Zastosowanie Text Mining do analizy struktury treści artykułów polskojęzycznych publikacji "Studia i Materiały" Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą

• Autorzy: Ludosław Drelichowski , Daniel Zwierzchowski

Warianty tytułu

Application of Text Mining to Analysis the Structure of Articles Polish-Language Publication of "Studies & Procednings" Polish Association for Knowledge Management

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono wykorzystanie narzędzi text mining do badań możliwości wydobywania wiedzy z artykułów polskojęzycznych wydawnictwa "Studia i Materiały" Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą. Przedstawiono pojęcie text mining i przybliżono bazę danych wykorzystaną w badaniu. Dokonano analizy klasteryzacji pierwszego i drugiego stopnia, ukazując w ten sposób rezultaty grupowania artykułów poprzez identyfikację ich treści. (abstrakt oryginalny)

EN

This paper presents the use of text mining tools to study the various possibilities of extracting knowledge from the Polish-language articles published in "Studies and Research" Polish Association for Knowledge Management. Discussed the concept of text mining and brought closer to the database used in the study. An analysis of the clustering of first and second degree, thus showing results of grouping articles by identifying their contents. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Eksploracja tekstu; Piśmiennictwo naukowe; Prace naukowo-badawcze; Statystyka

EN

Text mining; Scientific literature; Scientific-research work; Statistics

• Czasopismo: Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management
• Rocznik: 2013
• Tom: 64
• Strony: 47--58

Twórcy

autor

Ludosław Drelichowski

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

autor

Daniel Zwierzchowski

• Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy

Bibliografia

• Drelichowski L., Siwiec J., Application of text mining for analysis and knowledge clustering published in scientific journal studies and proceedings of the Polish Association for Knowledge Management, PSZW, z. 58, Bydgoszcz 2012.
• Drelichowski L., Bobek S., Bojar W., Chęsy W., Cilski B., Czechumski W., Feoli E., Fronczak E., Ganis P., Graul C., Gruden T., Gvozdenović M., Kołodziejski M., Lewandowski R., Łagodziński M., Oszuścik G., Siwiec J., Sternad S., Wawrzyniak K., Zarzycki H. (2012), Methodological aspects and case studies of Business Intelligence applications tools in Knowledge Management, PSZW, z. 59 Bydgoszcz 2012.
• Gaizauskas R., Saggion H., Multi-Document Summarization by Cluster/Profile Relevance and Redundancy Removal, Proceedings of the HLT/NAACL Document Understanding Workshop, Boston 2004.
• Gulczyński M., Techniki "odkrywania wiedzy" (data mining) oraz ich zastosowania, Zeszyt nr 2 Studia i Materiały, PSZW, Bydgoszcz 2004.
• Han J., Fu Y., Wang W., Chiang J., Gong W., Koperski K., Li D., Lu Y., Rajan A., Stefanovic N., Xia B., Zaiane O.R., "DBMiner: A System for Mining Knowledge in Large Relational Databases", Proc. Int'l Conf. Data Mining and Knowledge Discovery, Portland, Oregon, August 1996.
• Mikuła B., Geneza, przesłanki i istota zarządzania wiedzą, [w:] Zarządzanie wiedzą w organizacji, pod red. nauk. K. Perechudy, PWN, Warszawa 2005.
• Morzy T., Eksploracja danych, "Nauka" 3/2007, Biuro Upowszechniania i Promocji Nauki Kancelarii PAN.
• Morzy T., Odkrywanie asocjacji: Algorytmy i struktury danych, Ośrodek Wydawnictw Naukowych, 2004.
• Paliszkiewicz J.O., Zarządzanie wiedzą w małych i średnich przedsiębiorstwach - koncepcja oceny i modele, Wydawnictwo SGGW, Warszawa 2007.
• Polskie Stowarzyszenie Zarządzania Wiedzą: http://www.pszw.edu.pl/.
• Rapid-I: http://rapid-i.com/content/view/181/.
• SAS Institute: http://www.sas.com/offices/europe/poland/.
• Wiśniewski A., Inferencyjna logika pytań a scenariusze rozwiązywania problemów badawczych, Poznań 2003.