A Review of Some Semi-Supervised Learning Methods
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: مجله مهندسی دانش بنیان و نوآوری، دوره: 2، شماره: 4
- کد COI اختصاصی: JR_JKBEI-2-4_003
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1004
نویسندگان
Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Department of Computer Engineering and Information Technology, Payame Noor University, Iran
Faculty of Computer and Information Technology Engineering, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Young Researchers and Elite Club, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
چکیده
In recent years the use of data-mining techniques as well as smart algorithms has become common. Several tasks, formerly done at the expense of significant amounts of time and money, can be performed by means of these techniques and algorithms. On the other hand, many of our sources are textual ones.During all these years, there have been different classifications with varying approaches for this task. It is noteworthy that the possibility of automatization of these classifications relies on new texts. This paper deals with basic concepts, concerning data-mining and text-mining, reviewing some semi-supervised learning methods. It also gives a review some common algorithms in this area and finally presents the summary and conclusion.کلیدواژه ها
data-mining, text-mining, learning, semi-supervised, classificationمقالات مرتبط جدید
- Identifying and Presenting Key Factors Influencing the Quality of the Mentor–Mentee Relationship in Entrepreneurship
- بررسی عوامل موثر برتاثیر کیفیت خدمات بر رضایت، وفاداری و قصد استفاده از خدمات تحویل غذای آنلاین
- توسعه پایدار در اقتصاد سیاسی ایران: مرور نظریه ها و توصیف گفتمان انقلابی
- بررسی تاثیر مدرک گرایی بر تضعیف کارآفرینی دانشگاهی در ایران: بر اساس مدل داده بنیاد
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تصمیم سازی اقتصادی و مدیریتی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.