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Relevance Feature Discovery es un modelo innovador que clasifica los términos en distintas categorías y actualiza eficazmente la ponderación de los términos y su distribución en patrones, lo que aumenta el rendimiento de la minería de textos. Los términos que aparecen con más frecuencia en artículos irrelevantes se clasifican como términos específicos negativos. El objetivo de Relevance Feature Discovery es extraer características de alta calidad que representen con precisión las demandas del usuario. Este sistema supera a las técnicas basadas en términos y patrones.

Produktbeschreibung
Relevance Feature Discovery es un modelo innovador que clasifica los términos en distintas categorías y actualiza eficazmente la ponderación de los términos y su distribución en patrones, lo que aumenta el rendimiento de la minería de textos. Los términos que aparecen con más frecuencia en artículos irrelevantes se clasifican como términos específicos negativos. El objetivo de Relevance Feature Discovery es extraer características de alta calidad que representen con precisión las demandas del usuario. Este sistema supera a las técnicas basadas en términos y patrones.
Autorenporträt
Prof. Rekha Kamble schloss 2018 ihren Master of Technology in Computer Science & Engineering am DKTE Society's Textile & Engineering Institute, Indien, ab. Sie arbeitet als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen (AIML). Zu ihren Forschungsinteressen gehören Data Mining, Text Mining, Blockchain-Technologie und Cloud Computing.