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摘要:
针对某些特定领域的建模中单一的语义检索条件无法得到理想的检索结果,提出了基于跨本体的语义相关度进行检索的算法.首先构建相关领域的本体,然后对已有实例进行分析,通过聚类算法找出模型本体间具有相关性的属性.再通过调查获取用户对实例的评价数据,对深度信念网络进行训练,求出本体间相关语义属性的相关度权值.最终对模型库中的模型计算与检索模型间的相关度作为检索条件,将大于一定阈值的模型作为检索结果.应用该算法,用户一般在检索首页可以找到较满意的模型,大大缩短了检索的时间.
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文献信息
篇名 基于跨本体语义相关的三维模型检索方法
来源期刊 电子科技大学学报 学科 工学
关键词 三维模型检索 聚类分析 深度信念网络 本体 语义特征
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 计算机工程与应用
研究方向 页码范围 585-590
页数 6页 分类号 TP391
字数 5641字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.018
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 刘弘 30 159 6.0 11.0
2 陈莉 山东师范大学信息科学与工程学院 15 53 4.0 6.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
三维模型检索
聚类分析
深度信念网络
本体
语义特征
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
电子科技大学学报
双月刊
1001-0548
51-1207/T
大16开
成都市成华区建设北路二段四号
62-34
1959
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导