実験的手法と計算学習理論を利用した知識発見とその評価に関する研究

利用实验方法和计算学习理论进行知识发现及其评估研究

基本信息

批准号：
11130213
负责人：
上原邦昭
金额：
$ 1.79万
依托单位：
Kobe University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (A)
财政年份：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では,実験的手法と計算学習理論に基づく知識発見メカニズムの開発を目的としている.この目的を達成するために,本年度は,動的クラスタリングを利用した情報フィルタリングに関する研究を行った.ネットワークを介して入手できる情報は膨大なため,全ての情報に目を通すことは不可能である.また,実用化されている情報検索エンジンは汎用的であることが多く,ユーザの好みに基づく検索は難しい.このため,巨大な情報から必要な情報のみを抽出する,情報フィルタリングの研究が必要となる.また,ネットワーク上の情報は時間の経過と共に内容が変化するため,情報の動的性についても考慮しなければいけない.昨年度は,動的な情報に対応した情報フィルタリングシステムを開発した.本システムでは,領域知識を用いた動的クラスタリングによりWebページを葉とする木構造を構築し,「意味的に類似したWebページは近接してクラスタリングされる」という仮説の基に,ユーザの関心を満たすWebページを発見している.本年度は,システムが誤ったクラスタリングを行なう毎に,多戦略学習の枠組によって領域知識を更新し,情報の動的性およびユーザの好みに対応できるように拡張した.また,フィルタリングされたWebページからの情報抽出について検討した.具体的には,領域知識としてシソーラスが使用されることが多いが,ユーザの嗜好や問題領域に関する概念は時間とともに変化するため,静的なシソーラスが動的な環境で有効に働くとは限らない.仮に,領域知識としてシソーラスを導入したとしても,新分野に関するデータの保守や準備には専門家の知識が必要となる.このため,本システムでは,自動的な構築や更新を行えるベイジアンネットワークを用いて,領域知識を表現している.

这项研究的目的是开发一种基于实验方法和计算学习理论的知识发现机制。为了实现这一目的，今年我们利用动态聚类进行了信息过滤的研究。由于通过互联网可以获得大量信息，而且，实际使用的信息搜索引擎往往是通用的，基于用户偏好的搜索是困难的。因此，有必要研究信息过滤，从海量的信息中只提取出必要的信息。另外，由于网络上的信息内容会随着时间的推移而变化，所以我们还应该研究信息的动态变化。处理动态信息的信息过滤系统。该系统使用领域知识进行动态聚类，构建以网页为叶子的树结构，并且该系统基于“视觉上相似的网页会紧密地聚集在一起”的假设来发现满足用户兴趣的网页。今年，每次系统执行错误的聚类时，我们都会使用该框架更新领域知识，并且对其进行扩展以适应信息动态和用户偏好。我们还考虑了从过滤后的网页中提取信息。具体来说，我们使用领域知识作为领域知识。同义词库经常被使用，但由于用户对问题领域的偏好和概念随着时间的推移而变化，静态同义词库不一定能在动态环境中有效工作，即使引入，也需要专家的知识来维护和准备数据。为此，这个系统使用了一个可以自动构建和更新的贝叶斯网络来表示我所在的领域知识。