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J-GLOBAL ID：201702245128302947   整理番号：17A1664653

KNNによる2015NIPS論文集の文書類似度解析【JST・京大機械翻訳】

著者 (1件)： Yao Tao (广州大学数学与信息科学学院 广東广州 510006)
資料名： Keji Zixun  (Keji Zixun)
巻： 15  号： 7  ページ： 217-218,220  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3273A  ISSN： 1672-3791  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 2015年のNIPS会議(世界トップレベルの機械学習会議の一つ)に収録された論文集を研究対象とし、一連の関連データ処理方法を通じて実験データに整理(ダウンロード)を行った。AbstractおよびFulltextモデルに基づいて,TF-IDFマトリックスを確立し,KNNアルゴリズムを用いて,それらの類似性を計算し,比較した。実験結果により,AbstractモデルにおけるTF-IDFマトリックスの時間は,Fulltextモデルよりもはるかに優れていることが分かった。K-nearest neighborhood(KNN)アルゴリズムのKの増加によって,2つのモデルにおける共通類似文書の数は増加した。従来のFulltextモデルにおける文書類似性計算に関して,Abstractモデルは,文書類似性をさらに研究するために,より良い基礎を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  データ処理 ,  ダウンロード ,  機械学習 ,  *類似性
準シソーラス用語： *類似度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： KNN ,  文書 ,  類似度 ,  解析