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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제40권 제6호
- 발행연도
- 2013.12
- 수록면
- 406 - 410 (5page)
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본 연구에서는 멀티 라벨 문서의 분류학습을 위한 다항 나이브 베이스 알고리즘의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 멀티 라벨의 분류학습에서는 클래스 값들 간의 종속성을 효과적으로 활용하는 것이 학습의 성능에 많은 영향을 미치며 따라서 본 연구에서는 클래스 값들 사이의 종속성을 협동학습의 기법을 이용하여 향상시키는 새로운 방법을 제시한다. 다수의 멀티 라벨 문서를 이용한 실험에서 본 연구의 방법은 다른 알고리즘들에 비하여 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다항 나이브 베이시안 문서 분류
4. 협동 학습 방법을 이용한 멀티 라벨 분류
5. 실험 결과
6. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (8)
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1. [학술대회논문] - J. Read / 2009 / Classifier chains for multi-label classification / Lecture Notes in Artificial Intelligence : 254 ~ 269
2. [학술대회논문] - A. McCallum / 1998 / A comparison of event models for naive bayes text classification / AAAI-98 Workshop on Text Learning 752 : 41 ~ 48
3. [학술대회논문] - J. Rennie / 2003 / Tackling the poor assumptions of naive bayes text classifiers / Proceedings of International Conference on Machine Learning : 616 ~ 623
4. [학술대회논문] - K. Schneider / 2005 / Techniques for improving the performance of naive bayes for text classification / Proceedings of Computational Linguistics and Intelligent Text Processing : 682 ~ 693
5. [학술대회논문] - N. Ghamrawi / 2005 / Collective multi- label classification / Proceedings of International Conference on Information and Knowledge Management : 195 ~ 200
2. [학술대회논문] - A. McCallum / 1998 / A comparison of event models for naive bayes text classification / AAAI-98 Workshop on Text Learning 752 : 41 ~ 48
3. [학술대회논문] - J. Rennie / 2003 / Tackling the poor assumptions of naive bayes text classifiers / Proceedings of International Conference on Machine Learning : 616 ~ 623
4. [학술대회논문] - K. Schneider / 2005 / Techniques for improving the performance of naive bayes for text classification / Proceedings of Computational Linguistics and Intelligent Text Processing : 682 ~ 693
5. [학술대회논문] - N. Ghamrawi / 2005 / Collective multi- label classification / Proceedings of International Conference on Information and Knowledge Management : 195 ~ 200
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