Giới thiệu hướng tiếp cận trong việc sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu vào tìm kiếm và phân lại tài liệu Web, như xây dựng mô hình tìm kiếm, tiền xử lý, biểu diễn văn bản bằng mô hình vector và phân cụm tài liệu Web bằng thuật toán k-means.
1. Giới thiệu
2. Hướng tiếp cận
3. Quá trình tìm kiếm và phân cụm tài liệu
4. Kết quả thực nghiệm
Nguồn tham khảo:
[1] Athena Vakali, Web data clustering Current research status & trends, Aristotle University,Greece, 2004.
[2] Bing Liu, Web mining, Springer, 2007.
[3] Filippo Geraci, Marco Pellegrini, Paolo Pisati, and Fabrizio Sebastiani, A scalable algorithm for high-quality clustering of Web Snippets, Italy, ACM, 2006.
[4] Hiroyuki Kawano, Applications of Web mining- from Web search engine to P2P filtering, IEEE, 2004.
Soạn EK3784 <noi_nhan> gửi 8677 để nhận tài liệu qua email Xem »
+ Tại sao không đăng ký được?
+ Tại sao click download lại bị nhắc đăng nhập? Tại sao không download được?
+ Lỗi download 99% vì sao?
Hãy xem ở đây.
Dịch vụ Thư viện
+ Để đăng ký nhận tài liệu qua email, hãy soạn tin theo cú pháp EK<ma_sach><noi_nhan>
Nhắn tới số 8677. Xem chi tiết.
+ Ngoài số lượt download cho phép mỗi ngày, bạn có thể yêu cầu thêm bằng cách soạn tin: EKD<username>
Nhắn tới các số 8577, 8677, 8777.
Chú ý xem hướng dẫn.