SVDとICAを用いた情報フィルタリング

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-107

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): Information Filtering Using SVD and 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(Graduated School of Osaka Prefecture University),Hidekazu Yanagimoto(Graduated School of Osaka Prefecture University),Sigeru Omatu(Graduated School of Osaka Prefecture University)

キーワード: 情報フィルタリング|特異値分解|独立成分分析|ユーザープロファイル|遺伝的アルゴリズム

要約(日本語): 本研究では、独立成分分析を用いた情報フィルタリングシステムを提案する。独立成分分析をドキュメントに適用し、得られるトピックを用いてドキュメントを再表現することにより、フィルタリング精度の改善を図る。なお、ユーザープロファイルによるフィルタリングを本研究では扱っている。しかし、一般的にドキュメント中に含まれるノイズの影響が、独立成分分析によって得られるトピックにも及び、トピックの意味づけが困難な場合がある。そこで、特異値分解によるノイズ除去を独立成分分析適用前に行うことによりトピックの意味づけを明確化し、そのトピックをドキュメントの再表現に用いてフィルタリング精度の改善を期待する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 777 Kバイト