1
特 集 

WWW におけるメタ情報源の獲得
Acquiring Meta Information Resource in the WWW
山田 誠二
YAMADA Seiji

国立情報学研究所
National Institute of Informatics

seiji@nii.ac.jp, http://research.nii.ac.jp/~seiji/

keywords: Meta information resource, interactive document retrieval, information stream, Web community,
visualization

1. は じ め にユーザ

これまでのデータマイニングは，既に与えられている
大量のデータから，いかに有用な知識を機械学習を用い

対話的文書検索て抽出するかを目指し，その知識抽出の方法論をさまざ
まなアプローチにより研究してきた．しかし，アクティブ
マイニング [元田 05] では，外界からデータが与えられ，

WWW
プロファイル

それを処理するという受動的なシステムではなく，人間を含むシステムが自ら進んで有用なデータを収集するア
クティブ情報収集が重要になる．そのため，筆者が研究

WWWからの情報ストリームの獲得

Webコミュニティの発見と獲得

代表を務める「WWW におけるメタ情報源の獲得」グ
ループ（研究分担者：小野田崇，高間康史，村田剛志）では，WWW で有用な情報の収集を目指し，その収集の対象として，メタ情報源という新しいカテゴリである情報を提案し，その収集を実現するために必要な要素技術

WWWのメタ情報源の検討，それらの要素技術の開発を行ってきた．本稿では，WWW からのメタ情報源の獲得のために，我々の図 1 メタ情報源の獲得行った研究成果を紹介していく．

2. WWW のメタ情報源獲得のための技術
アクティブマングの枠組 [元田 05] において，最も能動的に実現されるべき機能は，情報収集である．アクティ
ブマイニングは，医療情報データをマイニングの主な対取り出される Web ページの時空間的構造を持った集まりを意味する．具体的には，同一のトピックに関連した

Web ページからなる集合の時間的な系列である情報スト
リーム，WWW 上で密に連結している関連 Web ページの集まりである Web コミュニティである．

象としている [元田 05] が，我々は，現在最もリッチな情報源である WWW に対しアクティブ情報収集を実現す

2・2 アプローチと要素技術ることが，アクティブマイニングの成功に大きく貢献す情報収集/検索は，ユーザの興味のある情報を収集/検るものと考え，WWW からの情報収集を質的に向上す

索することが重要である．メタ情報源の獲得においては，ることを目指した．

オフラインで行われる情報収集に多くの時間，計算コストがかかる．よって，誤って把握した検索意図による試2・1 WWW のメタ情報源とは何か

行錯誤を避けるために，これまでより一層ユーザの検索

これまでの WWW における情報収集 [山田 01] とは，意図を正確に捉えることが必要になる．このようなユー“Web ページの収集” を意味していた．これに対し我々は，構造をもった Web ページの集まりであるメタ情報源

ザの検索意図を把握するためには，ユーザとシステムがの収集を研究目的とする．メタ情報源とは，単なるばら絞りこんでいく枠組が必須である．このような考えから，

ばらな Web ページの集合でなく，Web ページのコンテ

我々は，ユーザの検索意図獲得のための枠組として対話

ンツに加え，Web ページ間の意味のある関係に基づいて的文書検索を採用し，それに分類学習を適用することで対話的にインタラクションを持ちながら，欲しい情報を2

人工知能学会論文誌 12 巻 1 号 a（1997 年）

性能向上をはかる．

る．また，クエリ中の語が対応する次元のベクトル値を以上の議論から，WWW のメタ情報源を獲得するため

1 に，他の次元のベクトル値を 0 にすることで，クエリに必要な要素技術を，対話的文書検索，WWW からの情

自身も（クエリベクトル）と呼ばれる文書ベクトルで記報ストリームの獲得，Web コミュニティの発見と獲得，述できる．このベクトル空間モデルにおいて，2 つの文と考え，それらの統合により，効率的かつ効果的なメタ書間の類似度は，それらの文書ベクトルの余弦により定情報源の獲得を実現する．以下に，各技術の概要を示す．

義される．つまり，文書ベクトルの方向が近いものほど，• 対話的文書検索：従来の適合フィードバックに対し，類似していると解釈する．

機械学習の分類学習アルゴリズムを適用して，さらベクトル空間モデルに基づく文書検索は，まず文書集なる検索性能の向上をはかる．分類学習として，記合中の文書全てを文書ベクトルで記述する．そして，与号による判別ルールを学習する関係学習と高次元ベえられたクエリをクエリベクトルに変換し，そのクエリ

クトルを学習データとするサポートベクターマシン

ベクトルと各文書ベクトルとの類似性を余弦で評価する．

を用い，従来法との比較実験により有効性を示す．

最後に，類似度の高い順にソートしたものを適合文書の• WWW からの情報ストリームの獲得：キーワード

候補リストとして，ユーザに提示する．ただし，一般にを抗体，文書を抗原として免疫ネットワークを構成

ユーザがクエリを正確に記述することは容易ではないた

し，免疫系の特性を有効に活用した情報ストリーム

め，得られた候補リストは，ユーザが所望していない非適の獲得を実現する．静的なトピックを抽出するクラ合文書をたくさん含んでいる場合が多い．よって，ユーザ

スタリング手法の改良とそのトピックの時間発展をが欲しい適合文書をできるだけ多く見つけることは，一検出，追跡する方法を提案する．

回の検索では難しい．一方，文書が適合文書であるか否• Web コミュニティの発見と獲得：Web ページにおかをユーザが判定することは難しくないため，検索結果

けるリンクの共起を検索エンジンを使って評価するの文書をユーザに評価してもらえば，検索システムがそことで，密に連結している Web ページの塊であるの評価を利用して，さらに精度の高い検索を行うことがWeb コミュニティを発見，獲得する方法を開発する．

可能になる．このような枠組みが，適合フィードバック

メタ情報源の獲得システム全体の構成は，図 1 のようになる．対話的文書検索で適合文書を正確に獲得て，そ(relevance feedback) である．適合フィードバックの典型的な手続きを以下に説明する．U と S は，ユーザとシれからユーザの検索意図（プロファイル）を生成し，そステムが行う処理である．

れを用いて，情報ストリームと Web コミュニティの獲得＜適合フィードバックの手続き＞を的確に行う．

(1) U：ユーザがクエリを入力．
(2) S：クエリベクトルを生成し，初期検索を行って結以降では，これらの要素技術に関する我々のグループの研究成果を中心に紹介していく．

果を得る．

(3) U：ユーザが検索結果の上位 E 個の文書を評価し，適合文書集合 D+ と非適合文書集合 D− に分ける．
(4) U：ユーザが十分な適合文書が得られたと判断し

3. 対話的文書検索
文書検索において，各文書はそれを特徴づけるベクトルで表現される場合が多い．そのようなベクトルを文書
ベクトル （特徴ベクトル），文書をベクトルで特徴付ける
手法をベクトル空間モデルと呼ぶ．文書ベクトルは，以下の TFIDF 法 [Yates 99] により決定される．今文書集
合 D が与えられたとして，その中の各文書を d1 , · · ·, dNとし，ある文書 d 中における語 t の出現頻度を tf (t, d)で表す．ここで，「語」とは単語から接尾語などを取り除いたものである．また，D において語 t の出現する文書

たら検索終了．不十分な場合は，次へ．

(5) S：D+ と D− を使って，クエリベクトルを修正
する．

(6) S：修正されたクエリベクトルで，再検索をおこな
い，Step(3) へ．
一回の検索結果でユーザの評価する文書の数 E は，20〜
40 に設定される．Step(5) でのクエリベクトルを修正方法としてよく使われるのが，下の Rocchio の式である[Rocchio 71]．

の数を df (t) とする．このとき，文書 d の文書ベクトル

vd は，下式のよう定義される．なお，文書ベクトルの次元は，D の全文書中に含まれる重複しないすべての語で構成される．

vd = (wtd1 , wtd2 , · · · , wtdn )wtd = tf (t, d) · idf (t)N
idf = log
+1df (t)

Qi+1 = Qi +11d+ − −d−+|Di | + +|Di | − − j
d ∈Di

d ∈Di

上式において，Qi は i 回目の検索におけるクエリベク
トルであり，Qi+1 はそれを修正したクエリベクトルであり，d+ , d− はそれぞれ，個々の適合文書，非適合文書の文書ベクトルである．この式は，直観的には，適合文

上式は，ある文書にだけ多く出現し，他の文書にはあま書に含まれる語の重みはより大きく，非適合文書のそれり出現しない語のベクトル値を大きくして，強調していはより小さくなるようにクエリベクトルを修正している．

WWW におけるメタ情報源の獲得

3
1

適合文書

分類学習(ILP)
非適合文書

0.8

手法１
手法２
初期検索

適合率

ベクトル修正器

検索
システム

ユーザ

照合

検索結果

文書
データベース

0.6

0.4

0.2

0
0

0.1

0.2

0.3

0.4

図 2 関係学習による対話的文書検索

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

再現率

図 3

実験結果

以上が適合フィードバックの基本的枠組みである．以降
では，適合フィードバックに分類学習を適用して性能向上を図った 2 つの研究を紹介する．

接関係を表すもので，共起関係よりも制約の強い条件となる．

て，文書をランキングできる，実装が容易といった点が• ap(A, word) : word が文書 A に現れる．
• near(A, word1, word2) : word1 と word2 が文書
A に現れ，順不同で 5 単語以内に近接して存在．
判別ルール学習アルゴリズムの詳細 [岡部 01] は割愛す挙げられるが，表現としては限界が存在する．まず，ベるが，判別ルールを生成するための手続きは，ルールをクトル空間モデルでは，語の独立性が仮定されているた一つずつ生成し，ルール集合に追加する作業を繰り返す．

め，語間の近接関係を表現することが難しい．また，同

新しいルールが一つ生成されると，それによって被覆さじ適合文書でもそれぞれ注目すべき単語やその組み合われる文書が正例文書集合から取り除かれるので，ルールせは異なるが，単一ベクトルでそれらを表現するのは無が生成される度にその集合は小さくなり，最終的に空集理がある．これらの情報は，いずれも文書を特徴づける合となれば手続きが終了となる．また，ルールは空のボのに役立つものである．

ディ部にリテラルを一つずつ，重み付け情報利得に基づ

3・1 関係学習による対話的文書検索
ベクトル空間モデルによる対話的文書検索の利点としそこで，ベクトル空間モデルでは記述が難しい情報

き追加していき，負例を一つも含まなくなると完成となを，帰納論理プログラミング ILP（Inductive Logic Pro-

る．
「米国所得税の脱税者の追跡調査に関する記事」といgramming）[古川 01] により文書の判別ルールとして獲うトピックに対し，実際に学習された判別ルールの例を得し，そのルールに適合する文書から優先的に順位付け下に示す．

を行うことで，適合文書を効率的に集める研究 [岡部 01]を紹介する．
前述の適合フィードバックのステップ (6) を以下の (6),(7) のステップに置き換えることにより，分類学習アルゴリズムを適合フィードバックに利用することができる．

rel(A) :- near(A,charg,hunter),ap(A,count).
rel(A) :- near(A,income,evasion).
rel(A) :- ap(A,evasion),near(A,tax,hunter).
rel(A) :- near(A,evasion,convict),ap(A,illegal).
rel(A) :- near(A,convict,charg).

分類学習 (classification learning) とは，あるクラスに属する正例と属さない負例を与えられ，それらを元に判別

検索対象用の文書データベースとして，文書検索の分野

ルールや判別関数を帰納的に学習する教師あり機械学習

でテストベッドとして広く使われている TREC[Voohees

アルゴリズムである．ここでは，ILP をその分類学習ア
込んだ対話的文書検索の手続きの概念図を図 2 に示す．

99] が提供するデータベースの中から英字新聞記事（TheLos Angels Times， 約 13 万記事）を使って，評価実験を行っている．その結果の再現率–適合率曲線 [Yates 99](6) S：適合文書集合 D+ と非適合文書集合 D− を用いのグラフ（４回目のフィードバックにおける平均値）をて，分類学習アルゴリズムにより，判別ルール（判

図 3 に示す．手法 1 は提案手法であり，手法 2 は従来の別関数）を作る．

適合フィードバックである．図からわかるように，提案

ルゴリズムとして用いる．検索ルールの分類学習を組み(7) S：全文書を判別ルールを満たす文書集合 A と満たさない文書集合 B に分け，A を上位集合，B を下位集合としたものを検索結果として返し，Step(3) へ．

手法がもっとも高い性能を示している

検索ルールの生成は，適合文書を正例文書，非適合文

3・2 サポートベクターマシンによる対話的文書検索
本節では，図 2 における分類学習として，高性能な判書を負例文書とした分類学習問題として扱う．検索ルー

別関数の学習アルゴリズムとして注目されているサポー

ルは，ホーン節で表現する．また，ルールのボディ部は，

トベクターマシン（以下，SVM）を用いた研究 [Onoda

以下の述語を用いて構成される．near 関係は単語間の近03] を紹介する．なお，システムの処理手続きは，前節の4

人工知能学会論文誌 12 巻 1 号 a（1997 年）

判別が難しいデータ（ ）に着目
負例データ 判別面
最大化

1

Precision

0.8
0.6
0.4
0.2

正例データ
最適超平面分類法

000.2

図 4 SVM：サポートベクターマシン
図 5

0.4
0.6
Recall0.81

再現率-適合率曲線:太実線が SVM，点線が Rocchio，細実
線がフィードバックなしを表す．

ものと同じである．

SVM[Vapnik 98][小野田 02] は，2 クラスの分類を行

3・3 Web からの情報収集への適用

う分類学習アルゴリズムであり，与えられた訓練データ

これまで紹介した対話的文書検索は，素直に WWW ののうち，サポートベクターと呼ばれるクラスの境界近傍

情報収集に適用することが可能である．具体的には，文に位置する訓練データと識別面との距離であるマージン

書データベースを，クエリを入力することにより得られを最大化するように判別関数（分離超平面）を構成してる検索エンジンのヒットリストとすることで，これまで

分類学習を実現する（図 4）．線形分類ができない場合に紹介した対話的文書検索の枠組みが，WWW からの情は，入力空間をより高次の特徴空間に写像して，線形分報収集に応用できる．ただし，あくまで文書ベクトルと離を行う（カーネルトリックと呼ばれる）ことで，非線いうコンテンツベースで文書を表現するため，ヒットリ形の問題にも広く適用できる．また，PAC 学習の枠組み

スト中の Web ページをすべて収集する必要が生じる．

から判別関数のクラスの複雑さの測度である VC 次元を用いて，その誤差の上界を見積もることによる，汎化能力の理論的な裏づけがあり，応用面でも様々な分野に利用されている．

SVM を適合フィードバックに適用した結果について述べる．適用データとして，文書検索に関する国際会議

TREC で広く使用されているデータの中の英字新聞記事(前節で使ったものと同じ) を使用した．このデータには，
検索要求文とその要求に適合する文書集合が提供されている．また，ここでの文書ベクトルは非常に語数が多い
ので，学習サンプルを高次元特徴空間へ写像して分離で

例えば，3・1 節の関係学習による対話的文書検索を，

WWW の情報検索，収集に適用した場合，その構成は，
図 6 のようになる．詳細は，[岡部 03] を参照されたい．
以上の対話的文書検索に 2 つの分類学習を適用した研究により，従来の適合フィードバックを越えた文書検索性能が達成されている．そして，その対話的文書検索の枠組を WWW からの情報検索に応用することが，可能となる．これにより，メタ情報源の獲得に必要なユーザ
プロファイル（図 1）を作るために，より高い精度で適
合文書，適合 Web ページを得ることができる．

きるようにする必要がない．そこで，文書ベクトル空間
検索エンジン上での線形分離により判別関数を決定した．

検索結果

Query

(1) 初期検索

mobile PDA palm os

入力

SVM の学習に用いる文書数を 20 文書，すなわちユー
ザが評価を行う文書数を 20 文書とした検索実験を行った．適用結果を図 5 に再現率-適合率曲線で示す．図 5 は，SVM による学習を 4 回行った後の結果を示している．つまり，ユーザが 4 回 20 文書の評価を行った後の結果である．各回にユーザが評価する 20 文書は，SVM が決定した判別関数からの距離が遠く，適合領域に入る上位 20文書で構成されている．図 5 より，SVM によるフィー(5) クエリの修正と再検索

従来の Rocchio-based フィードバック手法と比較しても，

フィルタ

page no.3

Search Result

page no.2

1,294 pages foundpage no.1

Constructed Rules
relevant :- ap(title, mobile), ap(anchor, PDA).
relevant :- near(para, palm, os), ....................

(4) フィルタの生成<title>mobile, palm pilot</title><a href=http://....>PDA</a><h2>palm os</h2><p>Palm os information ...
..........................

(2) ユーザによる検索結果の判定

1. PDA software, ..........
.....................
2. Handspring......................
3. Mobile News .............
......................
4. MobileNet.com .........
......................

(3) 訓練ページの解析
background knowledge
page no.1
ap(title, mobile) ap(title, palm)
ap(anchor, PDA) near(para, palm, os).................
page no.2..................

ドバック手法は，フィードバックを行わない場合に加え，検索性能が高いことがわかる．

(6) フィルタリング処理

図 6

対話的文書検索による WWW の情報収集，検索WWW におけるメタ情報源の獲得

4. WWW からの情報ストリームの獲得

5ステップ (2),(3) において，キーワードおよび文書間の接続強度を以下の様に定義する．

検索結果やオンラインニュース記事集合など，時系列的な関連を持つ文書集合族が Web 上から多く入手可能であることに着目し，これらから話題の流れである情報ストリームを可視化する研究を紹介する．オンラインニュースを始め，Web 上に公開されている情報は，新規の話題や流行に関する情報であるメタ情報源を多く含んでおり，
これらをユーザに提示することで，WWW からユーザ
がメタ情報源を獲得することを支援することができる．

b
キーワード間接続強度（Jij）

強接続 (SC) . . . CDFij ≥ T H2

(1)

弱接続 (W C) . . . 1 ≤ CDFij < T H2(2)gキーワード・文書間接続強度（Jij ）強接続 (SC) . . . T Fij ≥ T H1

(3)

弱接続 (W C) . . . 1 ≤ T Fij < T H1

(4)

可視化結果との対応付けを考慮することで時系列性を考ここで，CDFij はキーワード i, j が共起する文書数，
T Fij は文書 j 中のキーワード i の出現頻度，SC, W C

慮する．文書集合毎の可視化は，話題分布をキーワード

はそれぞれ，強接続，弱接続の強度を表す．上記条件をの空間配置により表現するキーワードマップと文書クラ満たさない場合オブジェクト間には接続関係はないもの

スタリング [Hearst 96] を同時に考慮するために，主要話とする．

提案手法は，文書集合毎に可視化を行う際に，過去の題に関連しつつ，互いに共起しないキーワード集合を免また，ステップ (4) の活性値計算には，本研究では以下

疫ネットワークモデル [Jerne 73] に基づいて抽出するこに示す数理モデルを使用する [Anderson 93, Neumannとにより行う [高間 01a]．文書集合間の対応付けは，既92, Sulzer 93]．

使用のランドマークを免疫記憶細胞と見なすことにより実現する．
抽出されたランドマークおよび関連キーワードで構成

dXi= s + Xi (f (hbi ) − kb )
dt

 g
b
Jij
Xj +
Jij Ajhbi =されるキーワードのかたまりは，文書集合中の話題を表j

現するものであり，これをキーワードマップ上で明確に

dAi= (r − kg hgi )Xi
dt
 g
Jji Xjhgi =可視化するために，免疫ネットワーク・メタファを導入す
る手法についても提案する．キーワードマップ作成の代表的手法であるバネモデル [高杉 99] を基に，ランドマー
ク関連のバネ長やバネ定数を調整することにより，ランドマークによって表現される話題分布を強調した配置が安定して得ることができる．

(5)
(6)

j

(7)
(8)

j

f (h) = phθ2(h + θ1 ) (h + θ2 )(9)

ここで，Xi が抗体（キーワード）濃度，Ai は抗原（文書）濃度をそれぞれ表す (初期濃度 Xi (0), Ai (0))．s は

4・1 免疫ネットワーク・メタファに基づく情報可視化

抗体の補充率，r は抗原の再生率，kb , kg はそれぞれ，抗キーワードマップ読解の手がかりとなるランドマーク

体，抗原の死滅率である．hbi , hi は field と呼ばれ，認識としての性質と，文書クラスタ識別子としての性質を共可能な抗原，抗体からの影響は式 (9) より，field の対数に満たすキーワードを抽出するために，免疫ネットワー

bを横軸とするベル型の関数により定義される．Jij
は，抗クモデルの活性伝播機構が採用されている [高間 01a]．提体 i, j 間の接続強度，Jij は抗体 i と抗原 j 間の接続強度案する手法では，あるキーワードを共有する文書をクラ

を表す．

g

g

スタとみなす．このキーワードをクラスタ識別子と呼ぶ．

免疫ネットワークモデルの持つ非線形性により，共起キーワードを抗体，文書を抗原と見なすことにより，免キーワード同士は活性化しあって話題に対応したキーワー

疫ネットワークモデル (式 (5)–(9)) に基づいてキーワー

ドの塊を形成すると同時に，活性値が一定以上大きくな

ドの活性値を計算し，高活性化したものをランドマーク

ると互いに抑制しあうことにより，互いに共起しないキーとして抽出する．具体的な処理手順は以下の通りである．

ワードの集合が最終的に高活性化する事が期待できる．

ここで，ネットワークの定常状態とは，高活性化するキー

従って，高活性化キーワードをランドマークとするこワード集合が一定となった状態とする．

とにより，キーワードマップ上の話題の分布を理解する(1) 文書集合から，出現文書数 DF が T H2 以上の手がかりとなると同時に，このキーワードを含む文書単

キーワードを抽出．出現文書集合が等しいキーワー

位でクラスタリングを行った場合，クラスタ間のオーバ

ドは一つにまとめる．

ラップを避けることができる．

b(2) キーワード間接続強度 (Jij
) を決定．
g(3) キーワード・文書間接続強度 (Jij
) を決定．
(4) キーワード，文書の活性値計算 Xi , Ai をネット

ワークが定常状態になるまで繰り返す．

4・2 免疫記憶細胞モデルの導入
前節で提案したアルゴリズムは，単独の文書集合に適用される．この手法を適用して，時系列的な関連を持つ

6

人工知能学会論文誌 12 巻 1 号 a（1997 年）

文書集合族から話題の流れである情報ストリームを発見，

Performance

獲得するためには，現在の文書集合を可視化する際に，過Carry

Fukada

News

去の文書集合から抽出・可視化された話題と類似するものがあれば優先的に抽出・可視化する必要がある．これ

Guest Interview Major

は，一度ランドマークとして抽出されたキーワードは以

Ginza

降の文書集合において優先的に高活性化する様に優先権を与えることにより実現できる．

Marriage Society

Osaka

Sale

NumberDonation Danger

Explanation

New-work

ComedySep.17 Sep.18 Sep.19

実際の免疫システムでは，一度体内に侵入した抗原にPerformance

Sep.20 Sep.21

Date(a)Without Memory Cell

ついては免疫記憶細胞が生成され，二度目以降の抗原提示で迅速に反応可能である（二次反応）事に着目し，本稿では，ランドマークとして抽出されたキーワードを以Performance

降の処理で免疫記憶細胞と見なす事により，上述の優先

Guest Interview Major

免疫細胞モデルについては，(1) 通常細胞よりも低い

kb を与える，あるいは式 (9) で θ1 を小さく，θ2 を大きGinza

くする，などにより実現可能であり，実験の結果，通常細胞と比較して 6-14 倍，高活性化しやすくなる事が示されている [Takama 01b]．ここでは，(1) を採用して免疫District

News
Marriage

Metropolitan

Release Court

Germany Charity

Donation

Photo Hero

Sep.17 Sep.18 Sep.19

Sep.20 Sep.21

Date(b)With Memory Cell

記憶細胞モデルを導入する．
図7

4・3 免疫ネットワーク・メタファに基づくキーワード

Spate

Fukada

権を与える．

抽出された話題ストリームの比較 ((a) 記憶細胞なし，(b) 記
憶細胞あり)

配置アルゴリズム
文書集合中に含まれる話題分布構造を可視化し，ユー
ザに提示する手法として，集合中から抽出したキーワーの「エンターテインメント」カテゴリにおいて，2001 年

ドを，文書中における共起関係などに基づき，類似性・関9 月 17 日から 21 日の間に公開されたオンラインニュー

連性の高いほど二次元空間上で近くに配置するキーワー

ス記事を用いている．

ドマップが用いられることが多い [高杉 99, 渡部 01]．

このオンラインニュース記事を，同じ日に公開された

免疫ネットワーク・メタファをキーワードマップに導記事集合毎に，提案アルゴリズムで処理を行った結果を入し，ランドマークに対応する話題を強調した配置を行

図 7 に示す．図 7(a) は免疫記憶細胞モデルを利用せず，うことを提案する．ここでは，バネモデル [高杉 99] を，各日付毎に独立して処理した場合，(b) は免疫記憶細胞モ

以下の設定を付加することで改良することにより，免疫デルを利用したランドマークに活性化優先権を与えた場

ネットワーク・メタファを導入する．

合について，生成された各クラスタのランドマークを示• ランドマークに接続しているバネのバネ定数を大きくする．

している．図 7 中で，免疫記憶細胞の有無によらず，両実験で同様に生成されたクラスタのランドマークについ• ランドマーク間のバネ長を長く設定する．

ては，網掛けしてある．これより，ランドマークを免疫ランドマーク間の距離を大きくとることにより，ラン

記憶細胞とすることにより，次回以降のクラスタリング

ドマークを中心としたキーワードのかたまりを分離しての際に再びランドマークとして抽出されやすくなってい表示することが可能となる．また，ランドマーク周辺のることがわかる．

バネ定数を強くすることにより，ランドマークを中心と実験結果の中で，「公演」が全ての記事集合からランドしたキーワードのかたまりを他よりも優先して形成するマークとして抽出されている．実験で用いたニュース記

ことが期待できる．さらに，局所最適な配置が得られる

事が公開された期間は，米国での同時多発テロ事件直後と言うバネモデルの特徴に関しても，ランドマーク周辺のため，エンターテインメントカテゴリにおいても関連の配置にバイアスを加える形になるため，得られる配置記事が多数存在しており，その中には，公演の延期やチャのばらつきが少なくなることも期待できる．

リティー公演に関する記事も比較的多かった．提案手法
では，多様な話題を発見するために，サイズの大きなク

4・4 評 価 実 験i. 時系列文書集合のクラスタリング結果

ラスタの生成は抑制され，複数のクラスタに分割される傾向にある．そのため，同時多発テロ関係の記事を分割

前節で提案した情報可視化手法を用いてオンラインニ

する際に，免疫記憶細胞モデルを導入した場合には一度ュース記事集合を時系列的に処理した結果について示す．

ランドマークとして抽出された「公演」の観点が再利用実験には，Yahoo! Japan News (http://yahoo.co.jp/)

される事により，文書集合族を通じた情報ストリームのWWW におけるメタ情報源の獲得

7

図 9
図 8

Jaccard 係数に基づく Web コミュニティの視覚化

9/19 のキーワードマップ（免疫記憶細胞あり）

ジ間の関係が密接であるほど，両ページへのハイパーリ
一つをとらえることができたと考える．

ンクが共起しているような Web ページが数多く存在す

また，9 月 20 日において両実験により「ニュース」をると考えられる．提案されている Web ページ間の関連性

ランドマークとするクラスタが生成されているが，このを視覚化するシステムでは，二つのページの関連性の強クラスタに含まれる記事は，同時多発テロ事件を契機にさを判定する際，サーチエンジン AltaVista において二人々がニュースに注目している事を表す，興味深いもの

つの URL をキーワードとして検索して得られるページであった．

数を，片方の URL をキーワードとして検索して得られ

ii. 免疫ネットワーク・メタファに基づくキーワード配るページ数の和で割った値 (Jaccard 係数) を求め，その置実験
免疫ネットワーク・メタファを導入したキーワードマッ

値が大きいほど URL 間を結ぶ辺の長さが短くなるようなグラフを表示している．この視覚化システムは Web 上

プの例として，9/19 の文書集合に免疫記憶細胞を用いてに公開しており (http://research.nii.ac.jp/ tmurata/)，

提案手法を適用した結果を図 8 に示す．図において，白実行例を図 9 に示す．サーチエンジンの検索件数を用い

い矩形のものがランドマーク，濃い色のものが関連キーたこのような手法は，対象間の関連性を見出す便宜的なワードを表す．エッジはランドマークとの強接続のみ示手法として有効である．

している．これより，関連キーワードの多くはテロに関また，サーチエンジンの検索結果を用いて Web コミュするものであり，多数の文書に出現する影響で中央に寄っニティを発見する手法として，入力された Web ページ数た配置となっているものの，各ランドマーク間の距離を個を含んでいるような完全 2 部グラフを見出すシステムの大きくとることにより，それぞれが表す話題が明確になっ構築も行なっている．与えられた Web ページ (centers)ていることがわかる．

全てにリンクを張っているようなページ集合 (fans) を
サーチエンジンのバックリンク検索で求め，その fans か5. Web コミュニティの発見と獲得
WWW で最も特徴的な構造とは，Web ページとリンクからなるハイパーテキストであり，そのリンク構造か
ら意味のあるリンク付けされた Web ページのかたまりは，重要なメタ情報源である．そのようなハイパーリン

ら出ているハイパーリンクの中で出現回数が多いものの参照先ページを centers に追加する処理を繰り返すこと
で Web コミュニティの発見を行なっている．詳細については論文 [村田 01, 村田 02, Murata 03] を参照されたい．

6. ま

と

め

クによって密に結合した関連 Web ページ集合を Web コ
ミュニティと呼び，サーチエンジンからのデータ獲得に

本稿では，アクティブマイニング実現のために，WWW

基づき Web コミュニィを発見，獲得する研究を紹介する．

から収集すべき情報として，従来の Web ページだけでは主要なサーチエンジンには大量の Web ページが収録

なく，表出されている情報の時空間的な構造をともなっされており，巨大で動的な Web を扱う上で重要な資源でた Web ページの集まりであるメタ情報源が重要であるある．村田は，サーチエンジンを Web データ獲得のためことを議論し，具体的に，情報ストリームと Web コミュの道具とみなし，必要に応じて検索を行なうことで Web

ニティを収集対象に設定した．そして，そのメタ情報源

コミュニティの視覚化や発見を行なう手法を提案し実験を WWW から獲得するために，ユーザの検索意図獲得を行なっている [村田 01, 村田 02]．一般に，二つのペーの重要性を指摘し，全体のシステム構成に必要な要素技

8

人工知能学会論文誌 12 巻 1 号 a（1997 年）

術として，高性能な対話的文書検索，情報ストリームの抽出，獲得，そして，Web コミュニティの発見を考えた．
さらに，それらの技術に関して我々の行ってきた研究である，対話的文書検索，WWW からの情報ストリームの獲得，Web コミュニティの発見と獲得，について紹介した．
これらの技術を統合することで，ユーザとのインタラ
クションを通じて様々なメタ情報源が WWW から獲得することが可能となる．今後は，そのようなメタ情報源
獲得の統合システムの評価が課題である．
謝辞
本稿で紹介した研究は，科学研究補助金特定領域研究(2)「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」の支援をうけました．記して感謝いたします．また，本稿執筆に当り，筆者が研究代表者を務める，先の特定領域研究 (2)：研究計画 (2)「WWW におけるメタ情報源の獲得」グループの研究分担者である，小野田崇先生（電力中央研究所），高間康史先生（東京都立科学技術大学），
村田剛志先生（国立情報学研究所）に多大なる支援をいただいたことを感謝いたします．

♦ 参 考 文 献 ♦petition Between Proliferation and Diﬀerentiation, Bulletinof Mathematical Biology, Vol. 55, No. 6, pp. 1133–1182(1993)[高間 01a] 高間 康史, 廣田 薫：WWW 上の情報収集／可視化のための免疫ネットワークを用いたクラスタリング, 第 46 回人
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テム, 人工知能学会誌, Vol. 16, No. 4, pp. 495–502 (2001)[Yates 99] Yates, R. B. and Neto, B. R.: Modern Information
Retrieval, Addison Wesley (1999)[岡部 03] 岡部 正幸, 山田 誠二：フィルタリングルールの逐次的学習による対話的 Web ページ検索, システム制御情報学会論文
誌, Vol. 16, No. 11, pp. 574–582 (2003)[小野田 02] 小野田 崇：Introduction to Large Margin Classiﬁers, 人工知能学会誌, Vol. 17, No. 1, pp. 21–30 (2002)〔担当委員：××○○〕

19YY 年 MM 月 DD 日 受理
[Anderson 93] Anderson, R., Neumann, A. U., and Perelson, A. S.: A Cayley Tree Immune Network Model with
Antibody Dynamics, Bulletin of Mathematical Biology,
Vol. 55, No. 6, pp. 1091–1131 (1993)[古川 01] 古川 康一, 尾崎 知伸, 植野 研：帰納論理プログラミン
グ, 共立出版 (2001)[Hearst 96] Hearst, M. A. and Pedersen, J. O.: Reexamining the Cluster Hypothesis: Scatter/Gather on Retrieval
Results, in SIGIR’96, pp. 76–84 (1996)[Jerne 73] Jerne, N. K.: The Immune System, Scientific
American, Vol. 229, pp. 52–60 (1973)[元田 05] 元田 浩：特集「アクティブマイニング」, 人工知能学
会論文誌, Vol. ??, No. ?? (2005)[村田 01] 村田 剛志：参照の共起性に基づく Web コミュニティの発見, 人工知能学会論文誌, Vol. 16, No. 3, pp. 316–323 (2001)[村田 02] 村田 剛志：ハイパーリンクのグラフ構造に基づく Web
コミュニティの 洗練, 人工知能学会論文誌, Vol. 17, No. 3, pp.
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Prentice Hall Inc. (1971)[Sulzer 93] Sulzer, B., Neumann, A. U., Hemmen, van J. L.,
and Behn, U.: Memory in Idiotypic Networks Due to Com-

著

者 紹

介

山田 誠二（正会員）
1984 年大阪大学基礎工学部卒業．1989 年同大学院博士課程修了．同年大阪大学基礎工学部助手．1991 年同大学
産業科学研究所講師．1996 年東京工業大学大学院総合理
工学研究科助教授．2002 年国立情報学研究所教授，現在にいたる．工学博士．人工知能，特に，知的 Web，ヒューマンエージェントインタラクションに興味をもつ．情報処
理学会，日本ロボット学会，電子情報通信学会，AAAI，
IEEE，ACM 各会員．