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MindReader : 例にもとづくデータベース問合せ手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19898
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1989866791b6a-22af-4ee7-bf43-70631ecac522
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DBS98116039.pdf (673.2 kB)
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Copyright (c) 1998 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1998-07-08 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | MindReader : 例にもとづくデータベース問合せ手法 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | MindReader : Querying databases through multiple examples | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| ピッツバーグスーパーコンピューティングセンター | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| カーネギーメロン大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate Institute of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Pittsburgh Supercomputing Center | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Carnegie Mellon University | ||||||||
| 著者名 |
石川, 佳治
Ravishankar, Subramanya
Christos, Faloutsos
× 石川, 佳治 Ravishankar, Subramanya Christos, Faloutsos
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| 著者名(英) |
Yoshiharu, Ishikawa
Ravishankar, Subramanya
Christos, Faloutsos
× Yoshiharu, Ishikawa Ravishankar, Subramanya Christos, Faloutsos
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | マルチメディアデータベースの内容にもとづく検索では，通常，特徴量による類似検索処理が行われるが，ユーザが自身の意図に合うように特徴量の組合せの指定をすることは容易なことではない．そこで本稿では，例にもとづく問合せ手法MindReaderを提案する．ユーザは複数の例と，例のそれぞれがどの程度ユーザの意図に沿っているかを反映したスコアを提供する．提案手法は，提供されたデータからどの特徴や特徴間の相関が重要であるかを推定し，ユーザの意図を反映した距離関数と理想的な問合せ位置を出力する．この問合せ位置と距離関数による問合せを行うことで，ユーザは自身の意図に合った問合せ結果を得ることができる．本稿ではこの手法の理論の概要と実験結果について報告する． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this paper, we provide a user-friendly, but theoretically solid, example-based query processing/refinement method called MindReader. We allow the user to give several examples, and optionally, their 'goodness' scores. Based on the examples and scores, our method "guess" which features and correlations are important. Our contributions are twofold: (a) we formalize the problem as a minimization problem and show how to solve for the optimal solution, completely avoiding the ad-hoc heuristics of the past. (b) we are the first that can handle 'diagonal' queries. Experiments on synthetic and real datasets show that our method estimates quickly and accurately the 'hidden' distance function in the user's mind. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS） 巻 1998, 号 57(1998-DBS-116), p. 93-100, 発行日 1998-07-08 |
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| 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 | |||||||
