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。

这项研究针对两件事：（1）对网络社区中的结构进行建模，以及（2）检测网络社区的动态变化，但是今年我们进行了研究，为实验中的进一步进步做准备，并进一步开发了过去进行的实验。在前者中，为了使用收集的Web数据的链接信息作为NTCIR的测试集，我们对其大小和数据结构进行了调查。后者已经构建了以发现网络社区的构建，该网络社区是一组共享兴趣的网页，这些网页是基于图表结构，该页面由网络页面上的超链接组成，并开发了一种复杂的方法，该方法进一步开发了该系统以在主题中找到中心集。由于具有重要内容的中央网页被认为与其他页面具有密集的链接，因此我们改进了由两部分图表表示的Web社区中的发现方法，以便重复选择页面，以使图形变得密集。我们根据该技术实施了一个系统，并进行了一个实验，以使用针对数十个主题作为输入的“低级页面集”确定是否可以通过完善获得更高级别的页面集。尽管有效性取决于目标网络社区的主题，但对于某些主题，他们成功地发现了该主题的中心页集。今年的研究演讲集中在上述系统上。对于“在网络社区中发现核心成员”的口头介绍，已经决定将授予2001年人工智能协会会议卓越论文奖。还决定将接受提交人工智能协会杂志的论文。