| 研究分担者 |
岩井原 瑞穗 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科), 教授 (40253538)
馬 強 京都大学, 情報学研究科, 助教 (30415856)
浅野 泰仁 京都大学, 情報学研究科, 特定准教授 (20361157)
清水 敏之 京都大学, 情報学研究科, 特定助教 (60402468)
鈴木 優 京都大学, 情報学研究科, 特定研究員 (40388111)
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| 研究概要 |
Web上のアータからより品質の高い情報を利用者の嗜好に応じて容易に探索可能とするための基盤技術について研究を行った.
* 情報を提供するサーバ側において情報の由来(provenance)など信憑性の判断材料を提供する手法
膨大な履歴情報の系統的な管理を支援するとともに,データ利用者に対して履歴情報の検索,閲覧を可能とする手段を提供する枠組みを開発した.多様な粒度のデータに対して付与された注釈を処理を通して伝播させる手法を提案し,実験により従来手法に対する空間コスト,時間コスト面での優位性を示した.
* 直列化されたRDFの高速検索
RDFを直列化する際に用いられるXMLのキーワード検索では,最小共通祖先(LCAs)を求めることが一般的であるが,ID/IDREFにより異なる木構造間に概念的なつながりがある場合はLCA全体またはその部分を返すことは不適切である.そこで概念的なつながりを捉えるためにSmallest Lowest Object Tree (SLOT)およびSmallest Interrelated Oblect Tree (SIOT)を提案し,これらを用いることにより意味的な結果を返せることを確認した.
* エンティティ検索のための知識ベースを利用したWebページの分類
知識資源を利用した高品質な情報の探索およびその結果の効果的統合と意味的相互補完技術として,Web検索時の目的の一つであるエンティティ検索のために知識ベースを用いることにより検索Webページを分類する新たな手法を提案した.本手法は,WebページとWikipedia記事の類似度を計算し,YAGOを参照しながらWebページ,エンティティ,カテゴリの間の有向グラフであるPFCグラフを構築する.PFCグラフを参照することによりWebページをカテゴリに分類する.実験により本手法の有効性を確認した.
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