論文

リサーチマイニング手法を用いた研究の発展経緯確認ツールの実装
An Implementation of Visualization Tool
for Macro-Flow of Research by Mining
Research Papers

吉田 誠♥ 小林 隆志♦ 横田 治夫♦
Makoto YOSHIDA Takashi KOBAYASHI
Haruo YOKOTA
電子的に利用可能な研究論文数の増大に伴い，研究者が求めている情報を見つけ出すコスト も増大している．そのため，目的の情報を探し出すコスト を減らす必要がある．本研究の目的は研究の発展経緯等のマクロな情報を抽出し ，それらを利用した高度な検索を行うことである．そのための手法として我々はリサーチマイニング手法を提案している．しかしながら，本手法により得られた研究の発展経緯を表すグラフは、多数のサブグラフから構成されるため，得られたグラフから各論文間の研究の発展経緯を直感的に把握することが難しいという問題があった．本稿では、得られた発展経緯をユーザに見やすく提供するために必要な要件を明らかにする. また，その要件を考慮したツールを提案，実装し，その有効性を確認する.

By progress of the Internet, the number of research
papers that can electronically be derived is increasing.
However, the cost of searching them for required information is still high. Therefore, some functions toreduce the cost is required. Our research goal is to provide an advanced retrieval method for the research papers. We have proposed a method of mining research
papers to find macro-flow of research.
Because it consists of many sub-graphs, it is still difficult to grasp research macro-flow from the derived
result graph. In this paper, we discuss requirementsfor providing users visible research macro-flow, andpropose a visualization tool for the macro-flow of research by mining research papers. Moreover we explain an implementaion of the tool, and confirm thevalidity of the tool.

1. はじめにネットワーク技術の発達等に伴い，電子的に利用可能な研究論文の数が増大してきている．これにより必要とする文献を電子的に入手することが可能となったが，目的の論文を探すコスト，論文の位置付け，関連状況を知るコストが大きくなってきている．これまでは検索手段としてキーワー
ド 検索が多く用いられてきたが，キーワード 検索だけでは，目的とする論文を直ちに得られることがあまり多くない．
このため，論文間の関係を利用するアプローチが研究されている．引用関係を利用し ，論文間の類似度を知る手法
として書誌結合（ bibliographic coupling ）[1]，共引用分析（ co-citation analysis ）[2] などが古くから提案されている．
♥ 学生会員東京工業大学 大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻
yoshidada@de.cs.titech.ac.jp♦ 正会員

東京工業大学 学術国際情報センター
tkobaya@gsic.titech.ac.jp, yokota@cs.titech.ac.jp

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また，書誌結合を改良した研究として，難波らによって参照の仕方を考慮した研究もなされている [3]．
これらの方法では何らかの関係にある論文の集合を発見することは可能であるが，研究の発展した過程等に関するマクロな情報を抽出することはできない．そのため，目的の論文を検索するコスト削減は不十分であった．
本研究の大きな目的は，論文を検索するためのコストを低減することであり，我々はそのためには研究の発展した過程を抽出し，利用することが必要であると考えている．本研
究ではこの “研究の発展した過程” を研究の発展経緯と呼ぶ．
我々はこれまでに，研究の発展経緯を抽出し ，さらにそれらのマクロな流れを表現することができるリサーチマイニング手法を提案している [4]．さらに公開論文 DB から，キーワード 検索と参照関係を用いた方法により論文情報を収集し リサーチマイニング手法を適用した．そして得られた発展経緯と共引用分析や書誌結合の結果を比較することで本手法の有用性を確認してきた [5]．また本手法では，マクロな流れを表現するためにクラスタリングを行うが，研究の発展経緯の把握を容易にする論文クラスタを形成するためのクラスタリングの指針についての考察も行った [6]．
しかしながら，これまで本手法により得られた論文の発展経緯を表すグラフは，多数のサブグラフから構成されるため，得られたグラフから各論文間の研究の発展経緯を直感的に把握することが難しいという問題があった．そこで
本稿では，得られた発展経緯をユーザに見やすく提供するツールを提案，実装し ，その有効性を確認する.
本稿ではまず，次節において論文から研究の発展経緯を抽出するリサーチマイニング手法を説明する．次に，研究の発展経緯確認に必要となる要件に関して議論する．そして，実装した研究の発展経緯確認ツールについて説明をし ，実際に論文情報に適用し ，有効性を確認する．

2. リサーチマイニング手法
リサーチマイニング手法は論文間の発展経緯の抽出，論文のクラスタリングという 2 つのフェーズからなる．以下
ではそれぞれについて説明を行う，リサーチマイニング手法の詳細は [5] を参照されたい．

2.1 論文間の発展経緯抽出
論文間の発展経緯の抽出には，データマイニングの手法のひとつであるアプ リオリアルゴ リズム [7] を利用する．
本研究では，1 つの論文が持つ参照を 1 つのトランザクションと考え，共に参照されている論文の関連度を数値化し ，方向付けを行う．つまり「 論文 A を参照しているならば 論文 B も参照している」というルールをアソシエーショ
ンルール，ルールの条件付き確率をコンフィデンス値とみなす．また，論文が共に引用されている回数の閾値をミニマムサポート値とする．さらに，論文をノード，結果として得られたアソシエーションルールを有向枝，コンフィデンス値を重みとすることにより，重み付き有向グラフを作成する．
本研究では，ある 2 論文 A（ 古い論文），B（ 新しい論文）を考えた場合，以下の 3 つの条件を満たす場合のアソシエーションルールを研究の発展経緯とする．
• B =⇒ A という参照関係が存在• A → B というアソシエーションルールが存在• そのアソシエーションルールのコンフィデンス値があらかじめ定めた閾値より大きい
例えば図 1 を考えた場合，論文 A から論文 B へのアソシ
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コンフィデンス値

論文A

A→B

研究の発展経緯

論文B
参考文献

アソシエーションルール

AA←B

参照関係

コンフィデンス値

論文C

論文D

論文E

参考文献

参考文献

参考文献

A
B

A
B

B

図 1: 論文間のアソシエーションルール
Fig.1 Association rules between research papers

エーションルールを研究の発展経緯とする．発展経緯抽出のためにあらかじめ定めた閾値のことを以降では，発展経緯抽出の重みの閾値と呼ぶ．

2.2 クラスタリング
2.2.1 クラスタリング方法
論文単位での研究の発展経緯を追うためには，前述した研究の発展経緯を抽出するだけでも十分であるが，論文数が多い場合には，それのみでは研究の発展経緯を把握することが容易ではなくなる．対象の論文数が増えた場合には，よりマクロな視点として研究分野単位での発展経緯を知ることが有用である．本研究ではこのマクロな発展経緯を表現するために，上述のグラフに対してクラスタリングを行う．
研究の発展経緯を表す枝でつながれている論文同士は参照，被参照という直接的な関係があり，その中でも重みが大きい枝でつながれている論文同士は他の多くの論文から関連が強いと判断されていることを意味する．そこで，重みが閾値より大きい枝である場合は，その枝で結ばれている論文を同一のクラスタに属するものとする．本研究ではこの閾値をクラスタリング閾値と呼ぶ．
本手法ではマクロな視点として，クラスタ間の発展経緯を抽出することができるが，さらにクラスタリング閾値を変化させることにより，クラスタの粒度を変化させることが可能であり，研究のマクロな発展経緯を柔軟に見ることを可能にする．
2.2.2 クラスタリング閾値設定指針
リサーチマイニング手法では，クラスタリング閾値を変化させることにより，クラスタの粒度を変化させることができるため，利用者のニーズに合わせてさまざ まな粒度の発展経緯を見ることが可能である．しかし 目的とするクラスタの粒度に対して，クラスタリング閾値を適切な値に定めることは難しい．ここではクラスタリングに際し，マクロな研究の発展経緯の理解を助けるようなクラスタリング閾値の設定指針について説明する．詳細は [6] を参照されたい．
一般に，利用者の目的によって適切な粒度は異なるため，クラスタリング閾値を一様に定めることは難しい．しかし ，我々はこれまでの研究により，理解し易いクラスタを形成する指標として，クラスタ内の平均論文数が関係しているという知見を得ている．
我々はこれまでの研究 [6] により，クラスタリング閾値の増加に伴い，クラスタ内の平均論文数は，若干振動してはいるものの，ほぼ単調に緩やかに減少することがわかっている．このことから，クラスタ内の平均論文数とクラスタリン
2グ閾値はほぼ 1 対 1 に対応しており，二分探索を用いることで，指定されたクラスタ内の平均論文数から，対応するクラスタリング閾値を求めることが出来る．
また，クラスタ内の平均論文数の変化率はほぼ一定であるのに対し，標準偏差は部分的に急激に変化する部分と，ほとんど 値が変化しない部分が存在する．このように標準偏差が急激に変化する主な要因は，その部分のクラスタリン
グ閾値付近において複数のクラスタの融合，または一つのクラスタが複数のクラスタに分裂しているためである．
一方，クラスタに含まれる論文が多ければ 多いほどグラフに現れるノードが減り，直感的に理解しやすくなるため，指針として，クラスタリング閾値をクラスタ内の平均論文数は望む値に近く，クラスタに属さない論文ができるだけ少なくなるように設定するべきである．
そこで本研究では適切なクラスタリング閾値の定め方を以下のようにしている．

• まず初めに二分探索によりクラスタ内の平均論文数が利用者が望むクラスタ内の平均論文数にもっとも近い部分を発見する．
• 次に発見した値からクラスタリング閾値を下げていき，クラスタ内の論文数の標準偏差が急激に変化している部分を発見，その直前のクラスタリング閾値を採用する．

3. 研究の発展経緯確認に必要な機能
1. 節で述べたように，上述のリサーチマイニング手法により得られた発展経緯を表現するグラフは，多数のサブグラフから構成されるため，直感的に把握することが難しいという問題点があった．以下では研究の発展経緯確認のために必要となる機能について議論する．
3.1 論文情報表示機能
論文タイトルや著者名，論文発行年，論文への URL 等，論文情報を表示する機能である．これは，発展経緯を確認するために必要な機能である．
3.2 クラスタリング閾値候補表示機能
クラスタリング閾値の候補をユーザに提示する機能である．本研究ではクラスタリングの結果の参考値として，クラスタ内の平均論文数を用いている．クラスタリングに際して，希望のクラスタ内の平均論文数が既知の場合には，2.2.2の方法でクラスタリング閾値を求めればよい．希望のクラスタ内の平均論文数が定まってない場合は，クラスタリング閾値をいくつに設定するべきかわからない．そこで，2.2.2 の方法を利用し，あらかじめ利用者にクラスタリング閾値の候補を提示し ，その中から選択するような機能が有用である．
3.3 クラスタ粒度把握機能
クラスタに含まれる論文数により，クラスタを表すノード の色を変化させ，クラスタの粒度を一目で知ることができるような機能である．
一般に，論文情報収集に際して，[5] で提案した方法により論文情報を特定の範囲に限定して収集した場合であっても，異なるテーマの論文の情報が含まれる．これは各々の論文が参照してる論文が必ずしも参照元の論文のテーマと一致してはいないため，リサーチマイニング手法により得られた論文の発展経緯を表すグラフは，多数のサブグラフから構成される．そのため，どのサブグラフに注目するべきかわからないという状態に陥る可能性がある．本機能によりこれを解消できる．
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クライアント (Webブラウザ)

Applet

パラメータ

表示情報
XML

サーバ

Research
Miningservlet

論文情報収集表示情報生成RMDB

論文DB

図 2: システム構成
Fig.2 System Architecture

3.4 グラフ選択機能
選択したサブグラフ以外のグラフを非表示にする機能である．ある論文やクラスタを表すノード に注目し，そのノード と関係がある部分のみを見たいと思った場合であっても，そのノードと関連がない他のサブグラフの存在により，ノード 間の関係の把握が困難になってしまう可能性がある．そのため，本機能が必要である．
3.5 グラフ操作機能
グラフを動かすことを可能とする機能である．この機能により，グラフで表されたリサーチマイニング結果を多角的な視点から視覚的に観察でき，研究の発展経緯理解や目的の論文を探す手助けとなる．

4. 研究の発展経緯確認ツールの実装，評価
4.1 ツールの実装
ツールの全体の構成を図 2 に示す．円柱はデータベースを表している．本ツールのサーバ部は論文情報収集部分 (論文情報収集) と論文の参照関係へのリサーチマイニング手法
適用の部分 (Research Mining) ，得られた発展経緯をクラスタリングして表示する部分 (表示情報生成) から成る．
サーバ部の動作は，まず論文情報収集部分において論文情報収集を行う．次に Research Mining 部分において論文情報に対し リサーチマイニング手法を適用し ，発展経緯を抽出，テーブルに保持する．その後クライアントのリクエストに対し，発展経緯を描画するための XML を生成し送信する．
発展経緯を描画するクライアント部は 3. 節で議論した要件を考慮し ，実装している．本ツールではグラフの情報に基づきグラフを視覚化するツールである TouchGraph[8] のLinkBrowser を使用し，発展経緯を描画している．出力するグラフでは，ノードは論文もしくはクラスタを表し，エッジは研究の発展経緯を表している．ここでは，各機能の実装の詳細や利点について述べる．
4.1.1 論文情報表示機能
論文タイトルや著者名，論文発行年，論文への URL 等，発展経緯の把握に役立つ論文情報を表示する．ノード のラベルに情報を載せた場合，ポップアップ メニューを用いた場合について，それぞれ試みた．
グラフから発展経緯を直感的に理解するためには，その3ノード の内容を端的に表現するタイトル等の情報をノードのラベルに記載する必要がある．しかし ノード にタイトルのみであっても全文を表示してしまった場合，長いタイトルの論文が含まれているため，個々のノードが大きくなってしまった．そのため，ノード やエッジが少ない場合であってもグラフが煩雑に見えてし まい，発展経緯の理解が難し くなることがわかった．よって，論文の詳細情報は別の部分に表示するべきであるという結論に達した．
また，ラベルに著者名も表示する機能は，利用者がグラフ表示された分野の多くの著者，もし くは見たい分野の論文の著者を知っている場合には有効であるが，そうでない場
合には，ラベルに著者名を表示した場合であっても意味はない．当研究室の論文に対し 適用した場合には，著者名のラベルへの表示が有効であった．それ以外の場合にも，論文検索等の場合には有効である．しかしながら，発展経緯を見る場合には，ノード ラベルに著者名を載せることにより，得られる情報と，それに伴うノード サイズの増大によるグラフの煩雑性の増加とのトレード オフが存在する．
更に，論文の発行年をノード のラベルに表示した場合は，ただちに各ノード が表している論文の新旧を知ることができるため有効であった．それに加え，ポップアップ メニューから直接，論文を閲覧可能であれば，より詳細な情報を知ることができるため，さらに発展経緯把握が容易となる．
以上から，本ツールは，ノード のラベルには，タイトルから文字数を限定して抽出した文字列と論文の発行年を表示し，論文の詳細情報として，ポップアップ メニューに論文タイトルの全文，著者名，発行年，論文ファイルの URL を表示するようにしている．

4.1.2 クラスタリング閾値候補表示機能
3.2 において，本機能の必要性を述べた．ここでは本機能の動作を説明する．0 から 1 の間で 0.01 刻みに変化させた
各クラスタリング閾値によりクラスタリングを行い，クラスタ内に含まれる論文数の標準偏差の変化を調べ，変化が大きい部分を，大幅に変化している部分とみなし，その部分のクラスタリング閾値の大きい方を利用者に表示する．
本機能により，研究のマクロな発展経緯を見る場合，利用者がど のようなクラスタリング閾値でクラスタリングを行うべきかを知ることができるため，クラスタリング結果を容易に知ることができ，発展経緯の把握の手助けになる．
4.1.3 クラスタ粒度把握機能
本ツールではクラスタ内の論文数に応じて，クラスタの色を変化させて表示することにより，クラスタの粒度を一目で知ることを可能にしている．クラスタの粒度が大きい部分は，密に関連しているため，前述の論文情報収集法の場合には，その部分が目的部分であることが多い．よって，最初にその部分を注目することで，目的となる研究分野に関連があるサブグラフを早く発見できる可能性が高い．
4.1.4 グラフ選択機能
この機能により，注目したサブグラフ以外の不要なサブグラフのノード や発展経緯の枝を表示させないため，グラフの煩雑性を軽減させることができる．その結果，発展経緯を理解しやすくなる．4.1.3 の機能により，見るべきサブグラフを探した後に，本機能を用いることが効果的である．
4.1.5 グラフ操作機能
本機能により，グラフを多角的に見ることができ，発展経緯の理解を助けている．
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るツールを提案，実装し，実際の論文情報を利用した実験を行うことで , 本ツールの有効性を確認した．
今後の課題として，リサーチマイニング手法適用結果の評価がある．リサーチマイニング手法により得られる発展経緯でつながれている論文同士は参照，被参照にあり，共に参照される割合が多いため，ほとんど の場合その 2 論文間には関連がある．そのため，発展経緯の評価が難しいが，リサーチマイニング手法自体の評価や用途を考えるためにこれを行う必要がある．
また，リサーチマイニング手法を論文検索に利用する方法を考えることも今後の課題である．

[謝辞]
図 3: 発展経緯のグラフ
Fig.3 Graph of research macro-flow

4.2 有効性の評価
本 ツ ー ル を 実 装し ，論 文 情 報に 対し 適 用 実 験を 行った．適用対象とし た論文情報は，[5] で提案した方法を用い，“text clustering”，“software configuration management”，“design pattern observer” をキーワード として収集した論文集合及び当研究室の論文である．論文情報の収集には，CiteSeer[9] を利用した．
実装したツールの出力例を図 3 に示す．このグラフは当研究室の論文情報に対してリサーチマイニング手法を適用し，描画したものの一部である．ノード の色はクラスタ内の論文数に，エッジの色は重みに応じてグラデーションしていることがわかる．
図 3 のポップアップ メニューは左下のクラスタを表すノード 内に含まれている論文を示している．それぞれ，論文のタイトル，発行年，著者，被参照回数を表示している．これらの情報から，それぞれのノード が何を表しているかを容易に知ることができ，発展経緯の把握を助けている．
本ツールを用いることにより，次のような利点が存在した．
• 論文ノード のラベルにタイトル，発行年を含ませることにより，発展経緯を見やすくなった．
• ポップアップ メニューにより，論文情報を容易に見ることが可能となったため，発展経緯を把握しやすくなった．
また，このツールの問題点は次のようなものが挙げられる．
• クラスタのラベルがクラスタ内の全ての論文の内容を表していない場合がある．
クラスタのラベルは，クラスタ内の被参照回数がもっとも多い論文のタイトルを用いている．しかし，これでは表されている言葉の範囲が狭いため，不適当な場合が存在した．
マクロな研究の発展経緯を把握するためには，これを改善することにより良い結果となる可能性がある．
また，論文検索として利用する際には，新しい論文を探すことも多いため，被参照回数がもっとも多い論文ではなく，発行年が最も新しい論文を代表論文とすると，有用となる場合もあると考えている．

5. まとめと今後の課題
本稿では，リサーチマイニング手法の結果として得られる研究の発展経緯が直感的に把握することが難しい点を改善するために，利用者が容易に研究の発展経緯を確認するために必要な機能を明らかにした. また，その機能を実現す

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本研究の一部は，文部科学省科学研究費補助金，特定領域研究 (16016232)，若手研究 B(16700023)，東京工業大学
21 世紀 COE プログラム「大規模知的資源の体系化と活用基盤構築」および 科学技術振興事業団戦略的創造研究推進
事業 CREST の助成により行なわれた．

[文献][1] M.M. Kessler. Bibliographic Coupling between ScientificPapers. American Documentation, Vol. 14, No. 1, pp. 10–25, 1963.
[2] H Small. Co-citation in the Scientific Literature:A New
Measure of the Relationship between Two Documents.
Journal of the American Society for Information Science,Vol. 24, pp. 265–269, 1973.
[3] 難波英嗣, 神門典子, 奥村学. 論文間の参照情報を考慮した関連論文の組織化. 情報処理学会論文誌, Vol. 42, No. 11, pp.
2640–2649, 2001.
[4] 吉田 誠, 小林 隆志, 難波 英嗣, 奥村 学, 横田治夫. Research
Mining:研究論文データベースからの研究のマクロな流れの抽出. DEWS2003, 7-p, DEWS2003, 3 2003.
[5] 吉田 誠, 小林 隆志, 横田治夫. 公開されている論文 DB からのマクロ情報抽出に対するリサーチマイニング手法と他手法の比較. 情報処理学会論文誌データベース, Vol. 45, No. SIG
7(TOD 22), pp. 24–32, 6 2004.
[6] 吉田 誠, 小林 隆志, 横田治夫. 論文 DB からのマクロ情報抽出のためのクラスタリング閾値設定指針. 日本データベース学会
Letters, Vol. 2, No. 3, pp. 73–76, 9 2004.
[7] Agrawal and Srikant. Fast algorithms for mining association rules. In Proc. of the 20th VLDB Conf., 1994.
[8] TouchGraph LLC. http://www.touchgraph.com/.
[9] CiteSeer. http:// citeseer.ist.psu. edu/.

吉田 誠 Makoto YOSHIDA
平 15 東工大・工・電電卒．平 17 同大大学院・情報理工・計算工・修士課程了．日本データベース学会学生会員．

小林 隆志 Takashi KOBAYASHI
平 9 東工大・工・情報工学卒．平 11 同大大学院・情報理工・計算工学・修士課程了．平 16 同大大学院・同専攻・博士課程了．平 14
同大学術国際情報センター・助手．工博．日本データベース学会，
日本ソフトウェア科学会，情報処理学会，ACM 各会員．

横田 治夫 Haruo YOKOTA
昭 55 東工大・工・電物卒．昭 57 同大大学院・情報・修士課程了．
同年 富士通 (株)．同年 6 月 (財) 新世代コンピュータ技術開発機構
研究所．昭 61 (株) 富士通研究所．平 4 北陸先端大・情報・助教授．
平 10 東工大・情報理工・助教授．平 13 東工大・学術国際情報センター・教授．工博．日本データベース学会，電子情報通信学会，情報処理学会，人工知能学会，IEEE，ACM 各会員．

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