Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Case And Relation(CARE) Based Page Rank Algorithm In Semantic Space.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Preethi Nanjundan
ISBN: 9783659341144
Год издания: 2015
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 168
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 42533 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 152871
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: This book is concerned with the study and analysis of search engines and page rank algorithm in semantic space. Several search engines have been proposed, which allow increasing information retrieval accuracy by exploiting a key content of semantic web resources, ie relations. However, in order to rank results, most of the existing solutions need to work on the whole annotated knowledge base.The proposed case and relation based page rank algorithm is designed based on query definition process using ontological relations. The proposed architecture uses a hybrid methodology named case and relation based page rank algorithm which uses past problem solving experience maintained in the case based rank algorithm to form a best matching relations. This proposed approach reduces the search time by avoiding the generation of annotated page graphs for irrelevant results.In this work, a novel ranking strategy is proposed with the capability of fetching the results which are relevant to the user query by using the previous knowledge of search and providing a relevant score for the result pages by considering the user query, the page annotation and the underlying ontology.
Ключевые слова: Algorithms, Data Mining, Information Retrieval, Machine Learning, Ontology, Semantic Web