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  A Neighborhood-Based Approach for Clustering of Linked Document Collections

Angelova, R., & Siersdorfer, S. (2006). A Neighborhood-Based Approach for Clustering of Linked Document Collections. In Proceedings of the Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2006 (pp. 778-779). New York, USA: ACM.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-21FE-0 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-21FF-E
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

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:
CIKM418-Angelova.pdf (beliebiger Volltext), 182KB
 
Datei-Permalink:
-
Name:
CIKM418-Angelova.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Privat
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the first page. To copy otherwise, to republish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specific permission and/or a fee. CIKM’06, November 5–11, 2006, Arlington, Virginia, USA. Copyright 2006 ACM 1595934332/ 06/0011 ...$5.00.
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Angelova, Ralitsa1, Autor           
Siersdorfer, Stefan1, Autor           
Yu, Philip S., Herausgeber
Tsotras, Vassilis J., Herausgeber
Fox, Edward A., Herausgeber
Liu, Bing, Herausgeber
Affiliations:
1Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society, ou_24018              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: This paper addresses the problem of automatically structuring linked document collections by using clustering. In contrast to traditional clustering, we study the clustering problem in the light of available link structure information for the data set (e.g., hyperlinks among web documents or co-authorship among bibliographic data entries). Our approach is based on iterative relaxation of cluster assignments, and can be built on top of any clustering algorithm. This technique results in higher cluster purity, better overall accuracy, and make self-organization more robust.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2007-04-272006
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: New York, USA : ACM
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 314371
Anderer: Local-ID: C1256DBF005F876D-498F341B6EEBA286C125726600466CC3-AngelovaCIKM2006
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Untitled Event
Veranstaltungsort: Arlington, VA, USA
Start-/Enddatum: 2006-11-06

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2006
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: New York, USA : ACM
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 778 - 779 Identifikator: ISBN: 1-59593-433-2