Misschien vindt u dit ook interessant

dc.rights.license	CC-BY-NC-ND
dc.contributor.advisor	Klos, T.
dc.contributor.author	Zwol, T.J. van
dc.date.accessioned	2017-10-05T17:01:08Z
dc.date.available	2017-10-05T17:01:08Z
dc.date.issued	2017
dc.identifier.uri	https://studenttheses.uu.nl/handle/20.500.12932/27835
dc.description.abstract	Voor NH onderzoek ik welke features de beste classifiers opleveren. Hiervoor maak ik gebruik van PU Learning (Elkan & Noto, 2008). Daarnaast stel ik een manier voor om te beoordelen of lezers een gelezen artikel interessant vonden zonder het te vragen. Deze informatie kan vervolgens gebruikt worden om de classifier op te trainen. Het blijkt dat de beste features de eerste alinea en de volledige tekst van het artikel zijn. Verder is er met de voorgestelde interessemaat een kleine verbetering zichtbaar in de resultaten van het classificatie algoritme.
dc.description.sponsorship	Utrecht University
dc.format.extent	1144961
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.language.iso	nl
dc.title	Misschien vindt u dit ook interessant
dc.type.content	Bachelor Thesis
dc.rights.accessrights	Open Access
dc.subject.courseuu	Kunstmatige Intelligentie