•approach1:　即为　3.3　节描述的方法一。它分为两步,先用每个单知识库进行实体链接,然　后用多知识库间的　“sameAs”　关系进行链接结果的优化。它采用了一种基于图的随机游走　算法来实现一个表格中所有指称的联合消岐。同样,它也是一个通用算法,任何拥有丰富　RDF　三元组格式数据的知识库都可以作为该方法的输入。　•　approach2:　即为　3.4　节描述的方法二。它融合了方法一中的两步,使用了一个统一的图模　型来表示一个给定表格的所有指称和候选实体以及多知识库间的　“sameAs”　关系。它也是　一个适用于任何知识库的多知识库实体链接算法。　表5.1　由三个单知识库衡量的总体实体链接结果　Knowledge　Base　Approach　Precision　Recall　F1-score　MRR　Chinese　Wikipedia　TabEL　0.823　0.809　0.816　0.858　LIEGE　0.778　0.747　0.762　0.813　single　0.830　0.797　0.813　0.860　multiple　0.861　0.821　0.841　0.881　approach1　0.873　0.828　0.850　0.887　approach2　0.856　0.830　0.843　0.814　Baidu　Baike　TabEL　0.659　0.628　0.643　0.707　LIEGE　0.629　0.576　0.601　0.670　single　0.696　0.652　0.673　0.725　multiple　0.758　0.705　0.731　0.746　approach1　0.774　0.727　0.750　0.776　approach2　0.769　0.747　0.758　0.780　Hudong　Baike　TabEL　0.681　0.649　0.665　0.780　LIEGE　0.661　0.632　0.646　0.751　single　0.708　0.642　0.673　0.768　multiple　0.729　0.700　0.714　0.787　approach1　0.744　0.708　0.726　0.796　approach2　0.731　0.712　0.721　0.788　5.3　结果分析　表格　5.1　给出了本文