JP5202569B2 - 機械学習方法および機械学習システム - Google Patents
機械学習方法および機械学習システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5202569B2 JP5202569B2 JP2010103736A JP2010103736A JP5202569B2 JP 5202569 B2 JP5202569 B2 JP 5202569B2 JP 2010103736 A JP2010103736 A JP 2010103736A JP 2010103736 A JP2010103736 A JP 2010103736A JP 5202569 B2 JP5202569 B2 JP 5202569B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- learning
- machine learning
- case
- weak
- information sources
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 title claims description 39
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 62
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 description 18
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 9
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 7
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Description
Claims (4)
- 検索システムのランキング関数を得るための機械学習方法であって、
複数の情報源のそれぞれから作成された学習データを統合して成る統合学習データのうち、同一の検索語を含む事例で構成される事例集合において、該同一の検索語を含む事例とその他すべての事例との相対的数値として、事例の重みおよびクラスを算出する第1算出ステップと、
前記第1算出ステップにおいて算出された重みおよびクラスを用いて機械学習を実行することで、前記複数の情報源それぞれの弱仮説を生成する学習ステップと、
前記学習ステップにおいて生成されたすべての弱仮説に共通の弱仮説重みを算出する第2算出ステップと、
前記学習ステップにおいて生成された弱仮説と、前記第2算出ステップにおいて生成された弱仮説重みとに基づいて、前記複数の情報源それぞれのランキング関数を更新する更新ステップと、
を含むことを特徴とする機械学習方法。 - 前記第1算出ステップ、前記学習ステップ、前記第2算出ステップ、及び前記更新ステップが所定の回数繰り返して実行される、
ことを特徴とする請求項1に記載の機械学習方法。 - 前記学習ステップでは、前記複数の情報源それぞれの前記学習データ毎に前記機械学習が実行される、
請求項1又は2に記載の機械学習方法。 - 検索システムのランキング関数を得るための機械学習システムであって、
複数の情報源のそれぞれから作成された学習データを統合して成る統合学習データのうち、同一の検索語を含む事例で構成される事例集合において、該同一の検索語を含む事例とその他すべての事例との相対的数値として、事例の重みおよびクラスを算出する第1算出手段と、
前記第1算出手段により算出された重みおよびクラスを用いて機械学習を実行することで、前記複数の情報源それぞれの弱仮説を生成する学習手段と、
前記学習手段により生成されたすべての弱仮説に共通の弱仮説重みを算出する第2算出手段と、
前記学習手段により生成された弱仮説と、前記第2算出手段により生成された弱仮説重みとに基づいて、前記複数の情報源それぞれのランキング関数を更新する更新手段と、
を備えることを特徴とする機械学習システム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010103736A JP5202569B2 (ja) | 2010-04-28 | 2010-04-28 | 機械学習方法および機械学習システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010103736A JP5202569B2 (ja) | 2010-04-28 | 2010-04-28 | 機械学習方法および機械学習システム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011232997A JP2011232997A (ja) | 2011-11-17 |
JP5202569B2 true JP5202569B2 (ja) | 2013-06-05 |
Family
ID=45322248
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010103736A Active JP5202569B2 (ja) | 2010-04-28 | 2010-04-28 | 機械学習方法および機械学習システム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5202569B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5734820B2 (ja) * | 2011-12-05 | 2015-06-17 | 日本電信電話株式会社 | ランキング関数学習装置、方法、及びプログラム |
-
2010
- 2010-04-28 JP JP2010103736A patent/JP5202569B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011232997A (ja) | 2011-11-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11816888B2 (en) | Accurate tag relevance prediction for image search | |
AU2016225947B2 (en) | System and method for multimedia document summarization | |
Bachrach et al. | Speeding up the xbox recommender system using a euclidean transformation for inner-product spaces | |
US7809705B2 (en) | System and method for determining web page quality using collective inference based on local and global information | |
Liu et al. | Enhancing collaborative filtering by user interest expansion via personalized ranking | |
US20070174320A1 (en) | Method and system for generating a concept-based keyword function, search engine applying the same, and method for calculating keyword correlation values | |
US8001152B1 (en) | Method and system for semantic affinity search | |
CN107291792B (zh) | 用于确定相关实体的方法和系统 | |
US20150169710A1 (en) | Method and apparatus for providing search results | |
WO2018040069A1 (zh) | 信息推荐系统及方法 | |
US20100250523A1 (en) | System and method for learning a ranking model that optimizes a ranking evaluation metric for ranking search results of a search query | |
CN104899322A (zh) | 搜索引擎及其实现方法 | |
JP2005317018A (ja) | 表示ページ内のブロックの重要度を計算するための方法およびシステム | |
US8271408B2 (en) | Pairwise ranking-based classifier | |
CN111813905B (zh) | 语料生成方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN105531701A (zh) | 个性化趋势图像搜索建议 | |
Rajesh et al. | Annoyed realm outlook taxonomy using twin transfer learning | |
Kouadria et al. | A multi-criteria collaborative filtering recommender system using learning-to-rank and rank aggregation | |
CN110390106B (zh) | 基于双向关联的语义消歧方法、装置、设备及存储介质 | |
Peng et al. | Multi-level preference regression for cold-start recommendations | |
JP5341366B2 (ja) | 情報処理装置及び情報処理方法 | |
CN106682151B (zh) | 一种教育资源个性化推荐方法及系统 | |
JP2010146222A (ja) | 文書分類装置、文書分類方法およびプログラム | |
CN113569118A (zh) | 自媒体推送方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
Chen et al. | Salary prediction using random forest with fundamental features |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120524 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120605 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130205 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130212 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5202569 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160222 Year of fee payment: 3 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |