Eftersom antalet RSS nyhetsflöden fortsätter att öka över Internet, blir det nödvändigt att minimera arbetsbördan för användaren som annars krävs för att skanna igenom ett stort antal nyhetsartiklar för att hitta relaterade artiklar av intresse, vilket är en tråkig och ofta en omöjlig uppgift. För att lösa detta problem presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt, InFRSS, som består av en korrelationsbaserad frasmatchningsmodell (CPM) och en luddig kompabilitetsklustringsmodell (FCC). CPM kan upptäcka RSS nyhetsartiklar som innehåller fraser som är samma såväl som semantiskt likadana, och diktera graden av likhet av två artiklar. FCC identifierar och kluster icke-redundant, nära relaterade RSS nyhetsartiklar baserat på deras grad av likhet och en suddig kompatibilitet förhållande. Experimentella resultat visar att (i) vår CPM-modell på matchande bigrams och trigrams i RSS-nyheter överträffar andra fras/keyword-matchning metoder och (ii) vår FCC-modell genererar högkvalitativa kluster och överträffar andra välkända klustertekniker.
Maria Soledad REF klustrade RSS nyhetsartiklar, gav tillgängliga likhetsmått för RSS-artiklar.
Utilizing Phrase-Similarity Measures for Detecting and Clustering Informative RSS News Articles
{'venue': 'Integr. Comput. Aided Eng.', 'journal': 'Integr. Comput. Aided Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}