研究履歴生成のための論文メタデータを用いたマージン最大化クラスタリング(プライバシー,アーバンセンシングによる情報創出とその応用,及び一般)

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概要

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本研究の目的は,インターネットに公開された論文情報から研究者の研究履歴を自動的に生成することである.既存の研究では、関連する論文集合を発見するために,論文のメタ情報の類似性に注目するk平均法クラスタリングを利用していた.しかし,クラスタリングの精度が低いことが問題であった.本研究では、マージン最大化クラスタリング用いて論文をクラスタリングする手法を提案する.マージン最大化クラスタリングは,クラスタリングアルゴリズムとして比較的精度が高いことが近年の研究で報告されている.しかし,学習をはじめる際の分離超平面の初期値の設定が非常に難しいことがわかった.本研究は,クラスタリングに研究者履歴生成の適用におけるメタ情報の利用方法とマージン最大化クラスタリングの初期値の自動化について述べる.評価実験により,純度が0.67,エントロピーが0.35という結果を得た.従来のk平均法(純度0.35,エントロピー0.47)より提案手法が高精度であることが確認できた.
2011-07-26

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