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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA): Agrupación de documentos por tema e Identificación de elementos Atípicos al tema (Outliers) - Softcover
Inhaltsangabe
En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente.
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Reseña del editor
En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente.
Biografía del autor
Doctora en Ciencias en Ciencias de la Computación (2009); en el 2009 cursó una especialidad de Educación basada en Competencias y en 1999 cursó una especialidad en Educación y asesoría de calidad. Desde el año 1998 ha sido profesora; actualmente trabaja como profesora en un Instituto Tecnológico impartiendo clases en Licenciatura y Maestría.
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Modelo de visualización de documentos: cluster y outliers (VA)
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Editorial Académica Española Sep 2011, 2011
ISBN 10: 3845487992
ISBN 13: 9783845487991
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware -En los últimos años de modernidad se ha generado una revolución en la digitalización de la información: datos numéricos y documentos. La minería de texto es una respuesta a la necesidad de manipular el texto adecuadamente. La visualización de datos es una herramienta de la minería de texto que permite obtener una representación gráfica de la información en alta dimensión. En este documento se presenta un modelo de separación de documentos por clases (tópicos) e identificación de estructuras: conglomerados (cluster), sub-conglomerados y valores atípicos (VA- Outliers). Se definen los conceptos de ruido y VA en documentos, también se propone una clasificación de VA basados en el tipo de palabras utilizadas (de propósito particular, general o compartidas). De los diferentes algoritmos de proyección de datos el de generación de mapas topográficos (GTM) ha tomado gran importancia en el marco probabilístico. Se presentan dos algoritmos: uno para la proyección y visualización de documentos (VL-ZIP) y otro para la separación de clases. El algoritmo VL-ZIP considera aplicar la función de distribución inflación de ceros con Poisson (ZIP) y un nuevo espacio latente.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 116 pp. Spanisch. Artikel-Nr. 9783845487991
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