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摘要:
根据贝叶斯定理提出一种衡量领域本体中概念间语义相关度的概率模型.该模型定义在不同语义关系之上,基于极大似然估计法利用语义距离来对语义关系进行参数估计.并在此基础给出一种计算任意两个概念之间语义相关度的方法.公开数据集上的实验结果表明该方法估计出的概念语义相关度具有相当的有效性,应用在语义查询扩展中可明显提高检索效果.
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文献信息
篇名 领域本体中概念间语义相关度的概率估计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 领域本体 语义关系 语义相关度 语义距离 概率估计
年,卷(期) 2011,(27) 所属期刊栏目 数据库、信号与信息处理
研究方向 页码范围 136-140,143
页数 分类号 TP391
字数 6977字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.27.037
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 田萱 北京林业大学信息学院 24 266 8.0 16.0
2 李冬梅 北京林业大学信息学院 22 186 8.0 13.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
领域本体
语义关系
语义相关度
语义距离
概率估计
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)
39068
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