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摘要:
为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法.该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言.给出的算法通过与基于传统空间向量的K-Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性.
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文献信息
篇名 基于本体的构件聚类研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 聚类 本体 空间向量模型 本体语言
年,卷(期) 2012,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 45-47
页数 分类号 TP31
字数 3323字 语种 中文
DOI
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 陈立潮 太原科技大学计算机科学与技术学院 127 682 13.0 19.0
2 潘理虎 太原科技大学计算机科学与技术学院 95 287 10.0 12.0
3 张英俊 太原科技大学计算机科学与技术学院 63 275 9.0 13.0
4 谢斌红 太原科技大学计算机科学与技术学院 36 175 9.0 10.0
5 张锋 太原科技大学计算机科学与技术学院 4 43 3.0 4.0
传播情况
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本体
空间向量模型
本体语言
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
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111596
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