相関性を考慮した記憶に基づく推論法と分類能力の定量化(<特集>教育情報の解析と数理モデル/一般)
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概要
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記憶に基づく推論法(Memory-Based Reasoning : MBR)はルールを用いず, 事例をそのままの形式で保持することで知識ベースを構築する.そのため知識獲得のボトルネックの解消方法の一つとして注目されている.MBRでは, 事例間の類似度の定義, 具体的には特徴重み付け手法が大きな意味をもつ.そのためMBRで扱う対象領域に依存してさまざまな特徴重みつけ手法が提案されている.そこで, 本研究では新たに特徴間に存在する相関性を反映させた特徴重み付け手法を提案し, 従来の特徴重み付け手法との統計的特性の比較を行う.そして, MBRは分類問題を対象にしていることから, 検索事例の分類能力の観点から定量的比較を行い, 本手法が従来手法と比較して優れていることを示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-03-14
著者
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