差異増幅機能を有する適合フィードバック検索
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概要
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本論文では、クラスタ分類された情報空間の中で, 利用者が検索解に近いと考えるサンプルを繰り返し選択していくことにより, 検索質問を段階的・自動的に洗練していく手法を提案する.特に, 類似情報が近傍に配置されているクラスタ分類空間の特性を考慮して, 指定されたサンプルとその周辺のサンプルとの差異を計算し, この差異を増幅する形で質問を修正する方法を提案する.従来からよく知られている適合フィードバックとの大きな違いは, 本論文の手法は, サンプル(正事例, 負事例)選択による質問修正の際に, 類似した情報が近傍に存在するという性質を利用している点である.具体的には, 差異増幅を用いた質問修正方式(差異増幅型適合フィードバック質問)と, 差異増幅による逐次質問生成方式(差異増幅型質問)を提案する.前者は主に検索の絞り込みを, 後者は主に検索が局所最適に陥ることを避けるための検索質問の発散・発想支援に適している.また, 両者の方式を併用した検索制御方式も提案する.本論文では以上のことを, 画像データを用い実現する方法について述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-07-11
著者
-
田中 克己
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
木下 真一
神戸大学大学院
-
中島 伸介
京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻
-
田中 克己
京都大学大学院
-
木下 真一
神戸大学大学院自然科学研究科:(現)日本アイ・ピー・エム株式会社
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