| 研究概要 |
本研究では,WebデータやWeb利用者のデータ検索行動に内在する意味構造を発見し,これに基づき,高度なWeb情報検索サービスを実現するための方式を開発することを目的としている.特に,Webに関する次のような意味構造の発見に焦点をあて,これらの意味構造に基づく新しいWeb情報検索サービスを実現するための基盤技術および方式開発を行った.
(1)話題構造・詳細度構造に基づく補完型情報検索方式の開発
Webコンテンツに内在する話題構造等を自動抽出し、これを用いて対象となるWebコンテンツの内容を補完する補完情報検索方式の開発を行った。また、補完情報検索を行う際に必要となるオブジェクトの同定アルゴリズムの開発を行った。
(2)閲覧履歴や個人コンテンツからのユーザ選好情報の自動抽出に基づくWeb検索の個人化方式の開発
閲覧履歴からユーザの相対的な選好情報を抽出したり、個人コンテンツからユーザ独自の概念体系を抽出し、これに基づき、Web情報検索を個人適応化させる方式を開発した。
(3)Blog情報からの重要Blogger発見とユーザ体験・評価情報の抽出
Blogスレッドの構造・内容分析により影響力の高いBlogエントリを発見したり、街Blog情報からユーザの体験・評判情報の自動抽出を行う方式を開発した。
(4)Web周辺空間の視覚化とナビゲーション支援方式の研究
閲覧中のWebコンテンツに対する意味的な周辺情報を自動抽出しこれを視覚化することでユーザのナビゲーション支援を行う方式を開発した。
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