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社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE

領域オントロジーと個人嗜好情報に基づくモバイル型レコメンデー
ションシステムの構成
安随 晋太郎†

濱崎 雅弘‡ ††大向 一輝‡ †† 武田 英明†† ‡ 山口 高平††慶應義塾大学 〒223-8522 神奈川県横浜市港北区日吉 3-14-1‡総合研究大学院大学 〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2††国立情報学研究所 〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2
E-mail:†{anzui, yamaguchi}@ae.keio.ac.jp, ‡{hamasaki, i2k}@grad.nii.ac.jp, †† takeda@nii.ac.jp

あらまし 本稿では，領域オントロジーと個人嗜好情報を利用することにより飲食店を対象とした携帯型情報端
末用レコメンデーションシステムを提案する．領域オントロジーはディレクトリサービスを対象とし，個人嗜好情報は携帯端末からの位置情報やカテゴリ化されたブックマーク等を用いる．提案システムでは，エンドユーザが屋外で負担なく周辺情報を得られるような検索システムを目指し，ユーザの個人嗜好情報を領域オントロジーによって拡張することにより，見知らぬ土地においてユーザの嗜好に基づいたレコメンデーションを行う．
キーワード オントロジー，セマンティックウェブ, ユーザ適応，モバイル, レコメンデーション

A Mobile Recommendation System with a Domain Ontology and User
Preference
Shintaro ANZUI† Masahiro HAMASAKI‡††

Ikki OHMUKAI‡†† Hideaki TAKEDA††‡and Takahira YAMAGUCHI††Keio University Faculty of Science and Technology 3-14-1 Hiyoshi Kohoku-ku, Yokohama-shi Kanagawa-ken,
223-8522‡The Graduate University for Advanced Studies††National Institute of Informatics

Japan

2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo, 101-8430

2-1-2 Hitotsubashi, Chiyoda-ku, Tokyo, 101-8430

Japan

Japan

E-mail: †{anzui, yamaguchi}@ae.keio.ac.jp, ‡{hamasaki, i2k}@grad.nii.ac.jp, ††{takeda}@nii.ac.jp
Abstract Here in this paper, we discuss how to build up a recommendation system for PDA, using a domain ontology andindividual preference. The domain ontology comes from a commercial directory service. Individual preference comes frompositioning data and categorized bookmarks. Our prototype system should support a user in finding the restaurants that the user
will like better. In typical cases, when a user is strange at some area, our prototype system gives the recommendation on
restaurants to the user, extending user's individual preference with a domain ontology.
Keyword Ontologies，Semantic Web，user adaptation，mobile, recommendation
1. は じ め に

つ け を POI(Point Of Interest, 関 心 地 点 )と し て 扱 う こ

近 年 ,イ ン タ ー ネ ッ ト の 普 及 に よ り 多 く の 情 報 が ウとにより，ナビゲーションなどの近接情報として利用

ェ ブ 上 に 溢 れ ，ユ ー ザ が 得 る 情 報 量 は 著 し く 増 加 し た ．

したり，地図上へ表示したりすることも可能である．

インターネット上の情報には実世界の事物やサービス

このように携帯型情報端末などを用いて実世界に関すと関係の深いものも多く，そうした情報はポータルサ

る情報を容易に獲得できる環境が整いつつある．

イトを通して屋外からでもアクセスすることができる．

一方，こうした周辺情報検索には，携帯型情報端末

例 と し て ,” 楽 天 - 旅 の 窓 口 * 1 ” や ” ぐ る な び *2” な ど の ポの表示に適したディレクトリ型のサービスが用いられータルサイトが挙げられる．こうしたポータルサイトていることが多く，ディレクトリサービスで用いられを利用すれば自分の位置情報を利用して最寄りの宿泊ているディレクトリ構造は一般的に固定的で，巨大な先やレストランなどの周辺情報を検索することができものが多い．

る．また，これらの実世界の情報とその地理的な結び*1 http://www.mytrip.net/guide/keitai.html*2 http://www.gnavi.co.jp

しかし，ユーザごとの興味・関心に関するディレク
トリ構造は多様であり，ディレクトリサービスが提供している汎用的かつ固定的な構造では全ての要求に対1

処できない．例えば，ディレクトリサービスではひと

今後の課題について述べる．

つのクラスに分類されているインスタンス群もユーザ

2. 関 連 研 究の 嗜 好 に よ っ て は 全 く 異 な る 分 類 を さ れ て し ま う (図2.1. セマンティックウェブ

1)． ま た ， デ ィ レ ク ト リ サ ー ビ ス の 提 供 す る デ ィ レ ク

セ マ ン テ ィ ッ ク ウ ェ ブ [1]は ウ ェ ブ の 拡 張 で あ り ，情トリ構造は巨大であることから，期待する結果を得る

報に明確な意味を与えることで情報の選択や収集を容までのプロセスが長くなってしまう．そのためディレ易に行えるようにして，人とコンピュータの協調実現

クトリ探索には大きなコストが必要になってしまう．

を目指すものである．この次世代ウェブの実現に向けた 議 論 は World Wide Web Consortium (W3C) を 中 心 に
進 め ら れ て お り ， Resource Description Framework(RDF) [2] や Web Ontology Language (OWL) [3] な ど をもとに様々な環境でデータの共有・再利用を実現するための標準的なフレームワークづくりが進められている．セマンティックウェブにおいてオントロジーは，

図 1: ユ ー ザ ご と の 分 類 例

概念を詳細に記した知識構造をさす用語として使われて お り ，Gruber の 定 義 [4]で は ，複 数 の シ ス テ ム が 動 作

こうした問題点のもと，操作性の低い携帯型情報端するために必要な概念や関係を記述するための語彙を末において検索過程や検索結果をユーザの要求や関心

フォーマルに記述し，共有・再利用できるようにしたに合わせて適切に提供することは，検索プロセスの短知識をオントロジーと呼んでいる．こうしたオントロ

縮とユーザの負担軽減につながるものと考えられる．

ジーの多くはインターネット上に公開されており，

以上の背景より，本研究では，飲食店情報を対象とDAML Ontology Library[5] 経 由 で 参 照 し た り ，して領域オントロジーと個人嗜好情報を適用させた携

swoogle[6]で 検 索 し た り す る こ と が 可 能 と な っ て い る ．

帯型情報端末用レコメンデーションシステムを提案す

また，オントロジーの統合や参照に関する研究も行わる．提案システムでは，エンドユーザが屋外で負担なれ て お り ，伊 藤 [7]は オ ン ト ロ ジ ー の 統 合 利 用 な ど の 研

く周辺情報を得られるような検索システムを目指し，

究 を 通 し て オ ン ト ロ ジ ー の 知 識 共 有 /再 利 用 の 問 題 へ

ユーザの個人嗜好情報を領域オントロジーによって拡の可能性や有効性について述べている．

張することにより，見知らぬ土地においてユーザの嗜

このようにセマンティックウェブを実現させる環

好 に 基 づ い た レ コ メ ン デ ー シ ョ ン を 行 う (図 2)． ユ ー

境は徐々に整いつつあり，今後は研究分野のみならず

ザが作成する既存の世界の情報を活用した嗜好情報はYahoo!な ど の 商 用 デ ィ レ ク ト リ サ ー ビ ス の 分 野 に も 活

ユーザ個人の嗜好体系を反映していると考えられる．

用されていくものと考えられる．本研究では商用サー

しかし，個別に作成されるユーザの嗜好情報は小規模ビスとして提供される知識体系を領域オントロジーとで あ る た め ，プ ロ フ ァ イ ル と し て 情 報 が 不 十 分 で あ る ．

して利用している．

そこで，多くの情報を持つ領域オントロジーを併用す2.2. ユーザ適 応

ることにより，コストをかけずにユーザの個人嗜好情報を拡張させ，新しい地域でもユーザの嗜好に基づいたレコメンデーションを行えるようにする．

個人のもっている情報はコンピュータが理解できる形として提供されておらず，ユーザはコンピュータを利用する際の経験的にそれらを利用している．たとえば，ウェブ上で検索エンジンを利用する際に，ユー
ザは自分の必要な情報を得るために適切なキーワードなどの条件を考える．そして，その条件によって得られた検索結果することで取捨選別して自分に必要な情報のみを取得する．こうした個人の知識や嗜好を表す
ものはユーザプロファイルとされ，さまざまな研究が行われてきた．ユーザ適応をおこなうためには，適応対象となるユーザに関する嗜好や知識体系などの情報

図 2: レ コ メ ン デ ー シ ョ ン 概 要 図（プロファイル）が必要となる．プロファイルを獲得する方法としては，ユーザが直接プロファイルを作成

以下，2 章で関連研究について，3 章では領域オン

したり，アンケートに入力したりするなどの明示的なトロジーと個人嗜好情報の適用，4 章では実装システ

手法と，操作履歴などに基づく非明示的な手法が用いムについて述べる．そして，5 章で本研究のまとめとられている．

2

明示的な手法としては以下のようなものがあげら
れ る ．佐 保 田 ら [8]や 濱 崎 ら [9]は ，ブ ッ ク マ ー ク を ユ ーといった分類，インスタンスは各クラスに分類されて
い る 個 別 の 飲 食 店 情 報 を 指 す (図 3)．

ザの嗜好情報として捉え，推薦をおこなう研究をおこなっている．これらの研究ではウェブページのブックマークを個人嗜好の分類体系として捉え，利用者間の関係や分類体系をもとにして新たなるウェブページの推薦をおこなうというものである．
非明示的なものとしては以下のものが挙げられる．
官 上 ら [10]は ， ユ ー ザ 適 応 を 実 現 す る た め の フ レ ー ム

図 3: 飲 食 店 の 領 域 オ ン ト ロ ジ ー 例

ワ ー ク A3 を 提 案 し て い る ．A3 で は ，ユ ー ザ が 各 種 のウェブシステムから得る知識をオントロジーにより，また，ディレクトリサービスを領域オントロジーと体系化して，それをプロファイルとして用いている．

して構築することにより検索時にディレクトリの推論

また，オントロジーをユーザとシステムのインタラクが 可 能 と な る ．本 研 究 で は 個 人 嗜 好 が 顕 著 に 反 映 さ れ ，ションから動的に構築し共有することで，システムご

かつ個人ごとに嗜好の概念が大きく異なる飲食店を領と の 適 応 精 度 差 異 を 軽 減 さ せ て い る ． 大 島 ら [11]は ，域オントロジーの対象とした．領域オントロジーと個

個人が日々取り扱う文章などから個人オントロジーを人嗜好情報の適用を実現するためには，飲食店オント

作 成 し て ， Web 情 報 検 索 の 支 援 を お こ な う 研 究 を お こ

ロジーを用いる必要があるが，実験に適した飲食店オなっている．個人オントロジーで表現された知識を基ントロジーが現時点ではまだ提供されていないため，にして，ウェブ検索時に，すでに持っている情報を排

今 回 は Yahoo! グ ル メ [13]が 提 供 し て い る デ ィ レ ク ト

除したり，現在関心の高い優先順位を上げたりするな

リ 型 デ ー タ ベ ー ス を 対 象 と し て RDF と OWL を 用 い てどにより，ユーザ支援を行っている．

簡易的に飲食店オントロジーを構築した．これ以降，

プロファイルを用いず，ユーザの検索意図や興味に飲食店オントロジーが提供するクラスを飲食ジャンル，

沿ったカテゴリ構造を提供することで，ユーザの意図

インスタンスを飲食店情報と呼ぶ．

す る 検 索 を 支 援 す る 研 究 も 行 わ れ て い る ． 仲 川 ら [12]3.2. 個 人 嗜 好 情 報

は，固定的な階層構造では階層構造の見通しが悪いこ

本研究では，個人の嗜好体系を表現している個人嗜とや，ユーザの想定するカテゴリ構造が検索ごとに異好情報を利用し，ユーザの嗜好体系に従ったレコメン

なることなどに着目して，検索のたびにその時々のユデーションに利用している．一般にユーザは獲得したーザの想定に近い小規模なカテゴリ構造を構築する方

情報を整理分類して知識体系を構築していくと考えら法を提案している．

れるために，本研究ではユーザによって行われる分類

本研究では，ユーザが既存の世界の情報をもとに作自体がユーザの嗜好体系を表すものと考えている．個成した小規模の個人嗜好情報を領域オントロジーによ

人による分類は主観的な各自の嗜好に基づいて作成，

り拡張させることで，見知らぬ土地でもユーザの嗜好分類される．例として飲食店情報を例にするとユーザにしたがってレコメンデーションを行うことを目的との 分 類 と し て は「 雰 囲 気 が い い 」「 楽 し い 」な ど の 分 類している．

が 考 え ら れ る (図 4)．

3. 領 域 オ ン ト ロ ジ ー へ の 個 人 嗜 好 情 報 の 併 用
提案システムでは領域オントロジーに個人嗜好情報を併用させることでユーザの嗜好体系を拡張させて検索結果を取得する．具体的には，領域オントロジーが持つ多くのインスタンス群を，ユーザが作成した個
人嗜好情に基づいて再分類することでレコメンデーシ
ョンを行う．また，領域オントロジーによるインスタ

図 4: 飲 食 店 の 個 人 嗜 好 情 報 の 例

ンス群の限定とディレクトリの推論を行うことで携帯

このように作成された，飲食店情報を分類するため型情報端末のような比較的入出力に制限ある環境でもの カ テ ゴ リ (ユ ー ザ カ テ ゴ リ )は ， 検 索 結 果 を 個 人 の 嗜

検索プロセスの軽減が行えると考える．

好に基づいて再分類するために利用している．また個

3.1. 領 域 オントロジー(Domain Ontology)

人嗜好情報は追加されていくことで，ユーザカテゴリ

領域オントロジーはある特定の領域に関する様々なクラスやインスタンス群を提供するものである．飲が増加していき，ユーザの嗜好情報の特徴が明確になっていく．

食 店 情 報 を 例 に と る と ，ク ラ ス は「 和 食 」「 洋 食 」な ど

3

3.3. 領 域 オントロジーと個 人 嗜 好 情 報 の適 用 方 法
提案システムでは領域オントロジーと個人嗜好情報 の 適 用 を 2 段 階 の 処 理 で 行 う (図 5)．

る．特徴ベクトルの算出にはカテゴリに分類されている飲食店情報を用いる．ユーザカテゴリの特徴ベクト
ルはユーザカテゴリ内の全飲食店情報のベクトル和を用いて特徴ベクトルとしている．

3.5. 類 似 度 計 算
検索結果の飲食店情報をユーザカテゴリに再分類するための類似度計算は以下のように計算される．
特 徴 ベ ク ト ル を も と に ， TFIDF 法 を 拡 張 し たSMART シ ス テ ム [17]に よ る 類 似 度 算 出 方 法 を 用 い て
計 算 を 行 う ．SMART に お い て ユ ー ザ カ テ ゴ リ c と 飲 食店 情 報 d と の 類 似 度 を SMART(c， d)と お い た と き ， ユ
ー ザ カ テ ゴ リ c と 飲 食 店 情 報 d と の 類 似 度 は ， sim(c，d)=SMART(c， d)で あ る ． な お ， SMART の ア ル ゴ リ ズ
図 5: 領 域 オ ン ト ロ ジ ー と 個 人 嗜 好 情 報 の 適 用(1) 領 域 オ ン ト ロ ジ ー の 飲 食 店 情 報 群 を 利 用 し て 位
置情報をもとにその地域の飲食店を特定する．
(2) 位 置 を も と に 領 域 オ ン ト ロ ジ ー か ら 特 定 さ れ た
飲食店情報と嗜好情報との類似性を求め，ユーザの嗜好をもとにした分類を行う．
(1) の 段 階 で ユ ー ザ の 位 置 情 報 を 用 い て 領 域 オ ン ト
ロ ジ ー か ら そ の 地 域 の 飲 食 店 を 特 定 す る ．(2)ユ ー ザ が
個人嗜好情報として持っている飲食店情報とそのユー
ザカテゴリをもとに領域オントロジーの飲食店情報との類似性を求め，ユーザに嗜好情報に基づいて分類を行う．

3.4. ユーザカテゴリへの再 分 類 手 法
飲食店情報の類似度判定に利用する飲食店コメン
ト コ ー パ ス を あ ら か じ め 構 築 し て お く (図 6)．

ム に よ る 類 似 度 の 計 算 に は GETA[18]を 用 い た ．

4. 実 装 シ ス テ ム
試作システムは飲食店検索部とユーザ適応部，個人
嗜 好 情 報 編 集 部 で 構 成 さ れ て い る ( 図 7) ． そ れ ぞ れ
CGI+Perl5 で 作 成 し た 後 ， サ ー バ に 配 置 し て 屋 外 か ら
携 帯 型 情 報 端 末 を 用 い て ア ク セ ス す る ．利 用 デ ー タ は ，
位置データベースとしてオンライン上から取得した首都 圏 の 路 線 情 報 ，飲 食 店 デ ー タ ベ ー ス と し て Yahoo!グ
ルメの首都圏の飲食店情報を用いた．

4.1. システム処 理 の流 れ
(1) ユ ー ザ は 携 帯 情 報 端 末 か ら 位 置 情 報 を 送 り 最 寄 り
駅の情報を受け取る．
(2) 最 寄 り 駅 に 飲 食 店 が な い 場 合 ，代 替 検 索 が 行 わ れ ，
同じ路線の駅が代替駅としてユーザに提示される．
(3) 飲 食 店 オ ン ト ロ ジ ー の 飲 食 店 ジ ャ ン ル を 追 加 条 件として用いたい場合，ユーザは希望する飲食店ジ
ャンルを指定する．
(4) (3)で 飲 食 ジ ャ ン ル を 選 択 し た 際 に ， 最 寄 り 駅 に 該
当する飲食店がない場合，領域オントロジーの分類体系にもとづいて代替検索が行われ新しい飲食店ジャンルがユーザに提示される．
(5) (1) 〜 (4) で 選 択 さ れ た 条 件 か ら 周 辺 検 索 が 行 わ れ
該当する飲食店が結果として得られる．

図 6: 飲 食 店 コ メ ン ト コ ー パ ス の 構 築(6) 条 件 に 該 当 す る 飲 食 店 に 対 し て ユ ー ザ の 嗜 好 情 報が適用され，該当飲食店とユーザカテゴリの類似

ま ず ，各 飲 食 店 に 関 す る コ メ ン ト を Web 上 か ら 収 集
す る ． 収 集 さ れ た コ メ ン ト は 茶 筌 [14]を 利 用 し て 形 態
素解析して品詞を抽出する．さらに専門用語抽出モジュ ー ル [15]を 利 用 し て 専 門 用 語 の 抽 出 を 行 う ． 抽 出 した単語列をもとにコメントの特徴ベクトルを作成し，それをもとに飲食店コメントコーパスを構築する．文書 の 特 徴 ベ ク ト ル は ベ ク ト ル 空 間 モ デ ル [16]に 基 づ いて単語の頻度を用いて作成した．
ユーザの嗜好情報と検索結果の類似性を比較する
ため，ユーザカテゴリごとに特徴ベクトルが計算され度が計算される．
(7) 検 索 結 果 に 対 し て 類 似 度 が 計 算 さ れ た 後 ， ユ ー ザ
カテゴリとの類似度が高いものに分類される．
(8) ユ ー ザ は 検 索 結 果 の URI を 個 人 嗜 好 情 報 編 集 部 に送ることで個人嗜好情報を追加することもできる．

4.2. 飲 食 店 検 索 部
飲食店検索部は，位置情報と飲食店ジャンル情報から周辺検索を行う．位置情報による最寄り駅の検索は
位置検索部，領域オントロジーによる飲食店ジャンルの選択は飲食店ジャンル選定部によって行われる．

4

4.2.2. 飲 食 店 ジ ャ ン ル 選 定 部
最寄り駅，もしくは代替駅によって検索対象となる地域が確定した後，ユーザが領域オントロジーの飲食ジャンルによる対象限定を行うか選択する．もし，ユーザが領域オントロジーの分類も同時に利用する場合
は，領域オントロジーのもつ飲食店ジャンル一覧が表
示 さ れ る ．表 示 さ れ る 分 類 は RDF+OWL で 記 述 さ れ たYahoo!グ ル メ の 領 域 オ ン ト ロ ジ ー で あ り ， Yahoo!グ ル
メの提供しているディレクトリ構造を提示する．ユー
ザは表示された飲食店ジャンルの中から検索したいジ
ャンルを選択する．選択された飲食店ジャンルと位置情報の条件をもとに飲食店データベースから条件に該当する飲食店情報を受け取る．飲食店データベースは駅 デ ー タ ベ ー ス 同 様 MySQL4.0 に よ り 構 築 さ れ て い る ．
デ ー タ と し て 飲 食 店 名 ，住 所 ，電 話 番 号 ，URL な ど が格 納 さ れ て い る ．今 回 は 関 東 地 方 に あ る Yahoo!グ ル メの飲食店，一万四千店程度を対象とした．

4.3. ユーザ適 応 部
ユーザ適応部は飲食店検索部によって得られた検索結果に対して個人嗜好情報を適用させて，ユーザカ
テゴリとの類似性を比較する．
飲食ジャンル選定部から送られてきた検索結果はユーザ適応部に送られる．ユーザ適応部は送られてきた検索結果の飲食店情報の特徴ベクトルを飲食店コメントコーパスから参照する．そして，その特徴ベクト
図 7: 試 作 シ ス テ ム の 構 成

ルをユーザカテゴリごとに作成した特徴ベクトルを比較する．比較した結果類似度が高かったものから順に

4.2.1. 位 置 検 索 部
位置検索部ではユーザの現在地を基点として最寄
り 駅 を 検 索 す る ．ユ ー ザ は GPS 付 携 帯 型 情 報 端 末 か ら
飲 食 店 検 索 部 に 位 置 情 報 を 送 信 す る ．位 置 情 報 は GPS
か ら 得 た 緯 度・経 度 情 報 を 利 用 し た ．送 信 さ れ た 緯 度・経度による位置情報は位置検索部に送られ，駅データ
ベースから最寄り駅の情報が返される．駅データベー
ス は MySQL4.0 に よ り 構 築 し て お り ， 駅 名 ， 駅 所 在 地の緯度・経度，鉄道会社，路線，隣接する駅などの情報が格納されている．今回は試作システムであるため
駅データベースに登録されている駅情報は関東地方にある一万三千程度の駅を対象とした．最寄り駅の情報が得られた後は，得られた駅情報をもとに飲食店デー
タベースから最寄り駅付近の登録されている飲食店数を調べる．最寄り駅付近に飲食店が存在しない場合，
位置検索部はユーザにその旨を伝え隣接する駅を代替駅として提示してユーザから選択された駅を再度位置検索部に送る．代替駅の検索は，駅データベースから
最寄り駅の路線を特定し，その路線上で隣接する駅を代替駅としてユーザに提示することで行っている．

結果として表示される．ユーザは検索結果を参照する
とともに，興味のある飲食店を新たな個人嗜好情報と追加できる．興味ある飲食店情報を個人嗜好情報に追加 す る 場 合 は ，飲 食 店 URI を 個 人 嗜 好 情 報 編 集 部 に 送
信し，個人嗜好情報編集部から追加登録をおこなう．

4.4. 個 人 嗜 好 情 報 編 集 部
個 人 嗜 好 情 報 登 録 部 は ， URI ブ ッ ク マ ー ク を 登 録 ・削除・ユーザカテゴリ作成など個人嗜好情報を編集する機能を持つ．ユーザは領域オントロジーの飲食店情報の中から興味のあるもの，自分の気にいったものを登録しておく．登録方法はあらかじめ携帯型情報端末
や PC な ど か ら 直 接 URI を 登 録 し て お く 方 法 と ， ユ ー
ザ適応部によって出力された検索結果を用いて登録する方法がある．登録された飲食店情報はユーザの好みに従って自由に分類することができ，分類するためのユーザカテゴリも自由にラベル名を付与することができる．ユーザカテゴリと登録された飲食店情報は各個
人のプロファイルとして保存される．

5. お わ り に領域オントロジーと個人嗜好情報を利用すること
により飲食店を対象とした携帯型情報端末用レコメン

5

デーションシステムを提案した．領域オントロジーはディレクトリサービスを対象とし，個人嗜好情報は携
帯端末からの位置情報やカテゴリ化されたブックマー
ク等を用いて行った．エンドユーザが屋外で負担なく周辺情報を得られるような検索システムを目指し，ユーザの個人嗜好情報を領域オントロジーによって拡張することにより，新しい地域においてユーザの嗜好に基づいたレコメンデーションを行う試作システムを構築した．
今後は，ユーザの概念体系に基づいて分類された検索結果が領域オントロジーの概念体系においてどのよ

筌 』 version 2.0 仕 様 説 明 書 第 二 版 ， NAISTTechnical Report， NAIST-IS=TR99012， 1999．
[15] 中 川 裕 志 ， 森 辰 則 ， 前 田 朗 ， 島 浩 之 ， “専 門 用
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[16] Salton, g., singhal, A., Buckley, C. and Mitra, M.,“automatic text Decomposition Using Text segments
and Text Themes”, Hypertext ’96 Proc., pp.53-65,
April. 1996.
[17] Gerard Salton, Michael J. McGill: Introduction toModern Information Retrieval, McGraw-Hill, 1983.
[18] 高 野 明 彦 ，丹 羽 芳 樹 ，西 岡 真 吾 ，今 一 修 ，久 光 徹 ，
汎 用 連 想 計 算 エ ン ジ ン “GETA”，
http://geta.ex.nii.ac.jp， 2002．

うに対応付けられるかを調べていくとともに，被験者を用いた実験を行い，本システムの有効性の検証を行いたいと考えている．

参

考

文

献

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[5] DARPA Agent Markup Language Program: DAML
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田 寛 ， 浅 原 正 幸 : 日 本 語 形 態 素 解 析 シ ス テ ム『 茶6