首页> 外文OA文献 >Pengelompokan dokumen menggunakan dokumen berlabel dan tidak berlabel dengan pendekatan Modified Heuristic Fuzzy Co-Clustering
【2h】

Pengelompokan dokumen menggunakan dokumen berlabel dan tidak berlabel dengan pendekatan Modified Heuristic Fuzzy Co-Clustering

机译:使用改进的启发式模糊共聚方法,使用带标签和未带标签的文档对文档进行分类

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Pengelompokan dokumen merupakan suatu metode yang digunakan untuk dapat mengelompokkan suatu data berupa dokumen teks sesuai dengan kategori dari informasi yang dimiliki. Akan tetapi dengan banyaknya dokumen teks yang bervariasi menyebabkan beberapa masalah timbul dari proses pengelompokan dokumen. Salah satu diantaranya adalah hasil pengelompokan yang bersifat hard clustering. Hal ini disebabkan karena proses pengelompokan yang diterapkan merupakan metode unsupervised. Berdasarkan hal tersebut maka diajukan suatu metode pengelompokan yang mengunakan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering dengan menerapkan metode semi-supervised yang menggunakan dokumen berlabel sebagai proses pembelajarannya. Hasil uji coba terhadap metode yang diusulkan menunjukkan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering usulan terbaik dicapai pada kondisi Tu=Tv=dan 0,01 dengan nilai precission 0,19 dan recall 0,16. Algoritma Modified Heuristic Fuzzy Co-clustering yang diusulkan memberikan hasil lebih stabil dibandingkan dengan hasil pengelompokan Algoritma Heuristic Fuzzy Co-clustering.
机译:文档分组是一种能够根据保存的信息类别将文本文档形式的数据分类的方法。但是,随着文本文档数量的变化,导致文档分组过程中出现一些问题。其中之一是硬集群的分组结果。这是因为所应用的分组过程是不受监督的方法。在此基础上,提出了一种采用模糊共聚启发式算法的分组方法,该方法采用半监督方法,将带标签的文档作为学习过程。该方法的试验结果表明,在Tu = Tv =和0.01的条件下,精度为0.19,召回率为0.16,可以实现最佳的启发式模糊共聚算法。提出的改进的模糊共聚启发式算法与模糊共聚启发式算法的分组结果相比,给出了更稳定的结果。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号