Розглянуто метод оцінювання подібності документів на основі введення метрики між концептуальними графами, що є відповідними моделями цих документів. Для цього вводиться поняття центру ваг концептуального графу, а відстань між документами визначається як відстань між їх центрами ваг. Щоб існував шлях між центрами ваг концептуальних графів, відповідні моделі документів доповнюється контекстом з онтології. Для переведення здайденої відстані в ймовірнісну оцінку використовується регресійний аналіз.
1. Foltz P., Dumais S. Personalised Information Delivery: Analysis of Information Filtering Methods //
Communications of the ACM 35(12), 1992. 2. Rasmussen E. Clustering Algorithms. Information Retrieval:
Data Structures & Algorithms. William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates (Eds.), Prentice Hall, 1992.
3. Montes-y-Gómez M., Gelbukh A., López-López A. Comparison of Conceptual Graphs. Mexican International
Conference on Artificial Intelligence MICAI 2000, Acapulco, Mexico, April 2000. Lecture Notes in Artificial
Intelligence N 1793, Springer-Verlag, 2000. 4. Montes-y-Gómez M., Gelbukh A., López-López A., Baeza-Yates
R. Flexible Comparison of Conceptual Graphs. 12th International Conference on Database and Expert Systems
Applications DEXA 2001, Munich, Germany, September 2001. Lecture Notes in Computer Science, vol. 2113,
Springer-Verlag, 2001. 5. Sowa J.F. “Knowledge Representation: Logical, Philosophical and Computational
Foundations”. 1-st edition, Thomson Learning, 1999. 6. Даревич Р.Р. Підвищення точності пошуку
текстових документів на основі адаптивної онтології // Компютінг. – 2007. Вип. 1, Т. 6. 7. Седжвик Р.
Фундаментальные алгоритмы на С++. Алгоритмы на графах: Пер. с англ./Роберт Седжвик. – СПб:
ООО "ДиаСофтЮП", 2002. – 496 с.