本論文では，指定した文書と類似する文書を検索する文書連想検索のための確
率的クラスタリング HBC (Hierarchical Bayesian Clustering) を提案する．
文書連想検索を実現する際の問題点は，類似文書の検索に時間がかかることで
ある．単純な網羅検索では，比較対象の大きさ $N$ に比例した $O(N)$ の検
索時間を要する．本論文では，クラスタ検索と呼ばれる検索手法を用いること
でこの問題を解決する．クラスタ検索では，通常，クラスタリングによりクラ
スタの二分木をあらかじめ構築しておき，その上でトップダウンに二分木検索
を行うため，検索時間を $O(\log_2 N)$ に抑えることができる．ところが，
従来のクラスタ検索では，検索時に使う距離尺度とクラスタリング時に使う距
離尺度が直接関係ないため，単純な二分木検索では十分な検索精度が得られな
かった．それに対し HBC は，クラスタリングの対象文書を自己検索した際の
精度を最大化するため，検索により適したクラスタリングである．実験では，
「現代用語の基礎知識」を用いて，HBC を用いたクラスタ検索が Ward 法を用
いた従来のクラスタ検索よりも優れていることを実証する．また，「Wall
Street Journal」を用いて，HBC を用いたクラスタ検索が網羅検索に比べノイ
ズ頑健性に優れていることを実証する．
確率的クラスタリングを用いた文書連想検索