本项目在分析人脑知识获取特征及各种Web知识获取方法的基础上,找出目前Web知识获取方法存在问题的主要原因。通过对这些原因的分析,提出把神经网络、不确定性理论中知识的不确定性关系的表示方法,以及统计学习方法融入到认知图中来解决以上问题。以期这种改进后的认知图能形成一种新型的Web知识获取方法,来指导与控制Web知识的获取过程及挖掘隐含在Web数据源中的知识;减少Web知识获取系统的算法复杂度、运行
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数据更新时间:2023-05-31
伴有轻度认知障碍的帕金森病~(18)F-FDG PET的统计参数图分析
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
基于细粒度词表示的命名实体识别研究
服务经济时代新动能将由技术和服务共同驱动
基于协同表示的图嵌入鉴别分析在人脸识别中的应用
面向Web文本的因果知识获取方法研究
基于用户知识情境的Web信息语义获取方法研究
面向Web文本的属性和属性值知识获取方法研究
基于决策粗糙集的代价敏感知识获取方法及其应用研究