JP2010108265A - コンテンツ分類装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】コンテンツ分類装置は、学習用データの属性に基づいて、複数のNBTの構造を学習する構造学習手段と、複数のNBTの各NBの確率パラメータを計算する確率パラメータ計算手段と、複数のNBTの構造および確率パラメータを記憶する記憶手段と、コンテンツデータに含まれるデータの属性と各NBTにおけるカテゴリ毎の同時確率を計算する同時確率計算手段と、同時確率計算手段によって計算された各NBTにおける同時確率の平均値であるカテゴリ毎の平均同時確率を計算する平均同時確率計算手段と、平均同時確率に基づいてコンテンツデータの分類先のカテゴリを決定するカテゴリ決定手段とを備える。
【選択図】図1
Description
Scaling up the accuracy of naive-Bayes classifiers: a decision-tree hybrid, [online], Retrieved from the Internet:<URL: http://citeseer.ist.psu.edu/kohavi96scaling.html> Geoffrey I. Webb, Janice R. Boughton, Zhihai Wang, "Not so naive Bayes: Aggregating one-dependence estimators", [online], [Retrieved on 2007-03-26], Retrieved from the Internet: <URL: http://citeseer.ist.psu.edu/663338.html>
Claims (3)
- 学習用データの属性に基づいて、複数のNBT(Naive Bayes Tree)の構造を学習する構造学習手段と、
前記構造学習手段によって学習された前記複数のNBTの各NB(Naive Bayes)の確率パラメータを計算する確率パラメータ計算手段と、
前記構造学習手段によって学習された前記複数のNBTの構造、および、前記確率パラメータ計算手段によって計算された前記確率パラメータを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段によって記憶されている前記複数のNBTの構造および前記確率パラメータに基づいて、コンテンツデータに含まれるデータの属性と各NBTにおけるカテゴリ毎の同時確率を計算する同時確率計算手段と、
前記同時確率計算手段によって計算された前記各NBTにおける前記同時確率の平均値であるカテゴリ毎の平均同時確率を計算する平均同時確率計算手段と、
前記平均同時確率計算手段によって計算された前記平均同時確率に基づいて、前記コンテンツデータの分類先のカテゴリを決定するカテゴリ決定手段と
を備えることを特徴とするコンテンツ分類装置。 - 前記確率パラメータ計算手段は、
カテゴリの頻度と(定数/カテゴリの数)の和を、すべてのカテゴリについて合計した値によって除することによってカテゴリに係る前記確率パラメータを計算し、カテゴリを条件とした属性値の頻度と(定数/属性値の数)の和を、すべての属性値について合計した値によって除することによって属性値に係る確率パラメータを計算することを特徴とする請求項1に記載のコンテンツ分類装置。 - コンテンツを分類する装置のコンピュータに、
学習用データの属性に基づいて、複数のNBT(Naive Bayes Tree)の構造を学習する構造学習ステップと、
前記構造学習ステップによって学習された前記複数のNBTの各NB(Naive Bayes)の確率パラメータを計算する確率パラメータ計算ステップと、
前記構造学習ステップによって学習された前記複数のNBTの構造、および、確率パラメータ計算ステップによって計算された前記確率パラメータを記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップによって記憶されている前記複数のNBTの構造および前記確率パラメータに基づいて、コンテンツデータに含まれるデータの属性と各NBTにおけるカテゴリ毎の同時確率を計算する同時確率計算ステップと、
前記同時確率計算ステップによって計算された前記各NBTにおける前記同時確率の平均値であるカテゴリ毎の平均同時確率を計算する平均同時確率計算ステップと、
前記平均同時確率計算ステップによって計算された前記平均同時確率に基づいて、前記コンテンツデータの分類先のカテゴリを決定するカテゴリ決定ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
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