Naive Bayesを用いた効率的なWeb検索システムの構築
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概要
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WWWには膨大な量の情報が溢れている.今や情報自体は容易に人手できる時代となったが,単に情報を得るのではなくユーザの興味に即した情報を得ることが重要である.一般的な情報収集手段として検索エンジンがあるが,望む情報を効率的に得ることは難しい.本論文では学習機能を導入し,ユーザ個々の検索意思を考慮した新たなWeb検索システムを提案する.この手法では,まず既存の複数の検索エンジンより検索結果を取得し,ユーザが必要,不要な情報かを選択する.そのデータをNaive Bayesの学習知識として格納し,以降の検索結果を適切に識別する.本システムを評価するために,一つの語で複数の意味をもつ多義語をキーワードとした検索を行い,既存の検索エンジンと比較して有用性を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-03-06
著者
-
ラシキア 城治
中京大学情報理工学部
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ラシキア ジョージ
中京大学
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ラシキア ジョージ
岡山理科大学工学部情報工学科
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ラシキアジョージ
中京大学情報理工学部情報システム工学科
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西田 絵美子
岡山理科大学大学院工学研究科情報工学専攻
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アントニー ローレンス
岡山理科大学工学部情報工学科
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アントニー ローレンス
岡山理科大学工学部
-
Lashkia G
岡山理大 工
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