Intelligent Text Categorization and Clustering
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Beschreibung
Automatic Text Categorization and Clustering are becoming more and more important as the amount of text in electronic format grows and the access to it becomes more necessary and widespread. Well known applications are spam filtering and web search, but a large number of everyday uses exist (intelligent web search, data mining, law enforcement, etc.) Currently, researchers are employing many intelligent techniques for text categorization and clustering, ranging from support vector machines and neural networks to Bayesian inference and algebraic methods, such as Latent Semantic Indexing. This volume offers a wide spectrum of research work developed for intelligent text categorization and clustering. In the following, we give a brief introduction of the chapters that are included in this book. von Nedjah, Nadia und Macedo Mourelle, Luiza de und Kacprzyk, Janusz und França, Felipe M. G. und Souza, Alberto Ferreira de
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Über den Autor
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Kartoniert
- 598 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 370 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Kartoniert
- 296 Seiten
- Erschienen 2004
- Springer
- Gebunden
- 216 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- paperback
- 503 Seiten
- Erschienen 2022
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- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2020
- Carl Hanser Verlag GmbH & C...
- paperback
- 128 Seiten
- Erschienen 2024
- hep verlag
- Gebunden
- 338 Seiten
- Erschienen 2006
- Springer
- paperback
- 304 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Gebunden
- 242 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 304 Seiten
- Erschienen 2014
- Springer
- Klappenbroschur
- 272 Seiten
- Erschienen 2022
- Redline Verlag
- Kartoniert
- 675 Seiten
- Erschienen 2018
- Springer




