P2P型情報検索のためのユーザフィードバックの活用とクエリ送信先学習手法の評価(「Webインテリジェンス」及び一般)
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概要
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本稿では,ハイブリッド型P2Pネットワーク上での検索精度の向上手法として,ユーザからの検索結果に対して不適合判定が与えられたドキュメント情報(不適合情報)を積極的に利用する「未評価置換法」と,コミュニティ内で関連ドキュメントを有する検索エージェント(IR agent)のリストを作り,それを利用して,効率良く関連情報を蓄積しつつ,綱羅的にコミュニティ内から関連ドキュメントを収集する方法である「クエリ送信先学習法」を提案する.検索性能評価用テストコレクションを用いて,単・複両コミュニティ環境で評価実験を行った結果,両手法とも,検索精度の向上に大きく寄与することを示す.
- 2010-06-18
著者
-
峯 恒憲
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
峯 恒憲
九大
-
小林 寛武
九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻
-
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
-
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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