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J-GLOBAL ID：202002212650918573   整理番号：20A2191845

正確な情報のための機械学習アルゴリズムを用いたWebニュース文書の効率的分類モデル【JST・京大機械翻訳】

Efficient classification model of web news documents using machine learning algorithms for accurate information

著者 (6件)： Mulahuwaish Aos (Department of Computer Science and Information Systems, Saginaw Valley State University MI 48710, USA) ,  Gyorick Kevin (Department of Computer Science and Information Systems, Saginaw Valley State University MI 48710, USA) ,  Ghafoor Kayhan Zrar (Department of Software Engineering, Salahaddin University-Erbil, Iraq) ,  Ghafoor Kayhan Zrar (School of Mathematics and Computer Science, University of Wolverhampton, Wulfruna Street, Wolverhampton, WV1 1LY, UK) ,  Maghdid Halgurd S. (Department of Software Engineering, Faculty of Engineering, Koya University, Kurdistan Region-F.R. Iraq) ,  Rawat Danda B. (Department of Electrical Engineering and Computer Science, Howard University, Washington, DC 20059, USA)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 98  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Webアプリケーションはユーザと情報を交換するための一般的なプラットフォームと見なされている。これらのアプリケーションは,Big-Dataを迅速に処理することができ,ユーザをタイムリーに利用し,新しいポータルに投稿された正確な情報を持ち,克服すべき大きな挑戦である。Webとプロセスビッグデータを収集するために膨大な計算電力が必要であり,このプロセスの空間と時間の複雑性を減らすために開発する必要がある。データマイニングは,明示的特徴に基づく特定の情報を抽出することにより,前述の課題を緩和する解決策であると考えられる。本論文は,ニュース情報を抽出して,ニュース文書を4つの異なるカテゴリービジネス,技術および科学,健康,および enter楽に分類するWebのための効率的モデルを提案した。四つの異なる機械学習分類器サポートベクトルマシン(SVM),K最近傍(kNN),決定木(DT)および長短熱メモリ(LSTM)を比較した。これらの分類器を別々に実装し,次に精度と受信機動作特性曲線を用いて比較した。達成された結果は,kNNの精度が88.72%で最悪であり,SVMが95.04%で最良であることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  電力 ,  受信機 ,  ディシジョンツリー ,  応用プログラム ,  *ニュース ,  *Web【情報システム】 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  データマイニング ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Webアプリケーション ,  ポータルサイト ,  複雑性 ,  ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： Webニュースアプリケーション ,  データマイニング

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  Web ,  ニュース ,  文書 ,  分類モデル