许研
- 作品数：4 被引量：13H指数：1
- 供职机构：河南大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：河南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于FCA的邮件分类系统模型
- 2007年
- 对于大量的电子邮件,传统的分类方式是使用基于关键字比较的分类系统的过滤器对邮件进行分类,这种方式存在缺乏灵活性、分类粗糙等缺点。本文提出了一种基于形式概念分析(FCA)的邮件分类模型,在传统规则分类方法的基础上引入FCA分类机制,即利用FCA来抽取隐含在邮件文档中的潜在的概念关系,分析文档之间的相关性。用户对邮件文档的浏览是在一个根据概念划分的概念格结构上进行的。试验验证了该模型的可行性,试验结果表明该模型较好地解决了概括性的分类问题。
- 许研沈夏炯
- 关键词：FCA属性抽取
- 基于同类概念的概念格横向合并算法被引量：11
- 2006年
- 提出了同类概念的观点,在格的合并算法中通过利用同域概念格之间的同类概念和概念的父—子关系实现对其所有子节点的快速更新,以提高概念格横向合并算法的时间效率。并进一步论证了把节点数量较少的格插入到节点多的格中比反着做更省时间。实验表明,该算法和相关文献中的同域概念格横向合并算法相比,其时间性能有明显改善。
- 张磊沈夏炯贾培艳许研
- 基于FCA的搜索引擎的信息检索模型及其实现(英文)被引量：1
- 2007年
- 针对目前搜索引擎因对同义或近义关键词识别困难导致查准率降低的问题,提出了基于形式概念分析(FCA)的智能搜索引擎,为其提出一个基于关键词与FCA相结合的信息检索模型,即利用形式背景(Context)来挖掘隐含在文档中的潜在的概念关系,利用概念格将文档根据概念间的泛化-概化关系进行聚类,以便于用户找到最相关的信息,从而有效地提高了信息查找的效率.试验验证了该模型的可行性,通过实例来演示模型的构造和实现.试验结果表明该模型在概念理解,结果分类方面弥补了目前搜索引擎的缺陷.
- 许研沈夏炯刘宗田
- 关键词：搜索引擎形式概念分析信息检索模型属性抽取
- 基于FCA的信息检索模型研究及应用
- 在Internet上使用搜索引擎检索信息己成为人们获取信息的重要手段,然而,这并不表明目前的信息检索技术已经让人们满意。目前大部分中文搜索引擎的查询技术基本上都是基于关键词匹配的,在这里“关键字”仅仅是出现在网页中的符号...
- 许研
- 关键词：形式概念分析概念格搜索引擎属性抽取
- 文献传递
