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1. 基于用户行为的启发式本体搜索机制
李江华 郑剑
计算机应用    2012, 32 (10): 2891-2894.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02891
摘要690)      PDF (618KB)(448)    收藏
为了能够以较高的准确率搜索到用户所需要的领域本体,在分析本体搜索需求和研究用户搜索行为的基础上,提出了一种基于用户行为的启发式本体搜索机制,利用不同用户由于领域认知不同,输入的具有领域共性的搜索关键词不同,实现用户搜索关键词的启发式扩展和搜索匹配度的提高。实验表明,使用该方法执行本体搜索具有较高的准确率和召回率。
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2. 基于概念格的文本聚类
李江华 杨书新 刘利峰
计算机应用   
摘要1977)      PDF (837KB)(1280)    收藏
针对文本聚类所面临的维数灾难、稀疏向量以及标准K-Means算法初始中心点选择的随机性等问题,提出了一种基于概念格的文本聚类算法,且该算法不需要评价函数。实验结果验证了该算法的有效性。
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