基于混合聚类的大本体分块映射及评价方法研究的任务书.docx
上传人:快乐****蜜蜂 上传时间:2024-09-15 格式:DOCX 页数:3 大小:10KB 金币:5 举报 版权申诉
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基于混合聚类的大本体分块映射及评价方法研究的任务书任务书课题名称:基于混合聚类的大本体分块映射及评价方法研究研究目的:随着互联网的飞速发展,数据的规模呈爆炸式增长。在这样的情况下,本体分块成为了一种重要的数据管理方式。本体分块可以将大本体分成多个子本体,对于大规模数据处理和管理快速检索方面有很好的帮助。但是在实际操作中,本体的分块由于本体需求的差异和应用场景的不同,使得选择合适的分块算法和评价方法成为了一个挑战。因此,本研究旨在在混合聚类的基础上,提出一种适用于大本体分块的映射及评价方法,为大规模数据的快速处理提供更好的支持。主要研究内容:1.提出一种混合聚类的分块映射算法,根据不同的本体需求、应用场景和数据特点,将大本体分成若干个子本体。2.基于熵和PMI(PointwiseMutualInformation)指标,构建一种本体分块动态评价方法,评估分块质量。3.开发实验平台,验证所提算法的可行性和有效性。比较所提算法和已有算法的分块结果和评价方法的准确率和效率。预期研究成果:1.提出一种基于混合聚类的本体分块映射算法,可以根据不同的本体需求、应用场景和数据特点,将大本体分成若干个子本体。2.基于熵和PMI(PointwiseMutualInformation)指标,构建一种本体分块动态评价方法,对所提算法的分块结果的质量进行评估,并提高分块质量。3.通过实验平台的开发和实验验证,对所提出的算法和现有算法进行比较,验证所提出算法的可行性和有效性。研究方法:本研究主要采用以下研究方法:1.文献调研:对已有的本体分块与映射算法、评价方法和技术进行分析、总结,为研究提供参考和借鉴。2.算法设计与实现:针对大本体分块和映射问题,设计基于混合聚类的本体分块映射算法,并根据算法思想进行实现。3.实验平台开发:搭建实验平台,进行实验设计、数据处理和结果分析,实现算法的任务分配、执行和监控。4.结果分析与评价:基于熵和PMI指标,对所提出算法进行评价和分析,并与现有算法进行比较和总结。进度安排:第一阶段:2021年6月-2021年8月文献调研,整理现有算法研究,对基础概念与方法进行分析和总结。第二阶段:2021年9月-2022年2月基于混合聚类的本体分块映射算法的设计,动态评价方法的开发,实验平台的搭建和一致性实验的设计。第三阶段:2022年3月-2022年6月对所提算法的可行性和有效性进行验证,分析和评价算法的总体表现,并撰写论文。参考文献:1.洪学智.新媒体环境下的传播学[J].南昌大学学报(人文社会科学版),2012,9(5):75-81.2.陈景秋.基于混合聚类的大规模数据分析[D].华中科技大学,2006.