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N班ゼミ
支部大会 †
- 題目：オープンデータの述語サジェストのための項目名のクラスタリングの研究
- 英語：A study on the clustering of item names for predicate suggestion of Open Data
- 概要：最近，新型コロナウイルスにより，台湾のオープンデータを活用したマスク在庫管理マップアプリが話題となった.世界的にオープンデータへの関心が高まりつつある．オープンデータの活用が推進され，国や地方自治体をはじめ多くの団体がオープンデータの公開，活用に取り組んでいる．地方自治体のオープンデータは，データ形式・フォーマットの違いにより開示されても積極的な活用まで至っていないのが現状である．本研究では，RDFに焦点を当てて，適切な述語をサジェストするために，オープンデータの項目名を抽出し，Word2Vecで得られた単語ベクトルを使用し，階層的クラスタリングを行った。また、実験結果を示す(282文字）
- 電気・情報関係学会九州支部第73回連合大会
- 発表希望グループ1: 21 計算機応用
- 発表希望グループ2: 22 人工知能
- 発表希望グループ3: 15 情報通信
著者1: 陳 博 チン／ハク
電子メールアドレス: chinhaku204@gmail.com
所属名: 鹿児島大
- 著者2: 泊 大貴 トマリ／ダイキ
電子メールアドレス: sc115092@ibe.kagoshima-u.ac.jp
所属名: 鹿児島大
- 著者3: 程 芳 テイ／ホウ
電子メールアドレス: mc120040@ibe.kagoshima-u.ac.jp
所属名: 鹿児島大
- 著者4: 渕田 孝康 フチダ／タカヤス
電子メールアドレス: fuchida@ibe.kagoshima-u.ac.jp
所属名: 鹿児島大
ゼミより抜粋 †
- k-means法でやると違いがあるか？
- k-means++法は？
- 他のクラスタも同様な傾向なのか？
- 異なるクラスタ間の類似度の分布はどうなっているか？
進捗報告 †
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