文献

J-GLOBAL ID：202002264358238958   整理番号：20A0493938

生物医学における文書クラスタリングの有効性と効率【JST・京大機械翻訳】

Effectiveness and Efficiency for Document Clustering in Biomedicine

著者 (3件)： Seki Kazuhiro (Konan University,Faculty of Intelligence and Informatics,Kobe,Japan) ,  Ortiz Michael Segundo (Carolina Health Informatics Program, University of North Carolina,Chapel Hill,USA) ,  Mostafa Javed (School of Information and Library Science, University of North Carolina,Chapel Hill,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： BIBM  ページ： 1620-1623  発行年： 2019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： それは,生物医学情報検索または臨床意思決定支援にとって重要であり,特に科学出版物に埋め込まれた関連生物医学/臨床情報を発見する。現在,典型的な検索インタフェースは,質問としてキーワードに基づいており,文書のランク付けリストを返す。それは,単純なファサードを発見するのに適しているが,臨床意思決定支援に必要なより複雑な情報ニーズには理想的ではない。この種のタスクに対してより適切と考えられる探索インタフェイスはクラスタベースのブラウジングであり,そこでは検索された文書がより直感的な探索のためにトピック的にグループ化されている。しかし,このモデルを採用するためには,クラスタ化としてのクラスタリングフレームワークの有効性だけでなく効率性も考慮する必要がある。クラスタベースブラウジング情報探索に向けた第一段階として,本論文は,それらの有効性と効率のために代表的特徴選択/抽出法とクラスタリングアルゴリズムを経験的に研究した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 情報検索 ,  インタフェイス ,  キーワード ,  ブラウジング ,  ファサード ,  等級づけ ,  刊行物 ,  特徴選択 ,  クラスタ化 ,  情報需要 ,  有効性 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  臨床情報 ,  *生物医学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 生物医学 ,  文書 ,  クラスタリング ,  有効性