DEIM Forum 2016 C6-3

検索エンジン・サジェストおよびトピックモデルを用いたウェブ検索結果の集約
井上祐輔†

今田 貴和†

陳

磊†

河田

容英†††

徐

凌寒†

宇津呂武仁††† 筑波大学大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† (株) ログワークス 〒 151-0053 東京都渋谷区代々木 1-3-15 天翔代々木ビル 6F
あらまし

本論文では，ウェブ検索者の関心事項に着目し，検索エンジン・サジェストを情報源としてウェブ検索者の情報要求観点を収集し，集約を行う．特に，サジェストを用いた検索によって収集されるウェブページ集合に対してトピックモデルを適用し，ウェブページのクラスタリングを行うことによって，ウェブページに対応付けられたサ
ジェストの集約を行う．さらに，各トピックに対応して収集されたウェブ検索結果に対して，多様なサジェストを含むウェブページを選択的に提示することによって，ウェブ検索結果を集約し，多様な話題のウェブページを選択的に提示できることを示す．
キーワード 検索エンジン・サジェスト, トピックモデル, 収集・集約, 情報要求観点, クラスタリング

Web Search Results Aggregation based on
Search Engine Suggests and a Topic Model
Yusuke INOUE† , Takakazu IMADA† , Lei CHEN† , Linghan XU† , Takehito UTSURO†† , andYasuhide KAWADA†††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†† Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan††† Logworks Co., Ltd. Tokyo 151-0053, Japan

1. は じ め に(図 1)．検索エンジン・サジェストは検索者のログに基づいて現代の情報社会においては，インターネットの普及により，れていると考えられる．そこで，本論文では，検索エンジン・

ウェブ上に膨大な量の情報が溢れている．このような膨大な量

サジェストをウェブ検索者の関心事項であると見なし，検索エの情報の中から，ユーザが求める情報を見つけ出すための手

ンジン・サジェストを情報源としてウェブ検索者の情報要求観段としては，Google 等の検索エンジンの利用が一般的である．

点の収集を行う．

作られているため，ウェブ検索者の関心事項そのものが反映さ

検索エンジン会社はユーザの検索行動支援のため，検索エンジ

本論文の枠組みにおいては，一つのクエリ・フォーカスに対

ン・サジェストというサービスを提供している．このサービスして，最大約 1,000 語のサジェストを収集する．そして，クエにおいては，検索者が入力した検索語のログを蓄積し，それら

リ・フォーカスに加えて一つの検索エンジン・サジェストを指定を用いて強い関連を持つ語が検索エンジン・サジェストとしてした AND 検索によってウェブページを収集する．最大約 1,000

提供されている．ここで，本論文では，検索者が詳細な情報を個の検索エンジン・サジェストに対してこの方法を用いること

検索したい対象を「クエリ・フォーカス」と呼ぶ．そして，そにより，あるクエリ・フォーカスに関する大規模なウェブペー

れに対してより詳細な情報を得るために，どのような側面に着ジ集合を収集することが出来る．しかし，収集されるサジェス

目するのかを表す部分，すなわち，クエリ・フォーカスと ANDト，および，それらを用いて収集されるウェブページ集合では，検索の形で二つ目以降に入力する語を「情報要求観点」と呼ぶ

多くは話題が重複しており冗長である．そこで本論文では，検2. 検索エンジン・サジェストの収集
本論文において，評価対象とするクエリ・フォーカスに対して，Google（注 1） 検索エンジンを用いて，一クエリ・フォーカ
ス当たり約 100 通りの文字列を指定し，最大約 1,000 語のサジェストを収集する．100 通りの文字列とは具体的には，五十図 1 検索エンジン・サジェストにおける情報要求観点の例

音，濁音，半濁音および「きゃ」や「ぴゃ」などの開拗音であり，一文字列あたり最大 10 個のサジェストを収集可能するこ

表 1 各クエリ・フォーカスのサジェスト数，および，ウェブページ数
クエリ・

サジェスト数

ウェブページ数

就活

934

13,221

結婚

989

14,413

マンション

951

14,695花粉症

872

11,144

3D プリンタ

763

7,586

フォーカス

とが出来る．例えば検索窓に「就活 あ」と入力すると，「あいさつ」や「あなたの強み」等がサジェストとして提示されるので，それらの収集を行う．クエリ・フォーカス毎に得られたサジェストの数を表 1 に示す．

3. 検索エンジン・サジェストの集約
本節では，トピックモデルを適用することにより，前節において収集したサジェストをトピックと呼ばれる話題の単位へと

索エンジン・サジェストを情報源として収集されたウェブ検索者の情報要求観点を集約・俯瞰することを目的とする．
特に，本論文では，トピックモデルの一種である潜在的ディリクレ配分法 (LDA: Latent Dirichlet Allocation) [3] を用いた話題集約の手法を提案する．本論文で提案する手法においては，まず，一つのクエリ・フォーカスあたり最大約 1,000 語のサジェストを収集し，それらサジェストを用いてウェブページ
の収集を行う．そして収集されたウェブページ集合に対して，

LDA を適用しトピックと呼ばれる話題のまとまりごとにウェブページのクラスタリングを行う．各ウェブページはサジェス
トを用いて収集されたものであるため，各ウェブページには最低一つ以上のサジェストを対応付けることが出来る．この対応付けによりサジェストの集約を行う．これにより，約 1,000 語
あったサジェストを数十個程のまとまりへと集約することが出来る．
ここで，各トピックにおいてサジェストを集約した結果においては，互いに類似するサジェストを用いてウェブページが収集されているため，相互に類似する冗長なウェブページが多数収集されているのが現状である．これらのウェブページ集合を効率よく俯瞰するためには，冗長性を無くしてできるだけ多様な話題を示すウェブページ集合へと集約した上で閲覧する必要がある．そこで，本論文では，各トピック中のサジェストを用
いて，できるだけ多様なサジェストを含むウェブページを選択的に提示する手法を提案する．また，以上の考え方に基づき，集約したサジェストをトピックごとに一覧で提示し，ユーザがあるトピックを選択すると，そのトピックに分類されたサジェ
ストとそのトピックにおける選定されたウェブページの一覧を提示するインタフェース (図 4 参照) の作成を行う．本論文では，以上のサジェストの集約手法，および，ウェブ検索結果の集約におけるウェブページの選定に関して評価を行い，その有効性を示す．

自動的に集約する．そして，自動集約の結果に対する評価を行う．

3. 1 検索エンジン・サジェストを用いたウェブページの収集
まず，前節において収集したサジェストを用いてウェブページ
の収集を行う． クエリ・フォーカスに加えてサジェスト s を指定した AND 検索によって上位 N 件以内に検索されるウェブペー
ジ d の集合を D(s, N )(ただし，本論文においては，N = 20 とする) とする． ウェブページの収集においては，Yahoo! Search

BOSS API（注 2）を用いる．また，各ウェブページ d に対して，d ∈ D(s, N ) となるサジェスト s を集めた集合を次式 S(d) とする．

S(d) =

Ò¬¬s ∈ S ¬d ∈ D(s, N )Ó

ここで，各クエリ・フォーカスごとに収集したウェブページ
数を表 1 に示す．収集されたウェブページの集合を D とし，以下の各節においては，この D を対象としてトピックモデルを適用することによってトピックの推定を行う．そして，推定されたトピックを用いることによって，サジェストの集約を行う．

3. 2 トピックモデル
本論文では，トピックモデルとして潜在的ディリクレ配分
法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation) [3] を用いる．LDAを 用 い た ト ピック モ デ ル の 推 定 に お い て は ，語 w の 列 によって表現された文書の集合と，トピック数 K を入力として，各トピック zn (n = 1, . . . , K) における語 w の確率分布

P (w|zn ) (w ∈ V ) ，及び，各文書 d におけるトピック zn の確率分布 P (zn |d) (n = 1, . . . , K) を推定する．これらを推定するためのツールとしては，GibbsLDA++（注 3）を用いた．LDA のハイパーパラメータである α，β としては，GibbsLDA++の基本設定値である α = 50/K ，β = 0.1 を用い，Gibbs サンプ
リングの反復回数は 2,000 とした．また，本論文においては，
語 w の集合 V として日本語 Wikipedia 中のタイトル，および，（注 1）：https://www.google.com/（注 2）：http://developer.yahoo.com/search/boss（注 3）：http://gibbslda.sourceforge.net/

図 2 検索エンジン・サジェストの集約 (クエリ・フォーカス: 「就活」)

そのリダイレクトの集合（注 4）を用いた．

ることになる．

LDA を用いたトピック推定においては，LDA 適用時にトピック数 K を人手で指定する必要がある．そのため，本論文

3. 4 トピックに対するサジェスト割り当てによるサジェス
トの集約

では，トピック数 K を 10 から 80 まで変化させてトピック推各ウェブページは，クエリ・フォーカスに加えて一つのサジェ定を行い，その結果を人手で見比べ，トピック推定による話題

ストを指定した AND 検索によって収集されたものである．そのまとまりが最もよいトピック数 K による推定結果を採用しのため，各ウェブページには，最低一つ以上のサジェストが対た．その結果，クエリ・フォーカス「就活」，
「結婚」，
「花粉症」

応することになる．ここで，ウェブページ d にはサジェスト「マンション」においては K = 40 を，においては K = 50 を，

集合 S(d) 中のサジェストが対応付けられている．また，ウェ「3D プリンタ」においては K = 25 を，それぞれ採用した．

ブページ d には，トピック zn が割り当てられている．以上の3. 3 文書に対するトピックの割り当て

ことから，トピック zn に対して割り当てられたウェブページ

本論文では，各ウェブページに対してトピックを一意に割りd ∈ D(zn ) に対応するサジェスト s を集めることにより，トピッ

当てることによって，ウェブページ集合をトピックに分類する．

ク zn に対するサジェスト s の割り当てを行うことが出来る．こウェブページ集合を D，トピック数を K ，1 つのウェブページ

の時，トピック zn に割り当てられたサジェスト集合 S(zn ) はを d(d ∈ D) とすると，トピック zn (n = 1, . . . , K) のウェブ

次式のように表される．

ページ記事集合 D(zn ) は以下の式で表される．

D(zn ) =d ∈ D  zn =argmaxzu (u=1,...,K)P (zu |d)

これはつまり，ウェブページ d におけるトピックの分布において，確率が最大のトピックに，ウェブページ d を割り当てていS(zn ) =S(d)d∈ D(zn )また，トピック zn におけるサジェスト s の頻度 f (s, zn ) は以下の式で表される．







f (s, zn ) =  d ∈ D(zn )  s ∈ S(d) （注 4）：日本語 Wikipedia には，2014 年 3 月にダウンロードを行ったエント
リ数約 140 万 7,000 のものを用いた．

実際に，クエリ・フォーカス「就活」の場合，934 個のサジェ

3. 5. 2 評 価 結 果
評価対象のクエリ・フォーカス「就活」，「結婚」についてそr を作成し評価を行った．参照用

れぞれ参照用クラスタ集合
クラスタ集合r を作成する際には，提案手法による出力クラスタ集合 ，および，ベースライン手法による出力クラスタ集
合b の和集合を初期集合として，1) クラスタからのサジェス

ト削除，2) 意味的まとまりのないクラスタそのものの削除，3)
提案手法によるクラスタとベースライン手法によるクラスタの併合，の三種類の操作のみを許容して参照用クラスタ集合rを作成した．
次に，いずれかの参照用クラスタ Cr (∈r ) に含まれる任意

のサジェスト組 s, s  を集めた参照用サジェスト組集合 R，お図 3 検索エンジン・サジェストの集約の評価結果 (サジェストの頻度

よび，頻度下限値 flbd の条件のもとで，提案手法によって出力されるクラスタ C(∈の下限値を変化させた場合)(flbd )) のうちのいずれかに含まれる任

意のサジェスト組 s, s  を集めたサジェスト組集合 S(flbd ) を，ストが 50 個のいずれかに割り当てられた (図 2)．このように，それぞれ次式によって作成する．

検索エンジン・サジェストを用いて収集されたウェブ検索結果

s, s   ∃Cr , s, s ∈ Cr

Cr ∈ rに対してトピックモデルを用いることにより検索エンジン・サ
ジェストの集約を行う．





R =



S(flbd ) =s, s   ∃C, s, s ∈ C





C∈

本論文において，提案手法によるクラスタリング結果の評価を行う際には，トピック zn におけるサジェスト s の頻度

そして，参照用サジェスト組集合 R と提案手法によるサジェスト

f (s, zn ) に対する下限値を導入し，下限値 flbd 以上の頻度を持組集合 S(flbd ) との間の重複を用いて，次式の再現率 recall(flbd )つサジェスト s のみがクラスタ C(zn , flbd ) に含まれるとみなおよび適合率 precision(flbd ) によって評価を行う．

して評価を行う．

C(zn , flbd ) =s ∈ S(zn )  f (s, zn ) >= flbd

上式を用いると，サジェストに対する頻度下限値 flbd の条件のもとで，提案手法によるクラスタリングによって生成されるクラスタの集合 (flbd ) は次式となる．

(flbd ) =C(zn , flbd )  zn = 1, . . . , KR ∩ S(flbd )

recall(flbd ) =
R 



R ∩ S(flbd )

precision(flbd ) =S(flbd )
一方，ベースライン手法に対しても，同様に，下限値 nlbd の条件のもとで，ベースライン手法によって出力されるクラスタ

Cb (∈b (nlbd )) のうちのいずれかに含まれる任意のサジェスト組 s, s  を集めたサジェスト組集合 Sb (nlbd ) を次式によって作

3. 5 評価成する．

サジェストの集約に関する評価においては，表 1 に示すクエ
リ・フォーカスのうち，「就活」および「結婚」の二つのクエリ・

Sb (nlbd ) =s, s   ∃Cb , s, s ∈ CbCb ∈ b

フォーカスを対象とした． また，提案手法の有効性の検証のためベースライン手法との比較を行った．



そして，参照用サジェスト組集合 R とベースライン手法による

3. 5. 1 ベースライン手法

サジェスト組集合 S(nlbd ) との間の重複を用いて，次式の再現

ベースライン手法におけるサジェストのクラスタリングに率 recallb (nlbd ) および適合率 precisionb (nlbd ) によって評価をおいては，サジェスト s および s によって収集されたウェブ

ページ集合 D(s, N ) および D(s , N ) に対して，重複するウェ

ブページの数 D(s, N ) ∩ D(s , N ) が下限値 nlbd 以上となる

行う．



R ∩ Sb (nlbd )
 
recallb (nlbd ) =R

サジェスト組 s, s  を同一クラスタに含めるという制約のもとで多重クラスタリングを行う．ウェブページ集合間の重複ウェ
ブページ数の下限値 nlbd の条件のもとで，このベースライン手法により作成されるクラスタの集合b (nlbd ) は，







b (nlbd )= Cb  ∀s, ∀s ∈ Cb , D(s, N ) ∩ D(s , N ) >= nlbdとなる．

precisionb (nlbd ) =R ∩ Sb (nlbd )

Sb (nlbd )提案手法，ベースライン手法における評価結果をそれぞれプロットした結果を図 3 に示す（注 5）． 図 3 に示す通り，提案手法（注 5）：図 3 においては，2 つのクエリ・フォーカス「就活」および「結婚」に対する評価結果のマクロ平均をプロットした．

表 2 提案手法による検索エンジン・サジェストの集約結果の例 (クエリ・フォーカス: 就活)
クエリ・

人手によりトピックに

トピックに割り当てられたサジェスト

フォーカス

付与したラベル(各トピック 10 サジェストを抜粋)“ヘアスタイル 女”，“くせ毛 女”，“写真 髪型”，まとめ髪，髪型

おだんご，襟足，ロングヘア，ゆるいパーマ，美容院，シュシュ
ネクタイ，シューズ，“ベルト 色”，かばん，ピーコート，シャツ，身に着けるもの就活“パンプス おすすめ”，“グレー スーツ”，“ジャケット ボタン”，防寒グループ

グループワークとは，グループディスカッション，“グループディスカッション テーマ”，評価，ディスカッション

グループワーク対策，評価基準，プレゼン，“プレゼン 資料，グループワーク，能力“長所 真面目”，長所，座右の銘，軸，どうなりたいか，

自己分析
恋愛との両立あなたの夢，こだわり，将来の夢，どんな人，なりたい自分“恋愛 両立”，ふられた，恋愛，寂しい，脈あり，結婚，“うまくいかない 彼氏”，“プレゼント 彼女”，わがまま，プレッシャー

メイク

ノーメイク，ビューラー，チーク，化粧，つけま，まつエク，
ネイル，まゆげ，“証明写真 メイク “，ペディキュアによって，ベースライン手法よりも高い適合率および再現率がある段階において，既に選定済みのウェブページ集合を Dr ，未達成できた．提案手法により得られたサジェストの集約結果の選定のウェブページ集合を Dnr とする．

例の一部を表 2 に示す．表 2 に示すように，各トピックにおいて，クエリ・フォーカスとの関連において相互に類似するサジェ
スト群が同一のトピックに割り当てられていることが分かる．

4. ウェブ検索結果の集約
4. 1 概要

図 2 に示すように，収集したサジェスト全てをそのまま一覧で提示した場合，全体でいくつの話題の情報要求観点が提示されているかを俯瞰することは困難である．また，サジェストを用いて検索を行う際には，話題が重複する冗長なサジェストを

Dnr =





D(s, N ) − Drs∈S

また，選定済みのウェブページ集合 Dr の各ウェブページ d に対応付けられているサジェスト s の集合 S(d) の和集合を Sr として，それら以外のサジェストの集合を Snr とする．

Sr =



S(d)

d∈Dr

Snr = S − Sr
冗長性を集約しつつも出来るだけ多様な話題を表すようなウェ指定した検索を繰り返し行なうなどの非効率的な検索を余儀なブページ集合の選定するために，各ウェブページ d に対して，

くされることが予測され，できるだけ多様な話題の情報を効率

Snr に中のサジェストのうち，出来るだけ多くのものに対応付

よく収集する場合には大きな障害となる．この問題を解決する

けられ，検索された際の順位が高いほど，小さくなるようなコために，本論文のインタフェースにおいては，各サジェストを

ストを次式により定義し，ウェブページ選定の各段階においてクラスタに集約し，各クラスタ内のサジェストをリスト形式でこのコストが最小となるウェブページを順に選定する貪欲法に閲覧する仕様とした．これにより，閲覧者は，話題が類似する

よって，ウェブページの選定を行う．

サジェストをまとめて俯瞰することができるようになり，この機能によって情報要求観点の俯瞰を実現した．また，図 4 に示

cost(d, Dr ) =るウェブページを集約した上で，クラスタに分類されたサジェ
より，話題が重複する冗長なウェブページをスキップするとともに，話題が関連するウェブページを集約的にまとめて提示す
ることによって，ウェブ検索結果の俯瞰を実現した．

4. 2 多様な話題のウェブページの選択的収集
本節では，トピックに属するサジェストを用いて収集される
ウェブページ集合において，冗長性を集約しつつも出来るだけ多様な話題を表すようなウェブページ集合の選定方法について

r(d, Dr )s∈S

すように，収集されたウェブページについても，話題が重複す
ストとの関連性の強いウェブページを一覧で提示した．これにr(d, Dr ) =(s ∈/ Sr かつ d ∈ D(s, N ) の
rank(d, s)



場合)




N + 1(それ以外の場合)

Dr の初期値を φ とし，Snr = φ となるまで以下の手順を行う．
(1) cost(d, Dr ) が最小のウェブページ dˆ を選択する．
dˆ = argmin cost(d, Dr )d∈Dnr(2) 集合 Dr を以下の式によって更新する．

述べる．
クエリ・フォーカスに加えてサジェスト s を指定した AND
検索によって上位 N 件以内に検索されるウェブページ集合

D(s, N ) において，ウェブページ d の検索順位を rank(d, s) とする．ここで，本論文の提案手法におけるウェブページ選定のDr ← Drˆ{d}

作成したインタフェース画面の例を図 4 に示す．作成したインタフェースにおいては，以上の方法により選定されたウェブ
ページの一覧をリスト形式で表示する．また，選定されたウェ

図 4 ウェブ検索結果の俯瞰インタフェース画面 (クエリ・フォーカス: 「就活」)

ブページ d に対し，対応するサジェスト s ∈ S(d) をタグ情報と図の左半分では，提案手法による集約結果を示す．この例におして付与し，ウェブページの情報とともに表示する．提案手法

いては，提案手法により選定されたウェブページの数は 6 件でにより，話題が重複する冗長なサジェストは単一のウェブペーあり，それらには合計 4 個の話題が含まれていた．選定された

ジに付与されるため，ユーザはその単一のウェブページを見る

6 件のウェブページのうち，2 件は同一の話題「グループディス

ことで，冗長なサジェストを把握できる．次節にて，以上の方

カッション対策」のページであり，また，他の 2 件も同一の話法により選定されたウェブページに対する評価を行う．

題「企業が就活生に求める能力」のページであった．残りの 2

4. 3 評価

ウェブ検索結果の集約に関する評価においては，表 1 に示

件のウェブページはそれぞれ「プレゼン面接」，「グループワー
ク対策」という異なる話題のページであった．

す 5 つのクエリ・フォーカスの各々において，トピックを無作

一方，図の右半分では，ベースライン手法による集約結果を為に 5 つ選択し，合計 25 トピックを評価の対象とした．集約示す．ベースライン手法では，トピック zn におけるウェブペーされたウェブページに対して，各ウェブページが示す話題を人ジ記事集合 D(zn ) において，確率値 P (zn |d) の降順でウェブ

手で分析することにより，集約されたウェブページ集合に含ま

ページ d ∈ D(zn ) のランキングを行った．また，そのランキンれる話題数を，提案手法とベースライン手法との間で比較しグのうち，上位 N (N は提案手法により選定されたウェブペーた（注 6）．ここで，各トピックにおける話題分析の際には，提案ジの件数を表す．この例においては N = 6 となる) 件をベース手法によって選定されるウェブページの数を | Dr | とすると，ライン手法における集約結果とした．ベースライン手法では，ベースライン手法においても，確率値 P (zn |d) の降順でウェブ「グループディスカッション対策」，「グループワーク対策」のページ d ∈ D(zn ) を順位付けし，順位付けの上位より | Dr | と2 個の話題のみが含まれていた．このように，提案手法による同数のウェブページを選定し分析対象とした．

ウェブページの集約では，ベースライン手法に比べ，より少な

4. 3. 1 例
提案手法による集約結果とベースライン手法による集約結果

い数のウェブページで多様な話題を得ることができた．

4. 3. 2 評 価 結 果の比較を行った際の例の一部を図 5 に示す．図 5 では，クエ次に，表 1 に示す 5 つのクエリ・フォーカスを対象として，

リ・フォーカス「就活」のトピック「グループディスカッショ

提案手法によりウェブ検索結果を集約の評価を行った結果をン」におけるウェブ検索結果の集約結果の比較を示している．

図 6 に示す．まず，図 6(a) においては，•（注 6）：話題分析の際，クエリ・フォーカスとの関連が無いウェブページに関しては，話題「関連無し」として，話題数の数え上げの際には対象外とした．

提案手法によって 1 トピックあたりに提示されるウェブ

ページ数および話題数の平均

図 5 ウェブ検索結果の集約の例 (クエリ・フォーカス: 「就活」，トピック: 「グループディス
カッション」)•

ベースライン手法によって 1 トピックあたりに提示されいる．それに対して，本論文の手法においては，最大約 1,000

る話題数の平均

語の検索エンジン・サジェスト，および，それらを用いて収集を比較した結果を示す．一方，図 6(b) においては，される約 10,000 件程度のウェブページ集合を対象としている．

1 トピックあたりに提示される話題数
1 トピックあたりに提示されるウェブページ数をトピック間で平均した結果を提案手法とベースライン手法との間で比較した結果を示す．これらの結果から，ベースライン

したがって，クリックスルーデータを対象とした関連研究と，本論文の手法とでは，対象とする研究資源，および，その規模が大きく異なっている．
また，他の先行研究として，ウェブページの検索結果を分類手法における集約結果と比較すると，提案手法による集約にし，各分類に対して適切な要約文を付与する手法 [6]，検索されよって約 2 倍の数の話題が提示されることがわかる．

た個々の Web ページに対してラベルの付与を行い，付与され5. 関 連 研 究たラベルに基づいて分類を行う手法 [1, 4, 10]，階層的なトピックの体系を推定する手法 [2] 等の手法が提案されている．また，本論文において提案した手法に関連する手法として，クリッ

メタ検索エンジンにおいてウェブページ検索結果の上位 200 記

クスルーデータを用いて検索クエリのクラスタリングを行う

事程度を対象にして，検索結果のクラスタリングおよびラベル

手法 [5, 8, 9] が挙げられる．文献 [5, 9] においては，数ヶ月分付けをした結果を提示するサービスとして，Yippy（注 7） が知らのクリックスルーデータを用いて検索クエリのクラスタリング

れている．これらの手法においては，いずれも，閲覧対象の文を行い，作成されたクラスタに基づいて検索クエリを推薦する

書集合のみを用いて，ファセット体系およびファセットラベル

手法を提案している．一方，文献 [8] においては，検索クエリに相当する情報を抽出している．一方，本論文の提案手法におのクラスタリングをユーザ毎に行う手法を提案している．このいては，閲覧対象の文書集合からラベルを抽出するのではなく，研究では，ユーザプロファイリングの観点に基づいて，各検索

その文書集合に対して検索を行った検索者が情報要求観点としユーザの嗜好を考慮した検索クエリのクラスタリングを行ってて指定した語をラベルとして用いており，この点において関連いる．評価実験においては，30 人程度の検索ユーザを対象とし研究の手法とは大きく異なっている．

て，最大 150 個の検索クエリを評価対象として，検索クエリのその他，文献 [7] においては，本論文の枠組みにおいて，ト

クラスタリングを評価している．これらの関連研究のうち，特ピックモデルを用いて検索エンジン・サジェストの集約を行うのに，文献 [5, 9] において用いられているクリックスルーデータ

ではなく，各サジェストを用いた検索によって収集されるウェにおいては，ユーザの ID，入力された検索クエリ，クリックさブページのスニペットをサジェストに付与し，これをクラスタれた URL，その URL の検索順位，検索クエリが入力された日リングすることにより，冗長なサジェストを集約する方式を提時等の情報が含まれており，約数百万の検索クエリに対して約1,000 万のクリックスルーデータを収集した研究資源となって（注 7）：http://yippy.com/

(a) 1 トピックあたりに提示されるウェブページ数/話題数(b) (1 トピックあたりに提示される話題数/1 トピックあたりに提示されるウェブページ数) の平均

図 6 ウェブ検索結果の集約の評価

案している．

6. お わ り に
本論文では，ウェブ検索者の関心事項に着目し，検索エンジ
ン・サジェストを情報源としてウェブ検索者の情報要求観点を収集し，集約を行った．特に，サジェストを用いた検索によって収集されるウェブページ集合に対してトピックモデルを適用
し，ウェブページのクラスタリングを行うことによって，ウェブページに対応付けられたサジェストの集約を行った．さらに，各トピックに対応して収集されたウェブ検索結果に対して，多様なサジェストを含むウェブページを選択的に提示することによって，ウェブ検索結果を集約し，多様な話題のウェブページ
を選択的に提示できることを示した．
文

献[1] 馬場康夫, 黒橋禎夫. キーワード蒸留型クラスタリングによる大規模ウェブ情報の俯瞰. 情報処理学会論文誌, Vol. 50, No. 4,
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