帰納論理プログラミングを用いたTwitterからのルール抽出(「コンテキストを意識した知識の利用」及び一般)
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概要
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Web上には多くの情報推薦システムが存在する.これらのシステムはユーザーに対して有用な情報を見つけ提供することを目的としている.例えば,多くのオンラインショッピングサイトはユーザーが購入しそうな商品を推薦している.しかしながら,実際のユーザーはいつもこの推薦を利用するわけではない.ユーザーに対して適切な推薦を生成するためには,その推薦に対して説得力のある理由を与える必要がある.しかしながら,ほとんどの既存システムはとても簡単かもしくは定量的な理由しか提供しない.この論文は誰にでも理解しやすい明確でかつ定性的な推薦理由を提供することを目指している.我々はこの目的のために帰納論理プログラミング(ILP)によって生成される一階述語論理形式を利用する.学習から得られた知識として,そのTwitterユーザーが嗜好しそうなTwitterユーザーを推薦するために,我々はILPによってTwitterから一階述語論理のルールを抽出する.
- 2011-11-14
著者
-
長谷川 隆三
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
藤田 博
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
越村 三幸
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
力 規晃
徳山工業高等専門学校
-
Hasegawa Ryuzo
Ntt Software Laboratories
-
Hasegawa Ryuzo
Kyushu Univ. Fukuoka‐shi Jpn
-
藤田 博
九州大学大学院システム情報科学研究科
-
長谷川 隆三
Kyushu University
-
長谷川 隆三
九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻
-
藤田 博
九州大学
-
越村 三幸
Kyushu University Intelligence Science Department of Informatics Faculty of Information Science and Electrical Engineering
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