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基于本体的VSM在兴趣型学习社区分组中的应用
引用本文:程艳,许维胜,赵斐,何一文.基于本体的VSM在兴趣型学习社区分组中的应用[J].同济大学学报(自然科学版),2010,38(5).
作者姓名:程艳  许维胜  赵斐  何一文
作者单位:1. 同济大学,电子与信息工程学院,上海,201804;江西师范大学,计算机信息工程学院,江西,南昌,330022
2. 同济大学,电子与信息工程学院,上海,201804
3. 同济大学,经济与管理学院,上海,201804
基金项目:国家自然科学基金资助项目 
摘    要:采用语义网络技术,提出了基于本体的向量空间模型(VSM),计算学习者的兴趣向量,克服了传统的VSM有术语间语义相关性被忽略的不足,提高了兴趣相似性比较的精确程度,同时提出了一种基于学习者兴趣相似匹配度和学习者兴趣匹配浓度的学习社区自组织分组算法.针对模型使用本体中的概念构造向量空间表现出的巨大维数,运用概念索引降维法对兴趣特征矩阵进行合理降维,大大降低了计算的复杂性.最后通过应用案例验证分析了该模型算法具有较高的分组效率和良好的扩展性.

关 键 词:分组算法  本体  兴趣特征  向量空间模型  概念索引法

Application of Ontology-based VSM on Learning Community Construction of Interest
CHENG Yan,XU Weisheng,ZHAO Fei,HE Yiwen.Application of Ontology-based VSM on Learning Community Construction of Interest[J].Journal of Tongji University(Natural Science),2010,38(5).
Authors:CHENG Yan  XU Weisheng  ZHAO Fei  HE Yiwen
Abstract:
Keywords:
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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