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J-GLOBAL ID：201402283466597507   整理番号：14A0547012

データを読み解く技術-ビッグデータ,e-サイエンス,潜在的ダイナミクス-3.潜在的ダイナミクス-深い変化を読み解く-3-2 潜在トピックモデルを用いたデータマイニング

著者 (1件)： 岩田具治 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
資料名： 電子情報通信学会誌  (Journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)
巻： 97  号： 5  ページ： 405-409  発行年： 2014年05月01日 
JST資料番号： F0019A  ISSN： 0913-5693  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 文書や画像,購買履歴などの離散データを解析する手法として,トピックモデルが注目されている。トピックモデルは,文書データが潜在意味(トピック)に基づいて生成される過程を確率的に表現したモデルである。トピックモデルを用いることにより,多様なデータに内在する隠れた構造を抽出できる。本稿では,基本となるモデルについて解説した後,トピックモデルの応用として,時間変化するトピックの解析,内容と関連するタグの抽出に関する研究を紹介する。(著者抄録)

シソーラス用語： *確率モデル ,  *データマイニング ,  意味解析 ,  *概念 ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： *トピックモデル ,  意味 ,  時系列データマイニング ,  *潜在意味 ,  *潜在的ダイナミクス

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• T. Hofmann, “Probabilistic latent semantic analysis,” UAI '99 : Proceedings of 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, pp. 289-296, 1999.
• D.M. Blei, A.Y. Ng, and M.I. Jordan, “Latent dirichlet allocation,” J. Mach. Learn. Res., vol. 3, pp. 993-1022, 2003.
• D.M. Blei and M.I. Jordan, “Modeling annotated data,” SIGIR '03 : Proceedings of the 26th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 127-134, 2003.
• K. Yoshii, M. Goto, K. Komatani, T. Ogata, and H.G. Okuno, “An efficient hybrid music recommender system using an incrementally trainable probabilistic generative model,” IEEE Trans. Audio, Speech and Language Processing, vol. 16, no. 2, pp. 435-447, 2008.
• E.M. Airoldi, D.M. Blei, S.E. Fienberg, and E.P. Xing, “Mixed membership stochastic blockmodels,” J. Mach. Learn. Res., vol. 9, pp. 1981-2014, 2008.

タイトルに関連する用語 (5件)： ビッグデータ ,  e-サイエンス ,  潜在的ダイナミクス ,  トピックモデル ,  データマイニング