徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

Education and Research Database (EDB), Tokushima University

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著作: [柘植 覚]/[獅々堀 正幹]/[黒岩 眞吾]/平井 尊士/[北 研二]/非負行列分解に基づくベクトル空間情報検索モデルの次元削減/Proc. Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies (KES)

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EID
22306
EOID
757421
Map
0
LastModified
2014年11月25日(火) 11:03:18
Operator
北 研二
Avail
TRUE
Censor
0
Owner
獅々堀 正幹
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. 柘植 覚
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  2. 獅々堀 正幹([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.知能工学分野]/[徳島大学.理工学部.理工学科.情報光システムコース.知能工学講座])
    役割 任意

    (日) 関連文献の調査,実験結果の考察,論文の校正を担当した.

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  3. 黒岩 眞吾(千葉大学大学院 融合科学研究科)
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  4. (英) Hirai Takashi / (日) 平井 尊士 / (読) ひらい たかし
    役割 任意
    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
  5. 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) 研究テーマの考案,研究指導,論文作成の指導

    貢献度 任意
    学籍番号 推奨
題名 必須

(英) Dimensionality Reduction of Vector Space Information Retrieval Model based on Non-negative Matrix Factorization

(日) 非負行列分解に基づくベクトル空間情報検索モデルの次元削減

副題 任意
要約 任意

(英) In this paper, we use Non-negative Matrix Factorization (NMF) for dimensionality reduction of the vector space model. The NMF decomposes a non-negative matrix, i.e., term-by-document matrix, into two non-negative matrices. One of the decomposed matrix can be regarded as the basis vectors. The dimensionality reduction can be performed by projecting the document vectors onto the lower dimensional space which is formed by these basis vectors.

(日) 本論文では,Non-negative Matrix Factorization (NMF)を用いた,ベクトル空間情報検索モデルの次元削減手法を提案した.NMFは非負行列を2つの非負行列へ分解を行う手法である.提案手法は,NMFを用い非負行列である索引語文書行列を分解し,その一方の行列へ索引語文書行列を射影することにより,次元削減を行う手法である.

キーワード 推奨
発行所 推奨
誌名 必須 (英) Proc. Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies (KES)
ISSN 任意
必須
必須
必須 367 371
都市 必須 大阪(Osaka/[日本国])
年月日 必須 2001年 9月 6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