大島 裕明

本研究では，ユーザが保有している文書のいくつかをクエリとして，それらのカテゴリと兄弟カテゴリにあたるような文書を，Web 上から取得する手法について提案を行う．ある分野について網羅的に調べているときなど，自分がすでに知っている情報と関連するが少し異なるような文書，すなわち，自分が保有している文書が属するカテゴリに対して兄弟カテゴリに属するような文書を検索したい場合がある．そのような兄弟カテゴリ文書を検索するために，我々はこれまで，ユーザが持っている文書をクエリとしたときにどのような文書が兄弟カテゴリ文書として適しているかを評価する手法について研究を行ってきた．本稿では，ユーザがクエリとして与えた文書群からWeb 検索エンジンに対するクエリを作成して，Web 上にある兄弟カテゴリの文書として適する可能性がある文書を効率よく収集する手法について提案する．これまで行ってきた評価手法の研究の成果と本提案を用いることでWeb から兄弟カテゴリの文書を効率よく取得可能となる．This research proposed a method to search sibling category Web pages by a query which consists of example documents. When a user is studying about a certain field comprehensively, he or she will want documents that are related to the field but different from the documents he or she already has. Such a document is called a "sibling category page" in this paper. Our method is for acquiring sibling category pages. A user needs to submit some documents as a query. We proposed a method to evaluate how a document is relevant to a sibling category pages for a user`s query documents. We proposed a method to generate Wen search queries from user`s query documents by using a method to find coordinate terms from any term

Web サイトには効率よく必要な情報を得るために，サイトマップが存在し，そのサイトの構造や内容に基づいて情報が整理され提示されている．ユーザにとっては，それが複数のWeb サイト間で同様の形式で整理されていることが望ましい．なぜなら類似したWeb サイト間において，共通の項目に関するページを比較して閲覧することは，ユーザにとって負担であり困難でもあるからである．そこで我々は複数のWeb サイト間における共通属性を抽出し，その共通属性の各属性に該当するWebページを抽出する手法を提案する．その結果，複数のWeb サイトに共通のサイトマップが生成できることになる．共通属性抽出においては，属性を一語で表すための手法について述べ，さらに属性間の階層化や類似属性の統合のために，複数の語で属性を現す属性拡張の手法についても述べる．For getting information of necessity efficiently in a Web site, a Web site has the site map which arranges inforamtions based on the structure and contents of the site. For a user, it is desirable for site maps to be arranged in a similar form between multiple Web sites. Because, it is burden for a user to compare and browse the Web pages describing common subject between multiple similar Web sites. Therefore we propose the technique extracting common attributes between multiple Web sites and finding the Web page falling under each attribute of the common attributes. As a result, we generate the common site map for multiple Web sites. In common attribute extraction, we show the technique to express an attribute by a single word and the technique of attribute expansion to show an attribute in multiple words for hierarchization between attributes and unification of a similar attribute more.

本論文では, Blogからニュース記事に対する意見を抽出し, Blogの書き手の興味を考慮して意見を提示するシステムの提案を行う.従来のWebではなくBlogという枠で考えることで, より最近の話題についての意見などの情報を提示することができ, また現在重要なものではなく今後重要になるかもしれない情報に着目することができるようになると思われる.Blogでは, 話題となっているニュースに対し, 書き手独自の視点に立った意見が書かれることが多い.多くのBlogからこのような意見を抽出し, 統合して提示を行う.またBlogには, 同じ書き手が書いた過去の記事が含まれる.これまでに書かれた記事から, 書き手の持つ興味を推測することが可能である.この興味を利用して意見を提示することで, ある話題に対しどのような人がどのような意見を述べているかを把握することができる.

近年, デジタルカメラ付き携帯電話やノートPCが普及してきており, 個人の所有するコンテンツが増加してきている.これらのコンテンツの中には他者にとって有用なコンテンツが含まれている.また, アドホックネットワークやインスタントメッセンジャーの様にユーザ同士がPeer-to-Peerに接続し, 自律分散的に形成されるネットワークが生まれてきている.そこで我々はこの様な環境においてコンテンツを共有・検索する手法について提案する.従来型のP2Pネットワークにおける検索ではファイル名とのキーワードマッチングのみであった.提案手法では, あるコンテンツの文脈情報-コンテンツの置かれている状況-を抽出・提示する事により, ユーザがコンテンツを評価できるようにしたり, 発見的に関連コンテンツを検索したり出来るようにする.

本論文では，Blog からニュース記事に対する意見を抽出し，Blog の書き手の興味を考慮して意見を提示するシステムの提案を行う．従来の Web ではなくBlog という枠で考えることで，より最近の話題についての意見などの情報を提示することができ，また現在重要なものではなく今後重要になるかもしれない情報に着目することができるようになると思われる．Blog では，話題となっているニュースに対し，書き手独自の視点に立った意見が書かれることが多い．多くの Blog からこのような意見を抽出し，統合して提示を行う．また Blogには，同じ書き手が書いた過去の記事が含まれる．これまでに書かれた記事から，書き手の持つ興味を推測することが可能である．この興味を利用して意見を提示することで，ある話題に対しどのような人がどのような意見を述べているかを把握することができる．In this paper, we propose a system that extracts opinions of news from blogs and represents opinion data for considering authors' interests in blogs.For considering the frame of the blogs instead of the past web,we can follow opinions of recent topics and pay attention to information that will become important in the future.In blogs, authors often express their original opinions of topics that are talked about.Our proposal system extracts such opinions from many blogs and represents integrated opinions.The blogs also contain the archived entries that are written by the same authors.From such archived entries, we can estimate the authors' interests.Representing with Using author's interests,we can understand what kinds of people say about the topic or what opinions people express of the topic.

個人のコンピュータには,その個人がどのような知識を持っているか,どのような考え方をしているか,ということがわかる情報が含まれている.しかし,それらはコンピュータに利用できるような状態にはなっていない.現在,さまざまな分野でシソーラスのような一般的な概念体系が用いられているが,個人のコンピュータに存在するコンテンツから個人的な概念体系が作成されれば,さまざまな分野におけるパーソナライゼーションが可能になる.本稿では,個人コンピュータに存在する文書とその分類の方法から,個人的な概念体系を作成する手法について提案を行い,作成された個人的な概念体系を用いてウェブ情報検索におけるパーソナライゼーションを行う手法について提案を行う.

近年P2Pネットワークが注目されて久しい.P2Pネットワークはサーバクライアントモデルに比べて,情報共有が容易なモデルであると考えられる.しかしながら,そこでの情報検索は検索の高速化という側面においては研究が盛んであるものの,情報検索という面においてはファイル名とクエリとのマッチングという原始的な手法が主であり,十分とはいえなかった.このため本論文ではP2Pネットワークにおける検索についての問題点を発見し,従来より柔軟な検索手法について提案する.

近年P2Pネットワークが注目されて久しい．P2Pネットワークはサーバ･クライアントモデルに比べて，情報共有が容易なモデルであると考えられる．しかしながら，そこでの情報検索は検索の高速化という側面においては研究が盛んであるものの，情報検索という面においてはファイル名とクエリとのマッチングという原始的な手法が主であり，十分とはいえなかった．このため本論文ではP2Pネットワークにおける検索についての問題点を発見し，従来より柔軟な検索手法について提案する．Recently, P2P network has been drawing attention. It is easier to share information on P2P network model than on server-client model. However, almost all researches study on improvement in the speed of retrieval. On the aspect of the information retrieval, matching file name with query is major, but it is very primitive and not enough to retrieve information efficiently. So, we find the problems of information retrieval on traditional P2P network, and we propose the system which provides more flexible information retrieval than one in the past.

個人のコンピュータには，その個人がどのような知識を持っているか，どのような考え方をしているか，ということが分かる情報が含まれている．しかし，それらはコンピュータに利用できるような状態にはなっていない．現在，さまざまな分野でシソーラスのような一般的な概念体系が用いられているが，個人のコンピュータに存在するコンテンツから個人的な概念体系が作成されれば，さまざまな分野におけるパーソナライザーションが可能になる．本稿では，個人コンピュータに存在する文書とその分類の方法から，個人的な概念体系を作成する手法について提案を行い，作成された個人的な概念体系を用いてウェブ情報検索におけるパーソナライゼーションを行う手法について提案を行う．A personal computer has a lot of documents. Those include much information that shows what the user is interested in, knows, and so on. However, the computer just has the information and it can not be used automatically. Now, common concept classification like thesaurus is used in many fields, so if the personal concept classification is created automatically based on the personal contents in the personal computer, it will be possible to be personalized in many fields. In this paper, we propose the way to create the personal concept classification from the personal contents and the method of the Web search personalization.

我々はこれまでWeb情報をテレビ番組のように閲覧するための記述言語S-XMLを開発し発展させてきた.本稿では, S-XMLの新しいバージョン, S-XML2を提案する.S-ML2になって発展したことは, 以下の三つである.(1)TVMLやSMILなど, 多様な出力形式に対応するコンテンツを記述することができる(2)コンテンツそのものと演出の記述を分離して記述する.(3)S-XML2プレ台本記述によって, S-XML2を含む多様なストリームに大して複合化を行うことができる.コンテンツの複合化により, パーソナライゼーションが行なわれた番組を見ることができる.