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1L3-3in1 Identifying Major Documents with Search Engine Suggests by Unsupervised Subtopic Labeling

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05月23日(Tue) 17:50〜19:30 L会場(ウインクあいち-10F 1003会議室)
1L3 Webインテリジェンス「Webインテリジェンス‐Webインタラクション・検索」
05月25日(Thu) 09:30〜11:10 Q会場(ウインクあいち-8F 展示場)
3Q1 インタラクティブセッション「インタラクティブセッション(1)」

演題番号1L3-3in1
題目Identifying Major Documents with Search Engine Suggests by Unsupervised Subtopic Labeling
著者趙 辰(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室)
丁 易(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室)
聶 添(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室)
李 佳奇(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室)
宇津呂 武仁(筑波大学 システム情報系 知能機能工学域)
河田 容英((株)ログワークス)
時間05月23日(Tue) 18:30〜18:50【一般口頭発表】
05月25日(Thu) 09:30〜11:10【インタラクティブ発表】
概要本論文では,検索エンジン・サジェストを情報源として収集されたウェブページ
の集合 に対して,トピックモデルを適用し,生成されたトピック中に対応付け
られたサジェストの頻度を用いて主要話題を含むウェブページを選定することに
より,トピックモデルにおける話題同定を高精度に行う手法を提案する.
論文PDFファイル