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摘要:
针对知识管理中本体构建存在的问题,将聚类算法与ODP(Open Directory Project)目录有机结合,给出了一种基于知识资源元数据的自适应本体学习方法.根据元数据对文档进行聚类形成本体概念,将生成的概念分别映射到ODP中确定概念间的层次关系,生成初始本体;根据内聚性和相关性的变化进行自适应本体学习,实现本体更新和概念丰富,以及时跟踪知识的变化.提出的自适应本体学习方法能够很好地反映研究领域的演变过程和发展趋势,满足知识型组织进行知识管理和研究人员共享知识的需求.实验结果表明了方法的有效性.
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文献信息
篇名 实例驱动的自适应本体学习
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 知识管理 本体学习 开放式目录项目 聚类
年,卷(期) 2009,(28) 所属期刊栏目 研究、探讨
研究方向 页码范围 31-34
页数 4页 分类号 TP181
字数 4935字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.28.009
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
知识管理
本体学习
开放式目录项目
聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
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
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
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