著者

三石 大 佐々木 淳 船生 豊

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2000, no.44, pp.53-60, 2000-05-25

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動画像や音声など、その内容を表すインデックスを明示的に作成することが難しいマルチメディアデータベース等の検索のために、半自動かつ動的にインデックスを生成するための手法について提案する。本稿で提案する手法は、利用者のデータベースの利用が、その利用者の関心や興味によって偏りがあることを利用するものである。これは、予め内容毎にある程度分類されているデータベースへの個々の利用者のアクセス履歴をもとに、それぞれの分野に対する利用者の興味の方向を示すベクトル空間(ユーザモデル)を推測し、同時に、個々のデータがどのような利用者からアクセスされたかの履歴をもとに、このユーザモデルからそのデータの内容を示すインデックスとしてのベクトル空間(タイトルモデル)を推測するものである。これを繰り返すことにより、データベースの利用時に各データの内容の方向性を示す値を動的に更新し、適切なインデックス付けが可能となると同時に、そのデータが持つ潜在的な意味情報の抽出が可能となると予想され、従来のシステムでは利用者が気付かなかったデータを発見することが可能となる。本稿では、このモデルに基づく漸化式を定義するとともに、シミュレーションによりその有効性を示す。We propose a semi-automatic indexing algorithm with emotional keywords such as genre names for multi-media database(e.g. movie files, audio files) according to user's sensitivity by using user's access histories for database. At first, we simply categorize data, and create a vector space of each user's interest(user model) from the history of which categories the data, the user had accessed, belong to. Next, we create vector space of each data(title model) from the history of which users the data had been accessed from. By continuing the above method, we could create suitable indexes, which show emotional content of data. In this paper, we define the recurrence formula based on the proposed algorithm. We also show the effectiveness of the algorithm by simulation result.