Модель и аксиомы метрик сходства
Автор: Знаменский Сергей Витальевич
Журнал: Программные системы: теория и приложения @programmnye-sistemy
Рубрика: Математические основы программирования
Статья в выпуске: 4 (35) т.8, 2017 года.
Бесплатный доступ
В современных приложения метрики сходства обычно комбинируются с учётом сложности алгоритмов, особенностей восприятия человека, ресурсов и выборок данных. Для оптимизации требуется унифицированное формальное описание основных показателей подобия. Для оптимизации требуется выделить формально и строго описанное абстрактное понимание сходства между объектами.Расширена система аксиом метрики сходства и для неё построена универсальная модель, обощающая известные модели сходства, не сводящиеся к евклидовой метрике. Модель базируется на взвешенном частично упорядоченном множестве.
ID: 143164284 Короткий адрес: https://sciup.org/143164284
Список литературы Модель и аксиомы метрик сходства
- J. C. Kelly. Bitopological spaces//Proc. London Math. Soc., V. 13. No. 3. 1963. С. 71-89.
- W. A. Wilson. On quasi-metric spaces//Am. J. Math., V. 53. No. 3. 1931. С. 675-684.
- A. V. Arkhangel'skii, L. S. Pontryagin (eds.), General Topology I: Basic Concepts and Constructions Dimension Theory, Encyclopaedia of Mathematical Sciences, т. 17, Springer, Berlin-Heidelberg, 1990, vii+202 с.
- C. Alexander. Semi-developable space and quotient images of metric spaces//Pacific J. Math., V. 37. No. 2. 1971. С. 277-293.
- S. G. Matthews. Partial metric topology//Proc. 8th Summer Conference on General Topology and Applications (Queens College, City University of New York, USA, June 18-22, 1992), Ann. New York Acad. Sci., 728 1994. С. 183-197.
- A. Tversky. Features of similarity//Psychol. Rev., V. 84. No. 4. 1977. С. 327-352.
- S. Chen, B. Ma, K. Zhang. On the similarity metric and the distance metric//Theoretical Computer Science, V. 410. No. 24-25. 2009. С. 2365-2376.
- R. Kunimoto, M. Vogt, J. Bajorath. Maximum common substructurebased Tversky index:an asymmetric hybrid similarity measure//J. Comput. Aided Mol. Des., 30 2016. С. 523-531.
- E. Amigo, J. Gonzalo, F. Giner, F. Verdejo. An Axiomatic Account of Similarity//SIGIR'17 Workshop on Axiomatic Thinking for Information Retrieval and Related Tasks (ATIR) (August 2017, Tokyo Japan), 3, 10 с., URL: https://www.eecis.udel.edu/~hfang/atir_proceedings/atir17paper3.pdf
- D. Guessoum, M. Miraoui, Ch. Tadj. Survey of semantic similarity measures in pervasive computing//International journal on smart sensing and intelligent systems, V. 8. No. 1. 2015. С. 125-158.
- Th. Slimani. Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches//International Journal of Computer Applications, V. 80. No. 10. 2013. С. 25-33.
- F. Giner, E. Amigó. General Representation Model for Text Similarity//Future and Emerging Trends in Language Technology. Machine Learning and Big Data (FETLT 2016) (Seville, Spain, November 30 -December 2, 2016), 2017,. С. 158-169 (Revised Selected Papers).
- A. Gupta, A. Kumar, J. Gautam. A Survey on Semantic Similarity Measures//IJIRST-International Journal for Innovative Research in Science & Technology, V. 3. No. 12. 2017, URL: http://www.ijirst.org/articles/IJIRSTV3I12083.pdf
- S. V. Znamenskij. From Similarity to Distance: Axoim Set, Monotonic Transformatons and Metric Determinacy//Journal of Siberian Federal University. Mathematics & Physics, 2018 (в печати).
- A. J. Dobson. Unrooted Trees for Numerical Taxonomy//Journal of Applied Probability, V. 11. No. 1. 1974. С. 32-42.
- S. Jimenez, F.A. Gonzalez, A. Gelbukh. Soft Cardinality in Semantic Text Processing: Experience of the SemEval International Competitions//Polibits, 51 2015. С. 63-72, URL: http://www.scielo.org.mx/pdf/poli/n51/n51a10.pdf
- N.J.P. van Eck, L. Waltman. How to Normalize Co-Occurrence Data? An Analysis of Some Well-Known Similarity Measures, ERIM report series research in management Erasmus Research Institute of Management, № ERS-2009-001-LIS, Erasmus Research Institute of Management, 2009, URL: http://hdl.handle.net/1765/14528
