独立成分分析を用いたベクトル空間の変換

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS20-5

グループ名: 【C】平成15年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2003/08/29

タイトル(英語): The Translation of Vector Space Model by Independent Component Analysis

著者名: 柳本 豪一(大阪府立大学),横井 健(大阪府立大学),大松 繁(大阪府立大学)

著者名(英語): Hidekazu Yanagimoto(Osaka Prefecture University),Takeru Yokoi(Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University)

キーワード: 情報検索|情報フィルタリング|独立成分分析独立成分分析|Information Retrieval|Information Filtering|Independent Component Analysis

要約(日本語): 検索の分野においては、LSIに代表される主成分分析(PCA)を応用したベクトル空間の変換手法がよく利用されている。しかし、ユーザプロファイルの学習などに対して、入力データの前処理としてPCAを利用しても、作成されたユーザプロファイルの選択精度が改善されるわけではなかった。そこで、現在注目を浴びている独立成分分析(ICA)を用いたデータの前処理を提案する。本手法では、ICAをドキュメントに適用することで、ドキュメントに含まれるトピックを抽出し、その軸を用いて入力データを変換することで選択精度の改善を目指す。

PDFファイルサイズ: 1,654 Kバイト