ブログの相互関係性を考慮したブログ記事分類手法の検討
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概要
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ブログの増加にともない,ブログからの効果的な情報の収集は重要な課題となっている.ブログ記事の利用目的は,より詳しい情報源を得たい,著者の感想を得たいなど多様であることが予想される.ブログ記事は,それ自体を単体の独立したウェブページとしてとらえるのではなく,トラックバックなどによる相互関係性を持った集合としてとらえた場合に,ある話題に対する見解の相違の様子などのような,単体のブログ記事からは得にくい有益な情報が得られる場合が考えられる.本論文では,ブログ特有のトラックバックなどによるブログ記事相互の関係性を考慮して収集したブログ記事集合に対し,そこで形成されたコミュニティの特性および品詞やリンクなどの記事内の話題に影響されにくい統計情報を分類学習時の属性として用いる手法を提案する.本手法によって得られた分類器を,学習データとは異なる話題に対する分類問題に適用したときの性能を評価し,学習アルゴリズムや分類目的によって多少異なるものの,ブログの持つコミュニティとしての性質を保って収集されたブログ記事集合に対する分類精度が高く,学習に用いた話題に依存しにくいという特性を持つことを示す.
- 2009-06-29
著者
-
福田 直樹
静岡大学情報学部
-
石川 博
静岡大学情報学部情報科学科
-
横山 昌平
静岡大学情報学部情報科学科
-
鎌田 基之
静岡大学大学院情報学研究科
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石川 博
静岡大学情報学部
-
福田 直樹
静岡大 情報
-
福田 直樹
静岡大学情報学部情報科学科
-
鎌田 基之
静岡大学大学院情報学研究科|現在 京セラ株式会社
-
横山 昌平
静岡大学情報学部
-
Ishikawa H
Fukuyama Univ. Hiroshima Jpn
-
鎌田 基之
静岡大学大学院情報学研究科|現在,京セラ株式会社
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