Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Previous studies have demonstrated that document clustering performance can be improved significantly in lower dimensional linear subspaces. Recently, matrix factorization-based techniques, such as Nonnegative Matrix Factorization (NMF) and Concept Factorization (CF), have yielded impressive results. However, both of them effectively see only the global euclidean geometry, whereas the local manifold...
Community detection is an important task for mining the structure and function of complex networks. Many pervious approaches are difficult to detect communities with arbitrary size and shape, and are unable to identify hubs and outliers. A recently proposed network clustering algorithm, SCAN, is effective and can overcome this difficulty. However, it depends on a sensitive parameter: minimum similarity...
Network clustering enables us to view a complex network at the macro level, by grouping its nodes into units whose characteristics and interrelationships are easier to analyze and understand. State-of-the-art network partitioning methods are unable to identify hubs and outliers. A recently proposed algorithm, SCAN, overcomes this difficulty. However, it requires a minimum similarity parameter ?? but...
Recent approaches in classifying evolving data streams are based on supervised learning algorithms, which can be trained with labeled data only. Manual labeling of data is both costly and time consuming. Therefore, in a real streaming environment, where huge volumes of data appear at a high speed, labeled data may be very scarce. Thus, only a limited amount of training data may be available for building...
Ranking has been popularly used for intelligent data retrieval in both database and machine learning communities. Recently, there were studies on integrating these two approaches to support soft queries, based on a user's sense of relevance and preference, for ranking with numerical attributes. However, in real life, it is desirable to use categorical attributes together with numerical ones in ranking...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.