協調フィルタリングにおける評価値予測アルゴリズムを応用した検索式拡張手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2002-04-15
• タイトル: 協調フィルタリングにおける評価値予測アルゴリズムを応用した検索式拡張手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Query Expansion Method Based on Predictive Algorithms for Collaborative Filtering
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 情報学基礎
• 著者所属: 株式会社KDDI研究所
• 著者所属: 株式会社KDDI研究所
• 著者所属: 株式会社KDDI研究所
• 著者所属: 株式会社KDDI研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories, Inc.
• 著者名: 帆足, 啓一郎; 松本, 一則; 井ノ上, 直己; 橋本, 和夫
• 著者名(英): Keiichiro, Hoashi; Kazunori, Matsumoto; Naomi, Inoue; Kazuo, Hashimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 既存の検索式拡張手法では，適合文書集合に含まれる文書は，初期検索式との類似度にかかわらず，すべて同等に扱われる．このため，初期検索式との類似度が高い文書から抽出された単語と類似度が低い文書から抽出された単語が同等に扱われることになり，これらの単語を利用して拡張された検索式に基づく検索の精度の劣化の原因となっている．本研究では，協調フィルタリングで使用される評価値予測アルゴリズムを応用し，初期検索式に出現しない単語のスコアを「予測」することによって検索式拡張を行う手法を提案する．協調フィルタリングでは，評価対象ユーザとの相関が強いユーザの評価データを利用し，そのユーザのアイテム評価値を予測する．本手法を検索式拡張に応用することにより，拡張対象単語のスコア算出時に初期検索式との類似度が考慮されるため，拡張された検索式を利用した検索精度向上が期待される．本研究では，TRECデータに対する評価実験を行い，提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this research, we propose a novel query expansion method baseed onpredictive algorithms used in collaborative filtering. Existing query expansion methods such as Rocchio's algorithm consider all documentsin the relevant document set equally. This means that even insituations where the actual relevance of the documents in the set arenot clear, documents with high similarity to the initial query areconsidered the same as documents with low similarity. In predictivealgorithms, votes of users with high correlation to the active userare used to predict votes of the active user. By applying thisalgorithm to query expansion, jit is possible to emphasize information extracted from documents highly similar to the initial query, which is expected to lead to improvement of text retrieval. Through experiments conducted on TREC data, we have proved the effectiveness of theproposed method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 43, 号 4, p. 1100-1111, 発行日 2002-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764