7B-03
トピックモデルを用いた潜在的関連性を考慮した情報検索
○矢田一貴，木下宏揚，森住哲也（神奈川大）
近年,個人や企業が扱う情報量は増加している.インターネットのデータの検索を行う上でユーザが入力したキーワードから画像が検索される.ユーザがそのキーワードから連想でいないような思いもよらない画像(潜在的な画像)の検索はユーザの新たな発見に繋がる.それはトピックモデルを用いることが効果的であると考える.ト
ピックモデルは単語同士の確率的な繋がりをデータ群の潜在意味(トピック) から算出する.本研究では文章データと画像データに着目する.Bag-of-words 表現された画像と文章の情報を統合してトピックモデルで分析することにより,画像だけでなく文章の情報を加えることにより潜在的な画像発見を行い,機械学習の回帰分析を用いることで発見に偏りをなくす.
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