Sparse NMFによる索引語選別を用いた情報フィルタリング

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS16-5

グループ名: 【C】平成19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: 2007/09/04

タイトル(英語): Information filtering with the selected index words using Sparse NMF

著者名: 横井 健(東京都立産業技術高等専門学校),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(Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology),Hidekazu Yanagimoto(Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Osaka Prefecture University)

キーワード: Sparse NMF|情報フィルタリング|索引語選別|関連フィードバック|ユーザプロファイル|Sparse NMF|Information filtering|Index words selection|Relevance feedback|User profile

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選別を行い、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Sparse NMF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: 2,706 Kバイト