Отрывок: Совместное распределение тогда выглядит так: (2) В отличие от обычной кластеризации с априорным распределением Дирихле или обычным распределением Байеса, мы не выбираем кластер один раз, а затем «накидываем» слова из этого кластера, а для каждого слова сначала выбираем по распределению θ тему, а уже потом «набрасываем» это слово по данной теме. [18] В ходе работы э...
Название : Разработка и исследование алгоритмов кластеризации данных сверхбольшого объема
Авторы/Редакторы : Рыцарев, И.А.
Благов, А.В.
Ключевые слова : алгоритмы кластеризации данных
данные сверхбольшого объема
текстовый анализ
k-means
tf-idf метрика
lda
метод судьи
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Рыцарев И.А. Разработка и исследование алгоритмов кластеризации данных сверхбольшого объема / И.А. Рыцарев, А.В. Благов // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1774-1777.
Аннотация : Работа посвящена исследованию алгоритмов кластеризации текстовых данных. В качестве объекта исследования были выбраны данные социальной сети Twitter. Собирались, обрабатывались и анализировались при этом текстовые данные. Для решения задачи получения необходимой информации были проведены исследования в области оптимизации сбора данных социальной сети Twitter. Разработано программное средство, обеспечивающее сбор необходимых данных из заданных геолокаций. Исследованы и апробированы существующие алгоритмы кластеризации данных, преимущественно большого объема.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Razrabotka-i-issledovanie-algoritmov-klasterizacii-dannyh-sverhbolshogo-obema-64149
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170523\64149
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 319_1774-1777.pdfОсновная статья. Раздел: Наука о данных832.21 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.