情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

電子図書館における代表的な問題であり、計算機が使われる1950年代から指摘されつつも未だに十分な解決を見ていない、著者の名寄せの問題を取り扱う。書誌データに記述される著者名だけでは著者を特定することは不十分であるため、アルゴリズムで書誌データを著者ごとに分類する際には、著者を潜在変数に割り当てたモデルを構築し、クラスタリングすることがよく行われる。本発表では、近年様々な情報分析や予測において取り上げられているテンソル分解を応用検討することを主眼とし、その他の潜在変数を持つモデルとの比較を行う。