リサーチマイニング手法におけるクラスタリング閾値設定指針の考察(データマイニング)(夏のデータベースワークショップDBWS2004)
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概要
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ネットワーク技術の発達等により、電子的に利用可能な研究論文数が増大してきている.それに伴い,研究者が求めている情報を見つけ出すコストが増大している.このため,目的の情報を探し出すコストを減らす必要がある.本研究の目的は研究の発展経緯等のマクロな情報を抽出し,それらを利用した高度な検索を行うことである.そのための手法として我々はリサーチマイニング手法を提案している.本手法は,論文間の発展経緯の抽出,論文のクラスタリングという2つのフェーズがある.これまで本手法のクラスタリングでは,クラスタリング閾値を変更し,複数回試みることにより定めていたため,適切なクラスタリング閾値を定めるコストが大きく,またクラスタリング結果が研究の発展経緯を理解し易くしているかどうかの根拠が明確ではなかった.そこで本稿では、研究の発展経緯の把握を容易にする論文クラスタを形成するためのクラスタリングの方針を考察する.
- 2004-07-14
著者
-
横田 治夫
東京工業大学学術国際情報センター
-
横田 治夫
東京工業大学
-
小林 隆志
東京工業大学学術国際情報センター
-
吉田 誠
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
吉田 誠
東京工業大学 総合理工学研究科
-
吉田 誠
東工大院理工
-
吉田 誠
東京工大 大学院理工学研究科
-
小林 隆志
東京工業大学
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