自己組織化特徴地図に基づくハイパー空間での情報探索支援システム
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概要
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本研究では, ハイパー構造を有する情報空間での情報探求を支援するための適応的ハイパーメディアシステム構築に際する1フレームワークを提案した.ユーザの探索状態に適応的なナビゲーション情報を生成するために, ユーザの探索活動モデルの構築, およびナビゲーション情報生成に関わる全ての処理を階層型協調問題解決モデルにより統合したフレームワークである.本フレームワークに基づくナビゲーションシステムは, ハイパー構造を有する学習リソースを利用した学習・訓練に対して機能する.システムは, ユーザからのナビゲーション要求を受けると, ユーザの活動履歴の物理的特徴および意味関係に関する特徴を捉え, 探索活動モデルを構築する.そして, そのモデルをより望ましい状態へとガイドするためのナビゲーション情報を生成し, ユーザに提示する.ハイパー空間全体を構成要素の物理的構造, および意味関係構造を反映させた形でモデル化するために, 自己組織化特徴地図を拡張させた学習方法を開発した.本手法は他の分類法と比較し, 重み初期値の影響の回避とカテゴリー境界やその周辺に位置するデータ分類の正確さに関して有効である.この学習方法を利用して, ハイパー空間を構成する各要素間の意味関係構造を表現するモデルであるハイパー空間の意味関係特徴地図(Hy-SOM)を設計した.この地図を探索活動へのナビゲーション情報の生成に活かすことで, ハイパー空間の大域的特徴を見据え, 局所の特徴をも考慮し, ユーザの対策状態に応じたナビゲーション方略の立案と具体化が可能になる.その結果, システムが生成するナビゲーション情報がユーザの探索状態を改善し得ることが評価実験により示された.
- 2000-11-01
著者
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