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為在領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)過程中實(shí)現(xiàn)最優(yōu)同領(lǐng)域概念聚類并解決概念重疊問題，通過引入圖熵極值理論，提出種新的領(lǐng)域概念聚類方法。依據(jù)最大信息熵原理，將圖中各概念節(jié)點(diǎn)視為一個(gè)整體以取代原選取質(zhì)心的方法同時(shí)利用圖熵最小化計(jì)算公式設(shè)計(jì)概念自動(dòng)聚類機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與K- means算法、基于密度和基于距離的領(lǐng)域概念聚類方法相比，該方法可有效提高査準(zhǔn)率、查全率以及綜合評(píng)估指標(biāo)F值。
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