Перевод названия: ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ КОЛЛЕКЦИИ ДОКУМЕНТОВ В ИНФОРМАЦИОННОМ ПОИСКЕ
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2015
Ключевые слова: information retrieval system, search engine, Kohonen neural network, relevance, self-organized maps, Euclidean distance, clustering, classification, content, информационно-поисковая система, поисковый робот, нейронная сеть Кохонена, релевантность, самоорганизующиеся карты, евклидово расстояние, кластеризация, классификация, контент
Аннотация: This article describes the implementation of a simple software module that is able to organize vast document collections according to textual similarities. It is based on the self-organizing map (SOM) algorithm. The main goal of the work is to evaluate advantages and disadvantages of Kohonen’s neural network implementation in the sПоказать полностьюearch engine of information retrieval system. Представлена реализация программного модуля, способного кластеризовать (классифицировать) большие коллекции документов согласно их содержанию. Модуль основывается на самоорганизующихся картах Кохонена. Основной целью работы явилась оценка преимуществ и недостатков реализации нейронных сетей Кохонена в информационно-поисковой системе.
Журнал: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации
Выпуск журнала: № 14
Номера страниц: 188-190
Место издания: Красноярск
Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"