| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2015-03-05 10:30 非負値行列因子分解を利用した文書クラスタリング手法の提案 ○小西葉月・小川貴英（津田塾大）  LOIS2014-65 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，インターネットを利用して情報収集する機会が増えている．しかし，検索結果が膨大かつ重複しているため，自分が意図する情報にたどり着けないことや現在どのような話題があるのか把握できないことがある．そこで本研究では，文書クラスタリングにて話題毎に検索結果の分類を行う．文書クラスタリングには次元縮約を応用した手法である非負値行列因子分解を利用する．しかし，非負値行列因子分解には，基底数決定の問題と解が一意に決まらない問題がある．そこで本研究では，基底数を2とし，分解を繰り返して残った文書集合を最終的にクラスタとすることで基底数決定の自動化を行った．また，文書とクラスタの関連度，索引語クラスタの関連度を用いてクラスタリング評価関数を導入し，クラスタリング最適解を決定した．提案手法の検証は，リアルタイム性があり話題が豊富なTwitterで行った． |
| （英） | In recent years, people have more opportunities to gather information using the Internet. But user can’t get information as a user intends or user can’t grasp current topics because the result is enormous and overlap. This paper classifies search results in every topic by Document Clustering and uses Non-negative Matrix Factorization (NMF) in Document Clustering. Unfortunately NFM needs the number of clusters before calculation and gives many answers. As a solution for this problem, this paper proposes that resolution is repeated and cluster evaluate using association between document and cluster degree and between word and cluster degree. | |
| キーワード | （和） | 文書クラスタリング / 非負値行列因子分解 / Twitter / / / / / |
| （英） | Document Clustering / Non-necative Matrix Factorization / Twitter / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 114, no. 500, LOIS2014-65, pp. 25-30, 2015年3月. | |
| 資料番号 | LOIS2014-65 | |
| 発行日 | 2015-02-26 (LOIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2014-65 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS |
| 開催期間 | 2015-03-05 - 2015-03-06 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィスインフォメーションシステム、ライフインテリジェンス、および一般 |
| テーマ（英） | Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2015-03-LOIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 非負値行列因子分解を利用した文書クラスタリング手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Document Clustering Method Using Non-negative Matrix Factorization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 文書クラスタリング / Document Clustering |
| キーワード(2)（和/英） | 非負値行列因子分解 / Non-necative Matrix Factorization |
| キーワード(3)（和/英） | Twitter / Twitter |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小西 葉月 / Hazuki Konishi / コニシ ハヅキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 津田塾大学大学院 (略称： 津田塾大) Tsuda College (略称： Tsuda College) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 貴英 / Takahide Ogawa / |
| 第2著者 所属（和/英） | 津田塾大学 (略称： 津田塾大) Tsuda College (略称： Tsuda College) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2015-03-05 10:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2014-65 |
| 巻番号（vol） | vol.114 |
| 号番号（no） | no.500 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-02-26 (LOIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]