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An efficient Particle Swarm Optimization approach to cluster short texts

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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An efficient Particle Swarm Optimization approach to cluster short texts

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Cagnina, L.; Errecalde, M.; Ingaramo, D.; Rosso, P. (2014). An efficient Particle Swarm Optimization approach to cluster short texts. Information Sciences. 265:36-49. https://doi.org/10.1016/j.ins.2013.12.010

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/49604

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Metadatos del ítem

Título: An efficient Particle Swarm Optimization approach to cluster short texts
Autor: Cagnina, Leticia Errecalde, Marcelo Ingaramo, Diego Rosso, Paolo
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació
Fecha difusión:
Resumen:
Short texts such as evaluations of commercial products, news, FAQ's and scientific abstracts are important resources on the Web due to the constant requirements of people to use this on line information in real life. In ...[+]
Palabras clave: Clustering , Short-text corpora , Particle Swarm Optimization
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Information Sciences. (issn: 0020-0255 )
DOI: 10.1016/j.ins.2013.12.010
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2013.12.010
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/269180/EU/Web Information Quality Evaluation Initiative/
info:eu-repo/grantAgreement/UPV//PAID-02-10 2257/
Descripción: This is the author’s version of a work that was accepted for publication in Information Sciencies. Changes resulting from the publishing process, such as peer review, editing, corrections, structural formatting, and other quality control mechanisms may not be reflected in this document. Changes may have been made to this work since it was submitted for publication. A definitive version was subsequently published in Information Sciences, VOL 265, MAY 1 2014 DOI 10.1016/j.ins.2013.12.010.
Agradecimientos:
The research work is partially funded by the European Commission as part of the WIQ-EI IRSES research project (Grant No. 269180) within the FP 7 Marie Curie People Framework and it has been developed in the framework of ...[+]
Tipo: Artículo

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