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Mining the Web : discovering knowledge from hypertext data / Soumen Chakrabarti

Soumen Chakrabarti

PPN (Catalogue-ID): 648849597
Personen: Chakrabarti, Soumen
Cooperations/Conferences: ScienceDirect (Online service)
Format: eBook eBook
Enthält: Crawling the Web
Web search and information retrieval
Similarity and clustering
Supervised learning
Semisupervised learning
Social network analysis
Resource discovery
The future of Web mining.
Language: English
Published: San Francisco, CA, Morgan Kaufmann Publishers, c2003
Series: The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems
Notes: Includes bibliographical references (p. 307-327) and index.
Physical Description: Online-Ressource (xviii, 345 p), ill., 25 cm
ISBN: 1-55860-754-4
978-1-55860-754-5
Sekundärausgabe Online-Ausg., Amsterdam, Elsevier Science & Technology, 2007

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520 |a Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data is the first book devoted entirely to techniques for producing knowledge from the vast body of unstructured Web data. Building on an initial survey of infrastructural issuesincluding Web crawling and indexingChakrabarti examines low-level machine learning techniques as they relate specifically to the challenges of Web mining. He then devotes the final part of the book to applications that unite infrastructure and analysis to bring machine learning to bear on systematically acquired and stored data. Here the focus is on results: the strengths and weaknesses of these applications, along with their potential as foundations for further progress. From Chakrabarti's workpainstaking, critical, and forward-lookingreaders will gain the theoretical and practical understanding they need to contribute to the Web mining effort. * A comprehensive, critical exploration of statistics-based attempts to make sense of Web Mining. * Details the special challenges associated with analyzing unstructured and semi-structured data. * Looks at how classical Information Retrieval techniques have been modified for use with Web data. * Focuses on today's dominant learning methods: clustering and classification, hyperlink analysis, and supervised and semi-supervised learning. * Analyzes current applications for resource discovery and social network analysis. * An excellent way to introduce students to especially vital applications of data mining and machine learning technology.</li></ul> 
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