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J-GLOBAL ID：202102256328698695   整理番号：21A2869433

学習オブジェクトのマルチラベル分類とランキングのためのモデル【JST・京大機械翻訳】

A model for multi-label classification and ranking of learning objects

著者 (4件)： Lopez Vivian F. (Departament Informatica y Automatica, University of Salamanca, Plaza de la Merced S/N, 37008 Salamanca, Spain) ,  de la Prieta Fernando (Departament Informatica y Automatica, University of Salamanca, Plaza de la Merced S/N, 37008 Salamanca, Spain) ,  Ogihara Mitsunori (Department of Computer Science, University of Miami, 1365 Memorial Drive, Coral Gables, FL 33146, USA) ,  Wong Ding Ding (School of Computing and Information Sciences, Florida International University, ECS 251, 11200 SW 8 ST, Miami, FL 33199, USA)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 10  ページ： 8878-8884  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,学習オブジェクトメタデータ(LOM)によりタグ付き学習オブジェクト(LO)を検索するためのマルチラベル分類法を使用するアプローチを記述し,特に,モデルは,緊急マルチラベル空間を通してタイプクエリへのLOのマルチラベルマッピングのタスクを説明する方法論を提供し,学習者または教師の第一選択を改善できる。また,モデルを構築するために,本論文は,LO特徴だけを使用するマルチラベル分類アルゴリズムの使用を,提案して,予備的に調査した。多くのLOは索引付けできるテキスト材料を含み,また,そのようなインデックスは,ユーザに提供されるキーワードに対してそれらをマッチングすることによりオブジェクトをフィルターにかけるのにも使用可能であり,次に,テキスト特徴によるWeb分類を用いて実験を行い,メタデータ(LO特徴)からの結果と精度を比較した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  フィルタ ,  *学習 ,  等級づけ ,  Web【情報システム】 ,  メタデータ
準シソーラス用語： 学習者 ,  クエリー ,  *学習オブジェクト ,  *マルチラベル分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチラベル分類 ,  オブジェクトの学習 ,  標識 ,  メタデータに基づく

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習オブジェクト ,  マルチラベル分類 ,  ランキング ,  モデル