1

JAWS2003

流通情報に基づいた自律分散最適化を行うネット
ワーク型情報共有システムの提案
The proposal of an information sharing system using network optimization based on distributed information
濱崎 雅弘

Masahiro HAMASAKI総合研究大学院大学
The Graduate University for Advanced Studies

hamasaki@grad.nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~hamasaki/

武田 英明

Hideaki TAKEDA

国立情報学研究所
National Institute of Informatics

takeda@nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~takeda/

市瀬 龍太郎（同

Ryutaro ICHISE

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

上）

大向 一輝

総合研究大学院大学

Ikki OHMUKAIThe Graduate University for Advanced Studies

i2k@grad.nii.ac.jp, http://www-kasm.nii.ac.jp/~i2k/

keywords: network optimization, distributed system, information sharing, personal network
Summary
In this paper, we propose an information sharing system based on personal network and the prototype
system. The feature of our system is to build and maintain personal network and information network
simultaneously. Given an initial personal network, the system improves the network to connect people
related in their interest. Then people receive recommendation of information through these links. Accepting
such recommendation, causes change of their interest so that the personal network can be changed again.
By replying this process, both personal and information networks are gradually constructed. We build thissystem as peer-to-peer architecture. There are no servers to control or collect information so that people
can join this system easily.

1. は じ め に

本論文の構成を以下に述べる．第 2 章において，人の組織化と情報の組織化の相互作用について論じる．第 3

本研究では，個人間の情報共有をベースとした情報共章，第 4 章にて提案システムの概要および構成を説明し，

有システムの提案を行う．人の間で行なわれる情報交換

第 5 章にて現在開発中のプロトタイプシステムについて

は，情報過多への効果的かつ現実的な解決策の一つであ述べる．第 6 章に関連研究について述べ，最後に第 7 章

る．人は，情報の収集やフィルタリング，組織化などを行にて本論文をまとめる．

なってくれる知的エージェントであるといえる．我々は自分のパーソナルネットワークで繋がった人たちと情報交

2. 人の組織化と情報の組織化

換することで，価値ある情報を得ている．より良い情報
交換の環境を得るためには，より良いパーソナルネット

本章では，より良い情報活用環境構築のための，情報

ワークを作る必要がある．しかし個人個人が持つパーソの組織化と人の組織化の相互作用について説明する．なナルネットワークは，個人の知りうる範囲で適切である

お，本研究での人の組織化とは，人のネットワークを作かもしれないが，全体から見ればより適切なネットワー

ることであり，そして（ 人の組織化に基づく）情報の組

クが存在しうる．この問題を解決するために，我々はネッ

織化とは，自分の持つ情報のみならず他の人が持つ情報トワークを自律分散的に最適化する手法（ 近傍仲介法）

も含めて情報のネットワークを作ることである（ 図 1 ）．

を提案した．これはすでに築かれているネットワークを

我々は自分のパーソナルネットワークで繋がった人た

元に逐次的に拡張していくことで最適化する手法であり，

ちと情報交換することで，価値ある情報を得ている．同

実験によりその有効性が示された．本研究では，近傍仲介時に，そのような情報収集活動を行うことで新しい人に法を用いた自律分散型の情報共有システムの提案を行う．

出会うこともある．ある共通する話題に関心のある人が

2

JAWS2003

03] は，入力された 2 人の名前が共起している Web ページを検索エンジンで探しだし ，文中のキーワード から 2人の関係を求め，人のネットワークを生成する．緒方らの PeCo-Mediator[ 緒方 99] は電子メールからパーソナ
ルネットワークを発見し ，質問を投げるべき相手の発見を支援する．このような両者が関わる情報から人と人の関係を導き出すアプローチと異なるものとして原田らのシステム [原田 03] が挙げられる．これは検索結果から人名を取り出し ，検索クエリーに対して特に関連の深い人物を提示する．
これらは組織化した情報によって人の組織化を支援するアプローチと言える．
図 1

人の組織化と情報の組織化

人の組織化からの情報の組織化を支援する技術として，
著者らは近傍仲介法を提案した [濱崎 02a][Hamasaki 03]．

集うことで，パーソナルネットワークを効果的に拡張す

これは，ネットワークの各ノード が自身の隣接ノード 間ることができる．また，情報を交換することは互いの理の関係を計算し，その結果に基づいてノード を推薦する．

解を深め，パーソナルネットワークの強化につながる．

各ノードは推薦情報を元にリンク追加および削除を行い，例えば，メーリングリストに入ることで必要な情報をそれによりネットワーク全体のノード 間の関係を自律分探そうとすることはしばしばあるが，これは自分が持つ散的に最適化しようというものである．我々は本手法を人のネットワークに新たなノード（ 人）を追加すること

情報共有のための人のネットワーク最適化手法として提で，情報の獲得を容易に行おうとするものであり，すな

案した．

わち人の組織化という手段により情報の組織化という目的を達成した例である．
逆に，メーリングリストの中で情報交換をしている間

その他にも幾つかのシステムがある．人を情報組織化のために利用するという点では，GroupLnes[Konstan

たこともしばしばあるが，これは情報の組織化を行う過97] 等の協調フィルタリングや，Bookmark Agent[Mori99]，PowerBookmarks[Li 99]，Siteseer[Rucker 97] などの WWW ブックマーク共有システムが挙げられる．個人に着目したものでは Plu らの Web of People[Plu 03]

程に自分の人のネットワークに追加すべき新しいノードが挙げられる．これは人を一つのコンテンツとして扱い，（人）発見した例である．すなわち情報の組織化が手段とそれらをリンクで繋ぐことにより人の Web を作ろうとなり，人の組織化という目的を達成した事になる．

している．さらに個人のネットワークを情報源とするもに気の合う人を見つけたり，情報収集のために個人ホームページを巡っているうちに興味深い人に出会うといっ

このように，人の組織化と情報の組織化はそれぞれがのでは，沼尾らの WAVE[伊藤 01] や竹内らのシステム手段となり目的となりうる．我々はこの相互作用によっ[竹内 02] が挙げられる．これらは自身がもつパーソナルて自身にとってより有用な情報利用環境を構築している．

ネットワーク上で情報流通を行うことで，自身にとって人の組織化を手段とした情報の組織化や，逆に情報の組織化を手段とした人の組織化については，様々な研究が行われている．
著者らは情報の組織化を行うことにより人の組織化を支援するシ ステムとし て kMedia を提案・開発し た

価値の高い情報を簡単に得られるようにするシステムである．
これらは組織化した人によって情報の組織化を支援している．言い換えると，情報の組織化のために人を組織化するシステムである．

[Hamasaki 01][濱崎 02b]．kMedia は個人が持つ WWW
ブックマークの情報を用いて，複数の人の間でどのよう

このように人の組織化と情報の組織化を支援する技術・な話題が共有されているかを明示化するシステムである．

システムは幾つか提案されており，その手法は様々であkMedia は個人が持つ情報から個人間の関係を導き出し，る．しかし ，先に述べたようにこれらは互いにもう一方それにより人のネットワークの生成を容易化することをを必要とするものである．そこで本研究では，人の組織目的としている．

化と情報の組織化を一つのサイクルとして捉えて支援すその他にも幾つかのシステムがある．Kautz らの Re-

ferralWeb[Kautz 97] は論文を解析し ，共著関係を用いて人のネットワークを生成する．ユーザは任意の 2 人の名前を入力すると，その 2 人を繋ぐ 人のネットワークを見ることができる．松尾らの人間関係発見システム [松尾るシステムの提案を行う．
提案システムでは，人・情報の組織化を相互に行うために，ネットワーク型共有モデルと近傍仲介法という 2つの手法を用いる．次章では提案システムの概要と共に
それら 2 つの手法について説明する．

流通情報に基づいた自律分散最適化を行うネットワーク型情報共有システムの提案

3. 提 案 シ ス テ ム

3あるネットワーク型共有モデルを採用し ，その共有相手
ネットワークを近傍仲介法により漸進的に最適化してい

3・1 シ ス テ ム 概 要
我々は，オンライン・WWW ブックマークシステムをベースにした，人と情報の組織化を目的とした情報共有システムの提案をする．

くことにより，共有相手の選別問題を解決する．
（ この個
人それぞれが持つ共有ネットワークを，本研究ではパーソナルネットワークと呼ぶ）
情報流通のためのパーソナルネットワークの利用と，流

WWW ブックマークの作成は，WWW の膨大な情報

通情報に基づくパーソナルネットワークの最適化のサイの中から必要なものを選び出して記録しておくという情クルが，提案システムにおける情報と人の組織化の相互報の組織化活動の一例である．検索エンジンを利用した作用である．ユーザは提案システムを用いることで有用

りウェブブラウジングして見つけた Web サイトや Web

な情報を収集できると同時に，自分と同じ関心を持つ人

ページを，WWW ブラウザのブックマークに記録するととつながったパーソナルネットワークを構築することがいうのは，WWW 情報の組織化（整理）としては一般的できる．

な方法である．しかし WWW 上の情報は増え続ける一方であり，個人が検索エンジンのみに頼って行う情報収集は困難になりつつある．

3・2 ネット ワーク型共有モデル
ネットワーク型共有モデルとは情報共有モデルの一つ

大規模かつ高性能な検索エンジンが開発され提供されである．一般に情報共有システムと呼ばれるものは，デーているが，増加し続ける WWW 情報に対して，それらはタを中央データベースに集積し，参加者は基本的にデー必ずしも十分ではない．質の高い検索エンジンを実現す

タベースへアクセスすることで情報共有を行う．ネット

るには，十分なカバー率を持つクローラと高精度な Web

ワーク型共有モデルではデータは参加者が自分で持つ．

ページ評価指標が必要である．カバー率を高めるために参加者はリンクで結ばれており，データはそのリンクをクローリングの効率化を図るアルゴ リズムが提案されて辿って伝わっていくことで共有が行われる．

いるが，全てをカバーすることは不可能であるため，何らかの基準で取捨選択するしかない．また，高性能な Web
ページ評価指標として著名なものに Google が採用している Page Rank[Brin 98] が挙げられるが，あくまである一視点に基づく評価値であり，常に全ての人に支持されるものではない．検索エンジンは WWW における情報収集の強力な手段ではあるが，それですべて事足りるということはない．
そこで我々は，情報の組織化を支援するために検索や推薦システムを強化するのではなく，それらを使って人図 2 ネットワーク型情報共有モデル

が収集した有用な情報をいかにして効率よく流通させるかに注目する．人を利用することの利点は，一般に自動

このモデルの特徴は，自分を中心とした任意の共有グ処理では困難な情報の価値判断も人ならば容易に行うこループが作成可能である点である．情報共有において参とができ，また，その評価尺度も多種多様存在する点で加者間の関係，例えば関心の類似度合いなど ，は非常にある．膨大な情報を一人で見るのは不可能であるが，他重要であるが，一般に参加人数が多くなればなるほど ，の人と分散並列的に行うことで負荷は軽減できる．

参加者全員の間で良好な関係が結ばれるのは難しくなる．

提案システムの利用者は興味のある Web ページやサ

対してネットワーク型情報共有モデルでは，各自が任意

イトを見つけると，それをシステムに登録する．登録さの相手と共有関係を結ぶモデルであるため，そのようなれた情報はシステムによって他の人たちへと伝えられる．

問題を回避できる．

同様に他の人からの情報もシステムによって利用者に伝もう一つの特徴として，人を伝って伝播する過程で不わってくる．このようにして利用者は容易に多くの情報

要な情報がフィルタリングできることが挙げられる．情を収集できるようになる．このような情報共有を繰り返報フィルタリングは一般にフィルタリングを行うためのしているうちに，どの人が情報共有のパートナーとしてルールを作成する必要があり，効率の良いフィルタリング

適切であるかが徐々に浮かび上がってくる．その情報を利を行うためには複雑なルールが必要になる．ネットワー

用してシステムは利用者の共有相手の最適化を支援する．

ク型共有モデルでは伝播する過程において多段的なフィ

提案システムにとって，どのような相手と情報共有を

ルタリングが行われるので，比較的簡単なルールでもフィするかが重要になる．どの相手と情報共有すれば良いか

ルタリングの効果が期待できる．

は人それぞれであり，その選別は難しい問題である．そしかし逆に，共有関係を結んだ相手のフィルタリング

こで提案システムでは，細かい共有相手の設定が可能でのルールが自分と異なる場合，このような多段的なフィ4

JAWS2003

したものである．この特徴は自分の友達が選択したものが推薦される点である．このため，推薦されたノード は比較的適切なものであることが期待される．

図 3

伝播によるフィルタリング

ルタリングは必要な情報を削除して不要な情報を送ってくるという逆効果を起こしかねない．ネットワーク型共有モデルを有効に利用するためには，共有相手のネット
ワーク（パーソナルネットワーク）を最適化する問題を解決する必要がある．

3・3 近傍仲介法によるパーソナルネット ワークの改善
近傍仲介法は実世界における人のネットワークの拡張手法を模倣したものである．近傍仲介法を説明する前に，
図 4

近傍仲介法の適用対象となるネットワークのモデルを定仲介によるネットワークの更新

義しておく．まず人をノード とし ，人と人の間の情報交換がなされている関係があることをノード 間にリンクがあるとする．次に，全てのノード は，ノード とノード の関係の計算が可能であると仮定する．この計算された関係の強弱を示す値を関係値と呼ぶ．全てのリンクは関係値を持つ．
情報交換にとってより良い環境を作るには，パーソナ
ルネットワークの最適化が必要である．このモデルにおける最適なネットワークとはネットワークを構成するリンクの関係値が最も高いネットワークである．全てのノード の情報を知っている場合，ノード 間の関係を総当りで計算することで最適なネットワークの発見ができる．以下ではこのような一括計算による最適化手法をサーバ型計算法と呼び，それによって生成された最適なネットワー
クを最適解と呼ぶ．ここではこのような全ての情報を集約するサーバがなく，個々のノード における計算のみで解を求める場合を考える．個々のノード は自分が繋がっているノードしか知り合えないので，最適なネットワー
クを形成するにはそれ以外の新しいノード を知る方法が必要である．近傍仲介法では，隣接ノードが互いに推薦
しあうことで，自律分散的にネットワークの最適化を行
なう．
近傍仲介法における，各ノード の振る舞いの例を図 4に示す．まず最初に各ノード が自身と隣接しているノード 間の関係を計算する（ 図 4-1 ）．良い関係にあるノードのペアを発見した場合，それぞれのノード にお互いを推薦する（ 図 4-2 ）．推薦を受け取ったノードは新しくリンクをはるかど うか決める．推薦を受け入れると推薦されたノードが隣接ノード として追加される（ 図 4-3 ）．これ
らの動作の繰り返しにより，ネットワークは改善されていく．この手法は，前節で述べた友人関係の推薦を模倣

近傍仲介法によって適切に人のネットワークを拡張す
るには，隣接するノード 間の関係を正しく計算できるよう，各ノード（ 人）が自分が隣接するノード（ 人）をよ
く知っていなくてはならない．そのためには十分な情報共有が行われていなくてはならない．

4. 提案システムの構成
本章では，提案システムの構成について説明する．ユー
ザは一人一つずつシステムを持つ．ユーザが持つシステ
ムのことを，ここではパーソナルエージェントと呼ぶ．図5 はパーソナルエージェントの概要である．パーソナル
エージェントはユーザとやりとりするだけでなく，他のパーソナルエージェントとも互いに通信が可能である．
パーソナルエージェントには大きく分けて二種類の機能がある．一つは人の組織化支援であり，もう一つは情報組織化支援である．以降にて，それぞれについて説明をする．

4・1 人の組織化支援
人の組織化支援として，パーソナルエージェントは他のパーソナルエージェントと隣接関係を結んだり，他のパーソナルエージェントに対して人（パーソナルエージェ
ント ）の推薦を行う．ここで言う隣接関係とは互いに相手を承認し，相手に対して情報推薦を行う関係を指す．主な機能を以下に示す．

• 他のパーソナルエージェントとの接続• パーソナルエージェントの推薦• パーソナルネットワークの可視化流通情報に基づいた自律分散最適化を行うネットワーク型情報共有システムの提案

5§ 3 パーソナルネット ワークの可視化
提案システムはパーソナルネットワークを可視化することで，自分の周辺のパーソナルエージェント間がどのような関係になっているかをユーザ自身が容易にわかるようにする．パーソナルネットワークの構築は最終的にはユーザの決断にゆだねられるため，このようなユーザの状況把握支援はパーソナルネットワークの最適化を行う上で重要であると考えられる．
パーソナルネットワークの可視化にくわえ，そこからコミュニティ候補となる集団を抽出し ，提示することでコミュニティ生成の支援を行う．隣接関係のネットワーク
が大きくなってくると，クリークと呼ばれる構成が増えてくる．ここでいうクリークとは，構成する任意のノード 間でリンクがある部分グラフを指す [安田 01]．本シス
図 5 システムの構成テムが持つパーソナルネットワーク中のクリークは，メンバー全員が互いに共有を行っている集団を示している．

§ 1 他のパーソナルエージェント との接続

本システムではこの集団をコミュニティの種であるとみなし ，ユーザに提示する．

パーソナルエージェントはユーザが指定した他のパーソナルエージェントに対して接続リクエストを送信する．
その後，接続リクエスト受理のレスポンスを受け取った
場合，パーソナルエージェントは自身のパーソナルネッ
トワークに相手を登録する．

4・2 情報組織化支援
情報組織化支援として，パーソナルエージェントは RSSを用いた WWW ブックマーク作成支援およびその共有機能を提供する．指定した Web ページを登録するだけ

逆に相手から接続リクエストがあった場合，まずユー

でなく，パーソナルネットワークを用いて他のパーソナ

ザに通知をする．ユーザがその接続リクエストを受理しルエージェントとの情報交換や，ユーザへの推薦情報をた場合，相手を登録すると同時に相手に対して接続リク

Web から直接収集も行う．主な機能を以下に示す．
• ブックマークの登録・管理• Web ページの推薦• Web ページ推薦者情報の記録

エスト受理のレ スポンスを送信する．
このようにパーソナルエージェント間の隣接関係は，お互いのユーザが承認した上で結ばれる．

§ 2 パーソナルエージェント の推薦§ 1 ブックマークの登録・管理

他のパーソナルエージェントと接続するためには，まパーソナルエージェントは，ユーザが指定した Web

ず接続リクエスト出す必要がある．リクエストを送るた

ページをブックマークに登録する．データは RSS 形式でめには，相手の存在を知らなくてはいけない．この時点保存される．登録された Web ページの情報は，パーソナで自分にとって適切な相手を選択し ，接続できれば非常

ルネットワークで隣接している他のパーソナルエージェに話が簡単だが，一般にそれは非常に困難である．そこでントへ推薦情報として送信される．

パーソナルエージェントはパーソナルエージェント（人）§ 2 Web ページの推薦の推薦を行う．パーソナルエージェントの推薦はパーソ

パーソナルエージェントは，ユーザに対してお勧めのナルネットワーク上で隣接する他のパーソナルエージェ

Web ページを提示する．ユーザが推薦を受理した場合に，ントから受ける．同時に，自らも他のパーソナルエージェ

ブックマークに改めて登録される．推薦情報は入手経路

ントに対してパーソナルエージェントの推薦を近傍仲介によって 2 種類に分かれる．1 つはパーソナルネットワー

法により行う．
（ 推薦の方法は論文 [濱崎 02a] に従う）

ク上で隣接する他のパーソナルエージェントからの推薦

近傍仲介法に用いるデータとして，自分で作ったプロ

情報，もう 1 つはユーザが作成したプロファイルやブッ

ファイリング情報を利用する．パーソナルネットワーク

クマークに登録された情報を元に Web から直接収集し上で隣接するパーソナルエージェントからは Web ペー

た情報である．

ジの推薦等の情報交換が行われる．これを利用して隣接§ 3 Web ページ推薦者情報の記録する相手のプロファイリング情報を作成し ，自身と隣接

ど のパーソナルエージェントがど の Web ページを推するパーソナルエージェントの中でプロファイル情報の薦したかを記録する．基本的に他のパーソナルエージェ

似たもの同士を推薦する．後述するプロトタイプシステ

ントからの推薦情報は，相手がブックマークに登録した

ムでは，同じ Web ページを幾つ持っているかという情情報である．よって推薦元単位でパーソナルエージェン

報を，両者が似ているかど うかの判断に用いている．

トと Web ページの関係データを見ると，相手のプロファ

6

JAWS2003

イリング情報として見ることができる．逆に推薦情報単システムは RNA が収集した記事と共に，隣接関係に位で見ると，Web ページのメタデータとして見ることがあるパーソナルエージェントが推薦してきた Web ペー

できる．例えば多くのユーザがブックマークに登録してジをユーザに提示する．ユーザは気に入った Web ペー

いる Web ページはポイントを高くする等の，Web ページを見つけたら，追加ボタンを押すことで簡単に自分用

ジ評価用データとしても利用できる．

のオンラインブックマークにその Web ページを追加できる．このようにして追加された Web ページは，改め

5. プロト タイプシステムの構築て隣接するパーソナルエージェントへ推薦される．
隣接するパーソナルエージェントから推薦された Web

本章では，現在開発中のプロトタイプシステムについページは全て記録しておく．この記録データから，自分とて説明する．図 6 はシステムの概要である．パーソナル

隣接するパーソナルエージェント間でどの程度同じ Web

エージェントは Perl で記述された CGI プログラムであページをブックマークに追加しているかど うかがわかる．

り，ユーザは自身のパーソナルエージェントと通信する

共有している Web ページが一定数以上の場合に両パーソために Internet Explorer∗1や Mozilla∗2など の Web ブ

ナルエージェント間に有意義な関係があると見なし ，人

ラウザを用いる．全てのユーザは 1 人につき 1 つのシスの推薦を行う．

テム（パーソナルエージェント ）を持つ．パーソナルエー

図 7 は開発中のシステムのパーソナルネットワーク表

ジェントは単体で互いに通信を行うことができ，中央サー

示画面である．パーソナルエージェントは隣接する他のバを必要としない．

パーソナルエージェントと交換した情報を元に，ユーザを中心として 2hop 先のノード までを含んだパーソナル
ネットワークを出力する．

図 6 システムが作る共有ネットワーク

全ての操作は Web ブラウザを介して行う．新規に誰か
他のユーザのパーソナルエージェントと接続したい場合
や，ブックマークに URL を追加したい場合は，パーソ
ナルエージェントが用意した HTML フォームから メッ

図 7 パーソナルネットワークとコミュニティの表示

セージを送信することで実行する．
パーソナルエージェントは隣接している他のパーソナ開発中のシステムでは，パーソナルネットワークの下

ルエージェントからの推薦データを提示するだけでなく，にコミュニティのリストが表示される．ここでいうコミュ

自身で WWW からユーザにとっておすすめと思われる

ニティとはパーソナルネットワークにおけるクリークのWeb ページを取得し 提示する機能も持つ．本実装では，ユーザが事前に指定した Web サイトの中から新しいものを取り出して提示する．この Web サイトから新しい
Web ページを取るプログラムとしてアンテナを利用する．
アンテナとは指定した Web サイトの新規記事を自動的に入手してくれる CGI プ ログラムを指す．本システムことを指す．これは自身が持つパーソナルネットワーク

ではアンテナプログラムとして，入手した記事データを

RSS 形式で記録する RNA∗3と呼ばれるアンテナプログ
ラムを利用する．
∗1 http://www.microsoft.com/windows/ie/∗2 http://www.mozilla.org/∗3 http://www.semblog.org/の一つの分析結果（人の組織化に関する一情報）として，ユーザに提示される．

6. 関 連 研 究
ネットワーク型共有モデルを用いた情報共有システムの先行研究として，沼尾らの WAVE[吉田 01] や竹内らの情報伝播システム [竹内 01] が挙げられる．これらは人のネットワークによる多段的フィルタリングの効果や，緩やかな情報共有を行うことを目的としている．竹内の

流通情報に基づいた自律分散最適化を行うネットワーク型情報共有システムの提案

報告 [竹内 02] では，この様な口コミによって行なわれる情報共有では，直接情報交換を行なう相手の選択が重要であると指摘されている．提案システムはネットワーク
型共有モデルに加え，共有ネットワークの最適化も導入している点でこれらのシステムとは異なっている．
ネットワークの最適化という点では，エージェントにおける集団形成手法が参考に挙げられる．加藤らはエー
ジェントが効率よくタスクを行うために，各エージェント
が持っている情報だけを用いた自律的な集団形成方法を提案している [加藤 01]．原田は，分散したサーバのネッ
トワークを，隣接するノード の情報のみのによって最適化する手法を提案している [原田 02]．これらのシステム
では，エージェントが誰と通信したかは特に問題としない．しかし提案システムはエージェントはその持ち主である人と直結し ，誰と通信したか，誰と，どれだけ多くとつながっているかが重要な問題となってくる．
提案システムは，共有情報とパーソナルネットワーク
からコミュニティの発見を行う．今回実装したシステム
では，パーソナルネットワーク中の極大クリークを取り出すことによりコミュニティ発見を行った．しかしコミュ
ニティの形成には，パーソナルネットワークだけでなく共有している情報も重要な因子になると考えられる．これには相澤の提案するマイクロクラスタリング [相澤 02]のような手法を導入することで，より適切なコミュニティ
発見が行えるのではないかと考える．

7. ま

と

め

本論文において，我々は人と情報の組織化の相互作用の重要性を指摘し ，それに基づく新しい情報共有システ
ムを提案した．提案システムは，ネットワーク型情報共有モデルと近傍仲介法を用いることで，人と情報の組織化を並行して行うことができる．
今後は提案システムを実装し ，被験者を用いた実験を通して提案システムの有効性を評価したい．

♦ 参 考 文 献 ♦[Brin 98] Brin, S. and Page, L.: The Anatomy of a LargeScale Hypertextual Web Search Engine, in The 7th International World Wide Web Conference (1998).
[Hamasaki 01] Hamasaki, M. and Takeda, H.: Experimental Results for a Method to Discover Human Relationship
Based on WWW Bookmarks, in Fifth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Thchnologies (KES-2001), pp.
1291–1295 (2001).
[Hamasaki 03] Hamasaki, M. and Takeda, H.: Find better friends?
- Re-configuration of personal networks
by the neighborhood matchmaker method -, in INTERNATIONAL WORKSHOP ON SEMANTIC WEB
FOUNDATIONS AND APPLICATION TECHNOLOGIES (SWFAT) (2003).
[Kautz 97] Kautz, H., Selman, B., and Shah, M.: Referral
Web: Combining Social Networks and Collaborative Filter-

7

ing, Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 63–65(1997).
[Konstan 97] Konstan, J. A., Miller, B. N., Maltz, D., Herlocker, J. L., Gorden, L. R., and Riedl, J.: GroupLens: Applying collaborative filtering to usenet news., Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 76–87 (1997).
[Li 99] Li, W.-S., Vu, Q., Agrawal, D., Hara, Y., andTakano, H.: PowerBookmarks: A System for Personalizable
Web Information Organization, Sharing, and Management,
in Proceedings of The 8th International World Wide Web
Conference (WWW-8) (1999).
[Mori 99] Mori, M. and Yamada, S.: Bookmark-Agent: Information Sharing of URLs, in Poster Proceedings of The
8th International World Wide Web Conference (WWW-8)(1999).
[Plu 03] Plu, M., Bellec, P., Agosto, L., and Velde, W. V. D.:
The Web of People: A dual view on the WWW, in The
12th International World Wide Web Conference (WWW12) (2003).
[Rucker 97] Rucker, J. and Polanco, M. J.: Siteseer: Personalized navigation for the web, Communications of the ACM,
Vol. 40, No. 3, pp. 73–75 (1997).
[安田 01] 安田雪：実践ネットワーク分析, 新曜社 (2001).
[伊藤 01] 伊藤, 沼尾, 右田：口コミ支援システム WAVE へのプッ
シュ型情報交換の導入, 情報処理学会「知能と複雑系」, 第 132
巻, pp. 81–86 (2001).
[加藤 01] 加藤, 木下, 白鳥：マルチエージェントの集団形成方式,
信学会論文誌, Vol. J84-D-I, No. 2, pp. 173–182 (2001).
[吉田 01] 吉田, 伊藤, 沼尾：口コミによる分散型情報収集システム,in Workshop on Multi-Agent and Cooperative Computation(2001).
[原田 02] 原田, 佐藤, 風間：情報利用支援のための Web サーバ
による自律的な相互関係の形成, エージェント合同シンポジウ
ム (JAWS2002), pp. 364–370 (2002).
[原田 03] 原田, 佐藤, 風間：Web 上のキーパーソンの発見と関係の可視化, 情報処理学会研究会報告 DBS-130/FI-71 (2003).
[緒方 99] 緒方, 古郡, 金, 矢野：分散型人脈活用支援システム
PeCo-Mediator-II の構築, 電子情報通信学会論文誌, 第 J80-DI 巻 (1999).
[松尾 03] 松尾, 友部, 橋田, 石塚：Web からの人間関係ネットワー
クの抽出と情報支援, 2003 年度人工知能学会全国大会 (2003).
[相澤 02] 相澤彰子：双対的クラスタリングによる情報空間のモデル化, 2002 年度人工知能学会全国大会 (2002).
[竹内 01] 竹内, 鎌原, 下條, 宮原：ユーザの関連性に基づいた情報伝播モデル , 第 12 回データ工学ワークショップ (2001).
[竹内 02] 竹内, 鎌原, 佐伯, 寺岡, 原田, 下條, 宮原：携帯端末を用いた情報伝播モデルによる実験に基づいた情報伝達力の評価,
第 13 回データ工学ワークショップ (2002).
[濱崎 02a] 濱崎, 武田：ネットワークの自律的構築のための近傍仲介法の提案とシミュレーションによる検証, エージェント合同
シンポジウム (JAWS2002) (2002).
[濱崎 02b] 濱崎, 武田, 松塚, 谷口, 河野, 木戸出：Bookmark からの共通話題ネットワークの発見手法の提案とその評価, Vol. 17,
No. 3, pp. 276–284 (2002).