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文档相似度综合计算研究   总被引:10,自引:0,他引:10  
论文对几种传统的、具有代表性的文档相似度的计算方法进行了综述,并分析了各自的应用局限性。针对结构化描述的科技论文的特点,提出一种能综合文档特征信息、上下文领域知识和引用关系的新相似度计算算法,并通过原型系统讨论其有效性。  相似文献
2.
对海量文本语料进行上下位语义关系自动抽取是自然语言处理的重要内容,利用简单模式匹配方法抽取得到候选上下位关系后,对其进行验证过滤是难点问题。为此,分别通过对词汇语境相似度与布朗聚类相似度计算,提出一种结合语境相似度和布朗聚类相似度特征对候选下位词集合进行聚类的上下位关系验证方法。通过对少量已标注训练语料的语境相似度和布朗聚类相似度进行计算,得到验证模型和2种相似度的结合权重系数。该方法无需借助现有的词汇关系词典和知识库,可对上下位关系抽取结果进行有效过滤。在CCF NLP&2012词汇语义关系评测语料上进行实验,结果表明,与模式匹配和上下文比较等方法相比,该方法可使 F 值指标得到明显提升。  相似文献
3.
在分析和研究国内外基于向量空间模型的文本拟合度计算方法的基础上,提出了一种递归下降的政策文本拟合度计算方法。该方法基于政策文本预处理和递归下降等技术给出了政策子句拟合度计算方法和政策语篇拟合度计算方法。该方法不直接建立一般经典算法都要涉及的词频向量,而是将相同词汇进行合并。然后利用递归下降的方法,从政策子句、段落和语篇三个不同的层次分析政策语篇的一致性问题,降低拟合度计算的空间复杂度。实验结果表明,该方法与现有的一些拟合度计算方法相比,有效地提高了一致性验证的效率和准确率。  相似文献
4.
本文提出了一种在移动情境下基于协同过滤算法的推荐模型.针对现有算法与情境之间融合程度不足,在传统协同过滤算法基础上设计了情境导向的协同过滤推荐系统模型框架.采用MAE和F1评价指标对本文所提出的模型与情境过滤以及普通情境建模的方法之间的推荐质量进行评估,实验表明本文提出的方案能在推荐质量上拥有更好的表现.  相似文献
5.
随着移动互联网规模的不断扩大,传统推荐系统因较少考虑多种情境因素和用户置信度对用户偏好预测的综合影响,造成了推荐算法预测结果的偏差。针对此问题,将情境信息引入个性化推荐的过程中,提出一种基于情境相似度和二次聚类的协同过滤算法。该算法首先根据用户情境的相似度对用户进行初始聚类,再基于评分矩阵计算用户评分置信度,将用户分为核心用户和非核心用户;然后根据核心用户评分对初始聚类的簇心进行调整,并对簇中非核心用户进行重聚类,形成新的聚簇;最终根据情境相似度对用户偏好进行预测。该算法可以在一定程度上降低评分矩阵中的噪点对聚类结果的影响,提高了推荐结果的准确性。基于实际数据集的仿真实验表明,该算法与传统协同过滤算法相比能够有效提高用户偏好预测的准确性,增加协同过滤推荐算法的精确度。  相似文献
6.
曹斌  王佳星  范菁  董天阳 《软件学报》2015,26(3):474-490
对流程进行比较,在业务流程管理中有着重要的应用价值,可用于流程版本控制、流程相似度计算、流程合并等应用场景当中.流程间的元素映射是流程比较的首要步骤.现有的流程比较方法仅考察了流程任务活动的映射,忽略了流程中其他元素的对应关系,进而无法保障流程比较结果的可靠性.为此,提出一种基于Petri网的流程间元素映射模型,侧重描述了库所映射时所需要满足的上下文环境;随后,在此基础上提出了基于上下文环境的流程间库所映射算法.对于任意给定的两个Petri网建模的流程模型,该算法通过双边和单边映射的策略,优先选择上下文环境相似程度最高的库所作为对应库所返回.大量基于真实数据集的实验展示了该方法在库所映射方面的有效性,也展示了其用于流程相似度计算方面的高效性.  相似文献
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