Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Study on the Theory and Practice of Data Visualization Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Research on the Clustering Method of Agricultural Scientific Data Based on the Author’s Scientific Research Relationship

verfasst von : Dingfeng Wu, Liyun Wang, Jian Wang, Hua Zhao, Guomin Zhou

Erschienen in: Computer and Computing Technologies in Agriculture X

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Focusing on semantic parse and bias problems during the clustering process of agricultural scientific data, a clustering method for agricultural scientific data based on author’s scientific research relationship is proposed in this paper. Meanwhile, an assessment algorithm of the scientific research relationship based on co-author ship and authors’ inter-citation is put forward. Finally, the experimental results proved that the proposed clustering method for the agricultural scientific data can effectively improve error classification caused by semantic parse and bias.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Research on Virtual Simulation of Flood Propagation in Agricultural Area Under the Land Subsidence
Nächstes Kapitel Evaluating E-Service Quality of Agricultural Business Websites in China: E-S-QUAL Model Approach
Literatur
1.
Wang, X., Yin, X.: A study on scientific data clustering based on improved FIHC. J. Shanxi Datong Univ. (Nat. Sci.) 30, 4–7 (2014)
2.
3.
Zhu, Y.: An Empirical Study on Correlation Degree Model of Scholars Based on Co Authorship and Reference relation Analysis, Library Science and Informatics, vol. 22, pp. 97–103 (2015)
4.
Wan, J., Dingfeng, W.: Design and improvement of single sign-on technology for agriculture information services. Comput. Technol. Dev. 26(5), 191–196 (2016)
5.
Wu, S.: The Improvement of Academic Retrieval System Based on Citation Analysis (2012)
6.
Ning, C., Chen, D., Khan, M.J.: A novel clustering method based on quasi-consensus motions of dynamical multiagent systems. Complexity 2017, 8 (2017)MathSciNetMATH
7.
Yadav, D.K.: Comparative Analysis of Clustering Current Research, vol. 7, pp. 18361–18364 (2015)
8.
Jassar, K.K., Dhindsa, K.S.: Comparative study and performance analysis of clustering algorithms. IJCA Proc. Int. Conf. ICT Healthcare ICTHC 2015(1), 1–6 (2016)
9.
Wang, W., et al.: Relationship between academic cooperation and research output based on academic journal papers: a research taking the library and information field as an example. J. Intell. (2017)
10.
Yang, R., Zhang, M.: A research review on academic relationship of authors. Libr. Inf. Serv. (2016)
11.
Zhang, S.H., et al.: Study on the relationship between college students’ academic activities and academic performance. Value Eng. (2018)
12.
Wang, X.H., Yin, X.B., Wen-Yan, B.O.: Improved scientific data clustering algorithm based on FIHC. J. Shanxi Datong Univ. (2014)
13.
Husic, B.E., Pande, V.S.: Ward clustering improves cross validated Markov state models of protein folding. J. Chem. Theory Comput. 13, 963–967 (2017)CrossRef
14.
Husic, B.E., Schlueter-Kuck, K.L., Dabiri, J.O.: Amplifying state dissimilarity leads to robust and interpretable clustering of scientific data. Mach. Learn. (2018)
Metadaten
Titel
Research on the Clustering Method of Agricultural Scientific Data Based on the Author’s Scientific Research Relationship
verfasst von
Dingfeng Wu
Liyun Wang
Jian Wang
Hua Zhao
Guomin Zhou
Copyright-Jahr
2019
Buch
Computer and Computing Technologies in Agriculture X

Print ISBN: 978-3-030-06154-8

Electronic ISBN: 978-3-030-06155-5

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-06155-5_37