Web探索支援のための話題遷移過程の着目箇所・ページクラスタ抽出手法

摘要

This research aims to extract valuable information focusing on topic transition processes for supporting the wide-range Web exploring. Specifically, algorithms for extracting 1) Remarkable positions in topic transition processes, and 2) Web page clusters based on the topics are proposed. These two extractions mutually require the results of the other extraction. In our approach, at first, algorithms for extracting the remarkable points and Web page clusters semi-independently are described. After that, a method to make these algorithms to work in cooperate repeatedly to enhance the extraction accuracy is proposed. This paper also describes the experiments using the system introducing the proposed algorithms and discussions on the characteristics based on their results.%本研究では，Web上における話題の遷移過程に着目し，広範囲な情報探索支援に有用な情報の抽出を目指す．具体的には，ハイパーリンクで結ばれたWeb ページ集合における話題の遷移について，1）その遷移過程で着目すべき箇所，2）それらの話題をドメインとしたWeb ページクラスタを抽出する手法を提案する．話題遷移上の着目箇所，話題Web ページクラスタは，その抽出に際して互いに影響を及ぼし合う関係にある．そこで本研究では，まずこれらを準独立的に抽出する手法について述べ，さらに両者を反復的に連携させることで，抽出精度を高める方法を提案する．また，提案するアルゴリズムを実装したシステムを用いた実験について報告し，提案手法の有効性や特徴について考察する．