Online Document Filtering Using Adaptive k-NN

Vincent Bodinier Ali Mustafa Qamar 1 Eric Gaussier 2
1 LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 MRIM - Modélisation et Recherche d’Information Multimédia [Grenoble]
Inria - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Abstract : We propose in this paper an adaptation of the k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithm using category specific thresholds in a multiclass environment where a document can belong to more than one class. Our method uses feedback to tune the thresholds and in turn the classification performance over time. The experiments were run on the InFile data, comprising 100,000 English documents and 50 topics.
Keywords : Filtering on-line algorithms k-nearest neighbors
Type de document :
Communication dans un congrès
Evaluating Systems for Multilingual and Multimodal Information Access, 2009, Unknown, Springer Berlin / Heidelberg, LNCS 5706, pp.947-950, 2009, Lecture Notes in Computer Science
Liste complète des métadonnées
https://hal.inria.fr/hal-00953854
Contributeur : Marie-Christine Fauvet <>
Soumis le : vendredi 28 février 2014 - 16:02:28
Dernière modification le : mardi 12 février 2019 - 01:30:56

Identifiants

  • HAL Id : hal-00953854, version 1

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Citation

Vincent Bodinier, Ali Mustafa Qamar, Eric Gaussier. Online Document Filtering Using Adaptive k-NN. Evaluating Systems for Multilingual and Multimodal Information Access, 2009, Unknown, Springer Berlin / Heidelberg, LNCS 5706, pp.947-950, 2009, Lecture Notes in Computer Science. 〈hal-00953854〉

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