• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2010.tde-17112010-110417
Document
Author
Full name
Fabiano Fernandes dos Santos
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2010
Supervisor
Committee
Rezende, Solange Oliveira (President)
Carvalho, Alexandre Plastino de
Lopes, Alneu de Andrade
Title in Portuguese
Selecionando candidatos a descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos utilizando regras de associação
Keywords in Portuguese
Agrupamento hierárquico de documantos
Descritores para agrupamentos hierárquicos
Mineração de texto
Regras de associação
Abstract in Portuguese
Uma forma de extrair e organizar o conhecimento, que tem recebido muita atenção nos últimos anos, é por meio de uma representação estrutural dividida por tópicos hierarquicamente relacionados. Uma vez construída a estrutura hierárquica, é necessário encontrar descritores para cada um dos grupos obtidos pois a interpretação destes grupos é uma tarefa complexa para o usuário, já que normalmente os algoritmos não apresentam descrições conceituais simples. Os métodos encontrados na literatura consideram cada documento como uma bag-of-words e não exploram explicitamente o relacionamento existente entre os termos dos documento do grupo. No entanto, essas relações podem trazer informações importantes para a decisão dos termos que devem ser escolhidos como descritores dos nós, e poderiam ser representadas por regras de associação. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização de regras de associação para apoiar a identificação de descritores para agrupamentos hierárquicos. Para isto, foi proposto o método SeCLAR (Selecting Candidate Labels using Association Rules), que explora o uso de regras de associação para a seleção de descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos. Este método gera regras de associação baseadas em transações construídas à partir de cada documento da coleção, e utiliza a informação de relacionamento existente entre os grupos do agrupamento hierárquico para selecionar candidatos a descritores. Os resultados da avaliação experimental indicam que é possível obter uma melhora significativa com relação a precisão e a cobertura dos métodos tradicionais
Title in English
Selecting candidate labels for hierarchical document clusters using association rules
Keywords in English
Association rules
Hierarchical document clustering
Label hierarchical clustering
Text mining
Abstract in English
One way to organize knowledge, that has received much attention in recent years, is to create a structural representation divided by hierarchically related topics. Once this structure is built, it is necessary to find labels for each of the obtained clusters, since most algorithms do not produce simple descriptions and the interpretation of these clusters is a difficult task for users. The related works consider each document as a bag-of-words and do not explore explicitly the relationship between the terms of the documents. However, these relationships can provide important information to the decision of the terms that must be chosen as descriptors of the nodes, and could be represented by rass. This works aims to evaluate the use of association rules to support the identification of labels for hierarchical document clusters. Thus, this paper presents the SeCLAR (Selecting Candidate Labels using Association Rules) method, which explores the use of association rules for the selection of good candidates for labels of hierarchical clusters of documents. This method generates association rules based on transactions built from each document in the collection, and uses the information relationship between the nodes of hierarchical clustering to select candidates for labels. The experimental results show that it is possible to obtain a significant improvement with respect to precision and recall of traditional methods
 
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2010-11-18
 
WARNING: Learn what derived works are clicking here.
All rights of the thesis/dissertation are from the authors
Centro de Informática de São Carlos
Digital Library of Theses and Dissertations of USP. Copyright © 2001-2021. All rights reserved.