文献

J-GLOBAL ID：201302292471761813   整理番号：13A1340268

webコンテンツのジャンル推定に向いた実用的な2段階SVMの構築

Practical 2-stage SVMs for Genre Estimation of Web Contents

著者 (4件)： 松本一則 (KDDI研) ,  服部元 (KDDI研) ,  小川圭介 (KDDI研) ,  橋本真幸 (KDDI研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 113  号： 150(DE2013 19-32)  ページ： 123-125  発行年： 2013年07月15日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： webサイトの内容や分野を表すジャンルコードを計算機で推定するジャンル推定技術がマーケティング分野で重要になってきている。一般的に同技術の場合,ジャンル推定に適した単語をあらかじめ求めておき,推定対象ページに現れるそれらの語の出現頻度を基とした特徴ベクトルでジャンル判定を行う。しかし必要な単語数は膨大で識別器の学習は通常騰である。そこで,情報基準で選択した最小限の単語数でジャンル別SVMを構築し,同SVMの各識別結果から総合判定を行う2段階SVMを実現した。さらにエラー識別に役立つ語を学習させたSVMを第1段に追加する工夫で精度を向上させた。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *サポートベクトルマシン ,  *カテゴリー ,  *推定 ,  頻度 ,  マーケティング ,  単語
準シソーラス用語： *Webコンテンツ ,  アンサンブル学習 ,  特徴ベクトル ,  出現頻度 ,  *ジャンル推定

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： Webコンテンツ ,  推定 ,  段階 ,  SVM ,  構築