Wybór algorytmu grupowania a efektywność wyszukiwania dokumentów

• Autorzy: Nowak-Brzezińska A. , Jach T. , Xięski T.

Warianty tytułu

EN

Choosing the clustering algorithm and searching clusters of documents efficiency

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca przedstawia wyniki wstępnych eksperymentów dotyczących grupowania dokumentów tekstowych przy użyciu k-optymalizacyjnych, hierarchicznych oraz gęstościowych algorytmów analizy skupień. Eksperymenty wykonane dla rzeczywistych zbiorów dokumentów (a właściwie ich charakterystyk) potwierdzają fakt, że wybór algorytmu grupowania ma ogromny wpływ na efektywność (kompletność i dokładność) wyszukiwania informacji w strukturze skupień dokumentów.

EN

The article presents the results of efficiency of searching relevant documents In the document clusters structure. The structure depends on the choosed clustering algorithm. In the experiments we used nonhierarchical, hierarchical and den sity based clustering algortihms.

Słowa kluczowe

PL

grupowanie dokumentów tekstowych; kompletność; dokładność; algorytm gęstościowy

EN

documents clustering; recall; precision; density-based algorithm

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2010
• Tom: Vol. 31, nr 2A
• Strony: 147--162
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Nowak-Brzezińska A.

autor

Jach T.

autor

Xięski T.

• Uniwersytet Śląski, Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach, Instytut Informatyki,

Bibliografia

• 1. Ester M., Kriegel H.P., Sander J., Xu X.: A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Institute for Computer Science, University of Munich. Proceedings of 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-96), 1996.
• 2. Honkela T., Kaski S., Lagus K., and Kohonen, T.: Self-organizing maps of document collections. ALMA, 1(2). Electronic Journal, http://www.diemme.it/luigi/alma.html, 1991
• 3. Jach T.: Grupowanie jako metoda eksploracji wiedzy w systemach wspomagania decyzji. Analiza algorytmów hierarchicznych. Sosnowiec, 2008.
• 4. Nowak A., Xięski T., Jach T.: Analiza hierarchicznych i niehierarchicznych algorytmów grupowania dla dokumentów tekstowych, STUDIA INFORMATICA, Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Volume 30, No. 2A(83), s. 245-258.
• 5. Nowak A., Wakulicz-Deja A., Bachliński S.: Optimization of Speech Recognition l| Clustering of Phones. Fundamenta Informaticae, Vol. 72, 2006, s. 283-293.
• 6. Rijsbergen C.J.: Information retrieval. online book http://www.dcs.gla.ac.uk/Keith/Preface.html, 1979
• 7. Salton G.: Automatic Information Organization and Retreival. McGraw-Hill, New York USA, 1975.
• 8. Sander J., Ester M., Kriegel H.P., Xu X.: Density-Based Clustering in Spatial Database; The Algorithm GDBSCAN and its Applications, 1998.
• 9. Xięski T.: Grupowanie jako metoda eksploracji wiedzy w systemach wspomagania decyzji. Analiza algorytmów niehierarchicznych (k-optymalizacyjnych). Sosnowiec, 2008.
• 10. Wakulicz-Deja A.: Podstawy systemów wyszukiwania informacji. Analiza metod. Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa, 1995.