基于粗糙集和模糊聚类的政务本体学习模型

• 作者: 余达太 刘增良 张斌 黄洪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 模糊聚类 政务本体 本体学习
• 年，卷（期）: 2010,（25）
• 页码范围: 19-22
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.25.006

摘要

根据政务信息资源的特点,提出了一种新的政务本体学习模型.首先通过命名实体获取领域概念,然后利用粗糙集和模糊聚类理论对模式匹配算法进行改进,进而采用改进的模式匹配算法获取领域概念之间的显式和隐式关系.大量的实践证明:利用该模型能够从庞大的政务信息资源中有效地进行政务本体学习,克服了传统模式匹配算法不能很好地获取概念之间隐式关系的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余达太	北京科技大学信息工程学院	81	942	20.0	25.0
2	刘增良		53	309	9.0	15.0
3	张斌	北京科技大学信息工程学院	56	870	15.0	28.0
5	黄洪	北京科技大学信息工程学院	8	55	5.0	7.0