Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kużelewska, U." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Finding similar documents in web search results
Identyfikowanie dokumentów podobnych w wynikach wyszukiwania w sieci WWW
Autorzy:
Kużelewska, U.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341131.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
grupowanie wyników wyszukiwania
podobieństwo dokumentów
grupowanie snippetów
web search results clustering
documents similarity
snippets clustering
Opis:
Searching the Web is a challenging task. According to the Zamir and Etzioni’s definition, Internet is “unorganized, unstructured and decentralized place”. Although there are powerful search engines available, the number of indexed web pages exceeds 1 trillion [20] and still grows. Most of the search engines return list of documents from their bases sorted according to their relevance to a search query. Such approach is not the best, because the returned list is very long and may contain documents not related to the query. To increase efficiency of a searching process one may identify groups of similar documents from result list. One of the tools to do it are traditional clustering algorithms. The article presents clustering Web search results directly from a search engine as well as sets created from results for different queries. Documents were grouped using the following methods: EM and XMeans.
Przeszukiwanie sieci WWW jest niezmiernie trudnym zadaniem. Według Zamira i Etzioniego Internet to "miejsce bez struktury, niezorganizowane i zdecentralizowane". Chociaz istnieją potężne narzędzia w postaci wyszukiwarek internetowych, ich użycie staje się z czasem trudniejsze, gdyż ilość zaindeksowanych stron internetowych przekracza 1 bln [20] i nadal rośnie. Większość wyszukiwarek generuje wyniki posortowane według ich zgodności z treścią zapytania w postaci bardzo długich list. Takie podejście nie jest najlepszym rozwiązaniem z powodu rozmiaru list oraz zawierania w nich dokumentów nie związanych z zapytaniem. W celu zwiększenia efektywności przeszukiwania Internetu można ˙ zastosowac grupowanie podobnych dokumentów z generowanej przez wyszukiwarki listy wyników. Jednym z takich narzędzi są tradycyjne algorytmy grupujące. W artykule przedstawiono wyniki grupowania dokumentów bezpośrednio z listy zwróconej przez wyszukiwarkę oraz zbiorów dokumentów utworzonych z wyników wyszukiwania dla kilku zapytań. Wykorzystano następujące metody grupujące: EM i XMeans.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2012, 9; 61-76
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Collaborative filtering recommender systems in music recommendation
Systemy typu Collaborative Filtering w rekomendacji muzyki
Autorzy:
Kużelewska, U.
Ducki, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88420.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
collaborative filtering
music recommendations
recommender systems
systemy rekomendujące
rekomendacja muzyki
wspólna filtracja
Opis:
Nowadays, the primary place of information exchange is the internet. Its features, such as: availability, unlimited capacity and diversity of information influenced its unrivalled popularity, making the internet a powerful platform for storage, dissemination and retrieval of information. On the other hand, the internet data are highly dynamic and unstructured. As a result, the internet users face the problem of data overload. Recommender systems help the users to find the products, services or information they are looking for. The article presents a recommender system for music artist recommendation. It is composed of user-based as well as item-based procedures, which can be selected dynamically during a user’s session. This also includes different similarity measures. The following measures are used to assess the recommendations and adapt the appropriate procedure: RMSE, MAE, Precision and Recall. Finally, the generated recommendations and calculated similarities among artists are compared with the results from LastFM service.
W obecnych czasach głównym miejscem wymiany informacji jest internet. Jego cechy, takie jak: wysoka dostępność, nieograniczona pojemność i różnorodność informacji wpłynęły na jego niezrównana popularność. W ten sposób internet stał się potężną platformą do przechowywania, rozpowszechniania i udostępniania informacji. Z drugiej strony, dane internetowe są bardzo dynamiczne i niestrukturalizowane. W rezultacie, użytkownicy internetu muszą radzić sobie z problemem przeładowania danych. Systemy rekomendujące służą pomocą użytkownikom w celu znalezienia poszukiwanych produktów, usług lub informacji. W artykule przedstawiono system rekomendujący artystów muzycznych. Składa się on z procedur typu user-based oraz item-based oraz różnych sposobów szacowania podobieństwa, które mogą˛ być zmieniane dynamicznie podczas sesji użytkownika. Do oceny list rekomendacji wykorzystano następujące miary: RMSE, MAE, Precision i Recall. Dodatkowo, wygenerowane rekomendacje i obliczone podobieństwa miedzy artystami są porównywane z wynikami z serwisu LastFM .
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2013, 10; 67-79
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies