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Registros recuperados : 3.971 | |
2. | | DUTRA, L. M.; SANTOS, A. D. da C.; LOURENÇO, A. V. F.; NAGATA, N.; HEIDEN, G.; CAMPOS, F. R.; BARISON, A. 1H HR-MAS NMR and chemometric methods for discrimination and classification of Baccharis (Asteraceae): A proposal for quality control of Baccharis trimera. Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis, v. 184, 113200, 2020. Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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3. | | KUHN, J.; ADKINS, S.; AGWANDA, B. R.; KUBRUSLI, R. A.; ALKHOVSKY, S. V.; AMARASINGHE, G. K.; TATJANA, A.-Z.; AYLLÓN, M. A.; BAHL, J.; BALKEMA BUSCHMANN, A.; BALLINGER, M. J.; BASLER, C. F.; BAVARI, S.; BEER, M.; BEJERMAN, N.; BENNETT, A. J.; DBENTE, D. A.; BERGERON, É.; BIRD, B. H.; BLAIR, C. D.; BLASDELL, K. R.; BLYSTAD, D. R.; BOJKO, J.; BORTH, W. B.; BRADFUTE, S.; BREYTA, R.; BRIESE, T.; BROWN, P. A.; BROWN, J. K.; BUCHHOLZ, U. J.; BUCHMEIER, M. J.; ABUKREYEV, A.; BURT, F.; BÜTTNER, C.; CALISHER, C. H.; CAO, M.; CASAS, I.; CHANDRAN, K.; CHARREL, R. N.; CHENG, Q.; CHIAKI, Y.; CHIAPELLO, M.; CHOI, I. R.; CIUFO, M.; CLEGG, J. C. S.; CROZIER, I.; BÓ, E. D.; DE LA TORRE, J. C.; LAMBALLERIE, X. de; SWART, R. L. de; DEBAT, H.; DHEILLY, N. M.; DI CICCO, E.; DI PAOLA, N.; DI SERIO, F.; DIETZGEN, R. G.; DIGIARO, M.; DOLNIK, O.; DREBOT, M. A.; DREXLER, J. F.; DUNDON, W. G.; DUPREX, W. P.; DÜRRWALD, R.; DYE, J. M.; EASTON, A. J.; EBIHARA, H.; ELBEAINO, T.; ERGÜNAY, K.; FERGUSON, H. W.; FOOKS, A. R.; FORGIA, M.; FORMENTY, P. B. H.; FRÁNOVÁ, J.; ASTUA, J. de F.; FU, J.; FÜRL, S.; ZACHERT, S. G.; GĀO, G. F.; GARCÍA, M. L.; SASTRE, A. G.; GARRISON, A. R.; GASKIN, T.; GONZALE, J. P. J.; GRIFTHS, A.; GOLDBERG, T. L.; GROSCHUP, M. H.; GÜNTHER, S.; HALL, R. A.; HAMMOND, J.; HAN, O.; HEPOJOKI, J.; HEWSON, R.; HONG, J.; HONG, N.; HORIE, M.; HU, J. S.; HU, T.; HUGHES, H. R.; HÜTTNER, F.; HYNDMAN, T. H.; ILYAS, M.; JALKANEN, R.; JIĀNG, D.; JONSON, G. J.; JUNGLEN, S.; KADONO, F.; KAUKINEN, K. H.; KAWATE, M.; KLEMPA, B.; KLINGSTRÖM, J.; KOBINGER, G.; KOLONIUK, I.; KONDŌ, H.; KOONIN, V.; KRUPOVIC, M.; KUBOTA, K.; KURATH, G.; LAENEN, L.; LAMBERT, A. J.; LANGEVIN, S. L.; LEE, B.; LEFKOWITZ, E. J.; LI, L.; LEROY, E. M.; LI, S.; LÍ, J.; LIU, H.; LUKASHEVICH, I. S.; MAES, P.; SOUZA, W. M. de; MARKLEWITZ, M.; MARSHALL, S. H.; MARZANO, S. L.; MASSART, S.; MCCAULEY, J. W.; MELZER, M.; MILLER, K. M.; MING, T. J.; MIRAZIMI, A.; MORDECAI, G. J.; MÜHLBACH, H. P.; MÜHLBERGER, E.; NAIDU, R.; NATSUAKI, T.; NAVARRO, J. A.; NETESOV, S. Y V.; NEUMANN, G.; NOWOTNY, N.; NUNES, M. R. T.; VELARDE, A. O.; PALACIOS, G.; PALLÁS, V.; PÁLYI, B.; PAPA, A.; PARASKEVOPOULOU, S.; PARK, A. C.; PARRISH, C. R.; PATTERSON, D. A.; CORRÊA, A. P.; PAWESKA, J. T.; PAYNE, S.; PERACCHIO, C.; PÉREZ, D. R.; POSTLER, T. S.; QI, L.; RADOSHITZKY, S. R.; RESENDE, R. O.; REYES, C. A.; RIMA, B. K.; LUNA, G. R.; ROMANOWSKI, V.; ROTA, P.; RUBBENSTROTH, D.; RUBINO, L.; RUNSTADLER, J. A.; SABANADZOVIC, S.; SALL, A. A.; SALVATO, M. S.; SANG, R.; SASAYA, T.; SCHULZE, A. D.; SCHWEMMLE, M.; SHI, M.; SHÍ, X.; SHIMOMOTO, Y.; SHIRAKO, Y.; SIDDELL, S. G.; SIMMONDS, P.; SIRONI, M.; SMAGGHE, G.; SMITHER, S.; SONG, J. W.; SPANN, K.; SPENGLER, J. R.; STENGLEIN, M. D.; STONE, D. M.; SUGANO, J.; TABATA, A.; TAKADA, A.; TAKEUCHI, S.; TCHOUASSI, D. P.; TEFER, A.; TESH, R. B.; THORNBURG, N. J.; TOMITAKA, Y.; TOMONAGA, K.; TORDO, N.; TORTO, B.; TOWNER, J. S.; TSUDA, S.; TU, C.; TURINA, M.; TZANETAKIS, I. E.; UCHIDA, J.; USUGI, T.; VAIRA, A. M.; VALLINO, M.; VAN DEN HOOGEN, B.; VARSANI, A.; VASILAKIS, N.; VERBEEK, M.; BARGEN, S. V.; WADA, J.; WAHL, V.; WALKER, P. J.; WANG, L. F.; WANG, G.; WANG, Y.; WANG, Y.; WAQAS, M.; WÈI, T.; WEN, S.; WHITFELD, A. E.; WILLIAMS, J. V.; WOLF, Y. I.; WU, J.; XU, L.; YANAGISAWA, H.; YANG, C.; YANG, Z.; ZERBINI, F. M.; ZHAI, L.; ZHANG, Y. Z.; ZHANG, O.; ZHANG, J.; ZHANG, Z.; ZHOU, X. 2021 Taxonomic update of phylum Negarnaviricota (Riboviria: Orthornavirae), including the large orders Bunyavirales and Mononegavirale. Archives of Virology, August, 2021. Biblioteca(s): Embrapa Mandioca e Fruticultura. |
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18. | | BROOKS, K. L. A catskill flora and economic botany. IV. (part 2). Polypetalae sarraceniaceae through Leguminosae: including pitcher-plant, sundew, Stonecrop, foan flower, currants, gooseberries, saxifrage, witch-hazel, sycamore, avens, hawthorn, cinquefoil, cherries, apple, roses, brambles,... Albany: New York State Museum, 1984. 283p. il. (New York State Museum. Bulletin, 454). Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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19. | | BROOKS, K. L. A catskill flora and economic botany. IV. (part I.) Polypetalae chenopodiaceae through Capparidaceae: including Goosefoot, Amaranth, Pokeweed, Spring Beauty, Pinks, Water-lilies, Tulip-tree, Sassafras, Buttercups, Barberries, Poppies, Fumitories, and Mustards. Albany: New York State Museum, 1983. 358p. il. (New York State Museum. Bulletin, 453). Biblioteca(s): Embrapa Amazônia Oriental. |
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Registros recuperados : 3.971 | |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agricultura Digital. Para informações adicionais entre em contato com cnptia.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
Data corrente: |
03/02/2011 |
Data da última atualização: |
14/01/2020 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
MOURA, M. F.; REZENDE, S. O. |
Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, ICMC/USP. |
Título: |
A simple method for labeling hierarchical document clusters. |
Ano de publicação: |
2010 |
Fonte/Imprenta: |
In: IASTED INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS, 10., 2010, Innsbruck. Proceedings... Anaheim: ACTA Press. |
Páginas: |
p. 363-371. |
ISBN: |
978-0-88986-817-5 |
Idioma: |
Inglês |
Notas: |
AIA 2010. |
Conteúdo: |
One of the problems of automatic models in generating topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. A proposal for doing this through labeling hierarchical document clusters is presented in this paper. The goal of this method is to aid the construction of topic taxonomies. It aims to be language independent and to produce discriminative labels for each group, without replications of the terms along the hierarchy branches. Moreover the method is cluster independent, that is, it can be applied to any hierarchical cluster result or any hierarchy, even those that are manually produced. In order to reach the goals the method is based on a formal definition of a topic taxonomy, also presented in the paper. The method was implemented and evaluated against three other literature methods through their recalling results in a particular information retrieval process. The proposed method outperformed the other three methods; additionally it has a linear complexity. |
Palavras-Chave: |
Agrupamento hierárquico; Attribute selection; Cluster labeling; Document clustering; Hierarchical clustering; Mineração de textos; Recuperação da informação; Seleção de atributos; Text mining; Topic taxonomy. |
Thesagro: |
Taxonomia. |
Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Information retrieval. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
Marc: |
LEADER 02049nam a2200313 a 4500 001 1875648 005 2020-01-14 008 2010 bl uuuu u00u1 u #d 020 $a978-0-88986-817-5 100 1 $aMOURA, M. F. 245 $aA simple method for labeling hierarchical document clusters.$h[electronic resource] 260 $aIn: IASTED INTERNATIONAL CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND APPLICATIONS, 10., 2010, Innsbruck. Proceedings... Anaheim: ACTA Press.$c2010 300 $ap. 363-371. 500 $aAIA 2010. 520 $aOne of the problems of automatic models in generating topic taxonomies is the process of creating the most significant word list that discriminates each document group. A proposal for doing this through labeling hierarchical document clusters is presented in this paper. The goal of this method is to aid the construction of topic taxonomies. It aims to be language independent and to produce discriminative labels for each group, without replications of the terms along the hierarchy branches. Moreover the method is cluster independent, that is, it can be applied to any hierarchical cluster result or any hierarchy, even those that are manually produced. In order to reach the goals the method is based on a formal definition of a topic taxonomy, also presented in the paper. The method was implemented and evaluated against three other literature methods through their recalling results in a particular information retrieval process. The proposed method outperformed the other three methods; additionally it has a linear complexity. 650 $aCluster analysis 650 $aInformation retrieval 650 $aTaxonomia 653 $aAgrupamento hierárquico 653 $aAttribute selection 653 $aCluster labeling 653 $aDocument clustering 653 $aHierarchical clustering 653 $aMineração de textos 653 $aRecuperação da informação 653 $aSeleção de atributos 653 $aText mining 653 $aTopic taxonomy 700 1 $aREZENDE, S. O.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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