Wyszukiwarka
Abstrakt
The article presents an approach to automated organization of textual data. The experiments have been performed on selected sub-set of Wikipedia. The Vector Space Model representation based on terms has been used to build groups of similar articles extracted from Kohonen Self-Organizing Maps with DBSCAN clustering. To warrant efficiency of the data processing, we performed linear dimensionality reduction of raw data using Principal Component Analysis. We introduce hierarchical organization of the categorized articles changing the granularity of SOM network. The categorization method has been used in implementation of the system that clusters results of keyword-based search in Polish Wikipedia.
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Opublikowano w:
-
LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE
strony 140 - 149,
ISSN: 0302-9743 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2011
- Opis bibliograficzny:
- Szymański J.: Self-Organizing Map representation for clustering Wikipedia search results// LECTURE NOTES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE. -., nr. No 6592 (2011), s.140-149
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 103 razy