- 著者
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成田 宏和
太田 学
片山 薫
石川 博
- 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.2002, no.67, pp.375-382, 2002-07-18
- 被引用文献数
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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。It is search engines represented by google, goo, Lycos, and so on that shoulders a leading role as an access means to the necessary information on the Web. A lot of maintenance, such as collection of new Web pages and renewal check, is necessary for these search engines to cope with the Web changing continually. On the other hand, sometimes, it is difficult to find necessary information because of enormous search results. One search engine may be able to find what another can't because different search engines collect different kinds of information. In this paper, we propose a meta search engine which uses more than one search engine at the same time for improving recall, and cluster search results for supporting users to find their necessary information more easily.