@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048588,
 author = {佐々木, 稔 and 獅々堀正幹 and 北, 研二 and Minoru, Sasaki and Masami, Shishibori and Kenji, Kita},
 issue = {107(2000-NL-140)},
 month = {Nov},
 note = {関連性フィードバックは，ユーザが検索結果の各文書が検索質問に関連があるか，関連がないかの判定を行い，この判定評価の情報を用いて初期検索要求に反映させる手法で，対話的な検索において非常に有効である．本稿では，テストコレクションに用意されている，検索質問に対してどの文書が関連しているかという情報から，我々の提案した次元圧縮手法であるコンセプト・プロジェクションに必要な概念ベクトルのパラメータをフィードバックさせる手法を提案し，検索精度の改善を試みる．, Relevance feedback, which modifies queries using user's judgements of the relevance of a few highly-ranked documents, is very effective for increasing the performance of information retrieval systems historically. In this paper, we propose an updating method for concept vectors which is necessary for the concept projection by using the information on the judgements in the test collection. The experiment conducted on various feedback methods show that this methods are effective to the retrieval performance.},
 title = {コンセプト・プロジェクションにおける関連性フィードバックを用いた概念ベクトルの更新手法},
 year = {2000}
}