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 графа, а відстань між документами визначається як відстань між їх центрами ваг. Щоб існував шлях між центрами ваг концептуальних графів, відповідні моделі документів доповнююься контекстом з онтології.
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. John F Sowa. “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. – Т. 6. 2007. Вип. 1. 7. Седжвик Р. Фундаментальные алгоритмы на С++.
Алгоритмы на графах: Пер. с англ. / Р. Седжвик. – СПб: ООО "ДиаСофтЮП", 2002. – 496 с.