Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56867
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorZhang Caigui-
dc.contributor.authorGerman, Y. O.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2024-08-07T12:49:35Z-
dc.date.available2024-08-07T12:49:35Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationZhang Caigui. K-means clustering algorithm and improvement methods / Zhang Caigui, Y. O. German // Информационные технологии и управление : материалы 60-ой научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2024 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск, 2024. – С. 38.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56867-
dc.description.abstractThis article introduces the algorithm of semantic block definition in text based on vector space model. Fundamentals of vector space modeling are introduced. Common performance evaluation criteria for text retrieval systems are analyzed.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjecttext retrieval systemsen_US
dc.subjectvector space modelen_US
dc.subjectsemantic block definitionen_US
dc.titleK-means clustering algorithm and improvement methodsen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:Информационные технологии и управление : материалы 60-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2024)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Zhang_Caigui_K-means.pdf389.16 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.