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Keyword selection method for characterizing text document maps

机译:用于表征文本文档映射的关键字选择方法

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摘要

Characterization of subsets of data is a recurring problem in data mining. We propose a keyword selection method that can be used for obtaining characterizations of clusters of data whenever textual descriptions can be associated with the data.Several methods that cluster data sets or form projections of data provide an order or distance measure of the clusters. If such an ordering of the clusters exists or can be deduced, the method utilizes the order to improve the characterizations. Theproposed method may be applied, for example, to characterizing graphical displays of collections of data ordered e.g. with the SOM algorithm. The method is validated using a collection of 10,000 scientific abstracts from the INSPEC database organized on a WEBSOM document map.
机译:数据子集的表征是数据挖掘中的重复问题。我们提出了一种关键字选择方法,可用于在诸多文本描述可以与数据组相关联时获得数据集群的特性。群集数据集或数据的形成投影提供群集的顺序或距离测量。如果存在或可以推断出这样的群集的排序,则该方法利用顺序来改善特性。例如,可以应用特殊的方法,以表征有序的数据集合的图形显示。使用SOM算法。使用来自WESHEC数据库的10,000个科学摘要的集合验证了该方法。

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