{"product_id":"ieej-ct10tc15005","title":"帰納学習を用いたブログからのルール抽出","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003eTC15-5\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【C】平成22年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2010\/09\/02\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eRule Extraction from Blog using Inductive Learning\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e力 規晃(徳山工業高等専門学校),越村 三幸(九州大学),藤田 博(九州大学),長谷川 隆三(九州大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eNoriaki Chikara(Tokuyama College of Technology),Miyuki Koshimura(Kyushu University),Hiroshi Fujita(Kyushu University),Ryuzo Hasegawa(Kyushu University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e帰納学習|ブログ|ルール抽出|情報推薦システム|inductive learning|blog|rule extraction|information recommender system\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e情報推薦システムとはユーザーに有用な情報を提示するシステムである.\u003cbr\u003eこの情報推薦システムへの信頼を高める一つの方法は,推薦理由を提示すること\u003cbr\u003eである.しかし,現在の情報推薦システムの推薦理由は簡単または定量的な説明\u003cbr\u003eでしかない.本研究では,帰納学習を用いて得られたルールを利用した推薦とそ\u003cbr\u003eの推薦理由の提示を行う手法を提案する.そして実証のため,ブログからルール\u003cbr\u003eを抽出する実験をし,考察を行う.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e3,330 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":46406425510127,"sku":"IEEJ-CT10TC15005-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_a19e00f9-d65a-43ec-865f-d2d8c646d5d6.png?v=1745137999","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-ct10tc15005","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}