-
公开(公告)号：CN109117464B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201810926125.5
申请日：2018-08-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/194
Abstract: 本发明揭示了一种基于编辑距离的数据相似度检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：输入字符串str1，str2；步骤S2：采用动态规划方法获得LD（str1，str2），LCS（str1，str2），LCCSstr1，str2）；所述步骤S2包括以下步骤：S21：计算字符串间的编辑距离Ld；S22：计算字符串间的最长公共子序列Lcs；S23：计算字符串间的最长公共子串Lccs；步骤S3：联合Ld，Lcs，Lccs获得字符串相似度sim。该方法可用于大数据数据预处理等领域，利用本发明获得的字符串相似性检测结果更加准确，具有更好的精度和通用性。
-
公开(公告)号：CN109101488B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201810767896.4
申请日：2018-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的词语语义相似度计算方法，包括以下步骤：步骤一：计算两个义原可达路径上所有义原节点的边权重；步骤二：计算义原距离；步骤三：计算义原相似度；步骤四：计算义项相似度；步骤五：计算词语语义相似度。本发明的优点是：通过在边权重函数中引入两义原可达路径上所有义原节点的密度，并利用权重因子来调整义原深度和义原密度对义原距离的影响，有效提高词语语义相似度计算的精确度，并且实用性高，从而提高了数据质量，为数据挖掘提供“干净”的数据。
-
公开(公告)号：CN109117464A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810926125.5
申请日：2018-08-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/22
Abstract: 本发明揭示了一种基于编辑距离的数据相似度检测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：输入字符串str1，str2；步骤S2：采用动态规划方法获得LD（str1，str2），LCS（str1，str2），LCCS（str1，str2）；所述步骤S2包括以下步骤：S21：计算字符串间的编辑距离Ld；S22：计算字符串间的最长公共子序列Lcs；S23：计算字符串间的最长公共子串Lccs；步骤S3：联合Ld，Lcs，Lccs获得字符串相似度sim。该方法可用于大数据数据预处理等领域，利用本发明获得的字符串相似性检测结果更加准确，具有更好的精度和通用性。
-
公开(公告)号：CN109101488A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810767896.4
申请日：2018-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于知网的词语语义相似度计算方法，包括以下步骤：步骤一：计算两个义原可达路径上所有义原节点的边权重；步骤二：计算义原距离；步骤三：计算义原相似度；步骤四：计算义项相似度；步骤五：计算词语语义相似度。本发明的优点是：通过在边权重函数中引入两义原可达路径上所有义原节点的密度，并利用权重因子来调整义原深度和义原密度对义原距离的影响，有效提高词语语义相似度计算的精确度，并且实用性高，从而提高了数据质量，为数据挖掘提供“干净”的数据。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.037 seconds)
