基于词关联度的语义相关度算法研究

• 作者: 刘鑫 夏勇明 张增杰 李晓城 钱松荣
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 学科: 工学
• 关键词: 词关联度 语义 相关度 向量模型 信息量 概率模型
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 45-47,51
• 分类号: TP311
• 字数: 4363字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2011.03.015

摘要

如今网页排名算法很多,基本上可以分为两类:基于超链接和基于内容.比较成熟的算法主要有PageRank、HITS、LSI等.本文基于向量空间模型以及信息论,提出一个与文章内容相关的语义相关度算法模型.该模型将文章语义抽象为词频表,并通过机器学习构建词语之间的关联度表,以此词关联度为基础,计算文章之问的相关度.实验结果表明,文中提出的相关度算法可以有效的根据文章之间语义相关度大小来进行排名.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱松荣	复旦大学通信科学与工程系	72	409	11.0	15.0
2	李晓城	复旦大学信息科学与工程学院	6	32	4.0	5.0
3	张增杰	复旦大学通信科学与工程系	2	15	1.0	2.0
4	夏勇明	复旦大学信息科学与工程学院	9	43	3.0	6.0
5	刘鑫	复旦大学通信科学与工程系	9	31	4.0	5.0