基于百科词条的本体概念聚类方法研究

• 作者: 于娟 曹晓
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 概念聚类 距离判别法 百科词条 本体概念 本体学习
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 636-640
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 4060字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.03.026

摘要

该文面向本体关系集合的自动构建,提出一种基于百科词条的本体概念聚类方法,用于发现领域概念之间的语义关系.在给定领域本体概念集合的条件下,该方法首先获取相关的百科词条并建立每一概念的向量模型,然后根据距离判别法进行概念聚类,得到概念间的相近关系.采用该方法对3个领域中的领域概念集合进行聚类,实验结果表明,该文方法比传统聚类算法有更好的聚类结果,有助于概念间关系的自动获取和领域本体自动构建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于娟	福州大学经济与管理学院	13	206	6.0	13.0
2	曹晓	福州大学经济与管理学院	2	31	2.0	2.0