2024-03-29T06:51:40Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001961792023-11-17T02:17:36Z06504:09795:09813
非負値行列因子分解とサポートベクタ回帰モデルに基づいた共感された質問記事における特徴抽出手法の提案jpnデータとウェブhttp://id.nii.ac.jp/1001/00196089/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=196179&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan筑波大東理大筑波大輪島, 幸治古川, 利博佐藤, 哲司近年,情報化社会の発展により,ユーザが情報発信するCGMやオンラインコミュニティが台頭してきている.オンラインコミュニティのコミュニケーションは商品やサービスの利用者が行うことが多いことから,共感されない質問記事などは返信が行われない場合も少なくない.本論文では,オンラインコミュニティに投稿された質問記事から,返信が数多く行われた質問記事における特徴を評価する.提案手法は,非負値行列因子分解(NMF)による特徴量変換およびサポートベクタ回帰モデル(SVR)を用いた基底選択で構成されている.提案手法を複数のオンラインコミュニティの質問記事に適用し,有効性が確認できたので報告する.AN00349328第81回全国大会講演論文集201913773782019-02-282019-05-27