本文選題：概念聚類 + 距離判別法��； 參考：《電子科技大學學報》2017年03期

【摘要】：該文面向本體關系集合的自動構建,提出一種基于百科詞條的本體概念聚類方法,用于發(fā)現領域概念之間的語義關系。在給定領域本體概念集合的條件下,該方法首先獲取相關的百科詞條并建立每一概念的向量模型,然后根據距離判別法進行概念聚類,得到概念間的相近關系。采用該方法對3個領域中的領域概念集合進行聚類,實驗結果表明,該文方法比傳統(tǒng)聚類算法有更好的聚類結果,有助于概念間關系的自動獲取和領域本體自動構建。
[Abstract]:In this paper, an ontology concept clustering method based on encyclopedic terms is proposed for the automatic construction of ontology relation set, which is used to discover the semantic relationship between domain concepts. Under the condition that the concept set of domain ontology is given, the method firstly acquires the relevant encyclopedic entries and establishes the vector model of each concept, then clusters the concepts according to the distance discriminant method, and obtains the close relation between the concepts. The experimental results show that this method has better clustering results than the traditional clustering algorithm, which is helpful to the automatic acquisition of the relationship between concepts and the automatic construction of domain ontology.
【作者單位】： 福州大學經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金(71201032) 福建省社會科學規(guī)劃項目(FJ2016C044)
【分類號】：TP181

【參考文獻】

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【共引文獻】

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相關博士學位論文 前4條

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【二級參考文獻】

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相關博士學位論文 前8條

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【相似文獻】

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本文編號：1949365