利用者の分類例示に基づいて選出された特徴要素を用いた文書クラスタリング

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概要

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本論文では、利用者の分類に対する意図を反映した文書クラスタリングを行うために、利用者の分類例示に基づいて特徴要素を選出する手法を提案する。利用者の分類例示に基づいて形成されるクラスタにおいて、同じクラスタに属する文書間の類似度と異なるクラスタに属する文書間の非類似度の総和をクラスタの分離度と定義し、分離度が最大となるように特徴要素を選出する。また、分類例示が不十分な場合、特徴要素を適切に選出できないためクラスタの境界が不明確となり、クラスタリングに曖昧性が生じる。曖昧性が生じた場合、曖昧性の解消に適する文書を選出し、それを利用者に提示して分類例への追加を促すことで、適切な特徴要素を選出するために十分な分類例を獲得する。
一般社団法人情報処理学会の論文
2001-03-05

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