Spedizione gratuita per ordini superiori a 69,99 euro.

Controllare lo stato dell'ordine

Entra a far parte di una comunità di amanti dei libri di tutto il mondo e ottieni numerosi vantaggi. Crea un account gratuito

Spedizione gratuita con Packeta per un prezzo superiore a 69.99 €

Bartolini 4.49 € Punto Poste 5.49 € Punto Poste 5.49 € Punto Bartolini 3.49 € DHL 6.99 € GLS 7.99 €

Contatto

Come acquistare

Aiuto

Il mio account

▸ Vuoto :-(

Spedizione gratuita per ordini superiori a 69,99 euro.

Search Engine Content Analysis

Name: Search Engine Content Analysis
Brand: VDM Verlag Dr. Müller
SKU: 06821064
Price: 83.09 EUR
Availability: InStock
Author: John King
ISBN: 9783639122633

Analysing the subject distribution of the largest and most popular search engines.

John King

Lingua

Inglese

Libro In brossura

Codice Libristo: 06821064

Casa editrice VDM Verlag Dr. Müller, novembre 2008

Little is known about the content of the major search engines. We present an automatic ontology lear... Descrizione completa

Codice Libristo: 06821064

203 b

83.09 €

Presso l'editore su ordinazione Inviamo tra 17-27 giorni

30 giorni per il reso

I clienti hanno acquistato anche

Schnappschildkröten Uwe Zabel

In brossura

6.89 €

La Guerra del Futuro saga parte 1 Carlos Delgado Janeiro

In brossura

27.59 €

Farbenfrohe High Heels (hochwertiger Premium Wandkalender 2026 DIN A2 quer), Kunstdruck in Hochglanz Calvendo

Calendario

76.89 €

Little is known about the content of the major search engines. We present an automatic ontology learning method which trains an ontology with world knowledge of hundreds of different subjects in a three-level taxonomy covering all the documents offered in our training set. We then mine this ontology to find important classification rules, and then use these rules to perform an extensive analysis of the content of the largest general purpose Internet search engines in use today. Also, instead of representing documents and collections as a set of terms, we represent them as a set of subjects, leading to a more robust representation of information and a decrease of synonymy.