计算机应用研究

北大核心,JST,Pж(AJ),CSCD扩展版,WJCI

国内刊号:51-1196/TP

国际刊号:1001-3695

计算机应用研究杂志2024年第2期:基于IG-NRS与ICK双向压缩的KMS自学习案例知识匹配

发布日期:

作者:张建华,贺龙飞,张淑唯,曹子傲,温丹丹,

单位:郑州大学管理学院,郑州450001;

关键词:知识匹配,知识管理系统,案例知识,双向压缩,

基金:国家社会科学基金资助项目(19BTQ035);;

案例知识匹配可有效缓解知识过载问题,确保知识应用水平。针对知识管理系统自学习案例知识匹配的冗余性问题,提出了一种基于IG-NRS与ICK的双向压缩方法。该方法首先设计NRS的改进模型IG-NRS,据此约简案例知识属性集,实现邻域决策系统的纵向压缩;在此基础上,通过引入谱聚类判别并剔除不一致案例知识实现其横向压缩;再藉由知识视图相似度锁定目标案例知识簇与最相似案例知识,从而确定知识匹配结果。在多个UCI数据集上的实验结果表明,该方法能有效减少知识管理系统自学习案例知识的冗余,取得更高的知识匹配效率和有效性。

来源:2024年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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