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基于Cluster-FCA-Merge算法的本体构造

作　者: 万韬
导　师: 徐德智
学　校: 中南大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 语义Web k-means文档聚类算法 本体构造 FCA-Merge本体合并算法
分类号: TP391.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 31次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,是下一代因特网的核心与基础。在信息管理、知识挖掘和知识共享等方面有着重要而广泛的应用。本体构造是一种自动或者半自动构造本体的技术。它是本体应用的起点,因而它是一个重要的研究方向。本文首先介绍了课题的研究背景和相关技术---文档聚类,并且综述了本体构造的研究现状和趋势。然后,针对现有本体构造的算法的时间与空间效率不高以及输出本体的质量不好的问题,根据“分治的思想”本文提出了Cluster-FCA-Merge本体构造算法：(1)使用改进的k-means算法对文档进行聚类。这种改进的k-means文档聚类算法的特点是在于它确定了聚类的起始点,而没有按照传统的k-means那样随机的选择聚类起始点,从而改善了聚类的效果和质量。(2)根据聚类的结果,基于每个“簇”分别构造一个本体。(3)计算每个本体之间的距离,使用FCA-Merge合并距离小于某一阀值的2个本体。最后,将使用Cluster-FCA-Merge得到的本体与手工构造的本体进行比较,得出它们之间的词全度和词重度。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 文字信息处理
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