检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:宋玲[1] 郭家义[2] 张冬梅[1] 汤晓兵[1] 高楠[1]
机构地区:[1]山东建筑大学计算机科学与技术学院,济南250101 [2]北京市信息资源管理中心,北京100082
出 处:《计算机工程与应用》2008年第35期163-167,共5页Computer Engineering and Applications
基 金:山东建筑大学本科生研究实践(SRP)计划项目
摘 要:将本体作为背景知识引入到概念之间相似度和文档之间相似度的计算中。通过图模型表示本体中概念以及概念之间的语义关系,用来将一个概念和一个文档扩展为一个语义模糊集,并计算模糊集合之间的相似度。文档相似度的计算是在概念相似度计算的基础之上。在概念相似度的计算过程中引入了语义相似度矩阵以及基于共信息理论的模糊相似度方法。A novel method that integrates core ontology as background knowledge into the process of computing similarity of concepts and documents is proposed.Ontology is represented as a graph-based model that reflects semantic relationship between concepts,with which a concept and a document are extended to a semantic fuzzy set.Then fuzzy similarity between two fuzzy sets is computed.Documents comparison is based on concepts eomparison.A semantic similarity matrix that exploits semantic relation of the ontology is defined,and fuzzy similarity measure based on shared information content is proposed in the processing of concepts comparison.
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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