ExtMiner : Combining multiple ranking and clustering algorithms for structured document retrieval
Nurminen, M., Honkaranta, A., & Kärkkäinen, T. (2005). ExtMiner : Combining multiple ranking and clustering algorithms for structured document retrieval. In Sixteenth International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA). 22-26 Aug. 2005, Copenhagen, Denmark. (pp. 1036-1040). IEEE Computer Society. Integrating Data Mining, Databases and Information Retrieval (IDDI) '05 Workshop.. https://doi.org/10.1109/DEXA.2005.91
Julkaistu sarjassa
Integrating Data Mining, Databases and Information Retrieval (IDDI) '05 Workshop.Päivämäärä
2005Tekijänoikeudet
© Copyright IEEE
This paper introduces ExtMiner, a platform and potential tool for information management in SMEs (small & medium-size enterprise), or for organizational workgroups. ExtMiner supports interactive and iterative clustering of documents. It provides users with a visual cluster and list views at the same time, supporting iterative search process. ExtMiner may also be applied as a platform for research on retrieval fusion, since it combines search, clustering and visualization algorithms. ExtMiner was evaluated with three document collections. Although the findings were encouraging the user interface and performance with large document repositories need further development.
Julkaisija
IEEE Computer SocietyEmojulkaisun ISBN
0-7695-2424-9Kuuluu julkaisuun
Sixteenth International Workshop on Database and Expert Systems Applications (DEXA). 22-26 Aug. 2005, Copenhagen, Denmark.ISSN Hae Julkaisufoorumista
1529-4188
Alkuperäislähde
http://dx.doi.org/10.1109/DEXA.2005.91Julkaisu tutkimustietojärjestelmässä
https://converis.jyu.fi/converis/portal/detail/Publication/15638049
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Clustering and Structural Robustness in Causal Diagrams
Tikka, Santtu; Helske, Jouni; Karvanen, Juha (JMLR, 2023)Graphs are commonly used to represent and visualize causal relations. For a small number of variables, this approach provides a succinct and clear view of the scenario at hand. As the number of variables under study ... -
Semantic versus thematic clustering of new lexical items : a textbook analysis
Kujala, Jaakko (2015)Vocabulary acquisition is an essential part of learning a second language, yet textbook designers and language educators often have difficulties with creat-ing such vocabulary acquisition exercises and materials that would ... -
Clustering of vocabulary for different levels of Finnish learners of EFL : a content analysis on textbooks
Kujala, Jaakko (2016)Sanaston oppiminen on keskeisimpiä edellytyksiä vieraan kielen oppimiselle, jonka vuoksi vieraiden kielten oppikirjojen tulisi panostaa erityisesti tapoihin, joilla uutta sanastoa opetetaan oppijoille. Semanttinen klusterointi, ... -
Dokumenttien luokittelu luonnollisen kielen prosessointimenetelmillä
Kaipainen, Mikko (2020)Tämä tutkimus käsittelee dokumenttien luokittelua luonnollisen kielen prosessoinnin menetelmillä. Tutkimuksessa esitellään vektoriavaruusmallit ja dokumentin luokittelu kolmella yleisellä ohjatun oppimisen menetelmällä. ... -
Knowledge mining using robust clustering
Äyrämö, Sami (University of Jyväskylä, 2006)FM Sami Äyrämö tutki väitöstyössään suurten digitaalisten tietomassojen tehokasta hyödyntämistä ja siihen sovellettavia laskennallisesti älykkäitä niin kutsuttuja tiedonlouhintamenetelmiä (data mining). Aihe on ajankohtainen, ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.