著者
成田 宏和 太田 学 片山 薫 石川 博
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.102, no.209, pp.1-6, 2002-07-12
被引用文献数
1

Web上で必要な情報へのアクセス手段として、中心的な役割を担っているのがgoogle,goo,Lycosなどに代表されるロボット型Web検索エンジンである。これらの検索エンジンが日々変化し続けるWebに対応していく為には、新しいページの収集、更新チェックなど多大なメンテナンスを必要とする。一方で、検索結果があまりに膨大すぎて必要な情報を探すのに困難を伴う場合もあるし、全ての検索エンジンが同一の情報を収集しているわけではないので、或る検索エンジンでは存在しなかった情報も別の検索エンジンを利用すると発見できる場合もある。本稿では、検索能力の強化と発見しにくい情報へのアクセス支援を目的に、複数の検索エンジンを併用し、検索結果を階層的にクラスタリングしてユーザに提供するシステムであるMETALを提案する。

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こんな論文どうですか? 階層的クラスタリングを利用したメタ検索エンジンの提案 : METAL(成田宏和ほか),2002 http://id.CiNii.jp/OprDL

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