44、深度网络数据库语义聚类与论坛帖子排序算法解析

深度网络数据库语义聚类与论坛帖子排序算法解析

深度网络数据库语义聚类

在深度网络数据库处理中，语义聚类是一项关键技术。

语义关系的传递闭包

语义关系具有自反性、对称性和传递性。对于矩阵 $T$，其传递闭包 $T^+$ 定义如下：
[T^{(0)} = T]
[T^{(r + 1)} = T^{(r)} \otimes T]
[T^+ = \lim_{r \to \infty} T^{(r)}]
需要注意的是，传递闭包 $T^+$ 的计算在有限步骤内收敛，收敛步数受本体最大深度限制。

用模糊集表示概念

与经典的清晰集不同，元素可能部分属于模糊集。模糊集 $A$ 在域 $X$ 上由隶属函数 $\mu_A$ 定义，该函数将 $X$ 中的每个元素 $x$ 映射到 $[0, 1]$ 区间，表示 $x$ 属于 $A$ 的程度。
在实际应用中，将领域本体中的一组概念视为域 $X$。模糊集更常用于表示边界不严格界定的本体概念，通过为本体中的每个候选值关联一个程度来定义概念的粒度。例如，对于图 4 所示的领域本体图，当 $\alpha = 0.8$ 时，概念 $c_{14}$ 的模糊集可描述为：
[\mu_{c_{14}} = {0.51/c_0, 0.41/c_1, 0.41/c_2, 0.64/c_3, 0.33/c_4, 0.33/c_5, 0.33/c_6, 0.33/c_7, 0.51/c_8, 0.8/c_9, 0.26/c_{10}, 0.26/c_{11}, 0.26/c_{12}, 0.64/c_{13}, 1/c_{14}, 0.16 /c_{15}, 0.51/c_{1