Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-11ad790c-af3d-4ae2-91d9-16a19c459d77

Czasopismo

Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe

Tytuł artykułu

Przegląd zastosowań analizy text miningowej

Autorzy Gładysz, A. 
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
EN Overview of uses text mining analysis
Języki publikacji PL
Abstrakty
PL W artykule omówiona została eksploracyjna analiza danych tekstowych ze szczególnym naciskiem na zastosowania analizy text miningowej. We współczesnym świecie istnieje wiele różnych branż biznesowych w których pracownicy stykają się z nadmiarem napływających informacji. Rozwój społeczeństwa informacyjnego oraz technologii informatycznych pociągnął za sobą w sposób naturalny powstanie zautomatyzowanych systemów wspomagających wyszukiwanie i porządkowanie informacji. Techniki text miningu znajdują coraz większe zastosowanie, zaś szeroki przegląd zastosowań wraz ze wskazaniem praktycznym możliwości zastosowania analizy text miningowej został dogłębnie omówiony w artykule.
EN The article discussed the text mining with particular emphasis on the use of text mining analysis. In the modern world there are many different business industries where workers are in contact with an excess of incoming information. The development of the information society and information technology entailed a natural rise of automated systems to support search and organize information. Text mining techniques are increasingly applied, and a broad overview of applications, together with an indication of the practical possibilities of the use of text mining analysis has been thoroughly discussed in the article.
Słowa kluczowe
PL dokument tekstowy   eksploracja danych tekstowych   text mining   data mining   analiza danych tekstowych   przetwarzanie informacji   wyszukiwanie informacji   tłumaczenie automatyczne   nadmiar informacji  
EN text mining   data mining   business intelligence   information retrieval   data processing   document similarity   machine translation   information overload  
Wydawca Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM". sp. z o.o.
Czasopismo Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Rocznik 2016
Tom R. 17, nr 12
Strony 1742--1746
Opis fizyczny Bibliogr. 26 poz., wykr., pełen tekst na CD
Twórcy
autor Gładysz, A.
  • Politechnika Rzeszowska
Bibliografia
1. Kao A., Poteet S., Natural Language Processing and Text Mining, Springer, 2007.
2. Hearst M., Untangling Text Data Mining, Proceedings of ACL’99: the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, University of Maryland, June 20-26 1999.
3. Fan W., Wallace L., Rich S., Tapping into the Power of Text Mining, Communications of ACM, 2005.
4. Liddy E. D., Text mining, Bulletin of the American Society for Information Science 27, 2000.
5. Luhn H. P., The automatic creation of literature abstracts, IBM Journal of Reasearch and Development, 1958, s. 159–165.
6. Doyle L, B., Semantic Road Maps for Literature Searchers, The Journal of the Association of Computing Machinery(ACM), Vol, 8(4), 1961, s. 553-578.
7. Swanson D, R., Complementary structures in disjoint scientific literatures, Proceedings of the Fourteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development, ACM Press, New York 1991, s. 280-289.
8. Kostoff R. N., Science and technology innovation, Technovation 19(10), 1999, s. 593-604.
9. Perrin, P., Personal communication, Molecular Systems research group, Merck & Co., Inc., Rahway, New York, 2001
10. Hand D., Mannila H., Smyth P., Eksploracja danych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2005.
11. Larose D. T., Odkrywanie wiedzy z danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 2006.
12. Berry M. W., Kogan J., Text Mining Applications and Theory, John Wiley & Sons Ltd, United Kingdom, 2010.
13. Shull S., Do You Know What Your Customers are Telling You?, DM Direct Special Report, May 10, 2005.
14. Brown P. F., Cocke J., Della Pietra S. A., Della Pietra V. J., Jelinek F., Lafferty J. D., Mercer R. L., Roossin P. S., A statistical approach to machine translation, Computational Linguistics Vol, 16, no 2, 1990.
15. Night K., Mining Online Text, Communications of the ACM 42(11), ACM Press, New York, 1999, s. 58–61.
16. Billewicz A., Budowa procesów ekstrakcji, transformacji i ładowania danych w systemach Business Intelligence, (red,) Sroka H., Porębska T., Systemy wspomagania organizacji SWO2004, Katowice, 2004.
17. Janc A., Kraska M., Credit-scoring: nowoczesna metoda oceny zdolności kredytowej, Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa, 2001, s. 14-15.
18. Wójciak M., Metody oceny ryzyka kredytowego, PWE, Warszawa 2007.21. Hartman A., Sifonis J., Kador J., E-biznes, Strategie sukcesu w gospodarce internetowej, Sprawdzone metody organizacji przedsięwzięć e-biznesowych, Wydawnictwo K,E, Liber s,c., Warszawa, 2001.
19. Sullivan D., Document Warehousing and Text Mining: Techniques for Improving Business Operations, Marketing and Sales, Wiley Computer Publishing, 2001..
20. Ishikava H., Ohta M., Kato K., Document Warehousing: A Document-Intensive Application of Multimedia Database, 11th International Workshop on research Issues in Data engineering, Heidelberg, 2001.
21. Hartman A., Sifonis J., Kador J., E-biznes, Strategie sukcesu w gospodarce internetowej, Sprawdzone metody organizacji przedsięwzięć e-biznesowych, Wydawnictwo K,E, Liber s,c., Warszawa, 2001.
22. Kotler P., Marketing, Analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola, wyd, VI, Gebethner i Ska, Warszawa, 1994.
23. Eden L., Matrix Methods In Data Mining and Pattern Recognition, SIAM 2007.
24. Bowker L., Computer-Aided Translation Technology, A Practical Introduction, University of Ottawa Press, Ottawa, 2002.
25. Manning C. D., Raghavan P., Schütze H., Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, Cambridge, England, 2008.
26. Fayyad U. M., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., From data mining to knowledge discovery in databases, AI Magazine, Vol 17, 1996, s. 37-54.
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-11ad790c-af3d-4ae2-91d9-16a19c459d77
Identyfikatory