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分散計算機構の基本メカニズムについて、再検討を行った。さらにその上での学習機構の問題点を洗い出し、重み学習の新しい手法を開発した。ネットワークで結合された複数のワークステーション上で、ネットワークを経由した分散計算を行うための機構を、本研究開始前に試作している。しかしながら、多くの問題が残っており、それらの解決法について検討を行った。
WWW(World-Wide-Web)のインターフェースを設計した。これにより、システムからWWW上の情報にアクセスしたり、システムが収集および生成した情報をホームページとしてWWWに提供することが可能になる。
WWWのホームページを探索するため数多くの探索エンジンがすでに用いられている。それらうちYahooでは、情報を階層的に分類して格納しているが、人手で分類を行っているのが実状である。その膨大な作業を自動化するため、ユーザの好みに応じて階層構造を構築するシステムを作成した。このシステムは上述の重みの学習により、実現されている。
すでにWWW上には数多くの探索エンジンが存在する。それらの中から適切な探索エンジンを選択するために、メタサーチエンジンが開発されているが、ユーザの好みに応じた柔軟な選択を行うシステムはまだ存在しない。メタサーチエンジンは上で述べた重み付きリンクを用いると容易に実現できる。その試作を行い実験データを収集した。
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