『徳島大学 教育・研究者情報データベース (EDB)』---[学外] /
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登録内容 (EID=26236)

EID=26236EID:26236, Map:0, LastModified:2014年11月25日(火) 11:30:07, Operator:[北 研二], Avail:TRUE, Censor:0, Owner:[任 福継], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
種別 (必須): 国際会議 [継承]
言語 (必須): 英語 [継承]
招待 (推奨):
審査 (推奨): Peer Review [継承]
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 [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) 手法の考案,実験指導,考察   [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) 実験補助   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
[継承]
3. (英) Tani Hironori (日) (読)
役割 (任意): (英)   (日) 実験   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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4.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) 実験指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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5.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) プロジェクト管理   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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6.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) 研究統括   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) Latent Semantic Indexing Based on Simple Principal Component Analysis  (日) Simple Principal Component Analysisに基づく潜在的意味インデキシング   [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 detemined 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.  (日) 特異値分解(SVD)を用い次元数を削減した空間で類似度を計算する潜在的意味インデキシング(Latent Semantic Indexing; LSI)は文書検索の分野で有効性の高い手法として知られている.本稿では 1) SVDに比べより少ない演算量で基底ベクトルを求めることが可能,かつ,2) 2分割クラスタリングを繰り返すことにより基底ベクトルを求める手法でありSVDに比べ高い検索精度が期待できる,Simple Principal Component Analysis(SPCA)を次元削減に適用する.また,SPCAの繰り返し演算を制御する手法を提案する.MEDLINEコレクションを用いた検索実験を行った結果,SVDと同等以上の検索性能をSPCAにより達成した.   [継承]
キーワード (推奨):
発行所 (推奨):
誌名 (必須): (英) International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences (日) (読)
ISSN (任意):
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(必須): 3 [継承]
(必須): [継承]
(必須): 172 177 [継承]
都市 (必須): 北京 (Beijing/[中華人民共和国]) [継承]
年月日 (必須): 西暦 2002年 7月 1日 (平成 14年 7月 1日) [継承]
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和文冊子 ● Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Hironori Tani, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita : Latent Semantic Indexing Based on Simple Principal Component Analysis, International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 172-177, Beijing, July 2002.
欧文冊子 ● Shingo Kuroiwa, Satoru Tsuge, Hironori Tani, Masami Shishibori, Fuji Ren and Kenji Kita : Latent Semantic Indexing Based on Simple Principal Component Analysis, International Conference on Information-2002, Series of Information & Management Sciences, Vol.3, 172-177, Beijing, July 2002.

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