مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ انگلیسی

Subjects Extraction and text data classification by CHERNOFF algorithm and implementation with Java general-purpose computer programming language

Subjects Extraction and text data classification by CHERNOFF algorithm and implementation with Java general-purpose computer programming language

چکیده مقاله

The ability of the human brain to classify new stimuli as equivalent to stimuli previously found and categorized, allows theindividual to impose order into her/his environment Without the ability to categorize, the individual would not interactmeaningfully with the infinitely diverse number of objects and situations s/he is exposed to and, in fact, life would bechaotic Secondly, it is cognitively advantageous and economical since it allows one to organize the infinite number ofobjects and events encountered through life into manageable easily accessible categories But this meaning fully ofenvironment should transfer by data to the human A data type we use to reveal preferences and goals through recruitingmaterials, magazines, and public statements, notes is using text data type In the age of Information technology 21 century ,categorizing and classification of this data family in this huge amount, costs so much Automated text analysis methods cansubstantially reduce the costs and time of analyzing massive collections of texts, also understanding the results may beanother problem that is solved with data visualization; Data visualization is going to change the way our analysts work withdata They’re going to be expected to respond to issues more rapidly And they’ll need to be able to dig for more insights –look at data differently, more imaginatively Data visualization will promote that creative data exploration Below is aninstance for data visualization with Chernoff face algorithm, you can see how is easy now to find out the result, with thissimple visualization algorithm

کلیدواژه‌ها

Text-mining Subject extraction Chernoff face algorithm Text mining

نویسندگان

تصویر Michael Bidollahkhany

Michael Bidollahkhany

Member of Engineers Institute of Electrical and Electronics IEEE Student , Membership ID۹۲۸۷۵۲۱۳

شیوه ارجاع

Bidollahkhany, Michael and Faridi Masouleh, Marzieh,1396,Subjects Extraction and text data classification by CHERNOFF algorithm and implementation with Java general-purpose computer programming language,2rd International Conference on Soft Computing,Rudsar

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات دومین کنفرانس ملی محاسبات نرم مجموعه مقالات دومین کنفرانس ملی محاسبات نرم1 آذر 1396 · رودسر
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۳,۱۱۳ مشاهده

تشخیص فعالیت های انسان از تصاویر ویدیویی با استفاده از شبکه عصبی کانولوشنی

امروزه شناسایی خودکار فعالیت انسان، در کاربردهای نظارتی و مراقبت بر افراد ناتوان بسیار ضروری میباشد استف…

شناسایی فعالیت انسانشبکه عصبی کانولوشنییادگیری عمیق
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۲,۹۴۵ مشاهده

یادگیری عمیق برای سیستم های توصیه گر

سرویسهای اینترنتی امروزه محتواهای متنوعی ارایه میکنند با توجه به اهمیت سیستم های توصیه گر در سرویس دهنده…

یادگیری ماشینداده کاویبازیابی اطلاعات
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۲,۴۱۱ مشاهده

شاخص های کارایی فرایند Cpmk و C در محیط فازی

از علل پیدایش شاخص های کارایی فرایند 1، نیاز موجود در کارخانه ها برای تخمین و اندازه گیری میزان کارایی ف…

کیفیت فازیشاخص کارایی فرایندعملگرهای حسابی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۲,۱۳۱ مشاهده

تخمین سرعت حد سقوط ذرات کروی در سیالات حفاری نیوتنی و غیرنیوتنی با ستفاده از ماشین بردار ارتباط

سرعت حد سقوط ذرات درداخل سیالات دارای کاربردهای فراوانی از جمله در صنعت حفاری نفت و فرآوری مواد معدنی می…

سرعت حدذرات کرویسیال نیوتنی وغیرنیوتنی
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۲,۰۱۳ مشاهده

طراحی مدل هوشمند عمیق به منظور پیش بینی بیماری صرع با استفاده از سیگنال ECG

صرع شایع ترین بیماری عصبی بعد از سکته مغزی است ،که به دلیل آشفتگی های زودگذر مغز، به طور ناخودآگاه و غیر…

پیشبینیصرعیادگیری عمیق
مقاله کنفرانسی سال ۱۳۹۶ ۱,۷۷۳ مشاهده

نگاهی آماری به کاربرد محاسبات نرم در مهندسی ژیوتکنیک

در سالهای اخیر بکارگیری روش های محاسبات نرم برای تحلیل مسایل مختلف مهندسی از جمله مسایل موجود در مهندسی…

محاسبات نرممنطق فازیمهندسی ژیوتکنیک