Shlukování dat: Od dokumentů k Webu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F07%3A00048323" target="_blank" >RIV/67985807:_____/07:00048323 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Data Clustering: From Documents to the Web

Popis výsledku v původním jazyce

The chapter provides a survey of some clustering methods relevant to the clustering document collections and, in consequence, Web data. We start with classical methods of cluster analysis which seem to be relevant in approaching to cluster Web data. Thegraph clustering is also described since its methods contribute significantly to clustering Web data. A use of artificial neural networks for clustering has the same motivation. Based on previously presented material, the core of the chapter provides anoverview of approaches to clustering in the Web environment. Particularly, we focus on clustering web search results, in which clustering search engines arrange the search results into groups around a common theme. We conclude with some general considerations concerning the justification of so many clustering algorithms and their application in the Web environment.

Název v anglickém jazyce

Data Clustering: From Documents to the Web

Popis výsledku anglicky

The chapter provides a survey of some clustering methods relevant to the clustering document collections and, in consequence, Web data. We start with classical methods of cluster analysis which seem to be relevant in approaching to cluster Web data. Thegraph clustering is also described since its methods contribute significantly to clustering Web data. A use of artificial neural networks for clustering has the same motivation. Based on previously presented material, the core of the chapter provides anoverview of approaches to clustering in the Web environment. Particularly, we focus on clustering web search results, in which clustering search engines arrange the search results into groups around a common theme. We conclude with some general considerations concerning the justification of so many clustering algorithms and their application in the Web environment.

Druh

C - Kapitola v odborné knize

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

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>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

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

Název knihy nebo sborníku

Web data Management Practices. Emerging Techniques and Technologies

ISBN

1-59904229-0

Počet stran výsledku

33

Strana od-do

1-22

Počet stran knihy

—

Název nakladatele

Idea Group Publishing

Místo vydání

Hershey

Kód UT WoS kapitoly

—