(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Годич, О. В.; Наконечний, Ю. С.; Щербина, Ю. М.
Nowadays, a number of document clustering algorithms are available with number of benefits and trade-offs. The proposed in this article algorithm is an attempt to provide a compromise between quality and complexity, while remaining independent of the language. It uses keyword-based dimensionality reduction technique to create an input space, and then
applies Self-Organizing Map for clustering and visualization.Нині існує багато алгоритмів кластеризації документів, кожен з яких має певні
переваги та недоліки. Запропонований у цій статті алгоритм є спробою компромісу між якістю категоризації документів і вимогами до обчислювальних ресурсів, залишаючись незалежним від мови документів. Алгоритм використовує техніку пошуку ключових слів документів для формування вхідних даних та карти Кохонена в поєднанні з ієрархічною кластеризацією для категоризації та візуалізації документів.
