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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Interactive textual feature selection for consensus clustering

Texto completo
Autor(es):
Correa, Geraldo N. [1] ; Marcacini, Ricardo M. [2] ; Hruschka, Eduardo R. [1] ; Rezende, Solange O. [1]
Número total de Autores: 4
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, Sao Carlos, SP - Brazil
[2] Univ Fed Mato Grosso do Sul, CPTL, Tres Lagoas, MS - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: PATTERN RECOGNITION LETTERS; v. 52, p. 25-31, JAN 15 2015.
Citações Web of Science: 1
Resumo

Consensus clustering and interactive feature selection are very useful methods to extract and manage knowledge from texts. While consensus clustering allows the aggregation of different clustering solutions into a single robust clustering solution, the interactive feature selection facilitates the incorporation of the users' experience in the clustering tasks by selecting a set of textual features, i.e., including user's supervision at the term-level. We propose an approach for incorporating interactive textual feature selection into consensus clustering. Experimental results on several text collections demonstrate that our approach significantly improves consensus clustering accuracy, even when only few textual features are selected by the users. (C) 2014 Elsevier By. All rights reserved, (AU)

Processo FAPESP: 14/08996-0 - Aprendizado de máquina para WebSensors: algoritmos e aplicações
Beneficiário:Solange Oliveira Rezende
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular