多属性項目の履歴情報に基づく電子メイル文書のフィルタリング手法
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概要
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近年, インターネットの普及にともない, 大量のメイル文書が氾濫し, 各メイル文書の重要度を自動的に判定するフィルタリング処理の実現が望まれている.従来のフィルタリング技術は, 出現単語といった単一属性を扱ったものが多く, 十分な精度が得られなかった.本論文では, 受信済みのメイル文書から送信元, テーマや類型等の多属性項目の組合せから成る構造化知識を獲得し, その知識を用いたフィルタリング手法を提案する.さらに, 各属性の意味に従って近似処理を適用すべき属性の順番を定義し, 学習データ数が少ない場合にも, ノイズの混入を極力抑えて正確な重要度を算出する.4人の被験者に対する実験結果から, 単語の出現頻度という単一属性のみで判定した重要度よりも, 多属性値の組合せを考慮した重要度の方が人手で判定した結果と高い相関を示すことが確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-08-15
著者
-
安藤 一秋
香川大学工学部
-
青江 順一
徳島大学工学部知能情報工学科
-
藤井 誠
三菱電機株式会社
-
獅々掘 正幹
徳島大学工学部
-
獅々堀 正幹
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部情報ソリューション部門
-
青江 順一
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
獅子堀 正幹[他]
徳島大学工学部
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