نیازندیهای فایلی کرجی

دانلود انواع پایان نامه، مقاله، طرح، پروژه، جزوه، گزارش کار، پروپوزال، آزمون استخدامی، نمونه سوال و ...

نیازندیهای فایلی کرجی

دانلود انواع پایان نامه، مقاله، طرح، پروژه، جزوه، گزارش کار، پروپوزال، آزمون استخدامی، نمونه سوال و ...

ترجمه مقاله بررسی تکنیکهای Document Clustering و مقایسه LDA و moVMF

این پروژه به طور کلی به بررسی تکنیکهای Document Clustering که به طور گسترده استفاده شده است می پردازدما با استفاده از مدل فضای برداری از طریق تکامل آن و گسترش به دیگر مدل های پیچیده تر و آماری صدا آغاز می کنیم ما جزئیات دو مدل ، مخلوطی از Von MisesFisher و Latent Dirichlet Allocation را از آنجاییکه در سال های اخیر توجه گسترده ای را با توجه به عمل
دسته بندی مقالات ترجمه شده isi
بازدید ها 7
فرمت فایل docx
حجم فایل 253 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 7
ترجمه مقاله بررسی تکنیکهای Document Clustering و مقایسه LDA و moVMF

فروشنده فایل

کد کاربری 2
کاربر

بررسی تکنیکهای Document Clustering و مقایسه LDA و moVMF

A Survey of Document Clustering Techniques & Comparison of LDA and moVMF

چکیده :

این پروژه به طور کلی به بررسی تکنیکهای Document Clustering که به طور گسترده استفاده شده است می پردازد.ما با استفاده از مدل فضای برداری از طریق تکامل آن و گسترش به دیگر مدل های پیچیده تر و آماری صدا آغاز می کنیم. ما جزئیات دو مدل ، مخلوطی از Von Mises-Fisher و Latent Dirichlet Allocation را از آنجاییکه در سال های اخیر توجه گسترده ای را با توجه به عملکرد خوب خود را بیش از سایر مدل ها داشته اند مقایسه می کنیم. در نهایت میبینیم آزمایشهای بیشتر نیازمند موضوع یا اشیا دیگر است.

کلمات کلیدی :

VSM, LSA, pLSA, K-means, Hierarchical Clustering, LDA, moVMF, Spherical Admixture Model

1- پیش زمینه

امروزه اطلاعات بر روی اینترنت در حال انفجار نمایی در طول زمان است، و حدود 80٪ آن به صورت متن ذخیره شده است. بنابراین متن کاوی موضوع پرطرفداری است. یکی از زمینه های تحقیق به طور ویژه Document Clustering است که یک موضوع عمده در جامعه بازیابی اطلاعات است. و مشخصا" برنامه های کاربردی گسترده ای در جهان واقعی است ، به طور مثال موتورهای جستجو. به طور معمول، یک موتور جستجو اغلب هزاران صفحه در پاسخ به پرس و جو گسترده را برمی گرداند و این کار را برای کاربران برای فهرست و یا برای شناسایی اطلاعات مربوطه دشوار می کند. متد Clustering میتواند به صورت یک گروه خودکار برای بازیابی یک لیست از دسته های معنی دار استفاده شود به عنوان موتورهای جستجو سازمانی مانند Northern Light و Vivisimo یا نرم افزار منبع باز مانند Carrot2 . همچنین گوکل متد Clustering را برای مطابقت وبسایتهای خاص همراه با پرس و جو استفاده می کند. به این صورت که از یک وب سایت می تواند به عنوان مجموعه ای از موضوعات(موضوع چند سند) ببیند و یک query از خودش یا ترکیبی از چند مبحث باشد. این به طور گسترده توسط جامعه موتورهای جستجو بهینه سازی مورد مطالعه قرار گرفته است. برای پیدا کردن یک راه برای بهینه سازی یک وب سایت، مناقصه مطلوب در کلمات کلیدی خاص تعیین می کنیم ، و به این ترتیب ROI را در کمپینهای آنلاین بهبود می دهیم. در نهایت، با افزایش شبکه های اجتماعی در سال های اخیر، مانند فیس بوک و توییتر، اطلاعات معنایی بیشتر در دسترس هستند و در حال حاضر مقدار قابل توجهی از اطلاعات را منتقل می کنند .


نظرات 0 + ارسال نظر
امکان ثبت نظر جدید برای این مطلب وجود ندارد.