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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

著者 (3件):
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)
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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:
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分類 (5件):
分類
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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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タイトルに関連する用語 (5件):
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