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摘要:
针对向量空间模型VSM中,在计算文档相似度时要求文档标引词必须相互独立这一缺陷,提出融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法.在该方法中,不仅可以利用本体对概念关系的准确揭示,计算文档之间的概念相似度,还可以结合粗糙集对相关概念实例的属性重要性进行度量,从而计算属性相似度,克服了传统方法需要依赖人的先验知识这一缺陷,最后综合形成文档语义向量相似度,并通过实验分析证明该方法可以在很大程度上提高文档相似度计算的准确性.
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文献信息
篇名 一种融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 本体粗糙集 文本相似度 相似度计算 本体 粗糙集
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 17-20,23
页数 5页 分类号 TP302
字数 3419字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.10.005
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研究主题发展历程
节点文献
本体粗糙集
文本相似度
相似度计算
本体
粗糙集
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
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