著者

木村 昌弘 斉藤 和巳

出版者

一般社団法人日本応用数理学会

雑誌

日本応用数理学会論文誌 (ISSN:09172246)

巻号頁・発行日

vol.18, no.3, pp.363-388, 2008-09-25

被引用文献数

1

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文書ストリームデータにおける主要潜在トピックの抽出を,文書のBOW表現に基づいて効率よく行う,PMM-PCA法と呼ぶ新たな教師なし学習法を提案する.PMM-PCA法は,PCA法と異なり,単語頻度ベクトル群の時系列として表現された文書ストリームデータに対して,その適切な確率的生成モデルに従うという性質を有している.実際の文書ストリームデータを用いた実験により,提案法の有効性を実証する.