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基于领域本体和语义相似度的数据挖掘模型

作者:唐晓波; 罗毅领域本体语义相似数据挖掘

摘要:数据挖掘已成为情报学的研究热点,而传统的数据挖掘过程是在数据仓库的基础上,面向结构化的数据进行分析,这在很大程度上限制了数据挖掘的作用范围和效果。在充分分析数据挖掘和领域本体等相关理论后,提出了一个面向领域本体,应用语义相似度匹配的数据挖掘模型。该模型在理论上解决了用户的目标发现和挖掘对象选择的问题,同时也在数据挖掘算法上引入了本体概念,使得系统能快速识别用户需求,高效的选择相应算法,在很大程度上提高了数据挖掘处理异构、分布式数据的能力。

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情报科学

《情报科学》(月刊)创刊于1980年,由国家教育部主管,中国科学技术情报学会、吉林大学主办,CN刊号为:22-1264/G2,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《情报科学》内容涉及高校图书馆网络化建设、现代信息业发展、多媒体技术、情报人员结构等方面,本着求实创新的理念,始终站在学科研究的前沿,全面反映学科发展的动态,着力突出刊物与时俱进的时代特征,抓住图书情报界的研究热点,刊发了一大批既有理论水平,又有学术影响的重要论文,及时反映了情报学、信息管理、图书馆学等诸领域的最新研究进展。

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