Super cena

Clustering and Ranking for Web Information Retrieval - Antonio Gullì

Name: Clustering and Ranking for Web Information Retrieval - Antonio Gullì
Brand: OmniScriptum GmbH & Co. KG
Availability: InStock

+ Dodaj do porównania Dodaj do listy zakupowej

Rozmiar

uniwersalny

398,16 zł

/ szt.

Najniższa cena z 30 dni przed obniżką: ~~420,21 zł~~ / szt.-5%

Cena regularna: ~~401,31 zł~~ / szt.-1%

Możesz kupić także poprzez:

Produkt dostępny

Darmowa i szybka dostawa od 149,00 zł

14 dni na łatwy zwrot

Bezpieczne zakupy

Odroczone płatności. Kup teraz, zapłać za 30 dni, jeżeli nie zwrócisz

Kup teraz, zapłać później - 4 kroki

Przy wyborze formy płatności, wybierz PayPo. PayPo - kup teraz, zapłać za 30 dni

PayPo opłaci twój rachunek w sklepie.
Na stronie PayPo sprawdź swoje dane i podaj pesel.

Po otrzymaniu zakupów decydujesz co ci pasuje, a co nie. Możesz zwrócić część albo całość zamówienia - wtedy zmniejszy się też kwota do zapłaty PayPo.

W ciągu 30 dni od zakupu płacisz PayPo za swoje zakupy bez żadnych dodatkowych kosztów. Jeśli chcesz, rozkładasz swoją płatność na raty.

This book investigates several research problems which arise in modern Web Information Retrieval. First of all we consider the fact that there are many situations where a flat list of ten search results are not enough, and that the users might desire to have a larger number of results grouped on-the-fly in folders of similar topics. In this book, we describe Snaket, a hierarchical clustering meta-search engine which personalizes searches according to the clusters selected on-the-fly by users. Second, we consider those situations where users might desire to access fresh information such as news articles. We present a new ranking algorithm suitable for ranking those fresh type of information. Third, we will discuss numerical methodologies for accelerating the ranking methodologies used in Web Search. An important achievement for this book is that we show how to address the above predominant issues of Web Information Retrieval by using clustering and ranking methodologies. We demonstrate that both clustering and ranking have a mutual reinforcement property that has not yet been studied intensively.

EAN: 9783836456579

Producent

OmniScriptum GmbH & Co. KG

Kod produktu

001FBH03527KS

Rok wydania

2008

Elementy

144

Oprawa

Miekka

Format

17.0x24.4cm