ledamot av kommittén för AAAI/SIGART Doctoral Consortium Committee (1997 års kommitté) (2001) och biträdande chef för tidskriften Computational Intelligence. Han har publicerat om bearbetning, tolkning och användning av visuella signaler och avståndssignaler för landmärkesbaserad navigering och kartkonstruktion i en- och fleraagentrobotar. Hans nuvarande forskningsverksamhet är inriktad på modellering och gruvdrift av innehåll och länkstruktur för nätverkade informationsområden. A. Nur Zinkir-Heywood tog doktorsexamen i nätverksinhämtning från institutionen för datateknik, Ege University, Izmir, Turkiet, 1998. Hon är docent i datavetenskap vid Dalhousie University i Halifax i Kanada. Från 1996 till 1997 var hon gästforskare vid IIMS Research Center, Tekniska Högskolan, University of Sussex, Brighton, Storbritannien. Tidigare var hon biträdande professor vid institutionen för datateknik, Ege University (1998-2000). Hon har också varit involverad i Network Technology Workshops of Internet Society som instruktör mellan 1997 och 2000. Hennes forskningsintressen är bland annat nättrafikbrytning och -analys, nätdrift och -hantering, nät/systemsäkerhet och nätinformationssystem. Hon har publicerat över hundra konferens- och tidskriftsartiklar inom dessa områden och har varit involverad i projekt som rör nätverksdrift och informationssystem. Dr Zinkir-Heywood är medlem i Association of Computing Machinery (ACM) och Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE). TopIC-BASED Web SITE SUMMARIZATION Sammanfattning: Syfte -Sammanfattning av en hel webbplats med olika innehåll kan leda till en sammanfattning kraftigt partisk mot webbplatsens dominerande ämnen. I detta dokument presenteras en ny ämnesbaserad ram för att ta itu med detta problem. Design/metodologi/tillvägagångssätt – Ett ramverk i två steg föreslås. I det första steget identifieras de huvudämnen som ingår i en webbplats via kluster och i det andra steget sammanfattas varje ämne separat. Det föreslagna systemet utvärderas av en användarstudie, och jämförs med den enda-topic summeringsmetoden. Hittar -Användarstudien visar att kluster-summarization tillvägagångssätt statistiskt signifikant överträffar den enkla summering tillvägagångssätt i multi-topic webbplats summering uppgift. Text-baserad klusterering baserat på att välja funktioner med hög varians över webbsidor är tillförlitlig, Utgående länkar är användbara om en rik uppsättning korslänkar är tillgänglig. Forskningens begränsningar/implikationer - Mer sofistikerade klustermetoder än de som används i denna studie är värda att undersöka. Den föreslagna metoden bör testas på webbinnehåll som är mindre strukturerad än organisatoriska webbplatser, till exempel bloggar. Praktiska konsekvenser -Den föreslagna sammanfattning ram kan tillämpas på den effektiva organisationen av sökmotor resultat och facetterade eller aktuella surfning av stora webbplatser. Originalitet / värde -Flera nyckelkomponenter är integrerade för webbplatssammanfattning för första gången, inklusive funktionsval och länkanalys, nyckelfras och nyckelmening extrahering. Insikt i bidragen från länkar och innehåll till ämnesbaserad sammanfattning erhölls. En klassificeringsmetod används för att minimera antalet parametrar.
Detta liknar också det tillvägagångssätt som föreslås i Ref, som fokuserar på att identifiera huvudämnen i en text och sedan sammanfatta varje ämne självständigt.
TOPIC-BASED WEB SITE SUMMARIZATION
{'venue': 'IJWIS', 'journal': 'IJWIS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}