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基于E-A-V结构的概念图匹配算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华东交通大学信息工程学院,江西南昌330013
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61363072)
  • 相关项目:论证体篇章“结构与语义”协同分析模型及算法研究
中文摘要:

现有的科技奖励检索都是基于关键词的匹配,忽略了对用户查询的语义理解。针对传统信息检索存在的问题以及结合当前面向实际应用的基于本体的语义检索的特点,提出一种关联多本体的科技奖励检索方法。通过对科技奖励项目的领域本体构建,对概念相似度计算方法的改进及关联多本体概念,使扩展词语更能表达用户检索意图。实验结果表明,该方法对比传统查询检索和单独本体扩展检索获得了更好的召回率和准确率。

英文摘要:

The existing science and technology award retrieval is based on keywords matching technology, which ignores the semantic understanding of user queries. To solve the problem of traditional information retrieval and combine characteristics of current practical application-oriented and ontology-based semantic retrieval, this pa-per proposes a science and technology award retrieval method of associating multiple-ontologies. By constructing the domain ontology for science and technology awards projects and by improving the concept similarity calcula-tion method and associating multiple-ontologies concepts, the proposed retrieval method makes the query expan-sion words further express retrieval intention of users. The experimental results show the method obtains better pre-cision and recall compared with keywords query and single-ontology extensions query.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049