著者

杉山 一成 奥村 学

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.16, no.5, pp.5_23-5_49, 2009 (Released:2011-07-28)

参考文献数

28

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人名は検索語として,しばしば検索エンジンに入力される.しかし,この入力された人名に対して,検索エンジンは,いくつかの同姓同名人物についての Web ページを含む長い検索結果のリストを返すだけである.この問題を解決するために,Web 検索結果における人名の曖昧性解消を目的とした従来研究の多くは,凝集型クラスタリングを適用している.一方,本研究では,ある種文書に類似した文書をマージする半教師有りクラスタリングを用いる.我々の提案する半教師有りクラスタリングは,種文書を含むクラスタの重心の変動を抑えるという点において,新規性がある.

著者

杉山 一成 波多野 賢治 吉川 正俊 植村 俊亮

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理 (ISSN:09151915)

巻号頁・発行日

vol.87, no.11, pp.975-990, 2004-11-01

被引用文献数

10

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Web検索エンジンは,WWW(World Wide Web)上の情報を検索するための有用な手段である.しかし,同じ検索語が異なるユーザによって入力されたとしても,だれが検索語を入力したかにかかわらず,同じ結果を提示するという問題点を抱えている.一般に,各ユーザは自分の検索語に対して,異なる検索要求をもつと考えられる.したがって,その異なる検索要求をもつユーザに検索結果を適応させるべきであると考えられる.そこで本論文では,ユーザに負担をかけることなく各ユーザの検索要求に応じて検索結果を適応させる手法を提案し,その有効性について確かめる.実験の結果,修正した協調フィルタリングに基づいてユーザプロファイルを構築することによって,ユーザの嗜好に適応するきめの細かい検索システムを実現することができた.

著者

佐保田 圭介 杉山 一成 波多野 賢治 吉川 正俊 植村 俊亮

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.2003, no.71, pp.25-32, 2003-07-16

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Web 検索エンジンによって得られる大量の検索結果の中から,個々の利用者が所望の情報を取得することは極めて困難であるため,有用な情報だけを取得する手法の提案が望まれている.そこで,本稿では協調フィルタリングとブックマークの構造を用いたフィルタリングを共に用いて,Web情報検索を支援するシステムを提案する.本研究では,ブックマークはそれを作成した人の Webページに対する有用な知識の集合であると考えているため,ブックマークされている Web ページだけではなくその構造も有用な知識であると考えている.したがって,閲覧している Web ページの持つキーワードを利用して,他の利用者がブックマークしている Web ページを推薦する協調フィルタリング機能を実現し,さらに協調フィルタリング機能によって推薦された Web ページを,ブックマークの構造を利用するフィルタリング機能を用いて厳選し,最終推薦Web ページとして提示するシステムの実現を目指す.It is expected to propose a technique to obtain only useful information for each user. Because,it is quite difficult for users to obtain their desired information among a large amount of search results returned by a Web search engine. Therefore, it is expected to propose a technique for obtaining only useful information for each user. In this paper, we propose an assistant system for user to help users to search Web pages using both collaborative filtering and filtering exploiting the structure of web bookmark. In our study, we regard each user's bookmark as a collection of useful knowledge, so that, we consider not only bookmarked Web pages but also its structure as useful knowledge. Based on these ideas, first we develop a collaborative filtering system that recommends Web pages bookmarked by other users using keywords included in a user's browsing Web page. And then our system carefully select the recommended Web page using filtering system based on the strucuture of bookmark and propose the selected Web pages as final recommended Web pages.