N-gramを用いた帰納的学習によるユーザの行動予測
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概要
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我々はそれぞれのユーザに動的に適応可能な行動予測手法の開発を目指し,N-gramを用いた帰納的学習によるユーザの行動予測手法を提案している.本手法においては,帰納的学習によりユーザの状態履歴から,その内在している因果関係を持つルールを自動的に獲得し,さらにN-gramと統合することによりその獲得状況及び予測精度に基づく確実性の高いものより順に予測する.よって本手法では,データ履歴,ルール辞書などを予め用意する必要がなく,システムが獲得されたデータから,ユーザの嗜好や習慣に合うルールを自動的に生成し,予測結果を校正した情報を用いることにより予測能力が向上する.本研究は,N-gramと実例よりそこに内在している規則を獲得する帰納的学習を統合し,新たなPoint-Line Based Prediction Systemを構築した.実験の結果高い予測精度が得られ,高い動的適応能力も示された.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-01-17
著者
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