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一种融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法  
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【英文篇名】 An Approach to Compute Document Vector Similarity Based on Rough Set and Ontology
【下载频次】 ★★
【作者】 马昌威; 邵莉;
【英文作者】 MA Chang-wei; SHAO Li(Department of Computer Science; Aba Teachers College; Wenchuan 623002; China);
【作者单位】 阿坝师范高等专科学校计算机科学系;
【文献出处】 计算机与现代化 , Computer and Modernization, 编辑部邮箱 2012年 10期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 本体粗糙集; 文本相似度; 相似度计算; 本体; 粗糙集;
【英文关键词】 rough ontology; document similarity; similarity computation; ontology; rough set;
【摘要】 针对向量空间模型VSM中,在计算文档相似度时要求文档标引词必须相互独立这一缺陷,提出融合本体与粗糙集的文档相似度计算方法。在该方法中,不仅可以利用本体对概念关系的准确揭示,计算文档之间的概念相似度,还可以结合粗糙集对相关概念实例的属性重要性进行度量,从而计算属性相似度,克服了传统方法需要依赖人的先验知识这一缺陷,最后综合形成文档语义向量相似度,并通过实验分析证明该方法可以在很大程度上提高文档相似度计算的准确性。
【英文摘要】 According to the VSM,in the calculation of the document similarity for document indexing words must be independent of the defect,the paper puts forward integration ontology and rough set document similarity calculation method.In this method,not only can use ontology to the conceptual relations accurate reveals that calculation between document concept similarity,but also can combine of rough set,related concept example of attribute importance measure,thus calculation attributes similarity,overcome tradition...
【基金】 四川省科技厅2010年立项课题(2010JY0J41); 四川省教育厅2012年立项课题(12ZB001)
【更新日期】 2012-11-15
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 0引言针对在VSM(Vector Space Model)模型中,计算文档相似度时要求文档标引词必须相互独立和无二义性这一缺陷,本文通过引入领域本体和粗糙集相结合,建立文档语义向量空间模型,其关键是如何进行文档的语义处理以及语义相似度计算。为此本文在基于领域本体的基础上,利用本体的语

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