The approach to text information analysis using data from the Internet by example of clustering of concepts is considered in this paper. The problem of clustering of concepts is reduced to the problem of partition a graph into subgraphs in the case of not known in advance quantity of subgraphs. The algorithm of graph partitioning by the target function optimization is proposed, as well as the form of the target function for concepts clustering. The results are verified by experimental data.
У роботі розглянуто підхід до аналізу текстової інформації з використанням даних із мережі Інтернет на прикладі кластеризації понять. Задачу кластерізації понять зведено до задачі розбиття графа на підграфи з невизначеною наперед кількістю підграфів. Запропонованоалгоритм розбиття графа на підграфи шляхом оптимізації цільової функції. Запропоновано вигляд цільової функції для опису кластерізації понять. Результати перевірені на експериментальних даних.
В работе рассмотрен подход к анализу текстовой информации сиспользованием данных из сети Интернет на примере кластеризации понятий. Задача кластеризации понятий приведена к задаче разбиения графа с изначально неизвестным количеством подграфов. Предложен алгоритм разбиение графа на подграфы путём оптимизации &целевой функции. Предложен вид целевой функции для описания кластеризации понятий. Результаты проверены на экспериментальных данных.
