【摘 要】
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在基于本体的案例检索系统中,由于数据库中的案例数量随着时间的推移而成倍增加,案例检索的效率不断降低,因此如何有效地提高案例检索系统的效率是个亟待解决的问题。提出一
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（70371054 70771077）, 国家高技术863研究发展计划（2008AA04Z106）, 上海市科委制造业信息化专项基金（08DZ1122303）资助
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在基于本体的案例检索系统中,由于数据库中的案例数量随着时间的推移而成倍增加,案例检索的效率不断降低,因此如何有效地提高案例检索系统的效率是个亟待解决的问题。提出一种基于粗糙集的K-means聚类算法,在用户检索之前对案例库中成千上万的案例进行有效聚类,从中定义基于粗糙集的聚类中心和上下近似以及边界。实验证明,该方法在系统检索时不必对每个案例都进行相似度的计算,从而大大提高了检索性能。
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