徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

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著作: [北 研二]/Sasaki Minoru/Tai Xiaoying/規則に基づくWorld Wide Web文書の階層的分類/Web Technologies and Applications: Proceedings of Asia Pacific Web Conference (APWeb98)

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EID
13717
EOID
757173
Map
0
LastModified
2014年11月23日(日) 18:05:12
Operator
北 研二
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
北 研二
Read
継承
Write
継承
Delete
継承
種別 必須 国際会議
言語 必須 英語
招待 推奨
審査 推奨
カテゴリ 推奨
共著種別 推奨
学究種別 推奨
組織 推奨
  1. 徳島大学.工学部.知能情報工学科.基礎情報工学講座
著者 必須
  1. 北 研二([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.理工学域.知能情報系.情報工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.情報工学講座])
    役割 任意

    (日) 筆頭著者として,研究手法の提案,評価,および論文執筆を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. (英) Sasaki Minoru
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. (英) Tai Xiaoying
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Rule-Based Hierarchical Document Categorization for the World Wide Web

(日) 規則に基づくWorld Wide Web文書の階層的分類

副題 任意
要約 任意

(英) Document categorization , which is defined as the classification of text documents into one of several fixed classes or categories, has become important with the explosive growth of the World Wide Web. In this paper, we propose an efficient method for hierarchical document categorization based on the rule learning algorithm. We conducted experiments using actual Web page documents and obtained encouraging results.

(日) 文書分類は,World Wide Webの爆発的な進展にともない,重要な課題となってきている.本論文では,規則学習アルゴリズムに基づき,文書集合を階層的に分類するための効率的なアルゴリズムを提案した.実際のWorld Wide Web上のデータを用いた実験により,提案したアルゴリズムの有効性を示した.

キーワード 推奨
発行所 推奨 (英) International Academic Publishers
誌名 必須 (英) Web Technologies and Applications: Proceedings of Asia Pacific Web Conference (APWeb98)
ISSN 任意
必須
必須
必須 269 273
都市 必須 北京(Beijing/[中華人民共和国])
年月日 必須 1998年 9月 27日
URL 任意
DOI 任意
PMID 任意
NAID 任意
WOS 任意
Scopus 任意
評価値 任意
被引用数 任意
指導教員 推奨
備考 任意