Web上での話題遷移過程における着目箇所・ページクラスタの連携的抽出アルゴリズム

摘要

This project has aimed to develop methods for extracting topic transition processes. This paper describes algorithms for cooperatively extracting the positions on which topic changes and Web page clusters in accordance with topics as the promising clues for efficient exploration. Especially, this research targets the Web explorations which cross over the closed web and open web. To develop a support for the target, this paper clarifies the issues and describes our approach. Moreover, features of our algorithms are discussed from the viewpoints in light of the clarified issues based on the results of preliminary experiments.%本研究では，Web上における話題の遷移過程抽出手法の開発に取り組んでいる．本稿では，情報探索を効率的に行うための手がかりとして，話題が変化する箇所，話題をドメインとしたWebページクラスタを連携的に抽出するアルゴリズムについて述べる．特に，学習・教育資源の対象として，特定のサーバ内に準備された学習教材のようなクローズなWebと，不特定多数の人々によって作成されたドキュメントが無数に存在するインターネットに代表されるオープンなWebの双方を跨いだ情報探索支援について，課題を整理し，本研究のアプローチを示す．さらに，本アルゴリズムを用いた実験結果を踏まえ，課題整理に基づいた視点から提案手法の特徴について議論する．