【摘 要】
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需要对语义主题树特征进行聚类算法设计,提高对语义特征的搜索和语义泛化能力。传统的语义特征聚类算法采用基于本体映射的语义特征聚类算法,建立异构的本体模型之间的语义等
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需要对语义主题树特征进行聚类算法设计,提高对语义特征的搜索和语义泛化能力。传统的语义特征聚类算法采用基于本体映射的语义特征聚类算法,建立异构的本体模型之间的语义等价映射关系,导致聚类性能和语义泛化能力不好。提出一种基于语义覆盖度融合的I/O映射聚类算法,利用领域知识和模式匹配,建立本体之间语义映射关系,考虑三种与语义信息相关的学习知识,得到语义相似度函数,利用统计TF-IDF的方法计算词语的特征权值,通过语义主题树特征匹配,实现搜索引擎的覆盖度I/O映射聚类改进。仿真实验表明,采用该算法能提高对语义的覆盖
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