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文檔簡介
1、當用戶面對經(jīng)過本體標注過的大量實例時，如何快速的挖掘出對用戶有用的信息仍是研究人員迫切需要解決的問題。聚類作為一種無監(jiān)督的分類方法是對大量實例數(shù)據(jù)處理的重要手段，但是聚類在本體中如何應用的研究成果還比較少。因此本論文是為了開發(fā)基于本體的語義聚類工具而研究了聚類算法在本體領域內(nèi)應用。
本論文針對聚類在本體領域應用的過程中出現(xiàn)的問題，研究了經(jīng)過本體標注后的實例數(shù)據(jù)進行聚類的過程；闡述了本體與聚類算法相結合的基本思想和方法；介紹了本
2、體相似度算法與聚類的相關技術；分析了概念相似度算法和FCM算法的基本思想；設計改進的概念相似度算法、屬性相似度算法、實例相似度算法和基于本體的OWLFCM聚類算法以及聚類結果優(yōu)化調(diào)整算法；給出了基于本體的聚類工具的應用架構設計；并實現(xiàn)了該聚類工具。
根據(jù)對設計的各種算法和實現(xiàn)的工具的測試，表明概念、屬性和實例相似度算法在OWLFCM聚類中可以得到良好的聚類效果，并且基于本體的聚類結果優(yōu)化調(diào)整算法也可以將OWLFCM的結果進行很
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