Empirical Study of Classification Models for Web Page Categorization

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00220119" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00220119 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/37218" target="_blank" >http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/37218</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.3233/978-1-61499-421-3-290" target="_blank" >10.3233/978-1-61499-421-3-290</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Empirical Study of Classification Models for Web Page Categorization

Popis výsledku v původním jazyce

We describe one part of a web page content classification system used for contextual advertising. The system classifies the content of a web page to one of many predefined ad categories, i.e. performing text classification [2,8,10]. Our goal is to identify the best performing classification model for Czech language. We present a comprehensive comparison study of selected models, text representations, and feature selection techniques on a collection of datasets with different numbers of documents, numbers of categories, and varying category sizes. We conclude the work with the recommendation for the best performing models.

Název v anglickém jazyce

Empirical Study of Classification Models for Web Page Categorization

Popis výsledku anglicky

We describe one part of a web page content classification system used for contextual advertising. The system classifies the content of a web page to one of many predefined ad categories, i.e. performing text classification [2,8,10]. Our goal is to identify the best performing classification model for Czech language. We present a comprehensive comparison study of selected models, text representations, and feature selection techniques on a collection of datasets with different numbers of documents, numbers of categories, and varying category sizes. We conclude the work with the recommendation for the best performing models.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JC - Počítačový hardware a software

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Frontiers in Artificial Intelligence and Applications

ISBN

978-1-61499-420-6

ISSN

0922-6389

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

10

Strana od-do

290-299

Název nakladatele

IOS Press

Místo vydání

Amsterdam

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

18. 8. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

000350218400030