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朱利达

作品数:3 被引量:2H指数:1
供职机构:河海大学更多>>
发文基金:江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人培养对象资助项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 3篇聚类
  • 3篇本体
  • 2篇语义本体
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  • 2篇歧义词
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机构

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作者

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  • 3篇韩立新
  • 2篇郑晓刚
  • 2篇刘合兵
  • 2篇张钰
  • 1篇曾晓勤
  • 1篇徐少华

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2015
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于双聚类的微博用户标签自动生成算法
本发明公开了一种基于双聚类的微博用户标签自动生成算法,其特征在于:包括以下步骤:以维基百科为基础,采用双聚类算法构建语义本体;获取微博用户的微博信息并进行预处理,得到词袋模型;利用语义本体从词袋模型中提取词,并对有歧义词...
刘合兵韩立新张钰郑晓刚朱利达
文献传递
双聚类算法在本体构建中的应用被引量:2
2013年
随着互联网上数据的增长,如何更有效地利用数据成为了一个亟待人们解决的问题。为此语义网被提出,使得机器可以帮助人们处理这些数据。语义网的核心是本体,因此语义网的发展和人们对互联网上信息的本体构建相关。如何快速准确地构建本体是语义网发展的关键。构建语义本体本身又是一件繁琐的工作,当今的本体学习技术利用机器学习和数据挖掘的技术来实现本体的自动或半自动构建。文中将双聚类算法的思想引入到本体构建当中,同时提出了FIU-CTWC双聚类算法,解决了一维聚类不能聚出多重语义的问题。
朱利达徐少华韩立新曾晓勤
关键词:语义网
基于双聚类的微博用户标签自动生成算法
本发明公开了一种基于双聚类的微博用户标签自动生成算法,其特征在于:包括以下步骤:以维基百科为基础,采用双聚类算法构建语义本体;获取微博用户的微博信息并进行预处理,得到词袋模型;利用语义本体从词袋模型中提取词,并对有歧义词...
刘合兵韩立新张钰郑晓刚朱利达
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