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被引量排序
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k-部排序本体相似度计算
被引量:
18
1
作者
兰美辉
任友俊
+1 位作者
徐坚
高炜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第4期1094-1096,共3页
将本体图中每个顶点的相关信息用一个向量表示。根据本体图自身的结构将顶点分成k个部分。在每个部分中选取样本点组成S,并选择相应的排序亏损函数。运用k-部排序学习算法得到最优排序函数,从而将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,...
将本体图中每个顶点的相关信息用一个向量表示。根据本体图自身的结构将顶点分成k个部分。在每个部分中选取样本点组成S,并选择相应的排序亏损函数。运用k-部排序学习算法得到最优排序函数,从而将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度。实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的。
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关键词
本体
相似度计算
k-部排序
排序
函数
排序
亏损函数
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职称材料
k-部排序学习算法的可学习性分析
被引量:
6
2
作者
兰美辉
甘健侯
+1 位作者
任友俊
高炜
《西南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期177-183,共7页
分析在特定假设空间下k-部排序学习算法的可学习性.给出k-部排序可学习和可有效学习的概念,得到样本复杂度的上界以及k-部排序算法可有效学习的一个充分条件,同时给出与计算复杂度相关的若干结果.最后,将部分结果推广到限制模型中.
关键词
统计学习理论
可学习性
k-部排序
算法
样本复杂度
计算复杂度
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职称材料
题名
k-部排序本体相似度计算
被引量:
18
1
作者
兰美辉
任友俊
徐坚
高炜
机构
曲靖师范学院计算机科学与工程学院
云南师范大学信息学院
苏州大学数学科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第4期1094-1096,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60903131)
香港研究基金委员会资助项目(CityU103508)
文摘
将本体图中每个顶点的相关信息用一个向量表示。根据本体图自身的结构将顶点分成k个部分。在每个部分中选取样本点组成S,并选择相应的排序亏损函数。运用k-部排序学习算法得到最优排序函数,从而将本体结构图中每个顶点映射成一个实数,通过比较实数间的差值判断两概念的相似程度。实验表明该方法对于计算本体概念间的相对相似度是有效的。
关键词
本体
相似度计算
k-部排序
排序
函数
排序
亏损函数
Keywords
ontology
similarity computation
k-
partite ranking
ranking function
ranking loss function
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
k-部排序学习算法的可学习性分析
被引量:
6
2
作者
兰美辉
甘健侯
任友俊
高炜
机构
曲靖师范学院计算机科学与工程学院
云南师范大学信息学院
出处
《西南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期177-183,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61262071)
云南省教育厅科学研究基金项目(2014C131Y)资助
文摘
分析在特定假设空间下k-部排序学习算法的可学习性.给出k-部排序可学习和可有效学习的概念,得到样本复杂度的上界以及k-部排序算法可有效学习的一个充分条件,同时给出与计算复杂度相关的若干结果.最后,将部分结果推广到限制模型中.
关键词
统计学习理论
可学习性
k-部排序
算法
样本复杂度
计算复杂度
Keywords
statistical learning theory
learnability
k-
partite ranking algorithm
sample complexity
computational complexity
分类号
TP393.092 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
k-部排序本体相似度计算
兰美辉
任友俊
徐坚
高炜
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
18
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职称材料
2
k-部排序学习算法的可学习性分析
兰美辉
甘健侯
任友俊
高炜
《西南大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2016
6
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职称材料
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