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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Component Clustering Index Tree Based on Semantic

verfasst von : Chunhong Wang, Yaopeng Ren

Erschienen in: Emerging Research in Web Information Systems and Mining

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The reasonable classification of components is the basis and key of component efficient retrieval. In order to overcome the shortcomings of faceted classification method widely used, we adopt a method combing faceted classification with full-text retrieval to describe components. Based on that description, a component cluster index tree is proposed which uses cluster analysis technique and semantic analysis technique. And the experiments prove that the index tree is feasible, which can effectively overcome the shortcomings of faceted classification method. Meanwhile to some extent, it can achieve the component semantic retrieval and has higher component recall ratio and precision ratio. Moreover, the description of retrieval conditions is no longer limited by restrictive terms so as to be convenient for general users.

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Metadaten
Titel
A Component Clustering Index Tree Based on Semantic
verfasst von
Chunhong Wang
Yaopeng Ren
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-24273-1_48

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