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摘要:
传统的语义相似度算法采用纯语义距离或以本体库的统计特性为基础.论文的改进算法把这两者结合起来,互为约束,并且加入了"深度"和"密度"对语义距离的辅助影响.改变语义相关性的比重只需调节算法中的一个参数.最后通过WordNet构造的局部语义树,比较了各算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于语义网的语义相似度算法改进
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 语义相似度 语义相关性 语义距离 本体库
年,卷(期) 2006,(17) 所属期刊栏目 数据库与信息处理
研究方向 页码范围 165-166,179
页数 3页 分类号 TP301
字数 1859字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.17.051
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈剑波 上海交通大学信息安全学院 28 351 9.0 18.0
2 齐开悦 上海交通大学信息安全学院 28 212 7.0 13.0
3 张承立 上海交通大学信息安全学院 2 72 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义相似度
语义相关性
语义距离
本体库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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39068
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