基于本体概念的专长表示研究

被引:8
作者
胡月红
刘萍
机构
[1] 武汉大学信息资源研究中心
关键词
本体; 领域概念; 专长表示; 语义相似度;
D O I
暂无
中图分类号
G353.1 [情报资料的分析和研究];
学科分类号
1205 ;
摘要
传统的专家识别系统大多采用一组带权重的关键词来表征专家的专长,然而这种基于关键词的专长描述不足以概括专家的研究主题。提出基于领域本体概念的专长表示方法,通过构建相应的领域本体来描述领域核心概念和概念间关系,利用谷歌距离来计算关键词到本体概念的语义相似度,完成关键词到概念的映射,从而得到基于本体概念的专长表示。
引用
收藏
页码:17 / 21+40 +40
页数:6
相关论文
共 7 条
[1]   基于Google与KL距离的概念相关度算法 [J].
连宇 ;
彭进业 ;
谢红梅 ;
冯晓毅 .
计算机工程, 2011, 37 (19) :291-293
[2]   语义相似度的计算方法研究与分析 [J].
魏凯斌 ;
冉延平 ;
余牛 .
计算机技术与发展, 2010, 20 (07) :102-105
[3]   汉语词语语义相似度计算研究 [J].
夏天 .
计算机工程, 2007, (06) :191-194
[4]   基于本体论的Web信息抽取 [J].
周明建 ;
高济 ;
李飞 .
计算机辅助设计与图形学学报, 2004, (04) :535-541
[5]  
领域本体的半自动构建及检索研究[M]. 东南大学出版社 , 何琳, 2009
[6]  
Ontology learning: state of the art and open issues[J] . Lina Zhou. Information Technology and Management . 2007 (3)
[7]  
Determining semantic similarity among entity classes from different ontologies .2 Rodrguez MA,Egenhofer MJ. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering . 2003