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J-GLOBAL ID：201302283534360440   整理番号：13A0990179

少量データからのマイニングと可視化:就農希望者アンケート調査データを例として

An Investigation of Efficiency of a Method of Data Mining and Visualization: Using Questionnaire Survey Results for New Farming Applicants

著者 (3件)： 岡田真 (大阪府大) ,  廣川佐千男 (九大) ,  橋本喜代太 (大阪府大)
資料名： 電気学会情報システム研究会資料  (電気学会研究会資料)
巻： IS-13  号： 12-14.16-20  ページ： 31-35  発行年： 2013年05月24日 
JST資料番号： L4571A  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： 大量に収集された「ビッグデータ」から,多様な情報や知識の抽出を行う手法に関して,最近さかんに研究が進められている。一方,アンケート調査結果などはビッグデータと呼べるほどの量を収集することが困難であり,しかもそのような少量データの難読化には重要性の高いものも存在している。これに対して本研究では,そのような少量データを対象として,その中から意見や情報を抽出し可視化する方法を提案した。ここでは新規就農希望者に対するアンケート調査結果からの情報抽出,可視化手法を提案した。具体的には,概念グラフとクロス表を利用した。「就農」をキーワードとする検索結果の頻度上位10位の特徴語に対し,閾値=0.4の場合の概念グラフを示し,それを利用した情報抽出を試みた。また,クロス表を用いて就農経験での苦労の分析を行った。その結果,テキストデータ中の意見抽出に概念グラフとクロス表が有効であることを確認した。

シソーラス用語： *データマイニング ,  アンケート ,  データ ,  小規模 ,  情報抽出 ,  *可視化 ,  *グラフ ,  キーワード ,  情報検索 ,  人間 ,  農業
準シソーラス用語： クロス表 ,  *概念グラフ ,  就農者 ,  少量データ

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

引用文献 (16件)：

• (1)唯野良介,嶋田和孝,遠藤勉:「意見の重要度と客観的補足情報を考慮したレビュー要約」,言語処理学会第17回年次大会,pp.204-207,2011.
• (2)河合剛巨,岡嶋穣,中澤聡・「Web文書の時系列分析に基づく意見変化イベントの抽出」,言語処理学会第17回年次大会,pp.264-267,2011.
• (3) http://www.agreen.jp/
• (4) http://pc110.narc.affrc.go.jp/AgrInfo/
• (5) Nobuyasu Itoh, Gakuto Kurata, and Masafumi Nishimura "Named Entity Recognition from Conversational Telephone Speech in Japanese", IPSJ SIG-SLP, 2010-SLP-83(4), pp.1-5, 2010.

タイトルに関連する用語 (4件)： 可視化 ,  就農 ,  希望 ,  アンケート調査