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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 53,91
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 54,73
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller e.K. 2008-01-11, 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 52,70
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
EUR 61,41
EUR 48,99 für den Versand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: AV Akademikerverlag Jun 2012, 2012
ISBN 10: 3639432967 ISBN 13: 9783639432961
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -Revision with unchanged content. This book investigates several research problems which arise in modern Web Information Retrieval. First of all we consider the fact that there are many situations where a flat list of ten search results are not enough, and that the users might desire to have a larger number of results grouped on-the-fly in folders of similar topics. In this book, we describe Snaket, a hierarchical clustering meta-search engine which personalizes searches according to the clusters selected on-the-fly by users. Second, we consider those situations where users might desire to access fresh information such as news articles. We present a new ranking algorithm suitable for ranking those fresh type of information. Third, we will discuss numerical methodologies for accelerating the ranking methodologies used in Web Search. An important achievement for this book is that we show how to address the above predominant issues of Web Information Retrieval by using clustering and ranking methodologies. We demonstrate that both clustering and ranking have a mutual reinforcement property that has not yet been studied intensively.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 144 pp. Englisch.
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval : Methodologies for Searching the Web
Verlag: VDM Verlag Dr. Müller Jan 2008, 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - This book investigates several research problems which arise in modern Web Information Retrieval. First of all we consider the fact that there are many situations where a flat list of ten search results are not enough, and that the users might desire to have a larger number of results grouped on-the-fly in folders of similar topics. In this book, we describe Snaket, a hierarchical clustering meta-search engine which personalizes searches according to the clusters selected on-the-fly by users. Second, we consider those situations where users might desire to access fresh information such as news articles. We present a new ranking algorithm suitable for ranking those fresh type of information. Third, we will discuss numerical methodologies for accelerating the ranking methodologies used in Web Search. An important achievement for this book is that we show how to address the above predominant issues of Web Information Retrieval by using clustering and ranking methodologies. We demonstrate that both clustering and ranking have a mutual reinforcement property that has not yet been studied intensively.
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 136,27
EUR 16,96 für den Versand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller e.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: Mispah books, Redhill, SURRE, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 126,96
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Like New. LIKE NEW. SHIPS FROM MULTIPLE LOCATIONS. book.
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Clustering and Information Retrieval
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 155,14
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Clustering and Ranking for Web Information Retrieval
Verlag: VDM Verlag Dr. Mueller E.K., 2008
ISBN 10: 3836456575 ISBN 13: 9783836456579
Sprache: Englisch
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 157,24
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Clustering and Information Retrieval (Network Theory and Applications)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Clustering and Information Retrieval (Network Theory and Applications, 11)
Anbieter: Lucky's Textbooks, Dallas, TX, USA
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 158,50
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Clustering and Information Retrieval (Network Theory and Applications)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Clustering and Information Retrieval (Network Theory and Applications, 11)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 156,23
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Clustering and Information Retrieval
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
EUR 156,22
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EUR 136,16
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Zustand: New. pp. 340.
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Zustand: New. pp. 340.
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Clustering and Information Retrieval
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
EUR 205,83
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In den WarenkorbZustand: New. pp. 340 Illus.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Clustering and Information Retrieval | Weili Wu (u. a.) | Taschenbuch | viii | Englisch | 2011 | Springer US | EAN 9781461379492 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Clustering and Information Retrieval
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen
Zustand: New. pp. 340.
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Clustering and Information Retrieval
Verlag: Springer US, Springer US Nov 2003, 2003
ISBN 10: 1402076827 ISBN 13: 9781402076824
Sprache: Englisch
Anbieter: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Neuware -Clustering is an important technique for discovering relatively dense sub-regions or sub-spaces of a multi-dimension data distribution. Clus tering has been used in information retrieval for many different purposes, such as query expansion, document grouping, document indexing, and visualization of search results. In this book, we address issues of cluster ing algorithms, evaluation methodologies, applications, and architectures for information retrieval. The first two chapters discuss clustering algorithms. The chapter from Baeza-Yates et al. describes a clustering method for a general metric space which is a common model of data relevant to information retrieval. The chapter by Guha, Rastogi, and Shim presents a survey as well as detailed discussion of two clustering algorithms: CURE and ROCK for numeric data and categorical data respectively. Evaluation methodologies are addressed in the next two chapters. Ertoz et al. demonstrate the use of text retrieval benchmarks, such as TRECS, to evaluate clustering algorithms. He et al. provide objective measures of clustering quality in their chapter. Applications of clustering methods to information retrieval is ad dressed in the next four chapters. Chu et al. and Noel et al. explore feature selection using word stems, phrases, and link associations for document clustering and indexing. Wen et al. and Sung et al. discuss applications of clustering to user queries and data cleansing. Finally, we consider the problem of designing architectures for infor mation retrieval. Crichton, Hughes, and Kelly elaborate on the devel opment of a scientific data system architecture for information retrieval.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 340 pp. Englisch.
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Zustand: Sehr gut. Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher.
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Clustering and Information Retrieval
Verlag: Springer US, Springer New York, 2011
ISBN 10: 1461379490 ISBN 13: 9781461379492
Sprache: Englisch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Clustering is an important technique for discovering relatively dense sub-regions or sub-spaces of a multi-dimension data distribution. Clus tering has been used in information retrieval for many different purposes, such as query expansion, document grouping, document indexing, and visualization of search results. In this book, we address issues of cluster ing algorithms, evaluation methodologies, applications, and architectures for information retrieval. The first two chapters discuss clustering algorithms. The chapter from Baeza-Yates et al. describes a clustering method for a general metric space which is a common model of data relevant to information retrieval. The chapter by Guha, Rastogi, and Shim presents a survey as well as detailed discussion of two clustering algorithms: CURE and ROCK for numeric data and categorical data respectively. Evaluation methodologies are addressed in the next two chapters. Ertoz et al. demonstrate the use of text retrieval benchmarks, such as TRECS, to evaluate clustering algorithms. He et al. provide objective measures of clustering quality in their chapter. Applications of clustering methods to information retrieval is ad dressed in the next four chapters. Chu et al. and Noel et al. explore feature selection using word stems, phrases, and link associations for document clustering and indexing. Wen et al. and Sung et al. discuss applications of clustering to user queries and data cleansing. Finally, we consider the problem of designing architectures for infor mation retrieval. Crichton, Hughes, and Kelly elaborate on the devel opment of a scientific data system architecture for information retrieval.
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Clustering and Information Retrieval
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Clustering is an important technique for discovering relatively dense sub-regions or sub-spaces of a multi-dimension data distribution. Clus tering has been used in information retrieval for many different purposes, such as query expansion, document grouping, document indexing, and visualization of search results. In this book, we address issues of cluster ing algorithms, evaluation methodologies, applications, and architectures for information retrieval. The first two chapters discuss clustering algorithms. The chapter from Baeza-Yates et al. describes a clustering method for a general metric space which is a common model of data relevant to information retrieval. The chapter by Guha, Rastogi, and Shim presents a survey as well as detailed discussion of two clustering algorithms: CURE and ROCK for numeric data and categorical data respectively. Evaluation methodologies are addressed in the next two chapters. Ertoz et al. demonstrate the use of text retrieval benchmarks, such as TRECS, to evaluate clustering algorithms. He et al. provide objective measures of clustering quality in their chapter. Applications of clustering methods to information retrieval is ad dressed in the next four chapters. Chu et al. and Noel et al. explore feature selection using word stems, phrases, and link associations for document clustering and indexing. Wen et al. and Sung et al. discuss applications of clustering to user queries and data cleansing. Finally, we consider the problem of designing architectures for infor mation retrieval. Crichton, Hughes, and Kelly elaborate on the devel opment of a scientific data system architecture for information retrieval.
