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J-GLOBAL ID：201702232772713333   整理番号：17A1394713

頻出アイテム集合に基づく分散型テキストクラスタリングに関する研究【Powered by NICT】

Research on distributed text clustering based on frequent itemset

著者 (3件)： Yang Wenchuan (School of Network Security, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing, 100876, China) ,  Wu Qiwei (School of Network Security, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing, 100876, China) ,  Cheng Zishuai (School of Network Security, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing, 100876, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 5700-5705  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自然言語処理において重要な場として,テキストクラスタリング処理と組織化大量テキストデータの重要な技術である。ビッグデータの時代では,データのテキストクラスタリングの時間と精度の面で大きな課題をもたらす。本論文では,遺伝的アルゴリズム,フィードバック及び分散処理と組み合わせたテキストクラスタリングにおける速度と精度の問題に焦点を当てた。分散テキストクラスタリング手法を提案し,それは頻繁なアイテム集合に基づいている。検査結果は,より効率的に大域的最適中心を見出すとクラスタ化を最も正確にできることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  分散処理 ,  *自然言語処理 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 集合 ,  テキストクラスタリング ,  研究