| 研究概要 |
研究目的
コミュニティに所属する他のエージェントから受けた検索結果履歴を基に,コミュニティ内での情報のありかの特定や,コミュニティ内で同じトピックに関心を持つエージェント同士のグルーピングを実現するピアツーピア(P2P)型の情報検索手法(以下, ACP2P法)に対して,セマンティックWebの技術ならびに,個人の操作履歴から個人の趣向する情報を推薦する技術とを導入し,これからのユビキタス情報環境で求められる個人特化型の情報システムへの拡張を目指すこと.
研究概要
本研究の成果は,本研究目的であるACP2P法の改善のみならず,このACP2P法が基盤とするマルチエージェント技術の改善の2つに大別できる.
1. ACP2P法の改善
・ユーザの評価情報を利用するとともに,クエリ送信者エージェントとそれに応答したエージェントとの対を学習し,利用することで,コミュニティ全体の検索精度を改善するとともに,通信量の削減も行うことを実験により確認した.実験では,これまで行ってきた単一コミュニティだけではなく,複数コミュニティに対しても行い,提案手法の有効性を確認した.
・セマンティックWeb技術を活用し,情報への意味付けを行う.その意味を活用することで,的確に必要な情報の検索が可能とするシステムの開発を行った.
2. ACP2P法が基盤とするマルチエージェント技術の改善
・エージェント同士が情報交換を行う際の情報伝達の仕組み,その情報伝達を行う際の基盤ネットワークの構造,およびそのネットワークを利用した経路制御手法の開発を行うとともに,動的なコミュニティ生成を行う仕組みならびに仕組みならびに生成されたコミュニティを保持するための仕組みの開発を行った.
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