مقاله انگلیسی رایگان در مورد بازیابی موثر اطلاعات و روش کمینه سازی خصیصه یابی – الزویر ۲۰۲۰

مقاله انگلیسی رایگان در مورد بازیابی موثر اطلاعات و روش کمینه سازی خصیصه یابی – الزویر ۲۰۲۰

 

مشخصات مقاله
ترجمه عنوان مقاله بازیابی موثر اطلاعات و روش کمینه سازی خصیصه یابی در داده های وب معنایی
عنوان انگلیسی مقاله Effective information retrieval and feature minimization technique for semantic web data
انتشار مقاله سال ۲۰۲۰
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۱۴ صفحه
هزینه دانلود مقاله انگلیسی رایگان میباشد.
پایگاه داده نشریه الزویر
نوع نگارش مقاله
مقاله پژوهشی (Research Article)
مقاله بیس این مقاله بیس نمیباشد
نمایه (index) Scopus – Master Journals List – JCR
نوع مقاله ISI
فرمت مقاله انگلیسی  PDF
ایمپکت فاکتور(IF)
۲٫۷۶۲ در سال ۲۰۱۹
شاخص H_index ۴۹ در سال ۲۰۲۰
شاخص SJR ۰٫۴۴۳ در سال ۲۰۱۹
شناسه ISSN ۰۰۴۵-۷۹۰۶
شاخص Quartile (چارک) Q2 در سال ۲۰۱۹
مدل مفهومی ندارد
پرسشنامه ندارد
متغیر دارد
رفرنس دارد
رشته های مرتبط مهندسی فناوری اطلاعات، مهندسی کامپیوتر
گرایش های مرتبط اینترنت و شبکه های گسترده، مهندسی نرم افزار
نوع ارائه مقاله
ژورنال
مجله / کنفرانس کامپیوترها و مهندسی برق – Computers & Electrical Engineering
دانشگاه  Karpagam Academy of Higher Education, India
کلمات کلیدی استخراج خصیصه یابی، کاهش بعدیت، وب کاوی معنایی، متن کاوی، داده کاوی، انتخاب خصیصه، بازیابی اطلاعات، خصیصه وکتور
کلمات کلیدی انگلیسی Feature extraction, Dimensionality reduction, Semantic web mining, Text mining, Data mining, Feature selection, Information retrieval, Feature vector
شناسه دیجیتال – doi
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.106518
کد محصول E14160
وضعیت ترجمه مقاله  ترجمه آماده این مقاله موجود نمیباشد. میتوانید از طریق دکمه پایین سفارش دهید.
دانلود رایگان مقاله دانلود رایگان مقاله انگلیسی
سفارش ترجمه این مقاله سفارش ترجمه این مقاله

 

فهرست مطالب مقاله:
Abstract

۱٫ Introduction

۲٫ Related work

۳٫ System architecture

۴٫ Results and discussion

۵٫ Conclusion

References

 

بخشی از متن مقاله:

Abstract

The Internet contains both structured and unstructured data. The enormous flow of Internet data creates challenges in relation to effective information retrieval. Semantic Web Mining explores Web addresses using ontological and semantic structures. For effective information retrieval in Web Mining and Text Mining, text feature extraction plays an important role. The effectiveness of the text processing is determined by the complexity and dimensionality reduction of the feature vector. In this paper, a new approach is proposed based on the semantic structure of the Web data. It combines both feature extraction and feature selection techniques for data mapping and retrieval, involving standard features for effective text mapping. This process reduces the dimension complexity in the feature vector for effective information retrieva

Introduction

The basic problem in information retrieval is extracting the features of text sentences for text classification [1]. Without processing, text cannot be used directly for similarity measurement, as the required results cannot be obtained with the desired accuracy. For effective text processing, first we need to explore the semantic structure of the Web efficiently. It is necessary to identify and strongly define the relationships between data. Tagging data using appropriate techniques plays a key role. In this article, we present our own data description approach. Exploring the semantic structures efficiently helps to extract and select features to properly represent the vector space with reduced dimensions. Ensuring the vector space remains manageable is highly important. Generally, dimensionality reduction algorithms [2] are classified into two types, namely feature extraction and feature selection algorithms. Feature extraction algorithms [3,4] reduce the vector space through algebraic transformations and a new feature set is created from the base set. Feature selection algorithms focus on reducing the vector space by considering the subset features from the base set. In this paper, we combine both feature extraction and feature selection to reduce the dimensions of the feature vector space.

ثبت دیدگاه