Improved Multi-Verse Optimizer In Text Document Clustering For Topic Extraction
This study aims to propose a suitable TE approach, which provides a better overview of the text documents. To achieve this aim: First, A new feature selection method for TDC, that is, binary multi-verse optimizer algorithm (BMVO) is proposed to eliminate irrelevantly, redundant features and obtain...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Abasi, Ammar Kamal Mousa |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.usm.my/53371/1/AMMAR%20KAMAL%20MOUSA%20ABASI%20-%20TESIS.pdf%20cut.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Feature Selection And Enhanced Krill Herd Algorithm For Text Document Clustering
بواسطة: Abualigah, Laith Mohammad Qasim
منشور في: (2018) -
An Improved K-Nearest Neighbors Approach Using Modified Term Weighting And Similarity Coefficient For Text Classification
بواسطة: Kadhim, Ammar Ismael
منشور في: (2016) -
TIC : A Topic-Based Intelligent Crawler
بواسطة: Baghdadi, Hossein Shahsavand
منشور في: (2011) -
Migration From A Relational Database To A Document-Oriented Database Based On Document-Oriented Data Schema
بواسطة: M S, Hamouda Shady
منشور في: (2020) -
Keyword Competition Approach In
Ranked Document Retrieval
بواسطة: Sihombing, Poltak
منشور في: (2010)