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

基本信息

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

项目摘要

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。

这项研究的两个目标是（1）对网络社区的结构进行建模，以及（2）检测网络社区的动态变化。今年，我们将重点关注未来实验的准备工作，并通过进一步开发以下实验来取得进展：从那时起就进行了。对于前者，为了利用作为 NTCIR 测试集收集的网络数据的链接信息，我们调查了其大小、数据结构等。对于后者，我们已经构建了一个基于网页超链接组成的图结构来发现网络社区的系统，网络社区是具有共同兴趣的网页的集合，我们将进一步开发这个系统来发现基于网页超链接的网络社区。我们设计了一种细化方法来查找中的中心页面集。由于具有重要内容的中心网页被认为与其他页面有密切的链接，因此在以二分图为代表的网络社区中，我们反复选择将使图变得密集的页面，并反复改进发现方法。我们基于该方法开发了一个系统，将几十个主题的一组排名较低的页面作为输入，并进行实验，看看是否可以通过细化获得一组排名较高的页面。尽管效果因目标 Web 社区的主题而异，但我们已经成功地发现了某些主题的核心页面集。今年的研究报告主要集中在上述系统上。他的口头报告“在网络社区中发现核心成员”被评选为2001年人工智能学会会议杰出论文奖。还决定接受提交给《人工智能学会杂志》的论文。