文書間の多様な関連情報と局所性を用いたクラスタリング手法
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概要
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デジタルデータとして大量に存在する文書データを適切に分類し表示することはこれらの情報を知識化し活用する上において欠かせない技術となっている。その中でキーワードによるクラスタリングはデータに対する客観性があるという点では優れているが、部分的な関連情報の重みの違いといった局所性や利用者の主観を扱うことは出来ない。逆にそれを満足しているKJ法のような分類法では大規模なデータに対応できない。本稿ではまずキーワードの他に多様な関連情報から実行されるクラスタリングを提案することでより詳細な客観的クラスタリングを実現する。その上で局所性の解決としてキーワードの決定、部分的なクラスタリングの実行という2つの内容から検討し、それを実現するシステムを設計・開発する。また主観性の実現に関しての方法論も提示していく。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-05-02
著者
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