超分散サーチエンジンを用いた効率的情報探索について
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概要
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筆者らは、従来のサーチエンジンによる検索の補完を目的とした、超分散サーチエンジンを提案し、これを用いた情報検索について論じてきた。本稿では、超分散サーチエンジンを具体的に説明する。超分散サーチエンジンは、リンクで接続された周辺ページの情報をデータベースとして所有し、この情報を利用してターゲットの存在確率を推定する。この利用情報は各サーバによって異なり、サーバの処理能力、ディスク容量などによって決定される。利用情報の違いにより探索モデルを6種類に分類する。さらに、それぞれのモデルに対して、効率的な探索法を提案し、特性解析を行う。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-10
著者
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山岡 克式
東京工業大学
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酒井 善則
東京工業大学
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小林 亜樹
東京工業大学工学部
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内藤 清一郎
東京工業大学
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小林 亜樹
東京工業大学 大学院 理工学研究科 集積システム専攻
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内藤 清一郎
東京工業大学工学部
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