文献
J-GLOBAL ID:201902288096700896
整理番号:19A0415854
深層学習を用いた位置依存性の高いモバイルアプリ抽出手法
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著者 (3件):
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資料名:
巻:
2018
号:
DPS-175
ページ:
Vol.2018-DPS-175,No.9,1-6(WEB ONLY)
発行年:
2018年05月17日
JST資料番号:
U0451A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
日本 (JPN)
言語:
日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,場所に関連したモバイルアプリ(ローカルアプリ)を抽出する手法を提案する。アプリストアで開発者がアプリを登録するときに予め定められたカテゴリを登録するが,ローカルアプリを指定するカテゴリは存在しないため,アプリの内容から判定する必要がある。本研究では,アプリの名称や紹介文から生成した特徴量に基づき,ローカルアプリに該当するか否かを2値分類する。Google Playのデータを対象に評価を行い,提案手法の有効性を確認した。(著者抄録)
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語:
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分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能
, パターン認識
, 計算機網
, 移動通信
, 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器
引用文献 (22件):
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Zhu, H., Chen, E., Xiong, H., Cao, H. and Tian, J.: Mobile app classification with enriched contextual information, IEEE Transactions on mobile computing, Vol. 13, No. 7, pp. 1550-1563 (2014).
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Li, X., Lian, Y.-h. and Yu, H.: Classification of mobile APPs with combined information, Cloud Computing and Big Data Analysis (ICCCBDA), 2016 IEEE International Conference on, IEEE, pp. 193-198 (2016).
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Phan, X.-H., Nguyen, L.-M. and Horiguchi, S.: Learning to Classify Short and Sparse Text & Web with Hidden Topics from Large-scale Data Collections, Proceedings of the 17th International Conference on World Wide Web, WWW '08, New York, NY, USA, ACM, pp. 91-100 (online), DOI: 10.1145/1367497.1367510 (2008).
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Chen, N., Hoi, S. C., Li, S. and Xiao, X.: SimApp: A Framework for Detecting Similar Mobile Applications by Online Kernel Learning, Proceedings of the Eighth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM '15, New York, NY, USA, ACM, pp. 305-314 (online), DOI: 10.1145/2684822.2685305 (2015).
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Chen, N., Hoi, S. C., Li, S. and Xiao, X.: Mobile App Tagging, Proceedings of the Ninth ACM International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM '16, New York, NY, USA, ACM, pp. 63-72 (online), DOI: 10.1145/2835776.2835812 (2016).
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タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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