414 KB19 KB200620252012Korošec, Andrejštevilka:1letnik:17str. 6-10ISSN:1580-979XCOBISSID:2061333URN:URN:NBN:SI:doc-DQEBNKBZslOrganizacija znanjabibliografske enoteklasifikacijametoda podpornih vektorjevpodatkovno rudarjenjeraziskovalcirudarjenje besedilSVMKlasifikacija ključnih besed iz bibliografskih enot|Bibliographic data from the Slovenian researchers from COBISS (Cooperative Online Bibliographic System) discussed research area is not easily identifiable. The data from which can be seen research interests are the key words. The goal we set ourselves the classification (grading) keywords bibliographic research units. As a classifier we chose SRA classification. To achieve best results, we paid special attention to the selection and preparation of texts for machine learning. For the classification of keywords bibliographic research units, we used tool for data mining called "Oracle Data Miner." We chose the method of support vector machines, which are successfully used in the classification of textsIz bibliografskih podatkov slovenskih raziskovalcev v sistemu COBISS ni preprosto določiti raziskovalnega področja, ki je obravnavano v bibliografskem viru. Podatek, iz katerega je mogoče razbrati raziskovalno področje, so ključne besede. Za cilj smo si postavili razvrščanje (klasificiranje) ključnih besed iz bibliografskih enot raziskovalcev. Za izhodišče smo izbrali klasifikacijo ARRS. Da bi dosegli najboljše rezultate, smo posebno pozornost namenili izbiri in pripravi besedil za strojno učenje. Za razvrščanje ključnih besed iz bibliografskih enot raziskovalcev smo uporabili orodje Oracle data miner za podatkovno rudarjenje. Izbrali smo metodo podpornih vektorjev, ki se uspešno uporablja pri klasifikaciji besedilTEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaIZUM - Institut informacijskih znanosti