O НАХОЖДЕНИИ НЕСХОДСТВА МЕЖДУ ТЕМАТИКАМИ СТАТЕЙ (22-25)

DOI:

Дата публикации статьи в журнале: 2020/06/14

Название журнала: Евразийский Союз Ученых, Выпуск: 74, Том: 4, Страницы в выпуске: 22-25

Автор: Решетников Александр Дмитриевич
Аспирант кафедры Вычислительной Математики и Прикладных Информационных Технологий, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Россия, г. Воронеж

Автор: Леденева Татьяна Михайловна
Профессор, доктор технических наук, заведующая кафедрой Вычислительной Математики и Прикладных Информационных Технологий факультета Прикладной Математики, Информатики и Механики , ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Россия, г. Воронеж

Анотация: Данная работа посвящена проблеме поиска статей по интересующей пользователя тематике. Основной проблемой можно назвать тот факт, что существуют разные виды алгоритмов, некоторое из которых учитываю семантическую нагрузку текста, а некоторые предназначены для синтаксического анализа. При подборе схожих публикаций, исследователя интересует семантическое подобие. В предложенном подходе мы остановимся на обработке ключевых слов, поскольку авторы этих статьи стараются вынести в эту секцию термины, отражающие идею своей публикации. Подготовив словари для целевых тематик и проведя предварительную обработку текстов, можно получить меру сходства/несходства между двумя статьями. Используя полученную оценку, можно набрать выборку, основанную на близости к оригинальной работе. Результаты данного подхода продемонстрированы на модельном примере.

Ключевые слова: мера несходства, косинусное сходство,публикации,

Данные для цитирования: Решетников Александр Дмитриевич Леденева Татьяна Михайловна . O НАХОЖДЕНИИ НЕСХОДСТВА МЕЖДУ ТЕМАТИКАМИ СТАТЕЙ (22-25) // Евразийский Союз Ученых. Технические науки. 2020/06/14; 74(4):22-25.

Скачать в формате PDF

Список литературы: 1. Решетников А.Д. О подходах для определения меры несходства в текстовых данных / А.Д. Решетников // Вестник Воронежского Института Высоких Технологий. – 2019. – №3. – С.35–38 [Reshetnikov A. D. About approaches to determining the measure of dissimilarity in text data // The Bulletin of the Voronezh Institute of High Technologies. – 2019. – №3. – p.35–38 (in Russ.)] 2. Billard, L Symbolic data analysis / L. Billard, E. Diday. – 1st ed. – Wiley, 2006. – 330 p. 3. Deza M. Encyclopedia of Distances / M. Deza, E. Deza. – 3rd ed. – Springer, 2014. – 733p.