کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
554773 | 873881 | 2011 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Post-retrieval search hit clustering to improve information retrieval effectiveness: Two digital forensics case studies
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This research extends text mining and information retrieval research to the digital forensic text string search process. Specifically, we used a self-organizing neural network (a Kohonen Self-Organizing Map) to conceptually cluster search hits retrieved during a real-world digital forensic investigation. We measured information retrieval effectiveness (e.g., precision, recall, and overhead) of the new approach and compared them against the current approach. The empirical results indicate that the clustering process significantly reduces information retrieval overhead of the digital forensic text string search process, which is currently a very burdensome endeavor.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Decision Support Systems - Volume 51, Issue 4, November 2011, Pages 732–744
Journal: Decision Support Systems - Volume 51, Issue 4, November 2011, Pages 732–744
نویسندگان
Nicole Lang Beebe, Jan Guynes Clark, Glenn B. Dietrich, Myung S. Ko, Daijin Ko,