，项目可以由以下向量表示：

| dbpedia-owl:director         | dbpedia-owl:producer // attributes' names

dbpedia:Quentin_Tarantino      |  dbpedia:Lawrence_Bender // attributes' values

我想从属于实体的项目列表的每个项目的特征向量开始，计算每个实体的代表向量（质心？）。 你能给我建议一种正确计算它的方法吗

我需要这种表示，以便能够计算项目之间的相似性（可以使用属性的Jaccard索引完成）和实体之间的相似性（在我的例子中，它们是电影）。 如果我有一个特定实体的特定向量表示，我将能够计算项目和实体之间的相似性得分

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提前谢谢你

你能举例说明实体的项目列表是什么样的吗？对不起，这还不清楚，它不是列表或向量。你可以随心所欲地表示它。重要的一点是，每一项都可以用这两个特性来表示（这只是一个示例，可以有两个以上的属性）：dbpedia owl:director和dbpedia owl:producer。我还不清楚您到底想要实现什么。这种“陈述”的目的是什么？在什么情况下会使用它？e、 g.分类？集群？还有别的吗？如果您能给出输入和输出的示例（如您所设想的），这将有所帮助。我希望现在已经很清楚了