非負値行列因子分解とサポートベクタ回帰モデルに基づいた共感された質問記事における特徴抽出手法の提案

摘要

本稿では，NMF とSVR を用いて，オンラインコミュニティにおける共感された質問記事を評価した．結果，提案手法で得られた選択特徴量で，文書分類において優れた分類精度が得られた．共感など利用者の感性に基づく要素は，情報化社会において，企業やブランドの生涯顧客価値を高めていく過程で，重要な要素の一つである．今後の課題は，選択特徴量数や複数基底の評価を行い，提案手法の分類精度を向上させたい．