リンク情報の利用によるWeb検索性能の改善
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概要
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本研究は, リンク情報を利用してWeb検索性能を向上させる効果的な手法に関する研究である.まず, 新しいクラスタリング・アルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは, 同じサイトに属するWebページを結ぶハイパーリンクだけを利用し, 出次数の多いWebページが異なるクラスタに分散するようなクラスタリングを実現する.これによって, 同じクラスタ内でテキスト情報の均一性が適度に確保されることを狙っている.なぜなら, 出次数が多いWebページをたくさん経由するほど, Webページのテキスト内容が発散しやすいと考えられるからである.本研究では, この仮説を, 提案のクラスタリング・アルゴリズムがWeb検索の性能向上に寄与するかどうかを確認することで, 検証する.そこで, 提案のアルゴリズムによって得られたクラスタを利用し, 各Webページのテキスト情報をもとに算出された文書ベクトルのエントリを変更する.文書ベクトルは, 代表的な単語重み付けスキーマであるTF-IDFによって計算され, 文書ベクトルのエントリの変更は, 金沢らによって提案されたRSモデルに基づいて行われる.本研究では, 検索性能を客観的に評価するため, NTCIR-3 Web検索タスクのために準備された文書データと検索質問を, 評価実験に用いた.実験の結果によれば, ワン・クリック・ディスタンス文書モデルの下で, クラスタリングの結果を用いない場合に比べて, 検索性能を表す重要な指標である平均適合率が10%以上上昇した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-06-15
著者
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