ヤマモト　エイコ   Eiko Yamamoto
  山本　英子
   所属   経済情報学部
   職種   教授
言語種別 日本語
発行・発表の年月 2015/03
形態種別 研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）
標題 1対多関係を検出する問題における類似度の評価
執筆形態 共著
掲載誌名 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第13回日本データベース学会年次大会）予稿集
掲載区分国内
総ページ数 8
著者・共著者 ◎吉成未菜里，梅村恭司，岡本圭史，山本英子
概要 出現パターンが類似する2つのラベルに関係があると考え，その2つの組を求める問題はデータマイニングの基本の問題である．問題によっては， 2つのラベルの関係が親と子の関係にあり， 1つの親ラベルに対し，多数の子ラベルが対応することがある．この状況において，どのような類似度が検出の性能が高いかについて，実験を行った．実験対象は， 補完類似度，条件付き確率，コサイン関数，相互情報量および包含検出関数である．実験の結果，包含検出関数は親ラベルと子ラベルの数の比が1対10以上の正解の場合に，高い性能を示した．ラベルの親と子の対応関係における出現比率は前もってわかることが多いので，比が1対10以上のときに包含検出関数を使う こと に効果があることを報告する．