Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Tolerance Rough Set Based Overlapping Clustering for the DBLP Data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86077716" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86077716 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2010.286" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2010.286</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/WI-IAT.2010.286" target="_blank" >10.1109/WI-IAT.2010.286</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Tolerance Rough Set Based Overlapping Clustering for the DBLP Data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the article there is presented comparison of overlapping clustering methods for data mining of DBLP datasets. For the analysis, the DBLP data sets were pre-processed, while each journal has been assigned attributes, defined by its topics. The data collection can be described as vague and uncertain; obtained clusters and applied queries do not necessarily have crisp boundaries. The authors presented clustering through a tolerance rough set method (TRSM) and fuzzy c-mean (FCM) algorithm for journal recommendation based on topic search. The comparison of both clustering methods was presented using different measures of similarity.

  • Název v anglickém jazyce

    A Tolerance Rough Set Based Overlapping Clustering for the DBLP Data

  • Popis výsledku anglicky

    In the article there is presented comparison of overlapping clustering methods for data mining of DBLP datasets. For the analysis, the DBLP data sets were pre-processed, while each journal has been assigned attributes, defined by its topics. The data collection can be described as vague and uncertain; obtained clusters and applied queries do not necessarily have crisp boundaries. The authors presented clustering through a tolerance rough set method (TRSM) and fuzzy c-mean (FCM) algorithm for journal recommendation based on topic search. The comparison of both clustering methods was presented using different measures of similarity.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1494" target="_blank" >GA102/09/1494: Nové metody přenosu dat založené na turbo kódech</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2010

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology

  • ISBN

    978-1-4244-8482-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    57-60

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    Los Alamitos, California

  • Místo konání akce

    Toronto, Canada

  • Datum konání akce

    31. 8. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku