著者

吉田 光男 荒瀬 由紀 角田 孝昭 山本 幹雄

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of Japanese Society for Artificial Intelligence

巻号頁・発行日

vol.29, no.2I1-1, pp.1-4, 2015

---

ウェブ検索エンジンに入力されるクエリの検索頻度は人々の興味関心を反映しており,流行の分析などに有用なデータである。しかし,その検索頻度データを検索エンジン事業者以外が利用することは困難である。そこで本論文では,検索結果の上位に表示される傾向のあるWikipediaのページビューデータを用いれば検索頻度を推定できると仮定し,その推定可能性を検証する。The frequency of a web search query generally reflects the degree of people's interest in the subject matter. Search logs are therefore a useful resource for trend analysis. However, accessing search logs is typically restricted to search engine providers. In this paper, we investigate whether search frequency can be estimated from another resource, namely, Wikipedia page view of open data. As a result, frequently searched queries revealed remarkably high correlations against Wikipedia page view. This fact suggests that Wikipedia page view is effective for understanding popular web search trends happening around the world.