title: Using contextual document clustering algorithm for clustering pages and users without using page content
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Добрынин Владимир Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Горбатюк Анна Витальевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gorbatiuk Anna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук, доцент В.Ю. Добрынин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics, Associate Professor V.Iu. Dobrynin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:11:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:11:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 010215
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/3976
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассматривается применение алгоритма контекстной документной кластеризации для кластеризации ссылок и пользователей, которые посетили эти ссылки. В отличие от классического применения алгоритма для документов, в которых слова имеют определенный смысл, в данной работе будут рассматриваться документы, словами в которых будут идентификационные номера пользователей или ссылки, а значит контент страниц использоваться не будет. Подход основан на поиске узких контекстов, которые являются основой для создания кластеров. Вычисляя расстояние Йенсена-Шеннона можно определить принадлежность документа к кластеру. Такого рода кластеризация может быть полезной в задачах информационного поиска, связанных с анализом и поиском данных, web-рекламой.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work we consider contextual document clustering algorithm used for clustering of links and users who visited this links. In contrast to the classical application of the algorithm for documents, which contain words with certain meaning, in this work we consider documents, which contain unique identification numbers of users or links as words. It means that we do not use content of pages. This approach is based on searching of narrow contexts, which are bases for clusters. Calculating Jensen-Shannon divergence we can determine the identity of document for cluster. This clustering can be useful in such tasks of information retrieval as search and analysis of data and web-advertising tasks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Кластеризация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: контекст
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: документ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: слово
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: аттрактор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: кластер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распределение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вероятность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Clustering
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: context
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: document
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: word
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: attractor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cluster
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: distribution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: probability
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using contextual document clustering algorithm for clustering pages and users without using page content
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование алгоритма контекстной кластеризации документов для кластеризации страниц и посещающих их пользователей без использования контента страниц
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st010215.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3976/1/st010215.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 379,21 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3976/2/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,84 kB
resources.filename: reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/3976/5/reviewSV_st006729_Dobrynin_Vladimir_YUrevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,58 kB