Den dynamiska webben har ökat exponentiellt under de senaste åren med mer än tusentals dokument relaterade till ett ämne som är tillgängligt för användaren nu. De flesta av webbdokumenten är ostrukturerade och inte på ett organiserat sätt och därmed användaren står inför svårare att hitta relevanta dokument. En mer användbar och effektiv mekanism är att kombinera kluster med rankning, där kluster kan gruppera liknande dokument på ett ställe och rankning kan tillämpas på varje kluster för att visa de bästa dokumenten i början. Förutom den särskilda klusteralgoritmen är de olika viktningsfunktioner som tillämpas på de valda funktionerna för att representera webbdokument en huvudaspekt i klusteruppgiften. Med detta förhållningssätt i åtanke föreslog vi här en ny mekanism som kallas Tf-Idf-baserad Apriori för att samla webbdokumenten. Vi rankar sedan dokumenten i varje kluster med hjälp av Tf-Idf och likhetsfaktorn av dokument baserat på användarens fråga. Detta tillvägagångssätt kommer att hjälpa användaren att få alla sina relevanta dokument på ett ställe och kan begränsa sin sökning till några toppdokument som han väljer. I experimentellt syfte har vi tagit dataseten Classic3 och Classic4 från Cornell University med mer än 10 000 dokument och använt gensimverktyg för att utföra vårt arbete. Vi har jämfört vårt tillvägagångssätt med traditionell apriorialgoritm och funnit att vårt tillvägagångssätt ger bättre resultat för högre minimistöd. Vår rankningsmekanism ger också ett bra F-mått på 78 procent.
Roul m.fl. REF använde i sitt arbete Tf-Idf-baserad apriori-strategi för att samla ihop och rangordna webbdokumenten.
Web Document Clustering and Ranking using Tf-Idf based Apriori Approach
{'venue': 'IJCA Proceedings on ICACEA, No. 2, p. 34 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}