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25 巻 , 1 号
選択された号の論文の3件中1~3を表示しています
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巻頭言
研究論文
  • 矢木 大介, 村田 健史, 笠原 禎也
    25 巻 (2015) 1 号 p. 3-22
    公開日: 2015/04/30
    ジャーナル フリー
     昨今,種々の目的で打ち上げられる科学衛星や地球観測衛星の観測データは蓄積され続け,膨大な量となっている.自然科学ビッグデータをプロセス間通信等の複雑なプログラミングや大規模な環境設定なしに解析するためのデータ処理手法と環境の需要が高まっている.本論文では,サイエンスクラウド上で容易に並列処理の実装が行えるタスクスケジューラを用いたヘテロタイプの並列分散処理の性能評価について議論する.評価を行うにあたって,月周回衛星かぐやに搭載されたWFC-Lが観測した波形データセットと既存のデータ解析プログラムを用いた.今回提案するタスクスケジューリング技術および並列分散処理技術がヘテロタイプの時系列データ処理に適していることを実証する.
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  • 荒井 俊介, 辻 慶太
    25 巻 (2015) 1 号 p. 23-40
    公開日: 2015/04/30
    ジャーナル フリー
     国立国会図書館は,レファレンス協同データベースでレファレンス事例を公開・提供している.レファレンス事例はこの事業に参加している各図書館によって登録されるが,登録の際の項目の一つであるNDCの項目に関しては全体の約2/3にしか記述されていない.本研究では機械学習を用いて,レファレンス事例に対して自動的にNDCを付与する手法を提案する.NDCの自動付与を行う事で,NDC を付与する図書館員の負担を軽減する事ができると考える.本研究では以下の3 つの手法を提案する.即ち(1)参考資料のNDC を用いる手法,(2)質問文から疎でない特徴ベクトルを作る手法,(3)両方同時に用いる手法,である.NDC の2 桁目(綱)まで自動付与する実験の結果,(1)では45.6%,(2)では53.8%,(3)では45.6%の精度で自動付与を行う事ができた.従来手法による精度は32.4%であり,精度を向上させる事ができた.
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