Cluster labeling with linked data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43919204" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43919204 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Cluster labeling with linked data

Popis výsledku v původním jazyce

In this article, we would like to introduce our approach to cluster labeling with Linked Data. Clustering web pages into semantically related groups promises better performance in searching the Web. Nowadays, only special semantic search engines provideclustering of results. Other engines are doubtful as far as the quality of clusters and moreover a dependable system for labeling these clusters is lacking. Linked Data is a set of principles for publishing structured data in a machine readable way withregards to linking with other Web resources. This enables data from different sources to be connected and queried over the Internet. The information from Linked Data can be used for preliminary estimates of topics covered by a set of documents. Topics are represented as resources from Linked Data and are used for smooth humanreadable labeling of clusters.

Název v anglickém jazyce

Cluster labeling with linked data

Popis výsledku anglicky

In this article, we would like to introduce our approach to cluster labeling with Linked Data. Clustering web pages into semantically related groups promises better performance in searching the Web. Nowadays, only special semantic search engines provideclustering of results. Other engines are doubtful as far as the quality of clusters and moreover a dependable system for labeling these clusters is lacking. Linked Data is a set of principles for publishing structured data in a machine readable way withregards to linking with other Web resources. This enables data from different sources to be connected and queried over the Internet. The information from Linked Data can be used for preliminary estimates of topics covered by a set of documents. Topics are represented as resources from Linked Data and are used for smooth humanreadable labeling of clusters.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Journal of Theoretical and Applied Informatrion Technology

ISSN

1992-8645

e-ISSN

—

Svazek periodika

53

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

PK - Pákistánská islámská republika

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

340-345

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—