基于IG-NRS与ICK双向压缩的KMS自学习案例知识匹配

来源：计算机应用研究杂志2024年第2期北京时间：

作者：张建华,贺龙飞,张淑唯,曹子傲,温丹丹,

单位：郑州大学管理学院,郑州450001；

摘要：案例知识匹配可有效缓解知识过载问题，确保知识应用水平。针对知识管理系统自学习案例知识匹配的冗余性问题，提出了一种基于IG-NRS与ICK的双向压缩方法。该方法首先设计NRS的改进模型IG-NRS，据此约简案例知识属性集，实现邻域决策系统的纵向压缩；在此基础上，通过引入谱聚类判别并剔除不一致案例知识实现其横向压缩；再藉由知识视图相似度锁定目标案例知识簇与最相似案例知识，从而确定知识匹配结果。在多个UCI数据集上的实验结果表明，该方法能有效减少知识管理系统自学习案例知识的冗余，取得更高的知识匹配效率和有效性。

关键词：知识匹配,知识管理系统,案例知识,双向压缩,

基金资助：国家社会科学基金资助项目(19BTQ035)；；