Titre original :
Novel Text Mining Methods and Applications
Contenu du livre :
Près de 80 % de toutes les données sont générées dans le monde réel, ce qui génère un volume important de données non structurées. Ces données non structurées nécessitent des méthodes de traitement complexes, contrairement aux données organisées stockées dans des bases de données.
L'exploration de texte est une méthode efficace pour l'extraction de connaissances et la prise de décision, car elle consiste à transformer un texte non structuré en un format structuré. La classification, le regroupement, l'extraction de règles d'association, la détection de sujets et le résumé sont les principales tâches de l'exploration de texte. Cet ouvrage examine les techniques de pointe et les utilisations du text mining, telles que la gestion des relations avec la clientèle, l'analyse des réseaux sociaux, les prévisions des marchés financiers et la classification des documents.
La classification des documents, qui comprend des programmes tels que la détection du phishing, des logiciels malveillants et du spam, est l'un des défis les plus difficiles à relever dans le domaine de la classification des textes. Ce livre propose de nouveaux modèles hybrides pour la catégorisation de documents qui fonctionnent à la fois pour les problèmes de classe binaire et de classe unique, tels que OCSVM-LSI, PCA-OCSVM et LDA-CDA.
La tâche difficile de la prévision des marchés boursiers, qui dépend de données d'actualité non structurées, est également abordée dans le livre. Le modèle proposé prédit les prix des actions en utilisant une variété d'approches de régression, y compris GMDH, GRNN, MLP, RPART, SVR, RF et QRRF.
Le livre fournit des informations pertinentes sur les utilisations du text mining et sur la manière de prendre de bonnes décisions grâce à lui.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9788196481544 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
