数据脑本体有重要意义,是脑信息加工处理的基础。传统的源文档选取研究只考虑概念的因素,不能满足系统化脑信息学研究的需要。因此,本文在数据脑本体的理论基础上,首先分析了数据脑本体所需的脑信息源知识具有的概念性、属性性、关系性的特点;然后,针对这些特点采用改进的VSM(vector space model)方法和特征相结合的方法计算文档权值;最后,通过使用与脑科学知识相关的真实文档进行实验,实验结果显示相关文档的概念、属性和关系权值以及每个文档的权值与专家判定结果基本一致,拟合相关系数达0.975346。
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