Data/hora: 10/06/2024 05:35:42

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 25/11/2008
Data da última atualização: | 31/01/2020
Autoria: | MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O.
Afiliação: | MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; RICARDO MARCONDES MARCACINI, USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP.
Título: | Easily labelling hierarchical document clusters.
Ano de publicação: | 2008
Fonte/Imprenta: | In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008.
Páginas: | p. 37-45.
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | One of the problems of automatic models that generate topic taxonomies is the process of creating the most significant term list that discriminates each document group. In this paper, a new method to label document hierarchical clusters is proposed, which is completely independent from the clustering method. This method automatically decides the number of the words in each label list, avoids word repetitions in a tree branch and provides a kind of cutting for the cluster tree. The obtained results were tested as search queries in a retrieval process and showed a very good performance. Additionally, the use of the method was experimented by some specialists in the text collection domain, trying to evaluate their understanding and expectations over the results.
Palavras-Chave: | Dados semânticos.
Thesagro: | Taxonomia.
Thesaurus Nal: | Cluster analysis; Taxonomy.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/80368/1/easily.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)

Exemplares:

CNPTIA - (12367-1) - UPC - AA - PP -  -  - 2008.00173 - DES
CNPTIA - (12367-2) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS