共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
提出基于Mahalanobis矩阵学习的本体相似度计算和本体映射算法.利用矩阵分解和坐标下降迭代算法得到Mahalanobis矩阵,进而得到本体图距离矩阵,并由此来判定本体图中2顶点之间的相似程度.最后,将算法应用于生物GO本体和计算机软件本体,通过实验数据验证了算法的有效性. 相似文献
2.
3.
孙娅彬 《山东省农业管理干部学院学报》2010,27(2):164-165
本文针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法,从本概念间的语义方面讨论本体概念的相似度,在一定程度上增加了计算量,提高了概念映射的查全率。 相似文献
4.
传统的基于本体概念的相似度算法过于依赖层次结构,且忽略了许多影响概念间语义相似度的因素。针对这一问题,通过引入边权重关系、语义相关度影响因素,提出1种新的基于森林病虫害本体的语义相似度的计算方法。结果表明:改进后的相似度算法比传统算法更接近林业相关领域的专家经验值,证明了该方法的准确性及有效性,体现了林业领域本体概念间的复杂关系。 相似文献
5.
传统的信息检索是利用关键词匹配查询,对用户问句缺乏语义理解,检索效果不是令人非常满意。为解决此问题,提出了一种基于本体的分类检索系统,利用本体中丰富的语义关系,对用户提问进行分类语义查询,从而提高信息检索的查准率和查全率。 相似文献
6.
在互联网技术日益发展的今天,如何快速对海量的文本进行归类是数据挖掘的一项重要课题。提出了一种改进型的文本聚类算法,计算句子相似度时综合考虑基于词频统计的特征向量表示法和关键词之间的关系,减少了相似度对于输入次序和频数的敏感度,有效地提高了计算小文档和简单句子相似度的准确度和文本聚类结果的准确率、召回率。 相似文献
7.
在大数据背景下,本体所包含的概念越来越多,其结构也越来越复杂.这要求其对应的本体算法能高效地降低计算的维度,进而减少计算复杂度.将原有的本体稀疏向量学习模型进行扩展,提出本体稀疏矩阵学习模型.通过矩阵导数计算设计一种迭代算法来获取逼近最优解.实验表明新算法在特定的本体应用领域有较高的效率. 相似文献
8.
《大连海洋大学学报》2022,(2)
分析了现有本体学习方法的基本思想及其应用于渔业领域本体学习的局限性,结合渔业领域概念的特点,提出了一种基于知识库的渔业领域本体学习算法,给出了算法的详细描述,并用实验验证了算法的性能。结果表明,该算法的召回率较高,但准确率稍低一些。 相似文献
9.
分析了现有本体学习方法的基本思想及其应用于渔业领域本体学习的局限性,结合渔业领域概念的特点,提出了一种基于知识库的渔业领域本体学习算法,给出了算法的详细描述,并用实验验证了算法的性能。结果表明,该算法的召回率较高,但准确率稍低一些。 相似文献
10.
11.
针对基于Web页面信息本体的信息抽取中,需人工根据待抽信息项的概念和对应的实例值来建立本体的缺点,设计一个页面信息本体的自动学习方法。论文利用前期在基于DOM的页面相似路径归纳学习算法和基于PAT-tree的自动关键词识别算法上的研究成果,使用改进的TF·IDF统计方法和复合事件的关联规则算法完成概念和概念间关系的学习,建立页面信息本体,减少建立本体的人工工作量。 相似文献
12.
Feature optimization is important to agricultural text mining.Usually,the vector space model is used to represent text documents.However,this basic approach still suffers from two drawbacks:the curse o... 相似文献
13.
14.
15.
介绍了在聚类中广泛应用的经典κ-均值算法,针对其随机选择初始质心和易受孤立点的影响的不足,给出了一种改进的κ-均值算法。首先使用距离法移除孤立点,然后采用邻近吸收法对初始质心的选择上进行了改进,并做了改进前后的对比试验。试验结果表明,改进后的算法比较稳定、准确,受孤立点和随机选择质心的影响也有所降低。 相似文献
16.
改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高图像分割算法的抗噪声性能,提出了一种改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法.该算法首先根据邻域像素的隶属度矩阵来计算出像素和聚类中心的空间距离,然后利用空间距离和欧氏距离来重新确定像素和聚类中心的距离,最后利用新提取的距离特征和改进的FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该算法能有效地提取目标图像,对噪声具有较强的鲁棒性,收敛速度快.Abstract: To enhance the noise immunity performance of the image segmentation algorithm, an improved algorithm for image segmentation based on fuzzy C-means clustering is proposed in this paper. The spatial distance between a pixel and the cluster center is calculated by the membership matrix of the neighboring pixels, and a new distance is determined by the spatial distance and the Euclidean distance. This new distance feature and the improved algorithm based on fuzzy C-means clustering are used in image segmentation. The experimental results show that the proposed algorithm is effective in getting the target image,more robust to the noises and faster than the conventional fuzzy C-means (FCM) algorithm. 相似文献
17.
18.
探讨了利用本体来分析网络消费行为的方法,设计了一个基于本体的前后台结构的网络消费行为分析模型构架,阐述了构架内部的层次关系,并构筑了一个基于基础数据挖掘、网络消费和商品--网页属性本体构建及知识本体映射的过程模型.文章最后设计了一个基于本体的网络消费个性化服务系统.实践证明,此模型具有广泛的应用价值. 相似文献
19.
针对经典的K-means算法在多维数据聚类效率上还有待提高的问题,本文提出一种称为CK-means的改进聚类算法。该算法在k-means算法的基础上,通过引入Kd树空间数据结构,初始聚类中心从多维数据某一维的区间等间隔集中选取,以及在数据对象分配过程中采用剪枝策略来提高算法的运行效率。实验结果表明,CK-means聚类算法较经典的k-means聚类算法运行效率更高。 相似文献