論 文
ブックマークエージェント：ブックマークの共有による情報検索の
支援
森

幹彦†

山田 誠二†

Bookmark-Agent: Sharing of Bookmarks for Search Assists
Mikihiko MORI† and Seiji YAMADA†

あらまし ブックマークエージェントは，ユーザが興味をもった URL を登録してあるブックマークファイル
を参照し ，ユーザ間で情報の共有を行うシステムである．このエージェントは，既存の検索エンジンよりも効果的に情報の検索を行うことができる．ユーザがある Web ページをブラウジングによって探そうとしているとき，
このエージェントはユーザの要求していると思われる Web ページをブックマークの中から検索して，ユーザのブ
ラウザにハイパリンクとしてのリストを提示することができる．更に，エージェントは他のユーザのエージェン
トと交信することにより，他のユーザのブックマークの検索も行うことができる．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ジェントを用いることで，ブックマークというユーザによってあらかじめフィ
ルタリングされている情報を利用できるため，ブックマークエージェントは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である．このことは，ブックマークエージェントの性能評価のため 6 人のユーザを使った実験により確認された．
キーワード

協調的情報フィルタリング，ソフトウェアエージェント，ブックマーク，the World Wide Web

うな尋ねられ る人はあらかじ めその分野に関する知1. ま え が き

識をもち，有効だと思われる情報を蓄えているエキス

近年，World Wide Web（ WWW ）上の文書は急パートと考えられる．すなわち，その人は特定の分野

激な増加を続けている．したがって文書検索において，の興味と有用性によりフィルタリングした情報を多く

ブ ラウジング のみで要求し ている情報にたど りつくもっていることになる．しかし ，肝心のエキスパート

ことは難しい．そこで，一般に検索エンジンと呼ばれが知人にはいない，いても遠慮のため尋ねられない，る，キーワード を与えることで Web ページを検索す不在であるなどの理由で常時尋ねられるとは限らない．

るシステムを利用することになる．しかし ，これらの本研究では，ブックマークエージェントと呼ぶシス

検索エンジンは多数の不必要な検索結果を提示する傾テムを提案する．特定領域のエキスパートに直接尋ね向がある [11], [12]．このことは検索の更なる絞り込み

ることなく情報を得られる．このシステムは協調的情を要求し ，ユーザに負担となっている．ユーザが検索

報フィルタリング [12] の考え方をもとにしている．共語としてある単語を選択したとき，暗黙のうちにその有される情報として，ブックマーク（注 1 ）を用いる．ブッ

検索語はそのユーザの興味に沿って意味付けされていクマークはユーザの興味を反映しているので，興味のる．しかし，検索エンジンはそれを察知できないため，領域に応じて数に違いがある．また，ブックマークはユーザの興味外の意味で使用されている場合のページ

WWW 上の文書中で有用だと思われる文書のみをフィも一律に表示することになる．

ルタリングにより抽出した結果であると考えられる．

一方，有効な情報を得たい場合，その分野の情報をブックマークエージェントは各ユーザのブックマー

よく知っていそうな知人に尋ねることも多い．そのよクを必要に応じ て共有することで特定領域の興味を† 東京工業大学 大学院 総合理工学研究科 知能システム科学専攻，

横浜市
CISS,

IGSSE,

Tokyo

InstituteofTechnology,

Nagatsuta, Midori-ku, Yokohama-shi, 226–8502 Japan

もつ情報を共有し ，ユーザの情報検索を支援するシステムである．このシステムは興味がある程度共通して4259（ 注 1）：ユーザが一度見た興味ある Web ページの URL の記録のこと．

電子情報通信学会論文誌 D–I Vol. J83–D–I No. 5 pp. 487–494 2000 年 5 月

487

電子情報通信学会論文誌 2000/5 Vol. J83–D–I No. 5いるグループに適用することを想定している．このグプロファイルを学習する．手動で作ったインデックス

ループは小規模であらかじ め集められているとする．

ページから探索を開始し ，ユーザのプロファイルを学したがって，ユーザ間での共通の領域における有効な習していく．

情報を利用できるので，一般の検索エンジンよりも効
果的な絞り込みが期待できる [7]．

WebWatcher, Letizia, Syskill & Webert は，明示的なキーワード 検索が 行えないため ，ユーザは 黙々

ブックマークエージェントはそれぞれのユーザのもとリンクをたど っていく必要がある．また，これらはとで起動する．したがって，ユーザは共有の参加や脱ユーザが次にたど るであろうページの予測の学習に主

退をその時々で自由に選択できる．ユーザが現在訪れ眼が置かれているが，本研究では，グループ 内のユーている Web ページをもとに，そのページに類似した

ザ間の情報共有に主眼を置いている．

ページをユーザに提示し ，ユーザの検索を支援する．

WebMate [1] は TF-IDF を用いてユーザの興味を類似ページはユーザのブックマークから得られた Web

徐々に学習し ，更新し続け，自動的にユーザの興味のページから検索する．ただし，他のエージェントと通あると思われるニュースを提供する．また，学習した信することで，他のユーザのブックマークも検索する

プ ロファイルをもとに ，ユーザが 検索をするときにことができる．また，ユーザはエージェントに対してユーザの与える検索語を補完する検索語を自動的に追キーワード を明示的に与えて検索することもできる．

加することができる．WebMate はユーザの興味を知Siteseer [7] は，ブックマークがユーザの興味を表しるためにユーザのブラウジングを監視するが，ブックているとしてユーザ間の情報を共有するシステムであマークエージェントはユーザの興味が凝縮したブック

る．各フォルダ（注 2 ）の中にある URL がいくつ一致してマークの変化を監視することでユーザの興味を知るこ

いるかによって，ユーザ間のフォルダを関連づけ，他とができる．

のユーザの類似するフォルダの URL を推薦する．しShopBot [2] は，複数の商品取扱いサイトから商品

かし ，Siteseer ではフォルダがユーザによって完全に情報を自動抽出するシステムである．自然言語処理を把握管理されていて分類されていることが前提である．

することなく，商品の知識とホームページの規則性か

また，フォルダ 間の URL の一致した数のみを見て類ら帰納学習によって商品情報を得ることができる．し

似性を判断しているが，フォルダ 中の URL 数によっかし ，ShopBot は興味の対象として商品しか扱えず，て一致数が変化することは明らかである．ブックマー

他の分野への応用が難しい．

クエージェントはフォルダを利用せず，各 URL にあBeehive [3] は メールシステムをもとに協調的情報

る HTML ファイルから抽出されるキーワード をもとフィルタリングを行うシステムである．あるユーザがに類似度を測るため，一貫した基準で類似度を測るこ

興味をもった情報は，Beehive のシステムを通じて登とができる．

録されたグループ の メンバに メールとして送られる．

WebWatcher [4] は，ユーザが最初に与えたキーワー

メールのやり取りの少なかったメンバはある頻度を下

ド とユーザの現在見ている Web ページを参考にしな

回るとリストからはずされる仕組みになっている．まがらユーザの興味を学習し ，ユーザに探索のヒントをた，Beehive システムはユーザ間の交信の内容には関与えるシステムである．ユーザの興味を示すものとし知しない．このシステムはユーザが情報提供することて Web ページのハイパリンクに重点を置いており，既を主眼としているのに対して，ブックマークエージェ

存のハイパリンクをアイコンで強調するというページ

ントはユーザの興味によりユーザに対して情報を提供の提案法を用いている．

することを主眼としている．

Letizia [5] も，WebWatcher に 似たシ ステムである．異なるのは，単一ユーザを対象としており，完全クライアントとして動作するところである．ユーザの探索時には同行してページを読みながら学習し，類似したページをユーザに提案する．

Syskill & Webert [6] もユーザの 挙動を 見ながら

2. ブックマークエージェント
2. 1 機能

図 1 にブックマークエージェントのシステム構成を示す．ブックマークエージェントは 1 人に対して一つ起動され，情報検索を行う．

ユーザの興味のありそうな Web ページを提案するシ
ステムである．各ユーザの各話題についてそれぞれ
488（ 注 2）：ブックマーク中で，URL を分類するためにある入れ物のこと．

論文／ブックマークエージェント：ブックマークの共有による情報検索の支援

るものをはじめとして様々な方法が提案されている [8]．
本研究では HTML という構造化された文章を扱うことから，以下に述べるようなタグ構造に注目したキー
ワード 抽出を用いる．このような構造を用いる方法は，
一般的に用いられる TFIDF [8] など に比較して，文書集合の必要がなく効率が良いという利点がある．

Web ページのキーワード 集合を次のよ うに定義する．HTML ファイルにおいて以下に述べる特定のタグが見つかった場合，そのタグ中に含まれている単語の語尾を正規化したあとその単語に対し ，括弧内の重みを加算していく．そして，その重みの上位五つの単語をその Web ページのキーワード とする．
図 1 ブックマークエージェントのシステム構成
Fig. 1 The Bookmark-agent system.

以下に，ブックマークエージェントの機能を挙げる．

• 新規 URL におけるキーワード の獲得：ブック

ブックマークエージェントは以下のタグを利用する．

•
•
•
•

<META>中のCONTENT 属性 (10)<TITLE> (10)<Hn> (7 − n)<EM> (1)

ページの HTML ファイルからキーワード を抽出し ，• <U> (1)
2. 3 類似度と類似ページ
Web ページの類似度は，二つのページのキーワード

キーワードデータベースに URL やタイトルとともに集合の積集合をとり，その要素数とする．したがって，登録する．ユーザのプ ラ イバシーを守るため，他の類似度は 1 から 5 までの値をとる．

マークファイルを監視し ，ユーザにより新たな Web
ページの URL が追加された場合，その URL の Web

ユーザに公開するかど うかはブックマークごと，フォルダごとに指定できる．

類似ページは，あるしきい値以上のページを意味する．ユーザは類似ページのしきい値を，ブックマーク• 類似ページの提示：ユーザが現在見ている Web

エージェントの提示する類似ページの内容を見て変更

ページから自動的にキーワード を抽出し ，それをもとすることが可能である．しきい値の初期値は 3 としてに類似ページの URL をユーザに提示する．また，ユーいる．

ザがエージェントに明示的にキーワード を与えて，類似ページを提示させることも可能である．

3. 実 装 方 法

類似ページの検索方法は，以下の 2 通りがある．

3. 1 実装における問題– エージェントが担当しているユーザのキーワー

ユーザのブックマークを共有する手法として，以下

ドデータベースを検索する．

– エージェントは，他のエージェントと通信しての二つが考えられる．
（ 1 ） 各ユーザのブックマークを一つの中央データ

他のユーザのキーワードデータベースの検索を依頼でベースに登録して共有する．

きる．グループごとにブックマークエージェントが通（ 2 ） 各ユーザごとにデータベースを用意し，ユー

信できる相手はあらかじめ決めておく．各ユーザは自ザの参加表明によって共有する．

分のキーワードデータベースの各 URL に対して許可手法（ 1 ）は共通のデ ータベースに登録するため ，情報を与ることができ，他のユーザに一部若しくは全

ネットワークの状態にかかわらず他のユーザのブック部の URL 情報を非公開にすることが可能である．

マークを参照することができる．しかしこの方法では• 検索依頼の受領：他のブックマークエージェン

以下の問題点が考えられる．まず，中央データベース

トから 検索依頼があれば ，担当のキーワード デ ータの管理という仕事が増えることに加え，その管理者がベースを検索し ，見つかった類似ページを返信する．

すべてのデータにアクセスが可能になるプライバシー

2. 2 キーワード 抽出の問題がある．もう一つに，ユーザの共有の停止・再テキストからのキーワード 抽出は，出現頻度を用い開のときのコンピュータの負荷の問題である．ユーザ
489

電子情報通信学会論文誌 2000/5 Vol. J83–D–I No. 5の停止時にはユーザから得た情報をすべて見つけ出して削除する必要があり，再開時にはユーザの情報をす
べて登録する必要がある．このため，停止・再開が頻繁にあると，コンピュータの負荷は大きい．

表 1 ユーザの有するブ ックマーク中の URL 数
Table 1 The number of users’ URLs in eachbookmarks.
ユーザ名
URL 数

A
137

B
356

C
10

D
85

E
167

F
71

合計
782

これに対し ，手法（ 2 ）ではユーザ側にデータベー
スを移すので上記の問題を解決できる．まず，データがユーザのマシンに存在するため，個々のユーザの管理下にあり，全体のデータにアクセスできる者はいな
い．したがって，ブックマークエージェントがユーザの参加・脱退が自由であるオープンなシステムである
こと考えて，（ 2 ）の分散型のシステムを採用した．

3. 2 実装ブックマークエージェント は ，三つの 部分から 実
装され る．プ ログ ラム言語とし て perl5 を使用し てシステムを構築した．ただし ，WWW の閲覧や類似ページのリストの閲覧のためのブラウザには Netscape

Navigator を用いる仕様になっている．
• ターミナル：ユーザの明示的キーワード 等のコ
マンド を伝える役割や，コマンド の実行結果やエラー

図 2 ユーザの現在見ているページ
Fig. 2 A current Web page.

を表示するという，ユーザとエージェント の イン タ
フェースの役割を担う．また，ユーザのエージェント

ユーザ（ A から F ）のブックマークを用いている．その使用開始，終了の指示をする．

れぞれのユーザのブックマークファイル中の URL 数• サーバ：エージェントの実行本体．類似ページを表 1 に示す．6 人のユーザのブックマーク中で同一の検索，ブックマークからのキーワード 抽出，そしての URL は除いたため，合計欄は互いに 異なる URL

エージェント間通信を行う．各ユーザに 1 個ずつ起動の総数となっている．

される．サーバには以下の 2 種類がある．

まず，エージェントが自動的に類似ページを提示す– ルートサーバ：キーワードデータベースサーバ

る例を示す．図 2 は，あるユーザの現在見ている Web同士の交信の中継をする．検索の依頼の中継時には，ページを示している．図 3 は，図 2 のページに対する，送り主の名前を伏せることを基本とするが，公開するブックマークエージェントの URL 提示ページを示しこともできる．名前を伏すのはユーザのプライバシーを守るためである．

– キーワードデータベースサーバ：実際のブックている．この提示例では，ユーザは The Multi-Agent

Systems Laboratory という Web ページを閲覧しており，その類似ページとし てエージェントは Learning

ここで行う．ユーザごとに起動される．限定的公開のin Multi-Agent Systems と The Multi-Agent Systems
Laboratory 自身を提示している．このように，直感的ための実装はここでするが，現在その実装はされていにも類似したページを提示しているのがわかる．

マークエージェントの検索やユーザのブラウザ監視は次に，ユーザがブックマークエージェントに明示的ない．
複数のキーワード デ ータベースサーバは ，一つのルートサーバに星状に接続される．

• URL 提示ページ：ブ ラウザ上に類似ページのリストを表示する．

4. 実 行例

ブックマークエージェントの実行例を二つ示す．この実行例では ，ブックマークエージェントは 6 人の490にキーワード を与えた場合の例を図 4 に示す．ここでは，キーワード として ‘agent’ を与えている．比較のために，同じキーワード を二つの検索エンジンに与えた．検索エンジンとしては，ユーザ登録型検索エンジンとして Yahoo（ 注 3 ）を，Web ロボットによる自動登録型検索エンジンとして goo（ 注 4 ）を使用した．
（ 注 3）：http://www.yahoo.com/（ 注 4）：http://www.goo.ne.jp/

論文／ブックマークエージェント：ブックマークの共有による情報検索の支援された適合文書の割合．

• 適合率：検索された文書総数に対するその中での適合文書数の割合．
ここで，検索の母集合となる WWW 上の適合するすべての文書数を測ることは現実的に不可能なため，再現率は求められないため算出をあきらめる．一方，適合率は検索された文書数を母集合とし ，その中で正しく検索された文書数の率なので計算可能である．したがって，適合率を検索効率の指標とする．
検索エンジンの検索結果では時として数千から数万
件の URL を提示することがある．この場合，適合率を調査することは困難である．そこで，検索エンジン
では URL を並び替え，与えられたキーワード の内容
図 3 キーワード を与えない場合の提示ページ
Fig. 3 Indicated page by implicit keywords.

に適していると思われる URL を先に表示する機能を利用する．上位 20 個までに入った URL の適合率を求めることで近似的にそのキーワード に対する適合率とする．
通常，ユーザは上位数十個の検索結果しか見ないことが多い．見る数は必ずしも一定ではないが，検索結果が数千件を超える場合は，ユーザが実際に見る URL
数が多少増減してもご く一部のみを見ていることに変わりない．したがって，このような条件を考慮し ，本
研究では上位 20 個を利用することにした．
ここで，上位 20 個の URL の適合率が検索結果全体の URL の適合率よりも一般的に高いことに注意してほしい．なぜなら，一般に検索エンジンはキーワードの頻度など に基づき，適合する確率の高い順に URLを提示するからである．したがって，完全ではないものの，検索エンジンを不利にすることのない条件で適

図 4 キーワード を与えた場合のブックマークエージェン
トによる提示Fig. 4 Bookmark-agent indicating page given
keyword “agent”.

合率を求めていることになる．

5. 2 実 験 方 法
ブックマークエージェントの性能評価のための実験を行った．ブックマークエージェントと比較するため

その結果，キーワード ‘agent’ に対して，Yahoo がに検索エンジン goo を使った．ブックマークエージェ

2, 485 個のサイトを，goo においては 1, 811, 013 個もントは協調情報フィルタリングを行っているため，検のサイトを示したのに比べ，ブックマークエージェン

索エンジンとは異なる性質を示すことが期待され る．

トは，有用な 8 個のサイトしか提示しなかった．

この性質が結果にど う影響するかを調べた．また，評

5. 実

験

価基準として適合率を用いた．
双方に 与え るキーワード とし て，各ユーザのキー

5. 1 適合率の定義

ワードデータベースを総合し，その中に存在する任意情報検索の効率の定量的な評価方法に ，再現率とのキーワード を 1 から 3 個ずつ選んだ．ユーザ A が被適合率がある [10]．これらの定義は，以下のとおりで験者になり，提示された URL の Web ページが適合すある．

るかど うかの判定を行い，適合率をそれぞれ求めた．

• 再現率：質問と適合する文書総数に対する検索ブックマークエージェントの方の評価では，表 1 に491

電子情報通信学会論文誌 2000/5 Vol. J83–D–I No. 5

示す 6 名のキーワードデータベースを使用する．
このユーザグループではみな OS として Linux を使

ワード 2 個の場合は，キーワード の AND 検索を行っている．表の BA と SE はそれぞれブックマークエー

用しており，人工知能，エージェント，ロボットを研ジェントと検索エンジンによる結果を表す．キーワー

究しているということに注目する．

ド を 3 個与えた実験も行ったが ，結果の表は省いた．

5. 3 実 験 結 果なぜなら，2 個のときで既に提示 URL 数が 1 個に近

表 2，表 3 はそれぞれ 1，2 個のキーワード を与えいことからも推測できるように，キーワード 2 個と 3たときの適合率をまとめたものである．ここで，キー個の結果で大きな違いがなかったためである．

6. 考
表 2 キーワード 1 個を与えた場合の適合率
Table 2 Precision when 1 keyword was given.
キーワード
agent
robot
intelligenceai
research
internet
web
linux
unix
science
software
faq
perl
java
sendmailsearchmac
macintoshweather
dictionary
japaneseenglishml
archie平均

呼出 URL 数
BASE
81811187102685911023622
41134699
48465215
15 13131781
14128811221415551627082913547770724
911387973144108
48932561623173474
16898213 13542226
22197432716157504012705383
611096
1914009948426221045402525282468

適合率（％）
BA
SE
100.0
5.0
100.0 30.0
100.0 10.0
100.0 45.0
75.0 20.0
26.7 15.0
35.7 10.0
100.0 70.0
100.0 40.0
33.3 50.0
91.7 45.0
100.0 50.0
75.0 75.0
100.0 45.0
100.0 65.0
84.6 55.0
100.0 60.0
100.0 85.0
100.0 75.0
100.0 35.0
21.1 40.0
37.5
5.0
75.0 35.0
100.0 55.0
81.5 44.2

察

6. 1 単語の性質による適合率の違い
適合率は，ブックマークエージェントか検索エンジ
ンかにかかわらず，検索するキーワード の単語としての性質によって特徴が現れる．キーワード が形容詞として使われやすい単語のとき適合率は低い．例えば ，‘web’，‘english’ は名詞にもなるが ，後ろに名詞をとることで ‘Web Agent’，‘English Dictionary’ のように形容詞としても働く．このような単語のとき，単独で使用する場合の適合率よりも他の単語をとって熟語を作った場合の方が高い．
ブックマークエージェントにおいてこの傾向は，興味の領域に入っていない熟語のときに起こりやすい．

‘English Dictionary’ や ‘Mailing List’ はユーザにとってそのもの自体に興味があるわけではない．したがって，表 2 と表 3 より，‘english, dictionary’ の適合率
はブックマークエージェントで 100％，検索エンジン
で 70％なのに対して，‘english’ ではそれぞれ 37.5％と5.0％となってし まう．‘mailing, list’ の適合率でも同様の結果が見られる．

6. 2 ブックマークエージェント と検索エンジンとの比較

表 3 キーワード 2 個を与えた場合の適合率
Table 3 Precision when 2 keywords were given.
キーワード

呼出 URL 数

適合率（％）

BA

SE

BA

SE

ユーザ間で興味の領域が共有されているかど うかで，ブックマークエージェントの URL 提示はど のように変化するかを考察する．ブックマークエージェントは，

softwareagent

1400238

100.0

30.0

共通する興味で情報を集約するという文脈で，協調的

web

agent

1

541780

100.0

15.0

情報フィルタリングを用いている．このフィルタリン

linux

software

3494729

100.0

35.0

free

software1

2502799

100.0

10.0

グの効果は，興味領域の共有の有無によって適合率がenglishdictionary3

197152

100.0

70.0

異なっているかで観察することができる．

java

software

1

687154

100.0

30.0

java

internet

1

766101

100.0

15.0

まず，ユーザ同士が興味の領域を共有している場合

web

robot

1

91377

100.0

55.0

を考える．本実験におけるユーザは皆，一般的な科学

artificial

intelligence

6264060

100.0

45.0

linux

application

1129544

100.0

20.0

tokyo

university

1

207367

100.0

50.0

mailinglist

42453832

100.0

75.0

fj

news

1

40508

100.0

60.0

sportssoccer1

374736

100.0

35.0

100.0

38.9

平均

492

には興味がないため共有していないが，人工知能，ロボット，エージェントシステムには興味があるため共有している．したがって表 2 より，ブックマークエー
ジェントにおいて，‘ai’, ‘robot’, ‘agent’ といった単語の適合率は ‘science’ という単語の適合率よりも高い．

論文／ブックマークエージェント：ブックマークの共有による情報検索の支援

また ，検索エンジンと比較し た場合，例えば キー
ワード ‘agent’ の適合率は，検索エンジンが平均適合

6. 3 ブックマークエージェント と検索エンジンの役割分担

率の半分以下になっているのに対して，ブックマーク

各キーワード に対する適合率における，ブックマー

エージェントは高い適合率を維持している．この現象

クエージェントと検索エンジン goo との有意差を調べ

は，‘agent’ が普通，‘代理人’ や ‘代行’ の意味で使われるために，順位和検定 [9] を行った．この検定は，それるが ，人工知能についてのユーザグループであれば ，ぞれのキーワード の適合率を，ブックマークエージェ

その意味が “コンピュータを使ったエージェントシス

ントと検索エンジンの結果にかかわらず併せ，ソートテム” という意味になるために起こっている．

し ，順位に偏りがあるかど うかを調べるものである．

次に，興味の領域を共有しないキーワード の場合，よって，片方の検索結果の順位の分布が他方と異なる

ブックマークエージェントの URL の提示数は共有す場合に有意差が生じ る．キーワード 数が 1 個，2 個，るキーワード に比べて 1 けた少なく，絶対数としても3 個のときに，エージェントと検索エンジンとの適合非常に少ない．例えば ，‘linux’ は共有するため 22 個

率を標本として検定を行った結果，それぞれ有意水準

呼び出されて提示されているが，‘perl’ はユーザ A に

5％で有意差が確かめられた．

よってのみ提供されていることがわかっており共有さこの検定により，ブックマークエージェントは検索れていないため，4 個しか提示されていない．興味のエンジンにはない URL 提示法を用いていることが明

領域を共有しない場合は URL 提示数が共有する場合らかとなり，ブックマークエージェントの協調的情報に比べて低いことがわかる．また，実験中のデータにフィルタリングが有効であることが示唆された．

1
おいて検索エンジンの提示数に比べて常に 100
以下で

ある．

したがって，ブックマークエージェントと検索エンジンは検索したい内容により役割分担が可能であると興味深い結果もある．UNIX という単語は Linux と考えられる．ブックマークエージェントは興味の領域いう単語よりも一般的なので，提示 URL 数は UNIXを共有しているという条件において有効な手段である．

の方が多いはずである．しかし ，ここで思い出さなけ

一方，検索エンジンは安定した適合率は望めないもの

れば ならないことは ，本実験のユーザは皆 Linux のの，どのようなときでもユーザが時間を掛けさえすれユーザであることである．し たがって ，キーワードば適合する Web ページを見つけ出すことができる．

‘linux’ は ‘unix’ よりも多数の URL を提示している．

また，ブックマークエージェントはブックマークに上記のことから，ブックマークエージェントは興味登録されない限り新しい URL を提示できないが ，検の領域を共有していない場合，及び一般的な検索語を索エンジンは自動的に獲得するため可能である．した

与えた検索には不向きである．適合する Web ページ

がって，最初に特定の情報を探そうとするユーザは検をほとんど 提示しない場合があるためである．対照的

索エンジンで調べなければならず，その恩恵をブックに，検索エンジンによる検索では，適合率こそ低いがマークエージェントによって他のユーザも受けられる大量の URL を提示するため，時間をかけてよく探せようになるので，二つのシステムの間には相補的な関ば 要求に適合する Web ページを見つけられる場合が係があることがわかる．

ある．
一方，ユーザ間で興味の領域を共有するようなキー
ワード で検索する場合，ブックマークエージェントは

7. む

す び

本研究では，URL 情報であるブックマークを用い，適合率が高く，かつ少数の URL を提示をすることが情報検索を支援するブックマークエージェントを提案

でき，有効である．すなわち，検索エンジンのようなした．また，6 人のユーザによる実験を行った．ブッ

膨大な数でしかも適合率が高くない提示の中から，適クマークは，ユーザによってあらかじめフィルタリン

合する Web ページを掘り起こす必要がない．このこグされた URL 情報であると考えられる．したがって，とは，興味の領域の共有による協調的情報フィルタリ

検索エンジンがユーザが望まない Web ページを多数ングが働いていることと考えられる．

提示してしまうのと異なり，ブックマークエージェン
トは適度にフィルタリングされ，少数であるがユーザの要求に見合った URL 情報を，協調的情報フィルタ
リングによって提供することができた．
493

電子情報通信学会論文誌 2000/5 Vol. J83–D–I No. 5

ブックマークエージェントは前提として，ユーザの興味が 類似し ているとし ，そのユーザグループ 内でフィルタリングを行っている．今後，ユーザの興味の類似性を測定し ，それをもとにグループ 分けを行うことを考えている．また，類似性に着目したマッチメー
キングのシステムを考案したい．
謝辞

支援のもとに行われた．記して，感謝致します．
文

L. Chen and K. Sycara, WebMate: A Personal Agent
R.B. Doorenbos, O. Etizoni, and D.S. Weld, “A scalable comparison-shopping agent for the world-wideweb,” Proc. 1st Int. Conf. on Autonomous Agents,
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（ 平成 11 年 7 月 5 日受付，11 月 9 日再受付）

494

1996 千葉大・工卒．1998 東京工業大学
大学院総合理工学研究科知能システム科学

専攻修士課程了．現在，博士課程在学中．
WWW 上におけるソフト ウェアエージェ
ントやユーザプ ロファ イルの研究に従事．
人工知能学会会員．

山田誠二 （ 正員）

1984 阪大・基礎工卒．1989 同大大学院

献

for Browsing and Searching, 1997.
[2]

幹彦 （ 学生員）

本研究は，日本学術振興会 未来開拓学術研究推進事業研究プロジェクト「生物的適応システム」の[1]

森

博士課程了．同年大阪大学基礎工学部制御工学科助手．1991 同大学産業科学研究所
講師．1996 年 4 月より，東京工業大学大学院総合理工学研究科助教授，現在に至る．
工博．人工知能，特に ，WWW 上でのプ
ラニング，ロボ ット学習に興味をもつ．人工知能学会，情報処
理学会，AAAI，IEEE 各会員．