ハイパーリンクのグラフ構造に基づくWebコミュニティに関する研究

基于超链接图结构的网络社区研究

• 批准号: 13224091
• 负责人: 村田 剛志
• 金额: --
• 依托单位: National Institute of Informatics
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas (C)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13224091/
• 关键词: Web structure mining; 発見; Webコミュニティ; ハイパーリンク; グラフ構造

本研究では、(1)Webコミュニティにおける構造のモデル化(2)Webコミュニティにおける動的変化の検出の二つを目標としたが、今年度は今後実験を進めていくための準備作業や、従来から行なってきた実験をさらに発展させる形で研究を進めた。前者としてはNTCIRのテストコレクションとして収集しているWebデータのリンク情報を利用するために、その大きさやデータ構造等についての調査を行なった。後者としては、Webページのハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に基づいて、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを発見するシステムを既に構築しており、そのシステムをさらに発展させて当該トピックにおける中心的なページ集合を見出すような洗練手法を考案した。重要な内容をもつ中心的なWebページは他のページとのリンクが密であると考えられることから、2部グラフで表されるWebコミュニティにおいて、グラフが密になるようなページの選択を反復的に繰り返すように発見手法の改良を行なった。この手法に基づいたシステムを実現し、数十のトピックについてそのトピックに関するランキングの下位のページ集合を入力とし、洗練によって上位のページ集合が得られるかどうか実験を行なった。対象とするWebコミュニティのトピックによって効果に差はあるが、いくつかのトピックについて、そのトピックの中心的なページ集合を発見することに成功している。今年度の研究発表は上述のシステムに関するものを中心に行なった。その中の「Webコミュニティにおけるコアメンバーの発見」の口頭発表に対して、2001年度人工知能学会大会優秀論文賞の受賞が決定している。また、人工知能学会誌に投稿した論文の採録も決定している。

This research includes: (1)Web design and construction;(2)Web design and construction;(3) Web design and construction;(4) Web design and construction;(5) Web design and construction;(6) Web design and construction;(7) Web design and construction;(8) Web design and construction;(9) Web design and construction;(10) Web design and construction;(11) Web design and construction;(12) Web design and construction;(13) Web design and construction;(14) Web design and construction;(15) Web design and construction;(16) Web design and construction;(17) Web design and construction;(18) Web design and construction;(19) Web design and development. The former is the investigation of NTCIR's information collection and utilization of Web data and data structure. The latter is composed of a web page structure, a web page collection, a web page structure, a web page collection, and a web page collection. Important Content: Web Selection Center: Web Selection Center This technique is based on the fact that dozens of users are involved in the collection of lower and upper users. For example, the Web server can be used to collect information from the center of the server. This year's research report focuses on the above issues. The award for excellent papers at the 2001 annual conference of the artificial intelligence society was decided in the middle of the oral presentation of "Web development". The decision to submit papers to artificial intelligence society

项目成果

Tsuyoshi Murata: "Finding Related Web Pages Based on Connectivity Information from a Search Engine"Poster Proceedings of the 10th International World Wide Web Conference. 18-19 (2001)

Tsuyoshi Murata：“根据搜索引擎的连接信息查找相关网页”第十届国际万维网会议海报会议记录。

村田剛志: "参照の共起性に基づくWebコミュニティの発見"人工知能学会誌. Vol.16, No.3. 316-323 (2001)

Tsuyoshi Murata：“基于参考共现的网络社区的发现”人工智能学会杂志，第 16 卷，第 316-323 期（2001 年）。

Tsuyoshi Murata: "A Method for Discovering Purified Web Communities"Proceedings of the Fourth International Conference on Discovery Science (DS2001), Springer. LNAI2226. 282-289 (2001)

Tsuyoshi Murata：“发现纯净网络社区的方法”第四届国际发现科学会议 (DS2001) 会议记录，施普林格。

村田剛志: "Webコミュニティにおける構造モデル"情報処理学会研究報告. 2001-ICS-124. 41-45 (2001)

Tsuyoshi Murata：“网络社区的结构模型”日本信息处理协会研究报告 2001-ICS-124 (2001)。

村田剛志: "Cocitation Algorithmに基づくWebコミュニティ発見"人工知能学会研究会資料. SIG-KBS-A102. 25-29 (2001)

Tsuyoshi Murata：“基于共引算法的网络社区发现”人工智能研究小组的材料 SIG-KBS-A102 (2001)。