基于Relative-IDF的医药数据相似度算法研究

• 作者: 向林泓 孙启龙 张炬 赵学良
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 医药数据相似度 编辑距离 Relative-IDF TF-IDF
• 年，卷（期）: 2014,（z1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 417-420
• 页数: 4页
• 分类号: TP311.1
• 字数: 3928字
• 语种: 中文

摘要

医药数据相似度计算在药物信息处理中具有重要的作用.传统的文本相似度计算在医药领域并不能取得很好的效果.针对医药数据文本的特殊性,提出基于Relative-IDF的医药数据相似度计算算法.实验结果表明:相比传统TF-IDF、编辑距离等计算方法,基于Relative-IDF的医药数据相似度计算在效率和准确性上都有了很大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙启龙	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	5	15	2.0	3.0
2	张炬	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	3	6	1.0	2.0
3	向林泓	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	2	7	1.0	2.0
4	赵学良	中国科学院重庆绿色智能技术研究院	3	7	1.0	2.0