ユーザフィードバックとクエリ学習を利用したP2P型情報検索の複数コミュニティ上での評価(ブログ・情報検索)
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概要
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分散検索を行う上で,ユーザフィードバックとコミュニティ内でのクエリ学習の利用は,コミュニティ全体の検索精度の向上と通信負荷の削減に有効である.本稿では,複数コミュニティ環境におけるユーザフィードバックとクエリ学習の利用法について議論する.特に,クエリ学習において使用した履歴を用いることにより,複数コミュニティ環境における通信量の問題を解決する手法を提案し,検索精度の改善にもつながることを実験結果を通して論じる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-03-18
著者
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峯 恒憲
九州大学大学院システム情報科学研究院
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峯 恒憲
九大
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峯 恒憲
九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
-
小林 寛武
九州大学工学部電気情報工学科
-
峯 恒憲
九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻:九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
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