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Daten ohne formale Struktur sind solche, die keine vorher festgelegte Form oder Struktur haben und voller textueller Daten sind. Typische unstrukturierte Systeme sind E-Mails, Berichte, Telefon- oder Messaging-Gespräche usw. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Extraktion von Schlüsselwörtern aus einer Konversation mit Hilfe von Schwarmintelligenztechniken (SI). Die Schlüsselwörter werden nach ihrer Klassifizierung gruppiert und dann dem Benutzer vorgeschlagen. In der vorgeschlagenen Arbeit werden durch die Verwendung von Crisscross-Suchtechniken die Schlüsselwörter leicht zu finden sein und einige wichtige Top-Schlüsselwörter liefern. Für die Suche und das Clustering werden getrennte Algorithmen verwendet. Der Firefly-Algorithmus wird für das Clustering verwendet, um ähnliche verwandte Schlüsselwörter zu identifizieren. Schließlich zeigen die Ergebnisse, dass die SI-Techniken eine bessere Wirkung und Konvergenzleistung im Vergleich zu den bestehenden verschiedenen Schlüsselwort-Extraktionstechniken haben.
Über den Autor / die Autorin
J. I. Sheeba, Ph.D. in Informatik und Ingenieurwesen, von der Universität Pondicherry. Zurzeit arbeitet sie als Assistenzprofessorin in der Abteilung für Informatik und Ingenieurwesen am Pondicherry Engineering College. Zu ihren Forschungsinteressen gehören Data Mining und Soft Computing. Sie verfügt über mehr als 13 Jahre Lehrerfahrung.
