失敗からの知識獲得とテキスト分類に基づくインターネットからの情報収集
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概要
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ネットワークを介して人手できる情報は膨大であり,ユーザがすべての情報に目を通すことは不可能である.このため,多くの情報の中からユーザにとって必要な情報のみを抽出する,情報検索の開発が望まれている.本論文では,ベイジアンネットワークを導入したクラスタリングを用いてWebページの階層本を構築する手法を提案する.さらに,内容が類似しているWebページは階層本中で近接しているという仮定に基づいて,ユーザの関心を満たすWebページが抽出される.このとき,興味のないWebページが検索された場合には,「失敗からの知識獲得」に基づいて漸増的にベイジアンネットワークが構成される.このため,ユーザの関心に応じてWebページの階層本が更新されるようになっている.
- 2000-01-15
著者
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