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:刘梅梅[1,2] 朱巧明[1,2] 李培峰[1,2] 贡正仙[1,2]
机构地区:[1]苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006 [2]江苏省计算机信息处理技术重点实验室,苏州215006
出 处:《微计算机信息》2010年第9期112-114,共3页Control & Automation
摘 要:在网格中实现更加准确有效的服务发现、查询及其动态分配和替换,需要在语法匹配的基础上进一步实现语义匹配。语义匹配的关键在于语义相似度的计算。本文首先分析传统的相似度计算方法的特点以及存在的问题,提出一种新的改进算法。改进的算法考虑了深度影响因素,并引入多种语义关系且对这些关系分别赋予不同的权值,最后给信息量赋予了一种新的度量方法;文章最后给出相关实验结果,并比较了各算法的有效性。For better achievement in service discovery and service replacement dynamically, we have to accomplish matching based on semantic.Semantic similarity measurement can be applied in many different fields and has variety of ways to measure it.After studying these measures, we find some existing problems and propose some measures.We explore a upgrading method by considering the depth effect and more semantic relations extensively.Further, we grant the different relations different weight.Finally, the paper presents the result of the proposed measure and other approaches.
分 类 号:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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