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摘要公平数据点在满足公平原则的努力中起着越来越重要的作用。它为机器提供了对不同类型数字对象的元数据的可读访问。在本文中，我们关注数据集的元数据。自首次参考实施以来，已经开发了更量身定制的实现，并将其部署在医疗保健和生命科学领域。但是，这些越来越多的公平数据点实例和发布的数据集带来的问题是从大量资源中可以找到相关数据集。为了有效查找相关数据集，我们需要利用其元数据的丰富性和良好的排名算法。在本文中，我们报告了公平数据点参考实现的搜索和排名功能的增强。具体来说，我们通过在类术语之间创建关联和班级描述和标签中经常出现的单词来提高其语义搜索能力。我们还对搜索结果实现了基于TF-IDF的排名算法，以呈现用户最相关的结果。通过这两个增强功能，公平数据点可以响应用户的搜索请求，并具有更高的覆盖范围，并根据术语频率 - 逆文档频率（TF -IDF）指标提供更相关的结果。
本体论增强公平数据点搜索
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