Relevante Merkmalsuche für Text Mining - Kamble, Rekha;More, Shivaprasad
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Die Entdeckung von Relevanzmerkmalen ist ein innovatives Modell, das Begriffe in verschiedene Kategorien einteilt und die Gewichtung und Verteilung von Begriffen in Mustern effektiv aktualisiert und so die Textmining-Leistung steigert.Die Begriffe, die in relevanten Artikeln häufiger vorkommen, werden als positive spezifische Begriffe betrachtet. Die Begriffe, die häufiger in irrelevanten Artikeln vorkommen, werden als negative spezifische Begriffe klassifiziert. Das Ziel von Relevance Feature Discovery ist es, qualitativ hochwertige Merkmale zu extrahieren, die die Anforderungen des Benutzers…mehr

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Produktbeschreibung
Die Entdeckung von Relevanzmerkmalen ist ein innovatives Modell, das Begriffe in verschiedene Kategorien einteilt und die Gewichtung und Verteilung von Begriffen in Mustern effektiv aktualisiert und so die Textmining-Leistung steigert.Die Begriffe, die in relevanten Artikeln häufiger vorkommen, werden als positive spezifische Begriffe betrachtet. Die Begriffe, die häufiger in irrelevanten Artikeln vorkommen, werden als negative spezifische Begriffe klassifiziert. Das Ziel von Relevance Feature Discovery ist es, qualitativ hochwertige Merkmale zu extrahieren, die die Anforderungen des Benutzers genau repräsentieren. Dieses System übertrifft term- und musterbasierte Techniken.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Autorenporträt
Prof. Rekha Kamble schloss 2018 ihren Master of Technology in Computer Science & Engineering am DKTE Society's Textile & Engineering Institute, Indien, ab. Sie arbeitet als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen (AIML). Zu ihren Forschungsinteressen gehören Data Mining, Text Mining, Blockchain-Technologie und Cloud Computing.