【摘 要】
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随着网络上服务资源的规模化增长,如何帮助用户找到所需服务是一个关键问题.研究发现领域本体的构建可帮助用户有效解决该问题,而已有的一些构建方法一般依靠人工,费时费力.
【机 构】
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河南大学计算机与信息工程学院,三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973)(2014CB340404);国家自然科学基金(61402150);中国博士后科学基金资助项目(2016M592286);河南省科技研发专项资助项目(182102410063);三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金(2016KLA04)
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随着网络上服务资源的规模化增长,如何帮助用户找到所需服务是一个关键问题.研究发现领域本体的构建可帮助用户有效解决该问题,而已有的一些构建方法一般依靠人工,费时费力.针对该问题,提出一种基于关联规则和K-means的领域本体构建方法.该方法首先利用支持向量机进行面向领域的服务分类,从分类得到的领域知识中选取初始领域概念;然后根据关联规则和K-means算法挖掘概念间关系,以得到初始领域本体,并使用Wordnet对其进行语义丰富.最后,通过ProgrammableWeb网站提供的真实服务集进行实验验证.实验结
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