在公式　3.9　中,为了确保概率转移矩阵　A　的不可约　性(Irreducible)　和非周期性　(Aperiodic)　从而使实体结点上的概率值能够收敛,又因为每一个　元素都为正的概率转移矩阵是不可约和非周期的[28]　,我给实体消岐图中的任意两个结点之间　加了一种特殊类型的无向边,并且给这样的每条边上赋予一个很小的转移概率,这个转移概　率由衰减系数　d　控制。换句话说,在迭代概率消岐的过程中,存在一种可能性在于实体链接　影响因子的传播既不通过先前定义的指称-实体边也不通过实体-实体边,而是通过上面那种　特殊类型的带很小转移概率的边。因为迭代概率传播的过程与　PageRank[24]　算法很相似,所　以我把衰减系数同样设置为　0.85。在迭代概率传播之后,给定一个指称　m　和它的候选实体集　合Candidate(m)　=　{e1,　e2,　...,　es},挑选其中概率值最高的实体作为　m　的对应参考实体。　与其他方法不同的是,上述的单知识库表格实体链接算法不依赖与任何特定的信息,只　基于知识库的各种类型的通用数据　(RDF　三元组)。因此它可以被应用于任何包含开放链接数　据5　(Linking　Open　Data)　中RDF　三元组数据的知识库,比如　YAGO[2]　,DBpedia[3]　,Freebase[4]　,　Zhishi.me[5]　等。　3.3.2　多知识库提升链接结果　只用单知识库进行表格的实体链接因为单知识库的实体缺失问题不能总是保证一个很好　的覆盖程度　(Coverage)。这个问题的一个解决方案是用不同的知识库分别进行实体链接的任　务,来提高实体链接结果的覆盖程度。然而,这样又可能会导致不同知识库下的实体链接结　果的冲突。在本文中,我在　Zhishi.me　上进行了　3.3　节中描述的方法一的测试实验。如图　4.1　中所示,Zhishi.me　包含了三个最大的中文在线链接百科知识库:中文维基百科,百度百科和　互动百科。我首先将上述单知识库实体链接方法应用于从中文维基百科、百度百科和互动百　科上抽取出的　Web　表格　(超过　7　万张)。然后,给定一张　Web　表格中的一个指称　m　和其在三　个知识库中识别出的参考实体　{e1(zhwiki),　e2(baidubaike),　e3(hudongbaike)}。假如两个来自　不同知识库的实体之