• usp_easy_retunsاسترجاع مجاني وسهل
  • usp_best_dealsأفضل العروض
placeholder
Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval
magnifyZoom

Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval

848.00
nudge icon
توصيل مجاني
nudge icon
توصيل مجاني
noon-marketplace
احصل عليه خلال 27 يوليو
اطلب في غضون 15 ساعة 56 دقيقة

خصم على الدفع

نظرة عامة على المنتج

المواصفات

الناشرSpringer; Softcover Reprint of the Original 1st 2004 ed. edition
رقم الكتاب المعياري الدولي 101441930574
تنسيق الكتابPaperback
وصف الكتابExtracting content from text continues to be an important research problem for information processing and management. Approaches to capture the semantics of text-based document collections may be based on Bayesian models, probability theory, vector space models, statistical models, or even graph theory.As the volume of digitized textual media continues to grow, so does the need for designing robust, scalable indexing and search strategies (software) to meet a variety of user needs. Knowledge extraction or creation from text requires systematic yet reliable processing that can be codified and adapted for changing needs and environments.This book will draw upon experts in both academia and industry to recommend practical approaches to the purification, indexing, and mining of textual information. It will address document identification, clustering and categorizing documents, cleaning text, and visualizing semantic models of text.
عدد الصفحات264 pages
رقم الكتاب المعياري الدولي 139781441930576
الكاتبMichael W. Berry
اللغةEnglish
تاريخ النشر10 October 2011
مجموع السلة  848.00
placeholder
Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval
Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval
848.00
848
0

نحن دائماً جاهزون لمساعدتك

تواصل معنا من خلال أي من قنوات الدعم التالية:

تسوق أينما كنت

App StoreGoogle PlayHuawei App Gallery

تواصل معنا

madamastercardvisatabbytamaraamexcod
شركة حلول نون للتسويق الالكتروني شركة شخص واحد ش.ذ.م.م1010703009 السجل التجاري302004655210003 الرقم الضريبي