О сервисе WebGround

Ваша тема


Новости сайта

Литература

обложка книгиИнтернетика. Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы
Большакова Е.И., Клышинский Э.С., Ландэ Д.В., Носков А.А., Пескова О.В., Ягунова Е.В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистикаАвтоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика (pdf)
Ягунова Е.В., Макарова О.Е., Антонова А.Ю., Соловьев А.Н. Разные методы компрессии в исследовании понимания новостного текстаРазные методы компрессии в исследовании понимания новостного текста (pdf)
Крылова И.В, Пивоварова Л.М., Савина А.В., Ягунова Е.В. Исследование новостных сегментов российской «снежной революции»: вычислительный эксперимент и интуиция лингвистовИсследование новостных сегментов российской «снежной революции»: вычислительный эксперимент и интуиция лингвистов (pdf)
Ягунова Е.В. Исследование перцептивной устойчивости фонем как элементов речевой цепиИсследование перцептивной устойчивости фонем как элементов речевой цепи (pdf)
Ягунова Е.В. Вариативность структуры нарратива и разнообразие стратегий пониманияВариативность структуры нарратива и разнообразие стратегий понимания (pdf)
Ягунова Е.В., Пивоварова Л.М. Экспериментально-вычислительные исследования художественной прозы Н.В. ГоголяЭкспериментально-вычислительные исследования художественной прозы Н.В. Гоголя (pdf)
Ягунова Е.В. Вариативность стратегий восприятия звучащего текстаВариативность стратегий восприятия звучащего текста (pdf)
Ягунова Е.В. Спонтанный нарратив у детей и у взрослыхСпонтанный нарратив у детей и у взрослых (pdf)
Ягунова Е.В. Исследование избыточности русского звучащего текстаИсследование избыточности русского звучащего текста (pdf)
Ягунова Е.В. Фонетические признаки опорных сегментов и восприятие русского текстаФонетические признаки опорных сегментов и восприятие русского текста (pdf)
Ягунова Е.В. Коммуникативная и смысловая структура текста и его восприятиеКоммуникативная и смысловая структура текста и его восприятие (pdf)
Ягунова Е.В. Где скрывается смысл бессмысленного текста?Где скрывается смысл бессмысленного текста? (pdf)
Ягунова Е.В. Эксперимент в психолингвистике: Конспекты лекций и методические рекомендацииЭксперимент в психолингвистике: Конспекты лекций и методические рекомендации (pdf)
Ягунова Е.В. Теория речевой коммуникацииТеория речевой коммуникации (pdf)
Антонова А.Ю., Клышинский Э.С., Ягунова Е.В. Определение стилевых и жанровых характеристик коллекций текстов на основе частеречной сочетаемостиОпределение стилевых и жанровых характеристик коллекций текстов на основе частеречной сочетаемости (pdf)
Ягунова Е.В. Эксперимент и вычисления в анализе ключевых слов художественного текстаЭксперимент и вычисления в анализе ключевых слов художественного текста (pdf)
Ягунова Е.В. Ключевые слова в исследовании текстов Н.В. ГоголяКлючевые слова в исследовании текстов Н.В. Гоголя (pdf)
Пивоварова Л.М., Ягунова Е.В. Информационная структура научного текста. Текст в контексте коллекцииИнформационная структура научного текста. Текст в контексте коллекции (pdf)
Савина А.Н., Ягунова Е.В. Исследование коллокаций с помощью экспериментов с информантамиИсследование коллокаций с помощью экспериментов с информантами (pdf)
Ягунова Е.В., Пивоварова Л.М. От коллокаций к конструкциямОт коллокаций к конструкциям (pdf)
Пивоварова Л.М., Ягунова Е.В. Извлечение и классификация терминологических коллокаций на материале лингвистических научных текстовИзвлечение и классификация терминологических коллокаций на материале лингвистических научных текстов (pdf)
Julia Kiseleva. Grouping Web Users based on Query LogGrouping Web Users based on Query Log (pdf)
Julia_Kiseleva_Unsupervised_Query_Segmentation_Using_Click_Data_and_Dictionaries_Information.pdfUnsupervised Query Segmentation Using Click Data and Dictionaries Information (pdf)
Четыре лекции о методе
Начала предметного анализа методов (на примере метода Ф.Бэкона)
Вариативность стратегий восприятия звучащего текста
Извлечение и классификация коллокаций на материале научных текстов. Предварительные наблюдения
Природа коллокаций в русском языке. Опыт автоматического извлечения и классификации на материале новостных текстов
Войтишек А. Повторы. Лирические рефреныПовторы. Лирические рефрены (pdf)
Войтишек А. Новое. Лирические рефреныНовое. Лирические рефрены (pdf)
Войтишек А. Всё об одном и том жеВсё об одном и том же. 500 лирических рефренов к 50-летию (pdf)
Войтишек А. Тысяча-часть-1Тысяча-часть-1 (pdf)
Войтишек А. Тысяча-часть-2Тысяча-часть-2 (pdf)
Войтишек А. АлфавитАлфавит (pdf)

Ландэ Дмитрий Владимирович,

Снарский Андрей Александрович,

Безсуднов Игорь Васильевич

 

ИНТЕРНЕТИКА

Навигация в сложных сетях: модели и алгоритмы

Москва-2009

обложка

купить книгу

СОДЕРЖАНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ        7

ВВЕДЕНИЕ        10

1. СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СЕТИ        13

1.1. Интернет – история и протоколы        13

1.2. Всемирная паутина - World Wide Web        16

1.3. Пиринговые сети        22

1.4. Проблемы  развития интернет-контента        28

2. ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОИСК        29

2.1. Булева модель поиска        32

2.1.1. Классическая булева модель        32

2.1.2. Расширенная булева модель        35

2.1.3. Модель нечеткого поиска        38

2.2. Векторно-пространственная модель поиска        41

2.3. Вероятностная модель поиска        44

2.4. Алгоритмы поиска в пиринговых сетях        50

2.4.1. Алгоритм поиска ресурсов по ключам        50

2.4.2. Метод широкого первичного поиска        51

2.4.3. Метод случайного широкого первичного поиска        52

2.4.4. Интеллектуальный поисковый механизм        53

2.4.5. Методы «большинства результатов по прошлой эвристике»        55

2.4.6. Метод «случайных блужданий»        56

2.5. Информационно-поисковые языки        57

2.6. Характеристики информационного поиска        59

3. КОНЦЕПЦИЯ TEXT MINING        64

3.1. Контент-анализ        65

3.2. Элементы Text Mining        66

3.2.1. Извлечение понятий        67

3.2.2. Определение взаимосвязей понятий        69

3.2.3. Автоматическое реферирование        72

3.2.4. Поисковые образы документов        75

3.2.5. Выявление дублирования информации        76

3.2.6. Выявление новых событий        80

3.3. Реализации систем с элементами Text Mining        83

4. МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИИ        85

4.1. Задача классификации        85

4.1.1. Формальное описание задачи классификации        86

4.1.2. Ранжирование и четкая классификация        87

4.1.3. Линейная классификация        88

4.2. Метод Rocchio        88

4.3. Метод регрессии        89

4.4. ДНФ-классификатор        90

4.5. Классификация на основе искусственных нейронных сетей        91

4.5.1. Формальный нейрон        92

4.5.2. Искусственная нейронная сеть        93

4.5.3. Правила обучения перцептрона        96

4.5.4. Нейронная сеть как  классификатор        96

4.6. Байесовский классификатор        97

4.6.1. Байесовская логистическая регрессия        97

4.6.2. Наивная байесовская модель        97

4.6.3. Байесовский подход к решению проблемы спама        99

4.6.4. Определение тональности сообщений        100

4.7. Метод опорных векторов        103

4.8. Оценка качества классификации        110

5. ЭЛЕМЕНТЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА        112

5.1. Латентно-семантический анализ        114

5.1.1. Матричный латентно-семантический анализ        114

5.1.2. Вероятностный латентно-семантический анализ        117

5.2. Метод k-means        119

5.3. Иерархическое группирование-объединение        121

5.4. Метод суффиксных деревьев        121

5.5. Гибридные методы        125

5.6. Ранжирование результатов поиска        128

5.6.1. Алгоритм HITS        129

5.6.2. Алгоритм PageRank        132

5.6.3. Алгоритм Salsa        134

5.6.4. Ранжирование «по Хиршу»        137

6. ЭМПИРИЧЕСКИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ И МАТЕМАТИЧЕСКИЙ ФОРМАЛИЗМ        138

6.1. Эмпирические закономерности        138

6.1.1. Распределение Парето        138

6.1.2. Законы Ципфа        141

6.1.3. Закономерность Бредфорда        145

6.1.4. Закон Хипса        145

6.2. Степенные распределения случайных величин        146

6.3. Однородные функции и скейлинг        149

7. ЭНТРОПИЯ И КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ        157

7.1. Энтропия Шеннона        160

7.2. Свойства энтропии        163

7.3. Условная энтропия        164

7.4. Энтропия непрерывного источника информации        166

7.5. Количество информации        168

7.6. Взаимная информация        169

8. ОСНОВЫ  ТЕОРИИ СЛОЖНЫХ СЕТЕЙ        171

8.1. Параметры сложных сетей        172

8.1.1. Параметры узлов сети        172

8.1.2. Общие параметры сети        172

8.1.3. Распределение степеней узлов        173

8.1.4. Путь между узлами        173

8.1.5. Коэффициент кластерности        175

8.1.6. Посредничество        176

8.1.7. Эластичность сети        177

8.1.8. Структура сообщества        177

8.2. Модель слабых связей        178

8.3. Модель малых миров        179

8.4. WWW как сложная сеть        182

8.4.1. Топология WWW        182

8.4.2. Сетевая структура новостного веба        185

8.5. Визуализация сложных сетей        189

9. ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ ПЕРКОЛЯЦИИ        191

9.1. Задача теории перколяции        191

9.2. Характеристики перколяционных сетей        193

9.3. Сеть с экспоненциально широким распределением        198

9.4. Диодные перколяционные сети        200

9.5. Перколяция на случайных сетях        203

9.6. Теория перколяции и моделирование атак на сети        206

10. МОДЕЛИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТОКОВ        208

10.1. Линейная модель        208

10.2. Экспоненциальная модель        209

10.3. Логистическая модель        210

10.4. Модель диффузии информации        217

10.5. Модель самоорганизованной критичности        226

11. ЭЛЕМЕНТЫ ФРАКТАЛЬНОГО АНАЛИЗА        235

11.1. Фракталы и фрактальная размерность        235

11.2. Абстрактные фракталы        238

11.3. Информационное пространство и фракталы        243

11.4. Фракталы и временные ряды        247

11.4.1. Метод DFA        248

11.4.2. Корреляциионный анализ        249

11.4.3. Фактор Фано        254

11.4.4. Показатель Херста        255

11.5. Мультифрактальный анализ рядов измерений        257

ЗАКЛЮЧЕНИЕ        268

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ        274

ГЛОССАРИЙ        277

ЛИТЕРАТУРА        288

 

Смеситель, унитаз, купить смесители для ванной, быстрая доставка.
Качественные окна пвх в квартиру на заказ.