講演名 2017-11-24
コンテキストに従ったWebコンテンツのクラスタリング
三條 知美(LIFULL), 櫻井 彰人(慶大),
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) web上の情報は非常に多様・大量になり,web から情報を入手するのが当たり前になってきた今日,一方で,web の様々なサイトで似たような内容のコンテンツを表示するようになっている.このため,一般的なユーザが検索エンジンによりwebから情報を抽出すると,類似コンテンツを持つページによって検索結果が膨大になっている.このため,キーワードの絞り込みを適正に行う必要があるなど,目的とする情報を収集するだけにも手間がかかるのが現状である.そこで我々は,ページ内に含まれる単語とユーザが検索に利用したキーワードの意味的な類似性に着目し,関連するコンテンツを提示する仕組みを提案し,その機能を組み込んだwebサイトを構築した.
抄録(英) Nowadays, it is getting popular to find some information on the Internet so that many sites turn to have similar information. Therefore if a user want to find information by searching, the user should find appropriate combination of words for searching. Otherwise the searching results are massive and messy. To solve the problem, we built a service that provides pages with similar meanings sorted in relevance order.
キーワード(和) WEBコンテンツ / Doc2Vec / 教師有り学習 / クラスタリング / コンテキスト / LDA
キーワード(英) web contents / Doc2Vec / supervised learning / classificatio / context / LDA
資料番号 AI2017-11
発行日 2017-11-17 (AI)

研究会情報
研究会 AI
開催期間 2017/11/24(から1日開催)
開催地(和) 九州大学 伊都キャンパス
開催地(英)
テーマ(和) 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般
テーマ(英)
委員長氏名(和) 峯 恒憲(九大)
委員長氏名(英) Tsunenori Mine(Kyushu Univ.)
副委員長氏名(和) 片上 大輔(東京工芸大) / 福田 直樹(静岡大)
副委員長氏名(英) Daisuke Katagami(Tokyo Polytechnic Univ.) / Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.)
幹事氏名(和) 服部 宏充(立命館大) / 清 雄一(電通大)
幹事氏名(英) Hiromitsu Hattori(Ritsumeikan Univ.) / Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.)
幹事補佐氏名(和) 櫻井 裕子(産総研)
幹事補佐氏名(英) Yuko Sakurai(AIST)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing
本文の言語 JPN
タイトル(和) コンテキストに従ったWebコンテンツのクラスタリング
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Web Contents Classification by The Context
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) WEBコンテンツ / web contents
キーワード(2)(和/英) Doc2Vec / Doc2Vec
キーワード(3)(和/英) 教師有り学習 / supervised learning
キーワード(4)(和/英) クラスタリング / classificatio
キーワード(5)(和/英) コンテキスト / context
キーワード(6)(和/英) LDA / LDA
第 1 著者 氏名(和/英) 三條 知美 / Tomomi Sanjo
第 1 著者 所属(和/英) 株式会社LIFULL(略称:LIFULL)
LIFULL Co., Ltd.(略称:LIFULL)
第 2 著者 氏名(和/英) 櫻井 彰人 / Akito Sakurai
第 2 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学(略称:慶大)
Keio University(略称:Keio Univ.)
発表年月日 2017-11-24
資料番号 AI2017-11
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) AI-326
ページ範囲 pp.25-30(AI),
ページ数 6
発行日 2017-11-17 (AI)