ブックマークと文書ディレクトリの協調
鵜飼孝典, 三末和男
富士通研究所

EMAIL: ugai@jp.fujitsu.com, misue.kazuo@jp.fujitsu.com
概要
WEB ページ(URL)を階 層 化 されたカテゴリに分 類 して, 提 供 する文 書 ディレクトリは, 情 報 を探 すためのツールとして非 常 に有 効 である. しかし, こういった文 書 ディレクトリの維 持 管 理 では,優 良 な URL を探 し出 して, 適 切 なカテゴリに分 類 を行 なうことに非 常 にコストがかかる. 本 稿 では, サーバに保 存 されているユーザのブックマークと文 書 ディレクトリに対 して協 調 フィルタリングを行 なうことで, ディレクトリに対 して URL の推 薦 を行 なうシステムについて述 べる. 内 容 分 類 を用 いた手 法 との比 較 実 験 で, 企 業 内 の部 門 情 報 など内 容 ではなく文 書 の所 属 組 織 などで分 類しているカテゴリでも有 効 な URL を推 薦 できることがわかった.
キーワード： ブックマーク, 文 書 ディレクトリ，協 調 フィルタリング，知 識 共 有Interaction between a Large Directory and Bookmarks
Takanori Ugai, Kazuo Misue
Fujitsu Laboratories Ltd.

EMAIL: ugai@jp.fujitsu.com, misue.kazuo@jp.fujitsu.com
Abstract
Document directory is a very effective tool to look around useful information or one of
informationalcommonsystems

becausedirectory

consistsofclassified

usefulinformation (URL) into its hierarchical categories. However, the maintenance of
directory requires cost to explore useful URLs, and to classify them into appropriate
categories. We describe a system that recommends URL to a directory with the social
filtering among users’ bookmarks in a server and the directory. The experiments’ resultshows that the system could recommend useful URLs to the category classified by themeta-information like enterprise section information.
Keywords: Bookmark, Directory, Social filtering, Knowledge sharing1規模なディレクトリの維持管理コストの削減に利用したものはない.

1. はじめに以下第 2 章では既存の技術について述べ, 第 3

インターネットばかりでなくイントラネットにおいて章では我々が開発しているシステムとシステムで用も近年大量の WEB ページが作成されるようになっいている協調フィルタリングのアルゴリズムについてた. そのため, 本 当に優 良 な情 報 が何 処にあるの述べる． 4 章では我々が開発した手法の実験 結か探すことが難しくなった. このような状況において果を示し，5 章で考察を加える. 最後に６章でまとめYahoo! [7]のような文書ディレクトリは, 情報を探すを述べる．

ためのツールとしてつぎの 2 つの点で非常に有用である. ①優良な WEB ページ(URL)が集められている. ②階層化されたカテゴリに分類してある. しかし,

2. 既存技術と関連サービス,研究

こういった文書ディレクトリの維持管理では, 優良な本 章 では ， 我 々 がこ れ まで に 開 発 したシス テム

URL を集めて, 適切なカテゴリに分類を行なうこと[2]，およびそれに関連する技術について述べる．に非常にコストがかかる. 例えば Yahoo ではこのよう

2.1. Web リンク解析を応用した優良 URLの収集な作 業 のために数 百 人 もの「サーファ」と呼 ばれる専門家がいる.
このようなコストのかかる作業を自動化あるいは半これまでわれわれが開発したシステムでは自動化できれば，文書ディレクトリの維持管理コストGoogle の PageRank を改良したリンク解析アルゴの軽減化が期待できる．その際，優良な URL の収リズム[5]を用いて優良 URL を選別する．Web のリ集やカテゴリへの分類を高精度で行なえることが技

ンク解析において，リモートリンク(異なるサーバから術的な課題となる．これまでに我々は, Google[6]ののリンク)とローカルリンク(同じサーバ内からのリンク)

PageRank を改 良 したアルゴリズムを選 別 に用 いを区別し，それらの重みを変えた点が特徴であり，メて, 優良な URL を自動的に収集し, 内容の類似ニューのようなディレクトリに適したページの選別に性による自動分類を用いたカテゴリへの自動割当を有効である．

行なうシステムを開 発 し, 実 験 , 運 用 を行なってきただし，リンク解析では，新しく作成された URL

た [2]. た だ し , こ の 手 法 で は , 新 し く 作 成 さ れ たはたとえ優 良であっても収 集 されないという問 題 がWEB ページは, たとえ優良なものであっても収集ある．これは新しく作成された Web ページは，他かされない, 部 門 情 報 など内 容 ではなく文 書 の所 属らのリンクが少ないために高い PageRank が与えら組織などで分類しているカテゴリでは, 分類 誤 りがれない，つまり優良と判断されないためである．

増えるという問題があった.

2.2.

本稿では, サーバに保存されているユーザのブックマークと文書ディレクトリに対して協調フィルタリン

内容の類似性による自動分類

このシステムでは URL が指す文書の内容に基づグを行なうことで, ディレクトリに対して URL の推薦いて分 類を行なう． 自 動 分 類の手 法としては，文を行なうシステムについて述べる. 本システムでは,書の特徴を示すキーワードベクトルの余弦や距離を他からリンクされていないページで口コミによって知分類に利用するベクトル空間法, カテゴリとの関連られているような URL でもユーザのブックマークに度 を数 値 化 した分 類 規 則 をあらかじめ用 意 するル

登 録 されていれば推 薦 でき, 協 調 フィルタリングをールベース法, 単 純な分 類 方 法を繰り返し実 行し用 いているので, 文 書 の内 容 とは異 なった観 点 でて分類結果の多数決を分類に利用するブースティ

分類されているカテゴリに対しても推薦を行なうことング法の３種類の方法を提供する.

ができる. またユーザはブックマーク管理システムをカテゴリに含まれている文書の内容が似ている場利用するだけで自動的にディレクトリに情報提供を合は高い率でそのカテゴリにふさわしい URL が得行なうことができ, 自然と情報共有が行なわれる.

られる. しかし部門情報など内容ではなく文書の所ブックマークに対して協調フィルタリングを用いる

属 組 織 などメタ 情 報 で 分 類 しているカテゴリでは ,研究,サービスはいくつか存在するが，この技術を大2

分類誤りが増え, 自動推薦の効果が低くなるという薦される URL をチェックして, 優良であればディレ問題がある.

クトリに登録する.
ユーザのブックマークと協調フィルタリングを行な

2.3. 協調フィルタリングを用いたインターネ
ット上のサービス

うことには次の２つの利点が期待される.
1.

内容ではなく文書のメタ情報で分類しているカテゴリでも正解率が高くなる. そのためディ

ブリンク[8]では, ブックマークをサーバに保存し,レクトリ管理者の手間が軽減される.

他人のブックマークと比較して, 同じ URL を持つ人
2.

を探 し出 して, その人 のブックマークとの差 分 を示

ブックマークを利 用 しているユーザはブックすことで個人のブックマークを新鮮に保つサービス

マーク管 理 システムを利 用 するだけで自 動を提供している.

的にディレクトリに情報提供を行なうことがで

この方 法 では, インターネットで十 分 に多 くのユき, 自然と情報共有が行なわれる. そのためーザ(数万人以上)のブックマークを管理している場

ディレクトリ管理者にとっては，陽にボランテ合には有効 であるが,イントラネットのユーザを想定

ィアを募 ったり，数 多 くの専 門 家 に頼 ったりした場合(数十人から数百人)ではうまく機能しない.

する必要がない.

2.4.

3.2.

ブックマークエージェント

本システムで用いたアルゴリズム

本節では, 本システムで用いた協調フィルタリン

ブックマークエージェント[10]は，ブックマークファ
イルを参照し，ブックマークの URL が指す HTMLグのアルゴリズムを定義し, 例を用いて説明する.

ファイルから抽 出 するキーワードによってユーザ間

前提：URL の全体集合を U , カテゴリの全体集合を C とする．カテゴリ c ∈ C は c ⊆ U とする.

で情報の共有を行なうシステムである. 小規模で興味の似たユーザからなるグループにおいてこのエー

定 義 1:[ 類 似 度 ] カ テ ゴ リ c1 と c 2 の 類 似 度

ジェントを用いることで既存の検索エンジンよりも適合率の高い Web ページの提示が可能になる.

F (c1 , c 2 ) を F (c1 , c 2 ) = c1 ∩ c 2 c1 ∪ c 2 と定義す

このシステムは、ブリンクのようなサーバに蓄えるる.
定 義 2:[人 気 度 ]URL u ∈ U の人 気 度 P(u ) をシステムと比較して少ないリソースで実現できるが、スケーラビリティに問題がある。 興味が多種多様に

P (u ) = {c ∈ C | u ∈ c} C と定義する.

及ぶインターネットやイントラネットのユーザでは，十分な量の検索結果を提示できない.

対

3. システムの概要

定義 3:[推薦候補]閾値 r としたとき, カテゴリ c にす る 推 薦 候 補
R (c , r ) をR (c, r ) = {u | ∀c1 ∈ C u ∈ c1 ∧ F(c1 , c) ≥ r ∧ u ∉ c }本 章 では, 我 々が開 発 している文 書 ディレクトリの維持管理コストの軽減化のためにシステムが提供と定義する.

する機能について述べる. まず優良な URL を推薦

定義 4:[絞込み]推薦候補 V に対して個数 m とした と き 絞 り 込 み 候 補 M (V , m) をする手 法 について述 べ, その後 , それ以 外 にシステムが提供する機能について述べる.

M (V , m) = {u ∈ U 1|U 1 ⊆ V∧ |U 1| = m

3.1. ブックマークとディレクトリの協調フィルタリング∧ ∀u1 ∈ U 1 ,∀u 2 ∈ V\U 1 ( P(u1 ) ≥ P(u 2 ))}本システムではサーバ上にカテゴリ毎に分類され

ただし, V ≤ m ならば, M (V , m) = V とする.ているユーザのブックマークとディレクトリの各カテゴ
リを比較して, 同じ URL を持つカテゴリを探し出しと定義する.これは V の要素から人気度が大きいて, そのカテゴリとの差分を推薦 URL としてディレク順にｍ個集めた集合を意味する. 簡単のためトリに推薦する. ディレクトリ管理者はシステムから推M(R(c,r),m)を M(c,r,m)と書くことにする.
3

ディレクトリへの URL の推薦

3.3.

所属組織などで分類しているカテゴリでもふさわしい URL がえられる.

本システムでは, 他のユーザのカテゴリ, および2.

他のユーザと一緒に用 いる大規 模 ディレクトリの各ので，ディレクトリのカテゴリ構造とブックマーカテゴリに含まれる URL の集合を U とする. そしてクのカテゴリの構 造 が異 なっていてもかまわ類似度の閾値 r と推薦する数 m を定数としてディレない.

クトリのカテゴリ c に対して, M(c,r,m)を算出して推3.

薦する.

URL の推薦を得ることができる.

ゴリ A と異なる 2 人ユーザのブックマークにカテゴリB，C があり, それぞれのカテゴリに○がついている

3.5.

URL（u1〜u6）が登録されているとする. また閾値ために, 優良な URL 推薦以外に次の機能を提供

表 1:カテゴリの例
u2×○○

u3○○○

u4○○○

する.
u5○○
○

1.

u6×○×

登録されている URL に定期的にアクセスしてリンク切れを起こしていないかチェックする
こと. URL に変更があり, リダイレクトされているときは, 自動的に URL を変更する.

2.

カテゴリ A と B は 3 つの URL が一致し, A と CURL を登録するときに, コンテンツから自動的にタイトル, キーワードを取り出し, 入力をは 4 つの URL が一致する. 類似度は それぞれ省力化する.

0.50=3/6, 0.60=4/6 になる. A の推薦候補 URL

3.

R(A,0.5)は B と C の URL のうち A に含まれない情報の編集は, フォームを通して行ない, 各カテゴリの画 面はテンプレートを利 用 して作URL{u2, u6}となる. u2 と u6 の人気度はそれぞれ成 されるために, デザイン上 の統 一 性 を保0.67=2/3 と 0.33=1/3 となる. M(A,0.5,2)は{u2，つことができる.

u6} となり, システムは A に対して u2 と u6 を推薦4.

する. (m=2 のため，ここでは人気度は特に使われ更新されたカテゴリや URL の一覧を新着情報 として自動的に作成する.

ない．)

3.4.

その他の機能本システムはディレクトリの維持管理コスト軽減のr を 0.5, 最大推薦数 m を 2 とする.

u1
○×○

数十人から数百人の小人数でも網羅的な大規模ディレクトリとの比 較によって有効な

表 1を例に説明する.例えば，ディレクトリにカテカテゴリABCカテゴリ単位での協調フィルタリングを行なう

3.6.

ブックマークへの URL の推薦

動作画面例

本節では，推薦された URL を編集者が処理する

ブリンクと同 様に, 本システムはサーバ上でカテための画面の様子を示す.

ゴリ毎に分類されているブックマークを他人のものと比較して，同じ URL を持つカテゴリを探し出して,そのカテゴリとの差分を推薦 URL としてユーザに示す. ただし，他のユーザの各カテゴリと同様に，
Open Directory Project[9]や, 社内ポータルなどの大規模ディレクトリの各カテゴリとも比較する.
大規模ディレクトリの各カテゴリを他のユーザと同様に協調フィルタリングに用いることにはブックマー
クをサーバに蓄えるユーザにとって次の３つの利点が期待される.
1.

図 1:管理者向け編集画面例

協 調 フィルタリングを用 いることで文 書 の内容 の類 似 性 に基 づいて分 類 する方 法 に比本システムは，推薦された URL は図１のようにそ較 して，部 門 情 報 など内 容 ではなく文 書 ののカテゴリの編集画 面 ですでに登 録されている
4

URL と比較しながら適当かどうかを判断して推薦さよって維 持 管 理 されている大 規 模 ディレクトリで,それたものを採用するかどうか決めることが出来る. シのデータは商用，非商用を問わず自由に利用する

ステムによって推薦されたものは他と異なる色（図１

ことができる. 今回用いたのは，そのうちの一部で，では背景が灰色）で表示され,一目で区別できるよう2002 年１月のデータである. 社内独自ディレクトリになっている. また図 2のように推薦されたすべては, 社 内 全 体 を広 く浅 く網 羅 するポータルで登 録の URL を一覧してまとめて処理することも出来る.

URL1560 の内，約９割が社内の URL である.
表 4:推薦対象のカテゴリ
カテゴリ名
大規模ディレクトリ 登録URL数
JAVA
ODPJ
25
XML
INTRA
3
PERL
ODPJ
26
社内手続き
INTRA
136
製品担当連絡先 INTRA
36

表 4 は推薦の対象にしたディレクトリのカテゴリである. JAVA,PERL は ODPJ の中で技術系の文書が登録されているカテゴリである. XML は INTRAの中 で社 内 の技 術 文 書 が登 録 されているカテゴリ

図 2:URL 推薦画面例

である.社内手続き，製品担当連絡先はイントラネッ
トで多くのユーザが URL を登録しているカテゴリである.

4. 評価実験4.1.

表 5: 推薦対象のブックマーク

実験に用いたデータ

数, 全カテゴリ数は, 全ユーザの延 べカテゴリ数 ,カテゴリ名
登録URL数 社内 社外 日本語 英語
JAVA
170173 14XML63360
PERL
100100 10
社内手続き
11110110
製品担当連絡先12120120

全 URL 数は全カテゴリに登録されている延べ URL

表 5は推薦の対象にしたブックマークのカテゴリ

表 2は実験に用いたブックマークの数,それに含まれるカテゴリの大きさと URL の数である. ユーザ
数 は, サーバにブックマークを保 存 している延 べ数である．

である. 社内手続きには社内で良く使われる URLが登録されており，同じ URL を数多くのユーザが表 2:全ブックマークとカテゴリ登録している.
ユーザ数
全カテゴリ数
全URL数734483172

4.2.

正解の評価方法

実験は各カテゴリにおのおの最大５つの URL を推 薦 することとし, 特 に断 りのない場 合 , 3.2節 で

表 3:実験に用いた大規模ディレクトリ定義した M を, 閾値 r=0.2 として算出した. ブック
データ名 対象ディレクトリ

URL数 カテゴリ数

マークやディレクトリのカテゴリにはそのユーザや編ODPJOpen Directory
Japanese/コン
ピュータ/プログラ
ミング

211

11INTRA

社内独自ディレクトリ 1560

210

実験者が採用しても良いと判断したものを正解とし

表 3は協調フィルタリングに用いた大規模ディレて数えることにした. 実験者はディレクトリの編集者クトリである. Open Directory[9] はボランティアにではないため，ディレクトリへの推 薦 結 果 に対 して集者の方針によって URL が集められている．したがって本来 正解は，ブックマークのユーザやディレクトリの編集 者でなければわからない．本実験 では

5

は，そのカテゴリに登録されている URL の内容と比4.5.

較して妥当と考えるものを正解とした. 実験対象のここでは内容分類を用いた推薦結果を示す．4.3

ブックマークは実験者のものであり，推薦結果は自節，4.4 節の協調フィルタリングによる推薦結果と比らの基準で妥当と考えるものを正解とした．

4.3.

比較実験 1 ： 内容分類による推薦較することを目的としている．

実験 1：ディレクトリへの推薦

内容分類によるディレクトリへの推薦
表 8はユーザがブックマークに登録している

ここでは，閾値の変化に対して，推薦数，適合率3172 の URL を内容分類によって各カテゴリに推薦がどのように変化するかを測定した．
表 6は閾値を変えて推薦を行なった実験の結果した結果であるである. 閾値を大きくすると，推薦数が小さくなるが

表 8: 内容分類によるディレクトリへの推薦適合率は大きくなる傾向にあることがわかる．
表 6:推薦結果

カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率
JAVA520.40XML
540.80PERL
530.60
社内手続き
520.40
製品担当連絡先400.00

閾値0.2
閾値0.3
カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率 推薦数 正解数 適合率
JAVA
53 0.60
43 0.75XML
55 1.00
33 1.00
PERL
54 0.80
33 1.00
社内手続き
52 0.40
21 0.50
製品担当連絡先43 0.75
43 0.75

表 6と比較して全般的に適合率が低く，特に製品担当連絡先の適合率が 0 である.

4.4.

実験 2：ブックマークへの推薦内容分類によるブックマークへの推薦

ここではディレクトリとブックマークの協調フィルタ
表 9：内容分類による推薦リングを用いたブックマークへの推薦の精度を測定した．

カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率
JAVA520.40XML
520.40PERL
510.20
社内手続き
510.20
製品担当連絡先500.00

表 ７ は ， 全 ユ ー ザ の ブ ッ ク マ ー ク に ODPJ とINTRA のディレクトリを加えて協調フィルタリングを行なった結果である.
表 7:ディレクトリとの協調

表 9は内容に基づく自動分類で分類し推薦した
ODPJ
INTRA
カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率 推薦数 正解数 適合率
JAVA
53 0.60
52 0.40XML
50 0.00
51 0.20PERL
40 0.00
51 0.20
社内手続き
20 0.00
53 0.60
製品担当連絡先10 0.00
33 1.00

結果である. 分類対象とした URL は社内外から文献[8]のアルゴリズムで抽出した 2000 の URL を用いた.製 品 担 当 連 絡 先 など内 容 ではなく文 書 の所属組織などで分類しているカテゴリでは，正解が得られていない.

PERL に対して ODPJ からの推薦数が０だったのはブックマークのカテゴリが英語のコンテンツだけ

4.6. 比較実験 2：ユーザだけによる協調フィルタリングなのに対して ODPJ には日本語のコンテンツしか含まれていなかったためである．また XML に対して

ここではブックマークだけを用いて，実 験 対 象のODPJ からの推 薦 数 が０だったのは ODPJ にはブックマークへ推薦を行った結果を示す．4.4 節のXML に関するコンテンツがあまり含まれていなかっ結果と比較することでディレクトリと協調させた場合たためである．社 内 手 続 き，製 品 担 当 連 絡 先 の結と比較する．

果を見ると INTRA は社内コンテンツに関して有効に働いたことがわかる.

6表 10：ユーザ間の協調フィルタリング

表 12：INTRA の重み３

カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率
JAVA320.67
XML510.20
PERL
410.25
社内手続き
200.00
製品担当連絡先100.00

カテゴリ名
推薦数 正解数 適合率
JAVA520.40XML
520.40PERL
510.20
社内手続き
530.60
製品担当連絡先530.60

社内手続きはみなが同じ URL を集めているためINTRA を用いた場合に XML において正解数に推薦されるものが少なかった.また推薦されたのがが増えた.これはユーザが持っていた XML に関す部署毎に異なる手続きであったために正解とならなる URL にあまり有効なものが無かったためである.

かった. 製 品 担当 連 絡 先への推 薦 数が１と少なか

ちなみにディレクトリの重みを 10 にした場合，本ったのは，他におなじ URL を持った人がいなかっ実験では，ディレクトリに含まれる URL は必ず採用たためである.

され, ディレクトリから推薦候補が得られない場合に4.7.

のみ他のユーザの URL から推薦された. INTRA

参考実験を用いた場合は，重みが 3 のときから変化が無かった.

ブリンクによる実験
表 5に示した URL をブリンクに登録して推薦結

5. 考察

果を評 価した．これは，ユーザの数 が多くなった場合のユーザのみによるブックマークへの推薦結果と5.1.

考えることができる．

ディレクトリへの推薦

4.3 節の実験結果から閾値を大きくすると, 適合表 11：ブリンクによる推薦結果率(正解数／推薦数)が大きくなり, 閾値を小さくすると適合率が小さくなることがわかる. これはディレク

カテゴリ名JAVAXMLPERL

推薦数 正解数 適合率520.40510.20510.20トリのカテゴリとの共通 URL が多いブックマークから得 られた推 薦 は正 解 となりやすいことを意 味 する.
このことは類似性の高いカテゴリ同士からえた URLが推薦されるべき URL となるべきという直感と一致

各カテゴリに登録されている URL をブリンクに登するものである.

録して，類似 URL の検索を行い,上位５つについて4.5 節で行なった内容分類の実験結果において,評価した．セキュリティ上の理由から社内 URL は除内容分類を用いたシステムでは有効な推薦が得らいた．

れなかった,ディレクトリに重みをつけた場合製品担当連絡先 というカテゴリに対して協調フィルタリングを用いたシステムでは 3 つのここでディレクトリとブックマークの協調フィルタリン

URL を推薦し, いずれも正解であった. この結果

グにおいてディレクトリに重 みをかけた実 験 結 果 をから, 今回開発したシステムが, 部門情報など，内示 す. ディレクトリの重 みを例 えば 3 にした場 合 ,容ではなく文書の所属組織などメタ情報で分類してURL の人 気 度 計 算 の際 にディレクトリに含 まれるいるカテゴリでも有効な URL を推薦できることが示

URL は 3 つのカテゴリが含んでいるとして計算する.

されたといえる.
推 薦 アルゴリズムのパラメータとなる類 似 度 の閾つまり 2 人のカテゴリに含まれる URL よりもディレク値と推薦数は, 次のような方針で運用フェーズによトリに含まれる URL が優先的に推薦される.って使 い分 けることが有 効 であると考 えている. 1)
ディレクトリの立ち上げの段階では掲載 URL を迅速に増やすために類似度の閾値を小さくすることで推薦数を増やす．編集者によって適当なカテゴリに7

振 り分 けなおすことで，適 合 率 が低 くなることを補効ではないかと考えているが有意な差が得られるまう． 2) 運用段階で十分 URL が集まっている場合でには至っていない．

は, 類似度の閾値を大きくすることで，不要な URL

ブックマークやディレクトリのカテゴリは，そのユーがあまり推薦されないようにし，編集 者のコストを減

ザや編集者の方針によって URL が集められていらす．

る．そのため，このような実 験は本 来，編 集 者 や個々のユーザの意図に基づいて評価されるべきで5.2.

ブックマークへの推薦ある. このことが，評 価データ作 成を困 難にしている．このような問 題 に対 して，いかに有 意 な評 価 デ

4.4 節 の 表 ７の 結 果 か らディレク ト リによっ て 得ータを得るかが今後の課題である.

手，不得手 があることがわかる. そのため，社内のポータルサイトなどと ODP のようなインターネットの大規模ディレクトリをうまく組み合わせることでより良参考文献い結果が得られると考えられる. 4.4 節の表 7，4.6
節の表 10，4.7 節の表 11の比較において，協調

1.

フィルタリングに大規模ディレクトリを組み合わせるこによるブックマーク管理, 情報処理学会第との効 果を期 待したが，今 回の実 験 では有 意な差

43 回グループウェア研究会(2002).

はみられなかった．
2.

5.3.

鵜飼, 三末:人と大規模ディレクトリの協調

鵜飼, 片山, 津田: 文書ディレクトリ管理のため の自 動収集 , 自 動分類 の利 用, 人工パーソナライズ版ディレクトリへの応用

知能学会全国大会 5C-01 (2001).

協 調フィルタリングにおいてディレクトリの重みを3.

大きくすると，ディレクトリに登録されている URL が鵜飼, イントラネット向けディレクトリ管多く薦められるようになる. これによってユーザは，

理システム, 情報処理学会第 33 回グループディレクトリのパーソナライズ版として利用することがウェア研究会(1999).

出来る.本手法では，カテゴリの構造，名前にかかわ4.

らず有効であるので，ユーザは，ディレクトリの一部

片山: 多様な要求に対応するテキストの自動分類システム, 情報処理学会 62 回全国大を，自分の好きな階層構造で，自分の好みで取捨会(2001).

選択，追加したディレクトリを手に入れることが出来5.

る.

Tsuda,Ugai,

AcquisitionofMisue:Web

Link-based

Metadatafor

Domain-specific Directories, PKAW2000,

6. まとめpp. 317-324 (2000).

本稿では, 文書ディレクトリの運用支援を目的と6.

Google: http://www.google.com/

薦システムについて報告した. 本システムはサーバ

7.

Yahoo: http://www.yahoo.com/に保 存 されているユーザのブックマークと文 書 ディ

8.

Blink: http://www.blink.jp/

9.

Open Directory Project: http://dmoz.org/

して, URL の収集, 分類を半自動化する URL 推

レクトリに対 して協 調 フィルタリングを行 なうことで ,ディレクトリに対して URL の推薦を行なう. 内容分類を用いた手法との比較実験で, 部門情報など内

10. 森，山田：ブックマークエージェント：ブ

容ではなく文書の所属組織などで分類しているカテックマークの共有のよる情報検索の支援,ゴリでも有効な URL を推薦できることがわかった.

電子情報通信学会論文誌

推薦アルゴリズムのパラメータとなる類似度の閾値とJ83-D-I No.5 pp.487-494 (2000).

推薦数は, 運用フェーズによって使い分けることが有効であると考えられる.
ブックマークへの推薦については，少ないユーザを補うという点でディレクトリを同時に用いることが有8D-I, Vol.