検索傾向の部分的な類似に基づくトピッククラスタリング(セッション6a:情報抽出・検索)
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概要
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ユーザが検索を行う際,入力されたクエリに応じてシステムがクエリの推薦を行うサービスが普及している.このようなサービスはユーザが適切なクエリを入力できない場合などに効果的である.しかしながら,推薦されるクエリ同士の関連性などはあまり考慮されていない.そのような問題に対し,関連するクエリの抽出を行う研究が行われているが,それらは語の共起情報や検索傾向の類似性から関連するクエリを抽出するものが主である.本稿では,クエリの過去の検索データをクエリログをから取得し,異なる時期に検索が行われたクエリや検索の傾向が異なるクエリから,関連するクエリを抽出する手法を提案する.関連するクエリの判定が可能になることで,あるクエリを用いて検索を行ったユーザに対して別のクエリを推薦し,トピックに関して異なる視点を提供したり,ユーザに必要のないクエリを排除するなど,検索を効率的に行う支援を行うことが可能になると考えられる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-14
著者
-
角谷 和俊
兵庫県立大学
-
小野田 透
兵庫県立大学大学院環境人間学研究科
-
湯本 高行
兵庫県立大学大学院工学研究科
-
角谷 和俊
兵庫県立大学環境人間学部
-
湯本 高行
兵庫県立大学大学院 工学研究科
-
角谷 和俊
兵庫県立大学大学院環境人間学研究科
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