人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence) | 人工知能学会のホームページです。入会手続き、会議やセミナーの開催予定、学会誌情報などを掲載しています。
2024.06.20： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー 第1～5回講座と第8回講座の参加募集を開始しました。（6/20） →詳細 2024.06.14： 【発表募集】第129回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)，2024/9/5-6 ハイブリッド，2024/7/12 締切 →詳細 2024.06.12： 【参加募集】第92回人工知能セミナー (2024.7.3)「マルチモーダル情報処理の最新動向」 →詳細 2024.06.10： 【お知らせ】次世代のための2024年夏AIセミナー スポンサーの募集を開始しました（締切：2024年7月15日） →詳細 2024.06.07： 【参加募集】募集要領説明会「2024年度人工知能学会コンペティション開催支援制度」 →詳細
統計ソフトRのブログ 共起性尺度
共起尺度について説明します。 共起とは、まさに ある一組の「共に起きる」程度を表したものです。 例えば、 amazonで本を検索するときに、 この商品を買っている人は、この本も買っています と紹介されますが、それは、過去の購買データから、 共起が高い商品を勧めているのです。 共起尺度として、 主なものは、 共起頻度、Jaccard係数、Simpson係数、コサイン距離があります。 これらの指標について、「X」と「Y」という一組の共起性がどう測られるか示します 「X」と「Y」の単独での出現数を|X|、|Y|、 どちらか一方が出現した回数を|X∪Y|、 両方が出現した回数を|X∩Y|とします。 A)共起頻度 共起の回数であり、 |X∩Y|で計算される。 B)Jaccard係数 どちらかが出現したうち、何回同時に出現するかで、 |X∩Y|/|X∪Y|で計算される C)Simpson係数 Jacc
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