Здравствуйте. Предлагаем Вам следующие материалы (источники – ЭК РГБ, БД eLibrary, ИПС Google, ИПС Яндекс) :
1. Бацанина М.С. Информационный анализ лент деловых новостей // ТРУДЫ СПБГИК. – 2013. – Т.197. ; То же [Электронный ресурс]. – URL:
http://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnyy-analiz-lent-delovyh-novostey (07.09.2017).
2. Бородащенко А.Ю. Алгоритм контент-анализа новостного потока RSS-каналов / А.Ю. Бородащенко, Д.В. Глотов, С.М. Бочков // Информационные технологии. – 2010. – №. 9. – С. 25-28.
3. Горбунов А.Л. О методе ранжирования новостных источников в Интернете // Научный вестн. МГТУ ГА. – 2005. – №92.; То же [Электронный ресурс]. – URL:
http://cyberleninka.ru/article/n/o-metode-ranzhirovaniya-novostnyh-istochnikov-v-internete (07.09.2017).
4. Добросклонская Т.Г. Информационная модель как инструмент анализа новостного дискурса // Научные исследования и разработки. Современная коммуникативистика. – 2016. – Т. 5. – №. 1. – С. 7-11.
5. Киселев М.В. Метод кластеризации текстов, учитывающий совместную встречаемость ключевых терминов, и его применение к анализу тематической структуры новостного потока, а также ее динамики / М.В. Киселев, В.С. Пивоваров, М.М. Шмулевич // Интернет-математика 2005. Автоматическая обработка веб-данных. – М., 2005. – С. 412-435.; То же [Электронный ресурс]. – URL:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/1421 (07.09.2017).
6. Крайнов А.Ю. Построение системы обработки новостного потока информации // Перспективы развития информационных технологий. – 2013. – №. 15. – С. 12-16. Доступ после регистрации (
открыть ссылку).
7. Курилов А.Е. Метод новостных лент как способ изучения новостного поля // Современные медиа : процессы и контексты : материалы II Междунар. науч.-практ. конф. – Ярославль, 2015. – С. 28-31. Доступ после регистрации (
открыть ссылку).
8. Сидоров С. П. Анализ инструментальных средств и методов новостной аналитики / С.П. Сидоров, О.И. Сергушова, Р.А. Чебаков // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. – 2010. – №. 2. – С. 143-147. Доступ после регистрации (
открыть ссылку).
9. Шмулевич М.М. Метод кластеризации текстов, учитывающий совместную встречаемость ключевых терминов, и его применение к анализу тематического состава потока новостей / М.М. Шмулевич, М.В. Киселев // Математические методы распознавания образов. – 2007. – Т. 13. – № 1. – С. 562-564. Доступ после регистрации (
открыть ссылку).
Являясь жителем Петербурга, Вы можете обратиться за дополнительной информацией к библиографам РНБ.
