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一种有效的Web服务聚类方法被引量：2: 2016年; 将功能相似的Web服务聚类是一种有效的服务发现方法,而聚类的关键在于服务之间语义相似度的计算。目前国内外主流使用关键字、信息检索和基于本体的方法计算相似度,这些方法存在语义信息缺失等问题,并且聚类方法只考虑到简单数据类型的处理。本文提出一种同时包含处理简单数据类型和复杂数据类型的本体学习方法,利用本体学习和信息检索相结合的方式(Hybrid term similarity,HTS)进行Web服务聚类。实验结果表明,该方法能够有效地提高Web服务的聚类效果。; 马传宾翟社平马蒙雨郭琳; 关键词：语义WEB WEB服务本体学习 WEB服务发现

一种多策略的中文领域本体概念抽取方法被引量：3: 2017年; 为了提高中文领域本体概念抽取的准确率和召回率,提出一种多策略的中文领域本体概念抽取方法。该方法使用模式匹配法改进原有的单字合并法,经词性过滤和缺陷检测筛选出概念集组成用户词典,并送入概念抽取系统进行二次分词获得候选概念集;利用词频-逆向文本频率(TFIDF)方法和信息熵融合得到TFIDFE方法,计算概念权重以获得领域概念集。实验结果表明,该方法在领域术语抽取的准确率、召回率和F值上均有较好的效果。; 翟社平马蒙雨马传宾高山郭琳; 关键词：本体学习信息熵

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郭琳