1 IntroductionThe rapid development

1 Introduction

The rapid development of Internet application has greatly increased the information available on the
Internet, causing it difficult to carry out the first step towards E-commerce - ECommerce information retrieval.

The problem how to efficiently retrieves valuable information from huge mounts of information remains to be solved. Traditional information retrieval depends on techniques such as contents, indexes, and keywords, with advantages of being simple and speedy, while the
primary drawback is that those techniques could not mine the inner relationships among information and the retrieval results could not precisely and comprehensively meet user demands.

Since there being lack of a single semantic description for the entire internet information
resources, users could not properly locate the relevant contents and services [1].
The problem to realize intelligent business information retrieval relies on making the meaning of the internet information resources understandable by the retrieving system and facilitating the semantic integration of information resources.

Based on WordNet, Ray Richardson proposed the knowledge-based information retrieval method[2] by calculating the semantic distance between concepts, while the distance could be used to compute the similarity between the inquiring conditions and web pages.


Though the precision and recall rates on information retrieval are not so idealistic, this method has
provided a direction for semantic information retrieval.

To make information retrieving more efficient and maximally realize metadata sharing and reusing, this paper proposes using EIM and EIM-based semantic similarity function to process semantic information comparison among words, making the system with a relatively better semantic information expression capability for the business domain.

This similarity algorithm could be implemented in business information retrieving system, and experimental results show that this algorithm has better precision and recall rates for business information retrieving and effectuates semantic information service of business domain.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทนำ 1การพัฒนาอย่างรวดเร็วของแอพลิเคชันอินเทอร์เน็ตมากขึ้นข้อมูลที่มีการอินเตอร์เน็ต ทำให้ยากที่จะดำเนินการขั้นตอนแรกสู่อีคอมเมิร์ซ - เรียกข้อมูลอีคอมเมิร์ซปัญหาการดึงข้อมูลจาก mounts ขนาดใหญ่ของข้อมูลยังคงได้รับการแก้ไขอย่างมีประสิทธิภาพ เรียกข้อมูลแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับเทคนิค เช่นเนื้อหา ดัชนี คำ สำคัญ มีข้อดีที่ง่าย และรวด เร็ว ในขณะคืนเงินหลักได้ว่า เทคนิคดังกล่าวสามารถเหมืองความสัมพันธ์ภายในระหว่างข้อมูลและเรียกผลลัพธ์ไม่แม่นยำ และครบถ้วนตรงตามความต้องการของผู้ใช้ตั้งแต่มี ขาดคำอธิบายความหมายเดียวสำหรับข้อมูลของอินเทอร์เน็ตทั้งหมดทรัพยากร ผู้ใช้อาจไม่ถูกต้องค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและบริการ [1] ปัญหาตระหนักถึงการเรียกข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะอาศัยทำให้ความหมายของอินเทอร์เน็ตทรัพยากรข้อมูลเข้าใจโดยเรียกระบบและอำนวยความสะดวกในการรวมความหมายของแหล่งข้อมูลตาม WordNet ริชาร์ดสันเรย์เสนอวิธีเรียกข้อมูลความรู้ [2] โดยคำนวณระยะห่างระหว่างแนวคิด ในขณะที่ระยะทางที่สามารถใช้คำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่างเงื่อนไขและหน้าเว็บสอบถามทางตรรกแม้ว่าอัตราความแม่นยำและเรียกคืนในการเรียกข้อมูลไม่ให้อุดมการณ์ วิธีนี้ได้มีคำสั่งสำหรับเรียกข้อมูลทางตรรกทำให้การเรียกใช้ข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น และ maximally รู้ตาร่วมกันและนำมาใช้ใหม่ กระดาษนี้เสนอใช้ EIM และตาม EIM คล้ายความหมายฟังก์ชันการประมวลผลข้อมูลทางตรรกการเปรียบเทียบระหว่างคำ การทำให้ระบบ มีความสามารถในนิพจน์ทางตรรกข้อมูลค่อนข้างดีสำหรับโดเมนธุรกิจอัลกอริทึมความคล้ายคลึงกันนี้อาจจะดำเนินการเรียกระบบข้อมูลธุรกิจ และผลการทดลองแสดงว่า อัลกอริทึมนี้ได้ดีแม่นยำและเรียกคืนพิเศษสำหรับการเรียกข้อมูลธุรกิจ และ effectuates บริการข้อมูลความหมายของธุรกิจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1 บทนำการพัฒนาอย่างรวดเร็วของการประยุกต์ใช้อินเทอร์เน็ตได้เพิ่มขึ้นอย่างมากข้อมูลที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ตทำให้มันยากที่จะดำเนินการขั้นตอนแรกสู่อีคอมเมิร์ซ-. อีคอมเมิร์ซดึงข้อมูลปัญหาที่เกิดขึ้นกับวิธีการได้อย่างมีประสิทธิภาพดึงข้อมูลที่มีคุณค่าจากเมาท์ขนาดใหญ่ของข้อมูลที่ยังคงอยู่ที่จะแก้ไข การดึงข้อมูลแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับเทคนิคเช่นเนื้อหาดัชนีและคำหลักมีข้อได้เปรียบของการเป็นที่เรียบง่ายและรวดเร็วในขณะที่ข้อเสียเปรียบหลักคือว่าเทคนิคเหล่านั้นไม่สามารถที่จะระเบิดความสัมพันธ์ภายในหมู่ข้อมูลและผลการดึงไม่ได้อย่างแม่นยำและทั่วถึงตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ความต้องการ. เนื่องจากมีการขาดคำอธิบายความหมายเดียวสำหรับข้อมูลอินเทอร์เน็ตทั้งหมดทรัพยากรผู้ใช้ไม่สามารถถูกต้องค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องและบริการ [1]. ปัญหาที่จะตระหนักถึงการดึงข้อมูลธุรกิจอัจฉริยะอาศัยทำให้ความหมายของแหล่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต เข้าใจระบบการเรียกและอำนวยความสะดวกในการรวมความหมายของแหล่งข้อมูล. จาก WordNet เรย์ริชาร์ดที่นำเสนอวิธีการดึงข้อมูลความรู้ตาม [2] โดยการคำนวณระยะทางความหมายระหว่างแนวความคิดในขณะที่ระยะทางที่สามารถนำมาใช้ในการคำนวณความคล้ายคลึงกันระหว่าง เงื่อนไขการสอบถามและหน้าเว็บ. แม้ว่าความแม่นยำและจำอัตราการดึงข้อมูลไม่ได้อุดมคติดังนั้นวิธีการนี้ได้จัดให้มีทิศทางสำหรับการดึงข้อมูลความหมายได้. เพื่อให้ข้อมูลการดึงประสิทธิภาพมากขึ้นและที่สุดที่ตระหนักถึงการแบ่งปันข้อมูลเมตาและนำบทความนี้นำเสนอโดยใช้ EIM และ EIM ตามฟังก์ชั่นความคล้ายคลึงกันกับความหมายในการประมวลผลการเปรียบเทียบข้อมูลความหมายในหมู่คำทำให้ระบบที่มีข้อมูลค่อนข้างความหมายที่ดีกว่าความสามารถในการแสดงออกสำหรับโดเมนธุรกิจ. ขั้นตอนวิธีการคล้ายคลึงกันนี้อาจจะนำมาใช้ในข้อมูลทางธุรกิจที่เรียกระบบและผลการทดลองแสดงให้เห็นว่านี้ อัลกอริทึมที่มีความแม่นยำที่ดีขึ้นและอัตราการเรียกคืนข้อมูลธุรกิจและการเรียก effectuates บริการข้อมูลความหมายของโดเมนธุรกิจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 บทนำ

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของการใช้งานอินเทอร์เน็ตได้เพิ่มขึ้นอย่างมากของข้อมูลที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ตที่ทำให้มันยุ่งยาก
, ทำตามขั้นตอนแรกสู่อีคอมเมิร์ซ - สืบค้นข้อมูลอีคอมเมิร์ซ .

ปัญหาวิธีการได้อย่างมีประสิทธิภาพดึงข้อมูลที่มีคุณค่าจากขนาดใหญ่ขึ้นของข้อมูลยังคงได้รับการแก้ไขการสืบค้นข้อมูลแบบดั้งเดิมขึ้นอยู่กับเทคนิคเช่นเนื้อหา , ดัชนี , และคำหลัก กับข้อดีของการเป็นง่ายและรวดเร็วในขณะที่ข้อเสียเปรียบหลักคือ
เทคนิคเหล่านั้นอาจไม่ใช่ของฉันความสัมพันธ์ภายในของข้อมูลและการดึงผลอาจไม่แม่นยำและครอบคลุมความต้องการของผู้ใช้ .

เนื่องจากมีการขาดรายละเอียดความหมายเดียวสำหรับอินเทอร์เน็ตทั้งหมดข้อมูล
ทรัพยากร ผู้ใช้สามารถค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างถูกต้องและบริการ [ 1 ] .
ปัญหาที่จะตระหนักถึงความฉลาดทางธุรกิจการสืบค้นสารสนเทศต้องอาศัยการเข้าใจความหมายของทรัพยากรสารสนเทศอินเตอร์เน็ตโดยเรียกระบบการบูรณาการร่วมกันของทรัพยากรสารสนเทศ

ตามเครือข่ายคำ เรย์ ริชาร์ดสันเสนอวิธีการสืบค้นข้อมูลฐานความรู้ [ 2 ] โดยการคำนวณระยะทางความหมายระหว่างแนวคิดในขณะที่ระยะทางอาจถูกใช้เพื่อคำนวณความคล้ายระหว่างสอบถามเงื่อนไขและหน้าเว็บ


แม้ว่าความแม่นยำและจำ ผู้สืบค้นจะไม่มีอุดมการณ์ วิธีการนี้มี
ให้ทิศทางสำหรับการสืบค้นข้อมูลความหมาย

เพื่อให้การค้นคืนข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น และตระหนักร่วมกัน และการนำข้อมูลร ,บทความนี้เสนอการใช้ฟังก์ชันตรรกและกวนุมกวนุมกันเพื่อการเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างความหมายคำ ทำให้ระบบที่ค่อนข้างดีกว่า ความหมายข้อมูลการแสดงออกความสามารถในธุรกิจโดเมน .

นี้ความเหมือนขั้นตอนวิธีสามารถนําไปใช้ในธุรกิจสืบค้นข้อมูลระบบและผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าวิธีนี้มีความแม่นยำและจำได้ดีกว่าอัตราข้อมูลทางธุรกิจและการ effectuates บริการข้อมูลทางธุรกิจ
















โดเมน .