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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.8 No.3
발행연도
2008.9
수록면
175 - 184 (10page)

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To construct user profiles automatically, an extraction method for representative keywords from a set of documents is needed. In our previous works, we suggested such a method and showed its usefulness. Here, we apply it to the classification problem and observe how much it contributes to performance improvement. The method can be used as a linear document classifier with few modifications. So, we first evaluate its performance for that case. The method is also applicable to some non-linear classification methods such as GIS (Generalized Instance Set). In GIS algorithm, generalized instances are built from training documents by a generalization function and then the K-NN algorithm is applied to them, where the method can be used as a generalization function. For comparative works, two famous linear classification methods, Rocchio and Widrow-Hoff algorithms, are also used. Experimental results show that our method is better than the others for the case that only positive documents are considered, but not when negative documents are considered together.
#User Modeling #Information Filtering #Classification #Keywords Extraction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Extraction of representative keywords from a few documents by fuzzy inference
3. The performance evaluation when RKEF is used as a linear classifier
4. The performance evaluation when RKEF is used as a generalization function of GIS
5. Conclusions
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
, , google schola R. Baeza-Yates , 1999 , Modern Information Retrieval , ACM Press google schola C. Buckley , 1995 , Optimization of relevance feedback weights , Proc. of 18th Int. ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval google schola D. Goldberg , 1992 , Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry.Commun , ACM 35 google schola T.Joachims , 1998 , Text Categorization with Support Vector Machines:Learning with Many Relevant Features , Proc.of European Conference on Machine Learning : 137 ~ 142 google schola

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