Text Mining Books

Хочу порекомендовать вам две замечательные книги по text mining.

1. Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information (Sholom M. Weiss, Nitin Indurkhya, Tong Zhang, Frederick Damerau). Эта книга — краткое, но в то же время достаточно полное введение в text mining. Подготовка данных, классификация, кластеризация, поиск, извлечение информации — всему нашлось место в книге, причем некоторые алгоритмы описаны очень подробно. Самой интересной мне показалась шестая глава, посвященная статистическим методам в извлечении информации (information extraction). Резюме: специалистам в text mining книга поможет структурировать имеющийся объем знаний, для новичков же она прекрасное введение в область.
2. Survey of Text Mining: Clustering, Classification, and Retrieval (под редакцией Michael W. Berry). Здесь собраны лучшие работы участников Text Mining Workshop проведенного в рамках Second SIAM International Conference on Data Mining (SDM) в 2002-ом году. Наиболее интересные, на мой взгляд: мягкий (soft) алгоритм k-средних с автоматической расстановкой весов отдельным словам, алгоритмы кластеризации PDDP (Principal Direction Divisive Partitioning) и sPDDP( spherical PDDP), Latent Semantic Indexing и Covariance Matrix Analysis (известный также как Principal Component Analysis) и их модификации для лучшей обработки маленьких кластеров. Три перечисленных алгоритма кластеризации (кроме LSI) используют по сути один и тот же метод: нахождение одного или нескольких собственных векторов матрицы ковариантности. Чуть позже напишу об этом подробнее, это действительно очень интересно.
   

Стоит отметить, что 28-апреля 2007-го года в рамках очередной SDM пройдет Text Mining Workshop, лучшие работы с которого будут опубликованы во втором издании Survey of Text Mining. Работы принимаются до 8-го января.