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J-GLOBAL ID：201702240404912591   整理番号：17A1400434

多重関係社会データを利用したパーソナル化された質問展開【Powered by NICT】

Personalized query expansion utilizing multi-relational social data

著者 (4件)： Wu Xuan (Key Laboratory of Knowledge Processing and Networked Manufacturing & School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan 411201, China) ,  Zhou Dong (Key Laboratory of Knowledge Processing and Networked Manufacturing & School of Computer Science and Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan, Hunan 411201, China) ,  Xu Yu (ADAPT Centre, Knowledge and Date Engineering Group, School of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin, Dublin 2, Ireland) ,  Lawless Seamus (ADAPT Centre, Knowledge and Date Engineering Group, School of Computer Science and Statistics, Trinity College Dublin, Dublin 2, Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SMAP  ページ： 65-70  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会タギングシステムは,Web資源の注釈付けと分類する方法として広く使用されている。しかし,ユーザはしばしば資源をタグ付けし記述するために無制限語いを用いた。コントラストについて,Web文書の注釈者が同じ概念を記述するために非常に異なる単語を使用するかもしれない。過去数年間では,多数の個別質問展開法は,語いマッチング問題に取り組むために提案されている。それらの多くは確率的技術またはグラフベース技術に基づいているが,社会的データに存在する多重関係特性を無視した。本論文では,単語間のとタグと単語間のソーシャルタギングシステム,タグ間の関係を含む,からの複数の意味論的関係を調べた。タグと単語から導出した特徴に基づいて構築される三親和性グラフ。添加では,トップランク文書から得られた擬似関連性フィードバック情報を組み込む三親和性グラフ上の複数関連の平滑性を正規化した。の鍵は良好なパーソナル化検索結果を製造するための新規な質問拡張モデルと目的に三以上の親和性グラフを考慮している。実世界データセット上での実験を行い,提案手法の有効性を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Web【情報システム】 ,  意味論 ,  アノテーション ,  平滑度 ,  *多重化 ,  親和性 ,  正規化 ,  単語 ,  グラフ ,  語彙 ,  マッチング
準シソーラス用語： 適合フィードバック ,  Web文書 ,  タグ付 ,  *パーソナル化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多重 ,  社会 ,  質問 ,  展開