» » » Кластерный анализ и информационный поиск

Презентация на тему Кластерный анализ и информационный поиск

tapinapura

Презентацию на тему Кластерный анализ и информационный поиск можно скачать абсолютно бесплатно на нашем сайте. Предмет презентации : Информатика. Красочные слайды и илюстрации помогут вам заинтересовать своих одноклассников или аудиторию. Для просмотра содержимого презентации воспользуйтесь плеером, или если вы хотите скачать презентацию - нажмите на соответствующий текст под плеером. Презентация содержит 10 слайдов.

скачать презентацию

Слайды презентации

Слайд 1: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 1

© ElVisti

Лекция 7 “Кластерный анализ и информационный поиск”

Дмитрий Владимирович ЛАНДЭ

МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ

Слайд 2: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 2

Понятие «кластерного анализа»

Пример кластеров сайтов - «групп подобия по контенту» (www touchgraph.com)

Кластерный анализ - метод группировки экспериментальных данных в классы. Наблюдения, попавшие в один класс, в некотором смысле ближе друг к другу, чем к наблюдениям из других классов. (Глоссарий.ru)

Слайд 3: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 3

Понятие информационного портрета

Портрет - модель реального объекта, выраженную его наиболее узнаваемыми чертами. Информационный портрет документа - статистически значимая совокупность информационных характеристик. В качестве информационного портрета темы можно рассматривать множество ключевых слов, наиболее точно (по статистическим и смысловым алгоритмам) отражающее информацию, соответствующую данной теме. Тематической рубрике соответствует ее информационный портрет: Pi = { vij}, (j=1,..,K), где vij –весовой коэффициент, соответствующий j-му терм, K - количество термов в словаре системы.

Слайд 4: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 4

Взвешивание потока документов в пространстве информационного портрета

М = {mij} (i = 1,..,N; j = 1,..,K) - матрица соответствия потока документов D информационному портрету l. D={di} {i=1,K}. di – определяется как TF*IDF. Близость D и Pi – sim(D, Pi) – скалярное произведение K-мерных векторов. Алгоритм взвешивания:

Слайд 5: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 5

Латентное семантическое индексирование

Метод кластерного анализа LSI (латентного семантического индексирования), базируется на сингулярном разложении матриц (SVD). Сингулярным разложением матрицы A называется ее разложение вида A=USVT, где U и V – ортогональные матрицы, а S – диагональная матрица, элементы которой sij = 0, если i не равно j, а siі >= 0. В рассматриваемом примере (таблиц взаимосвязей) матрица А = МT М – квадратная, однако метод LSI применяется и к прямоугольным матрицам, но в этих случаях размерность матрицы S соответствует рангу матрицы А. В соответствии с методом LSI в рассмотрение берутся k наибольших сингулярных значений, а каждому такому сингулярному значению матрицы А соответствует кластер взаимосвязанных документов. А аппроксимируется матрицей Ak = Σ ui sii viT. Метод LSI применим и к ранжированию выдачи информационно-поисковых систем, основанному на цитировании. Это алгоритм HITS (Hyperlink Induced Topic Search) – один из двух самых популярных на сегодня в области информационного поиска. Ввиду своей вычислительной трудоемкости (равной O(N2), N – размерность А), этот метод LSI применяется только для относительно небольших матриц.

Слайд 6: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 6

Взаимосвязь тем и метод k-means

Суть алгоритма k-means: случайным образом выбирается k векторов-строк, которые определяются как центроиды кластеров. Затем k кластеров наполняются – для каждого из оставшихся векторов-строк определяется близость к центроиду соответствующего кластера. После этого вектор-строка приписывается к тому кластеру, к которому он наиболее близок. После этого строки-векторы перегруппируются. Затем для каждого из новых кластеров заново определяется центроид. После этого заново выполняется процесс наполнения кластеров и т. д., пока процесс не стабилизируется или не зациклится.

Слайд 7: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 7

Группировка тем метод k-means

В отличие от метода LSI, k-means идеально подходит для кластеризации динамических информационных потоков. Укрупнение рубрик – актуальная задача кластерного анализа и она может быть решена путем их группировки по признакам подобия. Выделение групп взаимосвязанных рубрик методом кластерного анализа k-means:

Слайд 8: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 8

Метод, основанный на применении сетевого подхода - выявление сюжетов

Слайд 9: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 9

Построение адаптивных интерфейсов уточнения запросов

Слайд 10: Презентация Кластерный анализ и информационный поиск
Слайд 10

Спасибо за внимание!

Ландэ Д.В dwl@visti.net http://poiskbook.kiev.ua

МЕЖДУНАРОДНЫЙ СОЛОМОНОВ УНИВЕРСИТЕТ Киев, Украина

Список похожих презентаций

  • Яндекс.Метрика
  • Рейтинг@Mail.ru