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アイテム
構造的特徴を有するデータ間の類似度計算
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40341
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/4034150ff87fe-b833-4a7f-a7ea-f403d6b4d5c2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-FI02068007.pdf (203.5 kB)
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Copyright (c) 2002 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 | 2002-09-17 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 構造的特徴を有するデータ間の類似度計算 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Measuring Similarity Values among Data with Structural Features | |||||||
| 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 | ||||||||
| 大分大学工学部知能情報システム工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大分大学工学部知能情報システム工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大分大学工学部知能情報システム工学科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science and Intelligent Systems, Oita University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science and Intelligent Systems, Oita University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Computer Science and Intelligent Systems, Oita University | ||||||||
| 著者名 |
佐藤慶三
中島, 誠
伊藤哲郎
× 佐藤慶三 中島, 誠 伊藤哲郎
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| 著者名(英) |
Keizo, Sato
Makoto, Nakashima
Tetsuro, Ito
× Keizo, Sato Makoto, Nakashima Tetsuro, Ito
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 計算機の発達や普及に伴い様々な形式のデータが利用され，それらがユーザの間で共有されることが多くなっている．しかしながら，大量かつ様々な形式が混在する共有データを効率的に管理する手法はまだ確立されていない．この点に注目し，大量の共有データの中から所望のデータを効率よく取り出せよう，データの内容を示すキーワードよる類似度計算とデータの構造的な分類情報であるパス名による類似度計算を組み合わせてブラウジングする手続きを定式化する．提案した手続きについては，検索効率の面からの有効性を実験的に示す． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | A user comes to manage various forms of the data and share them among the other users through a LAN and/or the Internet. There is, however, no fine method of effectively managing the large volume of the shared data, which are usually stored under a tree-structured directory. We first describe two types of similarity measures: One incorporates the path names, i.e., the structural features of the data, and the other the keywords, i.e., the contents of the data. Next, we formulate the method of managing the data by arranging them according to the content similarities and then by browsing according to the two types of the similarity values. The effectiveness of the proposed method is also examined. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） 巻 2002, 号 87(2002-FI-068), p. 43-50, 発行日 2002-09-17 |
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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 | |||||||
