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针对某一领域的文献,如果两个研究对象同现的频率越高,则通常假设二者存在联系的可能性越大,从而促使共词分析、文献共引分析以及文献作者共著分析等共现分析方法的流行.然而,传统共现分析三个阶段中的前两个阶段存在一定的缺陷,从而导致最后得到的共现聚类分析的结果可能存在一定的误导性.为克服该缺陷,本文从关联规则挖掘领域引入了一种新的共现聚类分析方法--最大频繁项集挖掘,它将传统共现分析法的三个阶段压缩为一个阶段,充分利用了可以利用的各种信息,克服了传统方法的缺陷.通过实验分析发现,设置合适的最小支持度阈值,基本上可以得到比较满意的结果. 相似文献
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汉语科技词系统的Web服务研究与实现* 总被引:2,自引:0,他引:2
对国内外词汇知识的Web服务研究现状进行调研分析,比较OCLC术语服务、英国高级叙词表、FAO多语种农业叙词表、STAR、中文叙词表本体网络术语学服务等国内外主要研究项目。介绍汉语科技词系统的基本架构、数据模型、功能模块和基于Web服务的汉语科技词系统应用模型、接口封装、部署、以及性能测试情况。最后对下一步研究工作进行展望。 相似文献
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跨领域多来源主题词表集成与服务研究* 总被引:3,自引:1,他引:3
在调研现有领域主题词表情况的基础上,结合Web Service技术和知识组织技术,针对国家科技热点监测的需要,提出了跨领域、多来源主题词表的集成服务框架。集成服务框架的核心是知识组织工具体系,它包括:主题词表转换适配器、主题词表RDFS表示、概念融合工具,主题词表应用程序访问接口等,并对语义集成过程及关系构词进行了重点分析。 相似文献
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在实际应用中,许多研究对象都是抽象的,难以用某种特征向量的形式表示,这使得许多成熟的数据挖掘和机器学习方法难以被采用.不过,通常可将其转化成一个Proximity数据矩阵,使得矩阵中的元素表示两个对象间某种"比较"关系.针对该问题,本文提出仅根据Proximity数据矩阵利用多维尺度分析法(MDS)将研究对象进行向量化表示,即构建了一种向量空间模型.最后,对汉语科技词系统中的词语进行了聚类分析,结果表明,向量空间模型构建后再聚类的结果明显优于直接针对Proximity数据进行聚类分析的结果,从而验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献