Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
of the words and sentences. The semantic web retrieval system was constructed eventually. Comparing to the traditional keywords retrieval method, the similarity degree was calculated in the simulation, simulation result shows that the retrieval precision ratio of new method increases by 15%, then the intelligent
many fields like artificial intelligence, cognitive science, natural language processing, psychology. To relate entities/texts/documents having same meaning, semantic similarity approach is used based on matching of the keywords which are extracted from the documents using syntactic parsing. The simple lexical matching
Exploring the metadata associated with documents in the semantic Web is a way to increase the precision of information retrieval systems. Systems have been established so far failed to overcome fully the limitations of search based on keywords. Such systems are built from variations of classic models that represent
Traditionally information retrieval consists mainly of determining which documents of a collection contain the keywords in the user query. However, a growing number of tasks, especially those related to Semantic Web technologies and applications rely on accurately measuring the similarity between documents and online
With the dramatic increasing number of available Web services, how to locate the right services is becoming a big challenge in pervasive environments. The Web services discovery mechanism of UDDI based on keywords and simple classification can not meet the current needs. A semantic distance between ontology concepts
eDonkey has become the most reliable and popular P2P file sharing software with largest users. But currently it is still a problem that how to find resources you need exactly and quickly. The traditional searching method which is based on keywords cannot fulfill the needs of people. The effective and promising method
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.