著者

山家 雄介 中村 聡史 アダム ヤトフト 田中 克己

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.1, no.1, pp.88-100, 2008-06-26

被引用文献数

2

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ブログなどの普及により情報発信の裾野が広がるにつれて,Web 検索結果から有用なページを発見するのは困難になる一方である.最近ではユーザのブックマーク行動を集約することによって価値のあるページを抽出する,ソーシャルブックマークのような取り組みがさかんになりつつある.本稿では,ソーシャルブックマークにおけるページのブックマーク数などの情報を用いて,検索結果のページの内より有用なものを上位に提示する再ランキング手法を提案する.次に,提案手法を多数のクエリに対して適用し,検索結果に含まれるページの順位変動率や,ページの種類などを調査・分類し,どのような検索目的に本アプローチが有効なのかを明らかにした.With the rise of blogs and other web applications, it is getting easier and easier to publish information. At the same time, it is getting more difficult to discern informative pages from web search results. Recently social bookmarking systems, which discover valuable pages by aggregating the bookmarking activities of many users, are getting popular. In this paper, we introduce a re-ranking method for web search results that makes use of the number of bookmarks registered with a social bookmarking service. Then, we apply our method to a number of search queries, analyze and classify characteristics of the search results, and make it clear what kind of search can be performed effectively by the method.

著者

山家 雄介 中村 聡史 アダム ヤトフト 田中 克己

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.1, no.1, pp.88-100, 2008-06-26

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ブログなどの普及により情報発信の裾野が広がるにつれて,Web 検索結果から有用なページを発見するのは困難になる一方である.最近ではユーザのブックマーク行動を集約することによって価値のあるページを抽出する,ソーシャルブックマークのような取り組みがさかんになりつつある.本稿では,ソーシャルブックマークにおけるページのブックマーク数などの情報を用いて,検索結果のページの内より有用なものを上位に提示する再ランキング手法を提案する.次に,提案手法を多数のクエリに対して適用し,検索結果に含まれるページの順位変動率や,ページの種類などを調査・分類し,どのような検索目的に本アプローチが有効なのかを明らかにした.

著者

山家 雄介 中村 聡史 アダム ヤトフト 田中 克己

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データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2007, no.65, pp.259-264, 2007-07-03

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ソーシャルブックマークは、Web 利用者がブラウジング中に興味や関心を持ったページを記録、共有、分類そして発見することを支援する Web サービスである。本論文では、ソーシャルブックマークから各 Web ページのメタデータを抽出し、これを利用することによる Web 検索結果の対話的再ランキング法を提案する。我々はこの手法を実現するプロトタイプを実装し、そのインタフェースを中心に試験的な評価を行った。Social bookmarking services are an emerging type of Web services that let users store, share, annotate, and discover interesting resources. In this paper, we propose an interactive reranking method for web search results that utilizes social bookmarking data such as the number of bookmarks, timestamp, associated tags, sentiment expressions, etc. We demonstrate a prototype system that we have implemented and show some preliminary evaluation done in order to test our approach.