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”

Google Trends for Data Mining. Study of Czech Towns

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F13%3A86087049" target="_blank" >RIV/61989100:27350/13:86087049 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Google Trends for Data Mining. Study of Czech Towns

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Selected web search engines provide statistics of user activities according to the topics, time and locations. The utilization requires well prepared phrases and searching range. The system of etalons for calibration searching frequencies provided by Google Trends is proposed. It was applied for evaluation of searching names of Czech towns. The regression analysis proved high correlation with population. Highlighted anomalies were explored. K-means cluster analysis enabled a categorization of selected towns. The geographical network analysis of relationships among towns suffers from low quality of locations provided by Google. The discussion includes an overview of main pros and cons of Google Trends and provides recommendations.

  • Název v anglickém jazyce

    Google Trends for Data Mining. Study of Czech Towns

  • Popis výsledku anglicky

    Selected web search engines provide statistics of user activities according to the topics, time and locations. The utilization requires well prepared phrases and searching range. The system of etalons for calibration searching frequencies provided by Google Trends is proposed. It was applied for evaluation of searching names of Czech towns. The regression analysis proved high correlation with population. Highlighted anomalies were explored. K-means cluster analysis enabled a categorization of selected towns. The geographical network analysis of relationships among towns suffers from low quality of locations provided by Google. The discussion includes an overview of main pros and cons of Google Trends and provides recommendations.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • 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

    Lecture Notes in Computer Science. Volume 8083

  • ISBN

    978-3-642-40494-8

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    100-109

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Craiova

  • Datum konání akce

    11. 9. 2013

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku