@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017665,
 author = {図子泰三 and 吉田, 尚史 and 清木, 康 and Taizo, Zushi and Naofumi, Yoshida and Yasushi, Kiyoki},
 issue = {SIG02(TOD13)},
 journal = {情報処理学会論文誌データベース（TOD）},
 month = {Mar},
 note = {本論文では，ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングの再帰的適用による意味的知識発見方式を提案する．本方式の特徴は，次の2 点にまとめられる．文脈に応じて動的にドキュメントデータ群のクラスタリングを行い，さらにクラスタ群からの知識発見を実現する点，および，共通の性質を有するより多くのドキュメントが含まれるクラスタの抽出を可能とする点である．本方式により，分析対象であるドキュメントデータ群を対象として，文脈や視点に応じた意味的分析結果を動的に得ることが可能となる．応用分野として，医療ドキュメントデータ群を用いたシステム構築，および，実験結果を示し，本方式を適用したマイニングシステムの実現可能性および有効性を明らかにする．, In this paper we present a semantic knowledge discovery method which recursively applies context dependent dynamic clustering to document data.The features of the method can be summerized in following two points.One is to perform knowledge discovery from document clusters which are dynamically partitioned according to a given context,and the other is to extract clusters including more documents with common features.By using this method,we can dynamically obtain a set of semantic clusters of documents according to a given context. We have implemented a system for a medical domument set as an application,and clarify feasibility and effectiveness of the mining system based on the method by showing several experimental results.},
 pages = {216--230},
 title = {ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングの再帰的適用による意味的知識発見方式},
 volume = {43},
 year = {2002}
}