著者

加藤 一民 松尾 啓志

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.22, pp.87-93, 2005-03-11

被引用文献数

3

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Webコミュニティとは、共通のトピックを扱うWebページの集合を意味する。KleinbergのHITSアルゴリズムは、Webページ間のリンク関係を解析することにより、特定のトピックに関連するWebコミュニティを発見する。しかし、一般に広い意味を持っているトピックにおいては、トピックに関連するコミュニティは1つだけでなく、複数存在するため、単一のコミュニティを抽出するHITSアルゴリズムでは、ユーザが意図するWebコミュニティを抽出することができない場合がある。そこで本研究では、Markov Cluster Algorithmを用いて、ユーザから与えられたキーワード(トピック)から、それに関連する複数のWebコミュニティを発見する手法を提案する。A web community is a set of web pages created by individuals or associations with a common interest on a topic. Kleinberg's HITS algorithm find a web community on a query topic by link analysis. For multiple meanings of query terms, there might be multiple web communities related to the query topic. However, HITS algorithm can't always extract web community which users would expect or prefer, because it can only extract single community on a query topic.In this paper, we propose a method for discovering web communities on a query topic, using Markov Cluster Algorithm.