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J-GLOBAL ID:202202237206970415   整理番号:22A1117579

気象災害領域知識への集中的クローリングのためのオントロジー学習と多目的アリコロニー最適化手法の適用【JST・京大機械翻訳】

Applying ontology learning and multi-objective ant colony optimization method for focused crawling to meteorological disasters domain knowledge
著者 (7件):
資料名:
巻: 198  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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意味解析に基づく集中クローラは,情報検索の分野における研究ホットスポットである。ドメインオントロジーは,一般に,集中クローラのトピックモデルを構築するために適用される。人工的にオントロジーを構築するプロセスにおけるビルダーの知識保護と主観的意識の限界を克服するために,潜在的Dirichlet配置とAprioriアルゴリズムを結合するオントロジー学習技術に基づくドメインオントロジーの半自動構築方法を,この論文で提案する。ハイパーリンクと特定のトピックの間の関連性を評価するとき,Webテキストとリンク構造の両方を考慮する共同評価法は通常使用される。しかし,従来の加重和法は,これらの評価指標の最適重みを合理的に決定するのが難しい。この問題を解決するために,リンク評価のための多目的最適化モデルと,その後の多目的アリコロニー最適化アルゴリズム(MOACO)を提案した。MOACOにおいて,最遠い候補解(NFCS)の方法を,Pareto最適ハイパーリンクの集合を選択し,クローラの探索方向を導くために,高速非支配ソーティングと組み合わせた。台風災害と暴風雨災害のドメイン知識に関する集中クローリングの実験結果は,提案した集中クローラがトピック関連Webページを検索する能力を証明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
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人工知能 

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