多属性項目の履歴情報に基づく電子メイル文書のフィルタリング手法
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概要
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近年,インターネットが普及し,電子メイルがコミュニケーションの1つの手段として確立されてきた.それに伴い,大量のメイル文書が氾濫し,各メイル文書の重要度を自動的に判定するフィルタリング処理の実現が望まれている.メイル文書の重要度を判定する際に,その判断基準は個人毎に異なるため,一意に決められた知識を用いることはできない.そこで,本稿では,重要度判定の基準は各個人が受信済みのメイル文書内に隠されていると考え,受信済みのメイル文書から送信元,文書のテーマや類型等の多属性項目の組み合わせから成る構造化知識を重要度判定の知識として獲得し,その知識を用いたフィルタリング手法を提案する.更に,各属性の意味に従って近似処理を適用すべき属性の順番を定義し,学習データ数が少ない場合にも,ノイズの混入を極力抑えて正確な重要度を算出する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1999-09-10
著者
-
安藤 一秋
香川大学工学部
-
青江 順一
徳島大学工学部知能情報工学科
-
安藤 一秋
徳島大学工学部知能情報工学科
-
獅々堀 正幹
徳島大学工学部知能情報工学科
-
藤井 誠
三菱電機株式会社
-
獅々堀 正幹
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部情報ソリューション部門
-
藤井 誠
徳島大学工学部知能情報工学科
-
青江 順一
徳島大学大学院ソシオテクノサイエンス研究部
-
獅子堀 正幹[他]
徳島大学工学部
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