ブックマーク自動分類システムにおける分類成功率の評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-01-14
• タイトル: ブックマーク自動分類システムにおける分類成功率の評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Experiment of Automatic Bookmark Classification System
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 神奈川工科大学大学院工学研究科
• 著者所属: 神奈川工科大学情報学部
• 著者所属: 神奈川工科大学大学院工学研究科／神奈川工科大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering , Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Infomation Faculty , Kanagawa Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering , Kanagawa Institute of Technology / Infomation Faculty , Kanagawa Institute of Technology
• 著者名: 渡辺, 伸一; 服部, 哲; 速水, 治夫
• 著者名(英): Shinichi, Watanabe; Akira, Hattori; Haruo, Hayami
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一度見つけた Web ページを再度見つけるためにブックマークが広く利用されている．しかしブックマークは分類の手間が大きい．また，分類を行わないと Web ページを探しづらくなる．そこで本論文では，ユーザの持っているカテゴリに自動分類を行うブックマークシステムを提案する．本システムはカテゴリ毎の Web ページの本文に含まれる単語を学習する．これを利用し，登録の際に最も近いカテゴリをナイーブベイズで決定し，分類する．実際のブックマークを登録して評価を行い，分類精度を調査した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many people use bookmark to re-find web pages found before. However, there are some problems of the classification of the bookmark. In addition, we cannot look for a Web page unless we classify it. In this paper, we propose the system that automatic bookmark classification to a category. Our system learns a word in the text of the Web page. At the time of registration, our system classify the nearest category using Naive Bayes method. We registered bookmark with a system and tested it and investigated form of the bookmark which system could classify definitely.
• 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: AA1155524X
• 書誌情報: 研究報告グループウェアとネットワークサービス（GN）; 巻 2010-GN-74, 号 2, p. 1-6, 発行日 2010-01-14
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会