Vi jämför en familj av algoritmer för den automatiska generationen taxonomier genom att anpassa Heymannalgorithm på olika sätt. Kärnalgoritmen bestämmer termernas allmängiltighet och iterativt infogar dem i en växande taxonomi. Varianter av algoritmen skapas genom att ändra sättet och frekvensen, allmänna termer beräknas. Vi analyserar prestandan och komplexiteten hos varianterna i kombination med en systematisk tröskelutvärdering på en uppsättning av sju manuellt skapade referensuppsättningar. Som ett resultat, mellanhet centralitet beräknad på oviktade likhet diagram ofta presterar bäst men kräver tröskel finjustering och är beräkningsmässigt dyrare än närhet centralitet. Slutligen visar vi hur ett entropibaserat filter kan leda till mer exakta taxonomier.
Henschel m.fl. REF påstår sig generera mer exakta taxonomier genom ett entropifilter.
Comparison of generality based algorithm variants for automatic taxonomy generation
{'venue': '2009 International Conference on Innovations in Information Technology (IIT)', 'journal': '2009 International Conference on Innovations in Information Technology (IIT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}