ファジィネスの高い蓄積データを対象にした情報検索技法 : 絵画データベースを例として
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概要
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従来のファジィ・データベースは, 検索条件と蓄積データの属性値の一致を基準に情報検索が行われてきた。しかし, データのファジィネスが大きい場合には, "一致度"を目安にした情報検索では, しばしば我々の日常感覚に合わない検索結果になる。属性値の曖昧さが大きい場合の情報検索の改善を図るために, 筆者らは, 蓄積データおよび検索条件のファジィな属性値をラベルとメンバーシップ関数で表記し, 蓄積データが検索条件を満たす度合いを満足度として定義することで, 新しい情報検索手法を定式化した。本論文では, 絵画を実例として, 満足度に基づく情報検索の有効性と実用性を議論する。
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1996-04-15
著者
-
磯本 征雄
岐阜聖徳学園大学経済情報学部
-
磯本 征雄
名古屋市立大学大学院システム自然科学研究科
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磯本 征雄
名古屋市立大学
-
野崎 浩成
名古屋市立大学計算センター
-
吉根 勝美
南山大 経済
-
吉根 勝美
南山大学 経済学部
-
野崎 浩成
名古屋市立大学自然科学研究教育センター
-
永井 弘人
愛知県立港養護学校
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