Optimizing Web Search Results for Image. K-means Clustering Algorithm (eBook)
55 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-34858-6 (ISBN)
With each passing day, the amount of visual information on the internet, such as videos and images, is growing rapidly at an alarming rate, thereby making it difficult for a user to search for the necessary content. Users need to spend vast amounts of time in shifting through an extensive list of search results until they can find the required relevant information. To resolve this problem and to provide better image retrieval results to a user, a clustering framework is suggested in this paper.
Cluster Analysis or Clustering is a concept which defines the discipline of grouping similar objects or data items into clusters. A cluster is said to be a collection of data objects. These formed clusters of similar data items differ in characteristics and features. Hence, Clustering can be defined as a solution for classifying web search results effectively for searching data items. Clustering allows users to identify their required group at a glance by looking at the cluster labels. Hence, it saves time while searching on the internet.
| Erscheint lt. Verlag | 18.2.2021 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Schlagworte | algorithm • Clustering • Image • K-means • Optimizing • results • Search |
| ISBN-10 | 3-346-34858-X / 334634858X |
| ISBN-13 | 978-3-346-34858-6 / 9783346348586 |
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