摘要
针对传统链接分析算法存在的链接丢失问题和语义异构问题,设计基于语义相似度的商务情报链接分析算法。该算法综合应用锚链文本和锚链结构信息解决链接丢失问题,应用领域本体提供语义知识解决语义异构问题。实验结果表明,该算法能够显著提高商务情报分析结果的准确性。
A business intelligence link analysis algorithm based on semantic similarity is designed for the problem of link lost and semantic heterogeneity in the traditional link analysis algorithm. The algorithm exploits anchor chain text and structure synthetically to solve link lost, uses semantic knowledge presented by domain Ontology to solve semantic hetero- geneity. The experiment results show that the model and the algorithm achieve a good expected effect and can raise the accuracy and efficiency of business intelligence analysis.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第3期27-32,共6页
New Technology of Library and Information Service
基金
教育部博士研究生学术新人奖基金项目"基于数据挖掘的商务情报分析方法研究"(项目编号:5052012104001)
国家自然科学基金项目"企业竞争情报智能分析模型与方法研究"(项目编号:71073121)的研究成果之一
关键词
商务情报
语义相似度
链接分析
Business intelligence Semantic similarity Link analysis