電子メールの傾向分析への知識獲得手法の適用(<特集>:インターネット応用システムの構築と運用管理)

概要

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本稿では, 大量に蓄積された電子メールアーカイブから, 知識獲得手法を用いることによって, 有用な知識を得ることを目的とした電子メールからの知識獲得(KDM:Knowledge Discovery in electronicMail)の手法について論じる.KDMでは, 特にメーリングリストのアーカイブに注目し, 各メールのヘッダ情報や, 本文中に出現する単語頻度情報を抽出する.得られた情報を関係データベースに格納し, 知識獲得アルゴリズムを用いて相関ルールを導出する.その際, メール中に含まれる単語の重要度をtf^*idf法により推定し, 導出ルール数を抑えることができる.さらに本稿では, 実際にKDMをあるメーリングリストのアーカイブに適用し, KDMによる知識の導出例を示す.KDMにより, そのメーリングリストにおける全体的な傾向や, 話題となった事柄, あるいは, メーリングリストのメンバに関する知識の手がかりを得る一助となる.また, 精度が向上すれば, 得られた相関ルールを用いることで, メールに対する反応を推し量ったり, 検索語が明示的に現れないメールを検索することが可能になると考えている.
一般社団法人情報処理学会の論文
2000-12-15