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30340;计算结果.

评价信息检索性能优劣的最通用和最重要的两个指标是查准率（Precision）和查全率（Recall）,因此本文采用查准率P和差全率C对实验结果进行评估.

相似度的结果不同,会对查准率和查全率产生比较大的影响,一般情况下,查准率和查全率会呈现出相反的趋势.由于查全率对于大规模海量数据不容易进行统计,因此通常只有在数据规模较小的情况下才能统计出来,因此,查准率比查全率更容易进行统计,在实际应用中也更有意义.

实验所用测试数据来自Yahoo！网站收集的关于pizza的数据.本文采用支持向量机SVMs（SupportVectorMachines）[14]分类方法,使用空间向量模型对测试文本集合进行分类测试.本文对两种权重表示的测试文本进行分类,对于不同的惩罚系数c进行实验比较,

利用本体改进的概念相似度计算方法,在不同的惩罚系数下,本文方法比传统的TF-IDF权重在分类准确率方面有一定的提高.实验表明本文方法能充分利用OWL的语义特征来计算相关概念之间的相似度,因而可以为基于本体的文本分类和聚类方法提供参考.

五、结论

本文提出了一种基于OWL语言描述的本体概念相似度计算方法,通过结合OWL属性特征与概念层次关系来计算概念相似度,并通过与传统的TF-IDF方法进行比较实验.实验结果表明,本文的相似度计算方法能够有效的反映出概念之间的语义相似度,对文本分类的准确率方面有明显提高.本文的后续研究将在现有探讨语义相似度的基础上,进一步分析本体描述语言所包含的语义特征与概念属性的权重问题等,这对于基于本体的文本分类和聚类问题研究有着积极的作用.

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