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:王凯[1] 朱文婕[1] 刘玉文[1] 翟菊叶[1]
出 处:《通化师范学院学报》2014年第6期4-7,共4页Journal of Tonghua Normal University
基 金:安徽省教育厅高校自然科学研究项目(KJ2011B092);蚌埠医学院科研项目(ByKy1304)
摘 要:针对当前临床诊断知识库融合过程中,领域概念相似度计算所存在的语义融合不充分且计算方法复杂等不足,提出一种改进的基于语义综合加权的概念对相似度矩阵生成算法.根据概念在概念格中的层次结构来确定概念属性特征集合,从概念节点属性信息量、节点层次以及概念非对称性等三个方面对语义距离度量进行扩展,通过引入横向节点透明度算子、纵向节点深度算子以及非对称算子,使最终语义相似度度量结果更精确.并通过使用一个标准的临床诊断知识库概念对该模型进行实验验证,实验结果表明该方法具有可行性和有效性.
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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