Blog の二連結成分分解によるグルーピング

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概要

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既知のBlog周辺の関連記事を効率よく発見するために、Blog記事をメタ情報および記事内のリンク情報を用いてグラフ表現し、これを二連結成分分解によってグルーピングする方法を提案する。Blogでは一記事あたりの記述量が少なく他記事へのリンクの記述数も少ないので、グルーピングに当たって書き手によるBlogの分類情報も活用する。さらにグルーピングを効率化するために、Blog記事内の機械的に付与されたリンクを除去する。約22万個のBlogから約560万個の記事を収集しグルーピング実験を行った。実験の結果、本手法によりグループ抽出の起点となる記事に関連性の高い記事群が抽出可能であることを確認した。また、メタ情報をグラフ表現に使用することで、リンクだけの情報では検出できないグループを発見できることも確認した。
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-02-25

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