カーネル法を用いた関連フィードバックによるユーザプロファイルの作成

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-1

グループ名: 【C】平成17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: 2005/09/06

タイトル(英語): User Profile Creation Using Relevance Feedback with Kernel Method

著者名: 柳本 豪一(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),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University)

キーワード: 情報フィルタリング|関連フィードバック|カーネル法カーネル法|information filtering|relevance feedback|kernel method

要約(日本語): ベクトル空間法において、利用者の興味を明確化する手法として、Rocchioらにより提案された関連フィードバック手法がある。関連フィードバックは情報フィルリングにおける利用者の興味（ユーザプロファイル）抽出にも利用されいる。しかし、関連フィードバックはベクトル空間上で線形識別器を作成するため、複雑な境界面を構築することは困難であった。この問題を解決するため、サポートベクターマシンなどの手法において利用されているカーネル法を関連フィードバックに適用して、関連フィードバックの非線形化を提案する。また、テストコレクションNTCIR2を用いた評価実験を行い、従来の関連フィードバックより提案手法が優れていることを示す。

PDFファイルサイズ: 549 Kバイト