系列パターンマイニングにおけるアイテム集合間の関連強度による頻出部分系列の絞込み(「自動推論: 帰納, 演繹, モデル検査/生成, 学習, 発見, 仮説推論, 論理プログラミング, プランニングetc.」及び一般)
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概要
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ニュースなどの続報や話題という時系列的関連をもつテキストデータを追跡するために, 時系列な関係にあるイベントを補完する辞書があれば便利である.高野らは, 数年分の新聞記事データベース中に頻出する時系列を効率よく抽出する手法を提案している.しかし, この手法により抽出される頻出時系列は大量にあり, その中にはノイズが多数含まれている.ノイズを人手によって取り除くことは大変な労力がかかるため, 我々は相互情報量的尺度として関連強度を定義し, それによって頻出系列を絞り込む方法を提案する.提案手法の有用性を確かめるため, 毎日新聞の記事から抽出された頻出時系列に対して評価実験を行った.実験結果は, 系列数を大幅に削りながらも有用な頻出時系列を含む割合が増加傾向を示した.
- 2005-05-24
著者
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院医学工学総合研究部
-
鍋島 英知
山梨大学大学院医学工学総合研究部
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院コンピュータメディア工学専攻
-
大塚 尚貴
山梨大学大学院医学工学総合教育部修士課程
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院 医学工学総合研究部
-
大塚 尚貴
山梨大学大学院 医学工学総合教育部 コンピュータ・メディア工学専攻
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