ICAによる索引語抽出を用いた情報フィルタリング

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS9-4

グループ名: 【C】平成18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: 2006/09/05

タイトル(英語): Information Filtering with Extracted Index Words using ICA

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

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

キーワード: 情報フィルタリング|索引語抽出|独立成分分析|関連フィードバック|Information Filtering|Index words extraction|Independent Component Analysis|Relevance Feedback

要約(日本語): 従来ドキュメントをベクトルで表現したドキュメントベクトルを用いた研究が行われている。ドキュメントベクトルは索引語に対する重みのベクトルであり、その索引語数はドキュメント数の増加と共に増える。そこで、処理時間の点などからドキュメントベクトルを低次元化することが必要である。本研究では、トピックを基にした索引語抽出を行い、ドキュメントベクトルの低次元化を図る。トピックの抽出には独立成分分析を用いる。そして、そのドキュメントベクトルを用いて、関連フィードバックによるフィルタリングを実施することでその有効性を検証する。

PDFファイルサイズ: 2,770 Kバイト