『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=67651)

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種別 (必須): 学術論文 (審査論文) [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]
2.徳島大学.高度情報化基盤センター (2002年4月1日〜2010年6月30日) [継承]
著者 (必須): 1. (英) Xiaoying Tai (日) (読)
役割 (任意):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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2.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):
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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3.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) 研究テーマの考案,研究指導,論文作成の指導   [継承]
貢献度 (任意):
学籍番号 (推奨):
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題名 (必須): (英) An information retrieval model based on vector space method by supervised learning  (日) 教師あり学習を用いたベクトル空間手法に基づく情報検索モデル   [継承]
副題 (任意):
要約 (任意): (英) This paper proposes a method to improve retrieval performance of the vector space model in part by utilizing user-supplied information of those documents that are relevant to the query in question. In addition to the user's relevance feedback information, information such as original document similarities is incorporated into the retrieval model, which is built by using a sequence of linear transformations. High-dimensional and sparse vectors are then reduced by singular value decomposition and transformed into a low-dimensional vector space, namely the space representing the latent semantic meanings of words. The method has been tested with two test collections, the Medline collection and the Cranfield collection.  (日) 本論文は,部分問題の質問に適切なドキュメントのユーザに供給された情報の利用により,ベクトル空間モデルの検索パフォーマンスを改善する方法を提案する.ユーザの関連フィードバック情報に加えて,原本類似性のような情報は検索モデルに組み入れられる.それは一次変換のシーケンスの使用により構築される.その後,高次元で希薄なベクトルは特異値分解によって縮小され,低次元のベクトル空間(すなわち言葉の潜在している意味的な意味を表わすスペース)に変形される.提案した手法によりいろいろなテストを行ったが,その有効性を証明することができた.   [継承]
キーワード (推奨): 1.情報検索 (information retrieval) [継承]
2. (英) document (日) ドキュメント (読) [継承]
3. (英) feedback information (日) フィードバック情報 (読) [継承]
4. (英) vector space model (日) ベクトル空間モデル (読) [継承]
発行所 (推奨): Elsevier Science [継承]
誌名 (必須): Information Processing & Management ([Elsevier])
(pISSN: 0306-4573)

ISSN (任意): 0306-4573
ISSN: 0306-4573 (pISSN: 0306-4573)
Title: Information processing & management
Title(ISO): Inf Process Manag
Publisher: Elsevier Ltd.
 (NLM Catalog  (Scopus  (CrossRef (Scopus information is found. [need login])
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(必須): 38 [継承]
(必須): 6 [継承]
(必須): 749 764 [継承]
都市 (任意):
年月日 (必須): 西暦 2002年 12月 初日 (平成 14年 12月 初日) [継承]
URL (任意): http://ci.nii.ac.jp/naid/80015491089/ [継承]
DOI (任意): 10.1016/S0306-4573(01)00053-X    (→Scopusで検索) [継承]
PMID (任意):
NAID (任意): 80015491089 [継承]
WOS (任意): 000178417500002 [継承]
Scopus (任意):
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被引用数 (任意):
指導教員 (推奨):
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標準的な表示

和文冊子 ● Tai Xiaoying, Fuji Ren and Kenji Kita : An information retrieval model based on vector space method by supervised learning, Information Processing & Management, Vol.38, No.6, 749-764, 2002.
欧文冊子 ● Tai Xiaoying, Fuji Ren and Kenji Kita : An information retrieval model based on vector space method by supervised learning, Information Processing & Management, Vol.38, No.6, 749-764, 2002.

関連情報

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