摘要
提出利用蚁群聚类方法进行初始聚类,通过K-means聚类算法对初始聚类的结果进一步分层聚类,并结合术语综合相似度计算的方式提取每个类的标签,从而完成术语层次关系的构建。最后抽取部分实验结果,由领域专家对其进行评价,并对结果进行分析。
This paper proposes a method,which clusters the initial terms collection by ant colony algorithm and clusters the results hierarchy by K - means algorithm, then gets the labels of classes using the comprehensive similarity calculation, finishes the term hierarchy relation＇ s structure at last. Parts of experimental results are appraised and analyzed by domain experts.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2011年第12期46-51,共6页
New Technology of Library and Information Service
基金
国家社会科学基金项目"面向语义网本体的知识管理研究"(项目编号:09CTQ010)的研究成果之一
关键词
本体
语义层次
蚁群算法
聚类
Ontology Semantic hierarchy Ant colony algorithm Clustering
