Stage-oe-small.jpg

Inproceedings20: Unterschied zwischen den Versionen

Aus Aifbportal
Wechseln zu:Navigation, Suche
K (Added from ontology)
K (Added from ontology)
Zeile 24: Zeile 24:
 
}}
 
}}
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
|Forschungsgebiet=Text Mining
+
|Forschungsgebiet=Formale Begriffsanalyse
 
}}
 
}}
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
|Forschungsgebiet=Formale Begriffsanalyse
+
|Forschungsgebiet=Text Mining
 
}}
 
}}
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
 
{{Forschungsgebiet Auswahl
 
|Forschungsgebiet=Wissensmanagement
 
|Forschungsgebiet=Wissensmanagement
 
}}
 
}}

Version vom 11. September 2009, 05:05 Uhr


Conceptual Clustering of Text Clusters


Conceptual Clustering of Text Clusters



Published: 2002
Herausgeber: G. Kókai, J. Zeidler (Eds.)
Buchtitel: Proc. Fachgruppentreffen Maschinelles Lernen (FGML 2002), 7.-9.10.2002, Hannover
Seiten: 37-45

Referierte Veröffentlichung

BibTeX

Kurzfassung
Common clustering techniques have the disadvantage that they do not provide intensional descriptions of the clusters obtained. Conceptual Clustering techniques, on the other hand, provide such descriptions, but are known to be rather slow. In this paper, we discuss a way of combining both techniques. We first cluster the documents by avariant of k {Means, using a thesaurus as background knowledge. This clustering reduces the large number of documents to a relatively small number of clusters, which can then be clustered conceptually in the second step.

Download: Media:2002_20_Hotho_Conceptual_Clus_1.pdf



Forschungsgruppe

Effiziente Algorithmen


Forschungsgebiet