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数据挖掘2016年:从文本数据构建集群词网络-汉俊金首尔大学

抽象性

本文描述另一种方法,即通过合并文本汇总和套接字程序从文学信息传递越来越临界词系统基本观点之一 文本挖掘研究思想关联 思想从口令开始问题在于寻找越益明智的句子安排 和它们的连接称为aword网络词系统大都可用记录词重现正因如此, 共发事件重发并不足以判断词际关系的质量,工作上,为征服问题, 我们计划用词关联任务 超越集合结果 接近记录而非全归档与其从文件全编程中编译词, 倒似会从记录集合后遗症中分离出渐增重要的词关系拟技术分两个阶段广泛应用:第一,特定记录分级划分成多组,每一组均以基叉跨树方式从前关联采掘中导出在此,我们注意到,每组都包含大量记录 和相似字事件实例, 并因此它有 集合清晰字和它们的固联以这种方式,作为后续阶段,我们技术迭代图形加权公共数据评估两个词中心之间的可记性并集中顶值大字及其语句属性覆盖于每个集群中。分组和分组免费内容是使用它的重要发展显示单内容集合法,授权企业自动封存数据 。在这个二分制安排中,我们将调查文本分组和从非结构化信息获取知识比特的方法将是非常令人难以置信和现代质量初始段集中启发后续部分是关于执行初段二段整理最佳方法使用文本分组从非结构化信息获取知识比特以测量方式整理它 完全可以应用到 数据库中此外,我们同样将集中精力发现功能API, 以便它能填充成装配游戏模型,不中断当前框架文本集群化:如何从非结构化数据获取快速位知识-第一部分:动机.Text集群化:如何从非结构化数据获取快速位知识-第二部分:实现与非结构化数据关联当前嵌入巨大的信息负载中,令人悲哀的是,其中大片非结构化性质信息量充裕 自由流文本住在信息存储室多逻辑策略帮助程序检查组织化信息(例如数字化信息),但少策略侧重于破解常用语言信息求解 : 关于击败这些问题, 我们将设计非辅助书集法 授权企业自动存储信息存储器本身自动生成取决于计算对信息的理解这有助于减少信息量并易理解范围更广与试图理解大数列相反,它只是理解50多组顶级套句的好兆头。基于此,机会大全开通:在一个客户服务模块中,这些群帮助识别杰作问题并可能成为扩展集中或计算机化对象雷竞技苹果下载客户端对特定项或牌子的审计可归纳为真能引导关联审查信息可不费力地划分Resumes和人文世界中其他非结构化信息很容易取出

传记:

汉俊金分别于1994年和1996年获得汉城国立大学计算机科学和统计学BS和MS学位汉城国立大学计算机科学工程博士学位现任韩国首尔大学电气计算机工程学院教授数据库系统 智能信息检索

金汉美龙

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