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摘要:
相似度计算能提高从医疗源数据进行信息检索的效率并使得异构临床数据的集成变得更加容易。不同学者基于单个医疗本体,将经典的相似度计算方法用于医疗术语的相似性评估。本文选定基于距离的LCH方法,依据Pederson基准,对比该算法在基于MeSH、SNOMEDCT、UMLS本体时的相关度值,并就计算结果进行分析和解释。
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一种改进的领域本体语义相似度计算方法
领域本体
语义相似度
语义距离
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模糊集合
语义相似度
边权重
本体
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语义Web服务
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概念相似度
匹配算法
上位本体中语义相似度的计算及其实现
SUMO
语义距离
语义相似度
主观判断
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于本体分类结构计算医疗领域语义相似度的方法
来源期刊 信息技术与信息化 学科
关键词 LCH算法 医疗本体 语义相似度计算 Pederson基准
年,卷(期) 2013,(6) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 134-135,139
页数 3页 分类号
字数 2252字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9528.2013.06.38
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 张莹 济南大学管理学院 11 51 3.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
LCH算法
医疗本体
语义相似度计算
Pederson基准
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
信息技术与信息化
月刊
1672-9528
37-1423/TN
大16开
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
43031
1976
chi
出版文献量(篇)
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61
总被引数(次)
19267
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