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随着Web资源的日益丰富,人们需要跨语言的知识共享和信息检索。一个多语言Ontology可以用来刻画不同语言相关领域的知识,克服不同文化和不同语言带来的障碍。对现有的构建多语言Ontology方法进行分析和比较,提出一种基于核心概念集的多语言Ontology的构建方法,用一个独立于特定语言的Ontology以及来自不同自然语言的定义和词汇的同义词集来描述相关领域的概念。用该方法构建的Ontology具有良好的扩展能力、表达能力和推理能力,特别适合分布式环境下大型Ontology的创建。 相似文献
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一种基于网格和密度凝聚点的快速聚类算法 总被引:10,自引:1,他引:10
提出的快速聚类算法通过凝聚点来准确反映数据空间的几何特征,然后采用网格和密度相结合的方法,利用爬山法和连通性原理进行聚类处理,克服了传统网格聚类算法聚类质量降低的缺点.实验结果证明,本算法的聚类效率优于传统爬山法、Clique算法和DBSCAN算法. 相似文献
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