20.500.12556/DKUM-23001 KLASIFIKACIJA SPLETNIH NOVIC S POMOČJO METOD PODATKOVNEGA RUDARJENJA V BESEDILU WEB NEWS CLASSIFICATION USING TEXT MINING TECHNIQUES Pogosto uporabniki interneta dobijo rezultat iskanja, ki vsebuje širok spekter dokumentov, a le nekaj je teh, ki so pomembni za njihove potrebe po informacijah. Za reševanje tega problema vedno več sistemov iskano informacijo organizira po ključu, ki je vsebinsko povezan s podatki. Poglejmo dva glavna avtomatska pristopa k organizaciji informacij: interaktivno povezovanje rezultatov iskanja (angl. clustering) in predkategoriziranje dokumentov, kjer zagotovimo hierarhično strukturo iskanja. Oba pristopa zahtevata v realnem svetu aplikacij učinkovite algoritme, ki se ubadajo s problematiko predstavitev dokumentov s sto ali več tisoč besedami. Problem se pojavi v tem, kako analizirati in obdelati takšno količino podatkov. V diplomskem delu bomo predstavili, kako dokumente pravilno pripraviti (zmanjšati vsebino dokumentov), ne da bi pri tem negativno vplivali na samo klasifikacijo. Poleg tega pa, kako z dodatnimi parametri zagotoviti še boljšo klasifikacijo. Often users receive search results, which contain a wide range of documents, only some of which are relevant to their information needs. To address this problem, ever more systems not only locate information for users, but also organize that information on their behalf. We look at two main automatic approaches to information organization: interactive clustering of search results and pre-categorizing documents to provide hierarchical browsing structures. To be feasible in real world applications, both of these approaches require accurate yet efficient algorithms. Yet, both suffer from the curse of dimensionality -documents are typically represented by hundreds or thousands of words (features) which must be analyzed and processed during clustering or classification. In this paper, we discuss how to prepare (feature reduction techniques) documents and not to affect a classification. Also how with addition parameters improve efficiency as well as accuracy. podatkovno rudarjenje v besedilih klasifikacija iskanje informacij. text mining classification information retrieval. true true false [M. Sandić] Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo 2012-05-15 12:39:43 2012-06-12 11:51:47 2022-04-14 12:16:49 2023-12-31 03:16:06 2012 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.6:004.8(043.2) 16177686 URN:SI:UM:DK:SVQQCGKG UNI_Sandic_Mitja_2012.pdf UNI_Sandic_Mitja_2012.pdf 1 A765BD95164864A213627A9369BFB0D4 1d4aa65d4c13a2013b406b2a0791cb84a0caa73a33c8025e69addad7d5b62943 9e7f080d-7c06-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/3c56ddfe-f7ea-45fe-ab09-0313c42eada3 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=47554 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0