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EID=126883EID:126883, Map:0, LastModified:2014年11月19日(水) 14:48:58, 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): 学術論文 (審査論文) [継承]
言語 (必須): 日本語 [継承]
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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 [継承]
著者 (必須): 1.黒岩 眞吾 (千葉大学大学院 融合科学研究科)
役割 (任意): (英)   (日) 研究テーマの設定,論文執筆   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.柘植 覚
役割 (任意): (英)   (日) 研究指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.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): (英)   (日) 研究指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.任 福継 ([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]/->個人[中川 福継])
役割 (任意): (英)   (日) 研究指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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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): (英)   (日) 研究指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
題名 (必須): (英)   (日) Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) In this paper, we propose to use the Simple Principal Component Analysis (SPCA) for dimensionality reduction of the vector space information retrieval model. The SPCA algorithm is a data-oriented fast method which does not require the computation of the variance-covariance matrix. In SPCA, principal components are estimated iteratively so we also propose a criteria to determine the convergence. The optimum number of iterations for each principal component can be determined using the criteria. Experimentally, we show that the SPCA-based method offers improvement over the conventional SVD-based method despite its small amount of computation. This advantage of SPCA can be attributed to its iterative procedure which is similar to clustering methods such as $k$-means clustering. On the other hand, the proposed method which orthogonalizes the basis vectors also achieved much higher accuracy than the conventional random projection method based on $k$-means clustering.  (日) 本稿では,情報検索の代表モデルであるベクトル空間モデル (VSM; Vector Space Model)の次元削減手法として,Simple Principal Component Analysis (SPCA)を用いることを提案した. SPCAは簡単な繰り返し演算により,主成分を寄与率の大きい順に求めていく近似的な主成分分析手法であり,SVD等の行列演算を基本とする手法に比べ計算量が格段に少ないという特長がある. MEDLINEを用いた検索実験を行った結果,削減後の次元数によらず,SVDに比べて同等以上の平均適合率を得た. また,この実験における最高の平均適合率はSPCAで0.694(次元数40), SVDで0.663(次元数50)であり,SPCAを用いることで誤り率は約1割 削減されている.   [継承]
キーワード (推奨): 1. (英) (日) 情報検索 (読) [継承]
2. (英) (日) ベクトル空間モデル (読) [継承]
3. (英) (日) 次元削減 (読) [継承]
4. (英) Simple PCA (日) (読) [継承]
5. (英) (日) クラスタリング (読) [継承]
6. (英) Information retrieval (日) (読) [継承]
7. (英) Vector Space Model (日) (読) [継承]
8. (英) Dimensionality Reduction (日) (読) [継承]
9. (英) Simple PCA (日) (読) [継承]
10. (英) clustering (日) (読) [継承]
発行所 (推奨): 電気学会 [継承]
誌名 (必須): 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌) ([電気学会])
(pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)

ISSN (任意): 0385-4221
ISSN: 0385-4221 (pISSN: 0385-4221, eISSN: 1348-8155)
Title: 電気学会論文誌. C
Supplier: 一般社団法人 電気学会
Publisher: The Institute of Electrical Engineers of Japan
 (J-STAGE  (J-STAGE  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 125 [継承]
(必須): 11 [継承]
(必須): 1773 1779 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2005年 11月 初日 (平成 17年 11月 初日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/130000089848/ [継承]
DOI (任意): 10.1541/ieejeiss.125.1773    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 130000089848 [継承]
WOS (任意):
Scopus (任意):
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被引用数 (任意):
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標準的な表示

和文冊子 ● 黒岩 眞吾, 柘植 覚, 獅々堀 正幹, 任 福継, 北 研二 : Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減, 電気学会論文誌C (電子,情報,システム部門誌), Vol.125, No.11, 1773-1779, 2005年.
欧文冊子 ● Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita : Simple PCAを用いたベクトル空間情報検索モデルの次元削減, IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems, Vol.125, No.11, 1773-1779, 2005.

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