Naslov
Usporedba metoda za grupiranje tekstualnih dokumenata
(Comparison of Text Clustering Methods)

Autori
Bošnjak, Dario

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, preddiplomski

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
04.07

Godina
2017

Stranica
28

Mentor
Pripužić, Krešimir

Ključne riječi
prikupljanje informacija ; indeks ; grupiranje ; strojno učenje ; Apache Lucene ; Apache Mahout
(information retrieval ; index ; cluster ; machine learning ; Apache Lucene ; Apache Mahout)

Sažetak
Obrada i analiza dokumenata iz velikih kolekcija zahtijeva određenu organizaciju istih. Tomu služi grupiranje, postupak kojim će računalo, s obzirom na zadane parametre, odrediti grupu za dokumente iz kolekcije. Parametri se zadaju s obzirom na kolekciju i želje korisnika. Algoritam k-means jadan je od najpoznatijih algoritama, dok je poboljšanje dano algoritmom k-means++. Fuzzy k-means je meki algoritam grupiranja koji ovisno o zadanom parametru s određenim postotkom pripadnosti može svrstati dokumente u jednu ili više grupa. Algoritam multiple k-means++ svodi se na izvođenje algoritma k-means++ određeni broj puta. Navedeni algoritmi svrstavaju dokumente u zadani broj grupa, dok algoritam DBSCAN kao parametar ne prima željeni broj grupa, nego najmanji broj točaka u grupi i okolinu ɛ. Ako točka sadrži barem traženi broj točaka u svojoj okolini tada može postati jezgrom grupe, a u suprotnom će biti svrstana u neku grupu ili biti označena kao šum. Algoritam DBSCAN prilagodljiviji je od ostalih algoritama, ali je teško odrediti parametre s kojima bi se dobili dobri rezultati jer jako ovise o kolekciji.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo

POVEZANOST RADA