基于语义内核方法的思想,采用本文的词语相似度计算建立语义矩阵,并重新定义内核函数,构建了一个改进的语义内核。
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以此为基础,构建语义关联度矩阵,并基于该矩阵对图像进行K均值聚类。
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本文所作的工作如下:1、提出了一种查询所需要的语义矩阵的改进算法,并对工作原理和意义进行描述。
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这样建立起的词与词之间的语义关系矩阵,在很大程度上消除了由于词语语义的多样性和随意性导致的对检索结果产生的偏差。
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并用模糊语义距离矩阵解决了含有模糊数据的相互依赖的数据库的信息分类问题。
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The Latent Semantic Image Retrieval Based on Non-negative Matrix Factorization
基于非负矩阵分解的隐含语义图像检索
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