ゼロサプレス型二分決定グラフによる圧縮と知識発見(テーマ,膨大なデータから学ぶもの)
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概要
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本研究ではNormalized Compression Distance(NCD)とセロサプレス型BDD(ZBDD)を用いた,テキストの分類手法について提案する.NCDはコルモゴロフ複雑性を利用して定義される文字列同士の距離であるNormalized Information Distanceを近似したものである.NCDは一般的にgzip,bzip2といった既存の圧縮ソフトウェアを利用して計算される.対して本研究ではZBDDの持つアイテム組合せ集合を圧縮して保管する能力を利用してこのNCDを計算する方法を提案した.また,実験によりその能力を評価した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-06-12
著者
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科
-
湊 真一
函館五稜郭病院
-
倉井 龍太郎
北海道大学大学院情報科学研究科
-
ツォイクマン トーマス
北海道大学大学院情報科学研究科
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科:科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト
-
湊 真一
北海道大学大学院情報科学研究科・科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・ /科学技術振興機構erato湊離散構造処理系プロジェクト・北海道大学大学院情報科学研究科
-
ツォイクマン トーマス
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
倉井 龍太郎
北海道大学 大学院情報科学研究科
-
湊 真一
北海道大学 大学院情報科学研究科
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