Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "data classifications" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Problematyka doboru miary odległości w klasyfikacji spektralnej danych symbolicznych
    The Problem of Distance Measure Selection for Spectral Clustering of Symbolic Data
    Autorzy:
    Pełka, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/586131.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Klasyfikacja danych
    Pomiary
    Data classifications
    Measurement
    Opis:
    Spectral clustering that was proposed by Ng, Jordan and Weiss, is not in fact a new clustering method, but rather a new way to prepare data set for clustering method. This method uses the idea of spectral decomposition. The main aim of the paper is to present a possibility of application spectral clustering when dealing symbolic data, with a special focus on different distance measures that can be applied for this kind of data. In experiment studies artificial data sets with known cluster structure were obtained with application of clusterSim and mlbench packages of R software. Each data set was clustered 40 times with application of each distance measure applied. Received results were compared with known cluster structure with application of adjusted Rand index.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2014, 195; 141-150
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ZZL w ostrych barwach. Bibliometryczna analiza podejść i metod badawczych
    HRM in the Limelight: Bibliometric Analysis of Research Approaches and Methods
    Autorzy:
    Durczak, Krzysztof
    Koperska, Alicja
    Piasecki, Przemysław
    Ławrynowicz, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/599008.pdf
    Data publikacji:
    2017-04-15
    Wydawca:
    Instytut Pracy i Spraw Socjalnych
    Tematy:
    metody badawcze
    metody bibliometryczne
    zasoby wiedzy przegląd literatury
    klasyfikacja danych
    rozwój nauki
    analiza jakościowa
    analiza ilościowa
    metody mieszane
    research methods
    bibliometric methods
    knowledge resources
    literature review
    data classifications
    development of science
    qualitative analysis
    quantitative analysis
    mixed methods
    Opis:
    Począwszy od lat 60. XX wieku liczba publikacji w obszarze zarządzania zasobami ludzkimi (ZZL) z dekady na dekadę rośnie w postępie geometrycznym. Z jednej strony zjawisko to powinno cieszyć autorów niniejszego artykułu jako akademików, z drugiej zaś - stanowi konkretne wyzwanie: jak kompilować i syntezować wiedzę, którą już stworzyliśmy, tak aby nasze przyszłe przedsięwzięcia faktycznie rozwijały dziedzinę, której poświęcamy się na co dzień. W odpowiedzi na to wyzwanie postanowiono wykorzystać stworzone przez Luda Waltmana i Neesa Jana van Ecka narzędzie, którego skuteczność wynika z unifikacji dwóch technik bibliometrycznych, mapowania i grupowania. Wykorzystując metodę text miningu, opartą na analizie języka naturalnego, przebadano treść tytułów i abstraktów 6033 artykułów naukowych w obszarze ZZL, odnoszących się do podejść lub metod badawczych. W efekcie badania ilościowego, uzupełnionego i pogłębionego przez jakościową analizę fraz, przedstawiono mapy określające strukturę, nasycenie oraz trendy tematów obecnych w metodologii tejże dziedziny. Wynikiem badania jest wyraźny i ostry obraz różnorodności i pluralizmu w postrzeganiu zasobów ludzkich, a także przestrzeni, gdzie pozornie różne obszary przenikają się nawzajem.
    Starting with the 1960s, the numbers of publications in the field of human resource management (HRM) has been growing in a geometrical progression with each successive decade. Although as a community of academics we should be pleased with this phenomenon, it is simultaneously a challenge: How can this knowledge that we have created be compiled and synthesized so that our future endeavors actually develop the discipline to which we devote our daily efforts? Our response is the use of the research tools developed by Ludo Waltman and Nees Jan van Eck—mapping and clustering—that are effective thanks to their unification. Applying text mining based on natural language processing (NLP) we analyzed the content of the titles and abstracts of 6,033 scientific articles in the field of HRM that make reference to research approaches and methods. Through quantitative research complemented and deepened with a qualitative analysis of terms, we present maps defining the structure, intensity, and trends in topics as found in the methodology of this domain. The main result of our study is a clear and vivid image of the diversity and pluralism present in the perceiving of human resources as well as spaces where seemingly divergent subfields permeate each other.
    Źródło:
    Zarządzanie Zasobami Ludzkimi; 2017, 2(115) "Zagadnienia metodologiczne badań w obszarze ZZL" [Questions of Research Methodology in the Area of HRM]; 31-50
    1641-0874
    Pojawia się w:
    Zarządzanie Zasobami Ludzkimi
    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