逐次的なクエリ拡張のためのサポートベクターマシンの利用
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概要
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現在,ユーザの過去の検索履歴を用いたパーソナライズなクエリ拡張が行われているが,履歴を蓄積するまでに時間がかかるという欠点がある.<br />そのためユーザの入力クエリの履歴のみを用いて適合フィードバックを行う<br />逐次的なクエリ拡張が求められる.<br />フィードバックのための入力情報を補うためには汎化能力が高い2クラスの分類器である<br />サポートベクターマシン(SVM)を用いることが多いが,SVMを用いたフィードバックは逐次的に学習データを入力してゆくことで精度が向上するとは限らない.<br />本稿では学習データの内容に応じてOne-Class SVMとトランスダクティブSVM,通常のSVMを切り替えることにより,この問題に対処する方法を提案する.
- 2011-03-02
著者
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