におけるユーザの共通話題ネットワークの発見手法
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谷口雄一郎

松塚健

武田英明

木戸出正継

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奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
国立情報学研究所

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はじめに

我々が必要な情報を獲得する際、その情報の内容に応じてアクセスする情報源を適切に選択し、効率良い情報獲得を行っている。同様に、人とのコミュニケーションを通して情報を獲得する場合もその情報に興味をもつ人を捜し出し、質問、議論が出来ることが望ましい。
そのためには、人がどういった情報に興味をもっているか、またその興味と他人の興味がどのように繋がっているかを知ることが重要である。そこで、本研究では人の興味とその間の関係を発見する手法を提案し、その有効性を検証する。

話題の共通性の発見

我々は人が興味をもつ話題間の共通性に注目する。ある話題について人から情報収集するとき、共通性のある話題に興味をもつ人々に質問すると効率的な情報収集が行える。また、共通する話題に興味をもつ人と人との関係を発見することによって、その話題に関する新たなコミュニティの形成も期待できる。
話題の共通性の発見には、 各人の興味ある話題の発見が難しい、 話題による情報分類が人によって異R «1¶ ¬A­6­¹® ¸`£Rº$¯©°&» ¢R±¯©²&¤GªI²¡&¡Iª¢I£&³ ¤G´I£Rµ ¥¦£R® ¥ £R¯¦°I¢R±¯¦²I¤Gª²&¡I¨ §&¨R¥©¡&¤Gª¾$´&¿¿·ÍÌ Ç Î ¸½»ÉIÉ ´&·½¬¼¦· ¤G¾=Ê7·½¤G­Ê6º¿?ÀÊËÏ «}· Â ÁI´&ÐÂ· ´IÑÁ©·½¿ÑRÁ¤G¿Ã=ÒP¤Ä´Ã$Ó Å´&´RÅÂ´R´Â¼)´IÑÂ¼Æ Ô7Ç Â ÆÈÇÉÕlÓP«6ÕlÓÖ Î Ð Ï ×«6Ø ×)«6ÕÂ ÂÚÙpÛ ¤ÙpÜ ØÕlÒbÅÅ ØÃ)Õ¿Ý Â
連絡先： 〒

生駒市高山町

現在、凸版印刷株式会社マルチメディア事業部

なる、 複数の人の話題の共通性を調べるのが困難、といった問題がある。そこで本研究では、各人が興味を持ブラウザのブックマーク
つ話題に関する知識をから抽出し、それらの共通性を調べる。さらに、各人の話題の共通性をわかりやすく、かつ興味ある話題を正確に把握するために、共通話題で結ばれたユーザ間のネットワークを発見する手法を提案する。
共通話題ネットワークとはそれぞれのユーザが興味を持つ話題とそれらの間の共通性を表現した無向グラフである。ユーザはユーザノード、話題は話題ノードで表現される。ユーザが興味をもつ話題は、ユーザノードから話題への一本のリンクで表現され、話題の共通性は話題と話題の間のリンクで表現される。
本研究ではブックマークフォルダ名をユーザが興味を持つ話題とみなし抽出する。ブックマークフォルダは、ユーザがある視点からの共通性に基づき分類した複数のを保持する。フォルダ名はユーザによって付与されるため、保持するの話題を適切に表現できていると考えられるからである。

ßàáßàáâ ã!ä åæ'ç)è システム
V`ZbW$_SDUO V`ZbW$_SDUO`V ZbW$_SDUO 

提案手法をシステム 以下、に実装した。
はサーバクライアントシステムを構成する。クライアントはユーザのブックマークデータの解ページの析、及び結果の出力を行い、サーバは共通性、ユーザ間の話題の共通性の計算を行う。
まず、クライアントはユーザにブックマークデータを要求する。次にブックマークデータ中の各々のが指すページへアクセスし、含まれるキーワードßàáéUê

を抽出し、キーワードとその出現頻度情報をブックマークデータに追加する。キーワード抽出には文字種から判断して切り出す手法を用る。キーワード情報を追加したブックマークデータをサーバに送信する。
サーバは受け取ったブックマークデータからページ間の共通性、及び話題の共通性を計算する。
ページ間の共通性は、二つのページの対で共有するキーワードの個数で決定される。キーワードの個数がある閾値以上である場合に二つのページページ対にの間に共通性があると判断し、そのマーク付けを行う。ユーザのブックマークデータにあるページの集合から取り得る全てのページ対にこの処理を行う。
話題の共通性は以下のように決定される。前述の処理
ページ対の一方がで共通性があると判断されたあるユーザのブックマークフォルダに含まれ、他方が他のユーザのブックマークフォルダに含まれている場合、両者のブックマークフォルダから成るフォルダ対にマーク付けを行う。マーク付けされたフォルダ対の個数がある閾値以上の場合は、そのフォルダ対の間に話題の共通性があると判断する。
最後に、ページ間の共通性からは関連する推薦ページ情報を生成し、話題の共通性からは共通話題ネットワークを生成する。推薦されるページは他のユーザのブックマークデータから選ばれる。これらの情報をクライアントに送信する。
クライアントは、受け取った情報から共通話題ネットページを表示する。図 はワークと推薦によって提示された共通話題ネットワークの一例である。この図からは、ユーザの話題 研究関係とユーザの話題 学術系 の間の共通性、またとの間の共通性などを読み取ることができる。

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ôクの関連性を つずつ評価させた
話題の共通性 自分の話題と他人の話題との関連性について評価させた
ユーザ間の関連 システムが提示した共通話題ネット
ワークによって結ばれた、自分と他のユーザ一人一人との話題の共通性が妥当であるかを評価させた

 V Z[W$_EDGO 表 に被験者のブックマークデータとの結果を、表 に話題の共通性の評価を示す。推薦ページの評価は評価 が最も多かった。ページどうしを関連付ける話題が抽象的な情報であり、文章中に明示的に現れることが少ない。そのため、文章解析による関連性の発見が難しく、高い評価を得られなかったと考えられる。
一方、話題の共通性については表 にみられるように評価 が最も多く、話題の共通性発見においえる有効性を示している。この結果は、個々の情報に対する粗い理解を通して得られる、話題の共通性や人どうしの関連性と言った抽象度の高い情報が人間にとって有意なものとなる、という本手法の性質を示している。

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ユーザ
解析ページ数
話題数
推薦ページ数
共通話題数

表zþÿö÷ ûû ûûø ùý ú
z表

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共通話題ネットワークの一例

V Z[W$評価実験_EDGO

V`ZbW$_SDUO が提示した話題、ページの共通性が、ユーザにとって有益なものであるかについて評価実験を行った。被験者のブックマークデータをに与え、得られた共通話題ネットワーク、および推薦ページに対し、以下の三点から評価させた。評価は５段階で行い、最良の結果には評価 を、最悪の結果には評価 を付けさせた。

î ï  ðñðòðí

推薦ページの関連性 自分のブックマークに対してシステムから推薦されたすべてのブックマー

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評価

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評価

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評価

評価

話題の共通性の評価

結論V`ZbW)_EDGO

V`ZbW)_EDGO

図ユーザ

各被験者のブックマークデータと解析結果

評価ユーザ
ユーザ
ユーザ
合計÷ø
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本研究では、ユーザ間の情報交換を促進するために共通話題ネットワークの発見手法を提案し、システムに実装した。の評価実験をおこない、本手法の有効性を示した。
提案手法では、共通話題ネットワークの発見にユーザのブックマークデータを使用した。評価実験の結果から、このような人のもつ知識と機械的な関係発見の処理の組み合わせが効果的といえる。
今後は、評価の低かったページの推薦にテキスト処理の工夫や他の手法との併用を施すことによって、個々の情報の類似性の発見を強化する必要がある。

参考文献

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::: : KRh¦ : o K í: {E{a   :片岡 充照 今中 武 水谷 研治 若見 昇 テキスト情報を対象としたキーワード抽出と関連情報収集システム 日本ファジィ学会誌 

共通話題ネットワーク上で、自分の話題から一本のリンクで結ばれた他人の話題すべて