帰納学習に基づく電子メールエージェント : 帰納学習によるアプローチ
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概要
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我々は学習機能をもつ電子メールエージェントの設計を試みている.ユーザの興味や分類方法などの表現形態としてはキーワードによる単純な表現,キーワードとその階層化による表現,論理規則による表現などが考えられるが,我々は,論理表現により規則を表す,というアプローチをとる.そして,分類規則をはじめ,メールの属性の規則導出のために,本研究では機械学習の一手法である帰納論理プログラミングの枠組みを用いる.帰納論理プログラミングは事例集合と背景知識から第一階節の仮説を導出する枠組みである.電子メールを対象としたとき,抽出される情報(フィルタリング情報)が背景知識,推定される属性が事例導出規則が仮説に相当する.本稿では,電子メールエージェントにおける帰納学習のアプローチについて報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
著者
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