کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4960661 | 1446503 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Crowd-based Feature Selection for Document Retrieval in Highly Demanding Decision-making Scenarios
ترجمه فارسی عنوان
انتخاب ویژگی مبتنی بر جمعیت برای بازپخش سند در سناریوهای تصمیم گیری بسیار مورد نیاز است
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کاهش ابعاد، جمعیت، هوش جمعی، بازیابی سند، هوش تجاری،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
Automatic dimensionality reduction in text classification requires large training data sets due to the high dimensionality of the native feature space. However, in several real world multi-label problems, such as highly demanding decision-making scenarios, to manually classify and select features in large document sets is usually unfeasible even by specialist teams. This paper presents CrowdFS a first approach on using collective intelligence techniques to select label specific relevant features from a large document set. An experiment in the context of competitive intelligence for a multinational energy company showed CrowdFS producing better results than an automatic state of the art technique.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 112, 2017, Pages 822-832
Journal: Procedia Computer Science - Volume 112, 2017, Pages 822-832
نویسندگان
Julliano Trindade Pintas, LuÃs Correia, Ana Cristina Bicharra Garcia,