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17.01.2018 | Methodologies and Application | Ausgabe 10/2019

Soft Computing 10/2019

Semantic distance between vague concepts in a framework of modeling with words

Zeitschrift:
Soft Computing > Ausgabe 10/2019
Autoren:
Weifeng Zhang, Hua Hu, Haiyang Hu, Jinglong Fang
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Abstract

Effectively measuring the similarity or dissimilarity of two vague concepts plays a key step in reasoning and computing with vague concepts. In this paper, we define semantic distances between data instances and vague concepts based on modeling vagueness in a framework called label semantics. We also propose two clustering methods based on these sematic distances, which can cluster data instances and vague concepts simultaneously. To evaluate our approach, we conduct several experimental studies on three datasets including Corel images and labels, Reuters-21578, and TDT2. It is illustrated that the proposed distances have the ability to effectively evaluate sematic similarities between data instances and vague concepts.

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