論 文
マルチ Web ロボットによるユーザの興味を反映した情報収集梛野 憲克†

山田 誠二†

Information Gathering Based on User’s Interest by Multiple Web Robots
Norikatsu NAGINO† and Seiji YAMADA†

あらまし WWW の普及に伴い，WWW 上で情報収集を行うことが一般的になってきた．検索エンジンを用いて情報収集する方法以外に，個人の興味に応じた最新の Web ページを個人の計算機上に収集することも重要である．本研究では，ユーザの興味を反映した情報収集を行う PWM（ Personal Web Map ）システムを提案す
る．PWM は，ユーザにとって興味のある Web ページのデータベースであり，ユーザとインタラクティブに構成する．Web ロボットは，ユーザが入力したキーワード をもとに，関連する Web ページを収集する．このとき，ユーザが任意の時点で収集状況を把握するために Web ロボットに一様な情報収集をさせ，より詳細な情報がほしい領域を集中的に情報収集させるために，収集された Web ページを把握するための密度黒板を階層的に構成
し ，Web ロボットを制御する．収集状況は，自己組織化ネットワークにより構成される 2D マップとしてユーザに提示され，ユーザはより詳細な情報を知りたいクラスタを選択することで，PWM システムにフィード バックを与える．最後に，PWM システムの有効性を実験により示す．
キーワード

WWW での情報収集，マルチ Web ロボット，任意時間制御，自己組織化マップ，HCI

1. ま え が きWeb ページの絶対数の変化は大きいが，文献 [5] によると，1999 年 2 月時点で公開されている Web ページ

近年，計算機資源の低コスト化などにより，個人的は約 8 億であり，その約 16％を超える Web ページをに興味がある Web ページを個人の計算機上に収集すた Web ページで構成されるので，後にその Web ペー

蓄積する検索エンジンはなく，その被覆率は 1997 年
12 月から減少している．また，代表的な検索エンジンにより新しい Web ページ，または更新された Web
ページが得られるまでに 1 か月以上かかる [5]．そのジを活用する際に，既にフィルタリングがされているため，検索エンジンの結果には，ユーザが本当にほしことから質の高い情報検索が期待できる．そこで，本い Web ページが検索結果に現れない場合や，得られることが 可能になってきている．このよ うなデ ータ
ベースは，最初からユーザの興味を反映して収集され研究では，ユーザ個人の興味を反映した Web ページ

る URL に対応する Web ページは既に存在しない場合の収集を実現するシステムを提案し ，実験的にその有が多々ある．ユーザの興味に応じて，その検索エンジ

効性を確認する [12]．

ンの結果にフィルタリングを施したものは，更に一部

前述のよ うな 情報収集の 一つの 方 法とし て ，Al-

分でしかない．また，検索エンジンが検索結果をユー

taVista, Yahoo，goo などに代表される検索エンジン

ザの検索意図ど おりにフィルタリングすることは困難のヒットリストに，ユーザの興味に応じたフィルタリなため，提示される Web ページは多くの関連のないングを施し ，得られる URL に対応する Web ページ

ページを含んでいるのが現状である．よって，本研究を実際に取得する方法が考えられる．しかし ，検索エでは，このような検索エンジンを用いた方法は採用しンジンが用いる Web ページのデ ータベースは，実在ない．

する Web ページ集合の一部分でしかない．実在するユーザ個人の Web ページ収集において重要な点の† 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，横浜ある．そのための有効な機能とし て，ユーザが Web

一つは ，ユーザの興味をできるだけ反映することで
市ページの収集過程をモニターすることが可能であり，CISS, IGSSE, Tokyo Institute of Technology, 4259 Nagatsuta, Midori-ku, Yokohama-shi, 226–8502 Japan780

更に任意の時点でその収集を制御できる必要がある．

電子情報通信学会論文誌 D–I Vol. J83–D–I No. 7 pp. 780–788 2000 年 7 月

論文／マルチ Web ロボットによるユーザの興味を反映した情報収集

本研究では，効率化のためにマルチ Web ロボットをの支援であり，情報収集ではない．

用いた Web ページの収集を行い，情報収集の過程をブックマークエージェント [9] は，ユーザによりフィ

PWM（ Personal Web Map ）と呼ばれる表現で記述

ルタリングされた URL 情報であるブックマークファ

する．PWM は，収集された Web ページデータベー

イルを複数のユーザで共有するシステムである．Web

スと入力キーワード に関連した Web ページがど のよ

ページ 間の類似度を計算し て，他のユーザのブック

うに分布して収集されたかを表す密度黒板から構成さ

マークファイル中にある，類似したページの URL をれる．更に，PWM システムは，情報収集過程を自己エージェントが 教えてくれ る．ユーザの興味による組織化マップ SOM（ Self-Organizing Map ）[4] を用

フィルタリングが可能だが，エージェントが自ら情報

いて，2 次元マップを表示でき，ユーザはより詳しい

収集するわけではない点が本研究と異なる．

情報を知りたいクラスタを選択することにより，任意

ナビゲーションプランニング [13] は，目標概念を理の時点で Web ロボットの情報収集を制御できる．こ解するために必要な Web ページの系列をプランニンのようなユーザの任意の時点での割込みを可能にする

グにより自動生成する．索引付けアルゴ リズムとタグために，PWM システムは，いつ停止されても各キー構造を利用して，Web ページからオペレ ータを自動

ワード について偏りのない一様な情報収集をする必要

生成しながらプランニングが行われる．ナビゲーショがある．このような情報収集は，一般に検索エンジン

ンプランニングでは，システムが自ら情報収集を行うのデータベース作成に使われているマルチ Web ロボッ

が，ユーザとのインタラクションはなく，ユーザの興トの横型探索では不可能であるため，本研究では，密味を対話的に取り込むことができない．

度黒板を参照しながら一様な情報収集を行うようにマルチ Web ロボットを制御する手法である任意時間制

2. Web ロボット による情報収集

御を提案する．そして，最後に，PWM システムを用

図 1 に，システム全体の概観を示す．以下にシステいることにより，ユーザの興味を反映した情報収集がムの動作をユーザ，PWM，Web ロボットの三つに分行われることを実験により示す．

けて示す．

分散型マルチ Web ロボットを用いて負荷分散を用• ユーザ：ユーザは，はじめに自分の興味に関連すいた研究 [2] など ，検索エンジンのデ ータベース構築

るキーワード をシステムに入力する．ユーザは，Webの効率化を目指す様々な研究が行われている．しかし，効率化されたとしても，サービ スの対象が一般の不特
定多数のユーザであるため，やはり Web ロボットは網羅的な探索を行って Web ページを収集する．よって，ユーザの興味を反映したデータベースを構築することはできない．

Fish Search [1] は，人工生命の技術を利用して，関連する情報を集める探索アルゴ リズムである．探索を行うエージェントは，質問単語に関係ある Web ペー
ジの集合を同定する．また，InfoSpiders [8] は，FishSearch を改良した，動的な WWW 環境に適応するア
ルゴ リズムである．残念ながら，これらの研究は，ユー
ザとのインタラクションがなく，PWM システムのような，任意時間においてユーザによる明示的な Web
ロボットの操作が可能な枠組みにはなっていない．

WebWatcher [3] や Letizia [6] は，ユーザのブラウ
ジング履歴からユーザの好みを学習し ，ユーザの興味に関連する Web ページへのリンクを提示することができる．これらのシステムは，ユーザの興味を学習することができるが，その目的はユーザのブラウジング

Fig. 1

図 1 システムの概観
Overview of the system.

781

電子情報通信学会論文誌 2000/7 Vol. J83–D–I No. 7

ロボットが収集した Web ページの情報を得るために計る方法として，情報検索の分野では一般にベクトル

いつでもシステムに指示を与えることができる．WPS

空間モデル [11] が用いられる．Web ページ p のキーに含まれる Web ページは SOM により 2D マップとし

ワード ベクトル Vp を，このベクトル空間モデルに基て視覚化される．ユーザはそれを参照し ，自分の興味づき式 (1) で定義する．

に関係するクラスタを選択する．

• PWM：ユーザから与えられたキーワード をもとに 2. 1で述べる WPS に対応する密度黒板の各軸を設定し ，キーワード の個数を次元数とする多次元空間を構成する．Web ロボットにより集められた Web

Vp = (vp1 , vp2 , · · · , vpN )=f (p, tN )f (p, t1 ) f (p, t2 ),,···,m(D, t1 ) m(D, t2 )m(D, tN )ここで m(D, t) = max f (p, t)
p∈D



(1)

ページの情報はデータベースに登録され，含まれていユーザが 2D マップ 上のクラスタを一つ選択すると，

Web ページデータベース D は，Web ページ p の集合を表し ，vpi は，ユーザからの入力キーワード ti

そのクラスタに対応する Web ページ間の関連性をよの Web ページ p における頻度 f (p, ti ) を正規化した

り詳細に表す，新たな WPS を構成する．

ものであり，ti の重要度を表す．また，N は ，ユー• Web ロボット：Web ロボットは WPS を参照
し ，収集する Web ページの URL を選択する．Web
ロボットは複数で，非同期に Web ページを収集する．

ページデータベース D の Web ページの各キーワード

るキーワード の頻度から密度黒板にプ ロットされ る．

2. 1 PWM（ Personal Web Map ）本研究では，ユーザの興味を反映した情報収集のたザから入力されたキーワード 数である．vpi は，Webの最大値で正規化され，値の範囲は [0, 1] となる．このキーワード ベクトル Vp の集合が WPS である．

2. 3 密 度 黒 板

めの PWM（ Personal Web Map ）を提案する．図 1

ユーザとインタラクティブに PWM を構成するにあの PWM は，収集された Web ページのデータベース，

たって重要なことは，ユーザが PWM の構成プロセス

WPS，そして密度黒板から構成される．WPS は，収にいつでも割り込めることである．ユーザは情報収集集された Web ページのキーワード ベクトルの集合でが終了するまで待ちその結果を得るのではなく，必要あり，密度黒板は ，WPS 中の Web ページに含まれなときにいつでもある程度の結果が得られることが重るキーワード の頻度の分布を表す．密度黒板は，収集要である．ユーザが任意時間において Web ロボットされた Web ページの特徴を把握するために用いられを制御することにより，より効率的に興味を反映する

る．Web ロボットは密度黒板を参照し ，次に収集すことができる．

る Web ページの URL を決定する．WPS00 は根とな

一般の Web ロボットのように網羅的な横型探索にる最初の階層であり，ユーザからの入力によって与えより情報収集をすると，収集される Web ページの特られたキーワード に直接的に関連する Web ページを徴に偏りができる．この理由として以下の二つが考え含む．ここで，WPSij は，階層 i における j 番目のられる．一つは，ある Web ページからリンクされてWPS を意味する．
Web ページの収集過程で，ユーザの指示により現在の WPS 中の Web ページが SOM を用いて複数のクラスタに分類され，その結果が 2D マップとしてユー
ザに提示される．ユーザが WPSnj の分割されたクラいる Web ページは，もとの Web ページに類似していページの特徴には偏りが生じる．もう一つは，実際にスタの一つを選択すると，階層 n + 1 に選択されたク

在する．この場合，ある時点ではユーザの興味に関連

ラスタについてより詳しく収集した Web ページによっする Web ページが極端に少ない場合が存在し ，そのる場合が多いため，大域的に見ると収集された Web
存在する Web ページの特徴に偏りがあるためである．
例えば ，流行の話題に関連する Web ページは多く存て WPS(n+1)k が作られる．このようにして，ユーザ

場合 Web ロボットがたど ることができるリンクの数が興味のある Web ページの詳細な情報を獲得するたがほとんどない可能性がある．

めに，PWM の構成を制御することが可能になる．

2. 2 WPS の構成
各 Web ページに含まれるキーワード の出現頻度に基づいて WPS を構成する．Web ページの類似度を782収集された情報に偏りのある PWM と一様な PWMの密度黒板の例を図 2 に示す．
システムに二つのキーワードが与えられ，X 軸，Y軸はそれぞれキーワード 1，キーワード 2 の関係を表

論文／マルチ Web ロボットによるユーザの興味を反映した情報収集

Fig. 3

図3 密 度黒 板
Density blackboard.

次元の区画ができる．Web ページデータベース D からキーワード ベクトルに基づき密度黒板にプロットした後，各区画の密度を計算する．ここで，1 <=s<= 10の範囲で s を変化させて密度を調べたところ，2. 4で示す任意時間制御が 4. で示す一般的な Web ロボット
探索に比べて，s = 5 で最も一様になることが実験的にわかった．これは，s が大きすぎ ると区画が細かく，小さすぎ ると区画が粗くなり，たど るべきリンクが適切に選択されていないためであると考えられる．4.で示す実験では，s = 5 としている．

2. 4 任意時間制御
密度黒板を利用し ，あまり収集されていない Web
ページの特徴を決定し，その区画に含まれる Web ページのリンクをたど ることにより WPS の一様性を実
図 2 偏りのある WPS と一様な WPS
Fig. 2 An uneven WPS and an uniform WPS.

現する．つまり，密度の低い区画のページ の リン ク
をたど ると ，類似のページが 得られ ，それが 同一区画にプ ロット され ると予想され ることから ，その区している．存在する Web ページをすべて収集し 密度

画の密度を上げ ることが 期待できる．これは ，ある

黒板にプロットした結果，図 2 (a) のようになったとうに収集される Web ページの特徴に偏りが 存在するWeb ページのリンク先の Web ページは，リンク元のWeb ページに類似しているという仮定に基づいている．検索エンジンである WebCrawler の探索アルゴ
リズム [10] は，この仮定に基づいて設計されている．
また，ARACHNID [7] では，あるページが他の Web

場合，興味に関係する Web ページがほとんど 収集さ

ページからリンクされているとき，その Web ページ

れておらず，たど るべきリンクがほとんどない．一方がリンク元の Web ページと関連しているという条件

する．左図の黒丸で囲まれた部分（ クラスタ）にユー
ザは興味をもっていると仮定し ，右図はその部分を詳細に表した新たな WPS である．ここで図 2 (b) のよ

図 2 (c) では新たな WPS の始点となる Web ページが付き確率を R，をランダ ムに Web ページをとってき

存在し ，興味に関連する Web ページを集めやすい．

たときに関連している確率を G とするとき，R > G

これを実現するために，WPS を図 3 のように メッであることが実験により示されている．

シュ状に分割して，密度黒板を構成する．キーワード t

ここでは ，以上の方法により一様性を得るための個のベクトル空間における各軸の範囲 [0, 1] を s 個のWeb ロボットの制御を，Web ロボットの任意時間制
御と呼ぶ．Web ロボットの任意時間制御手続きを以下区画に区切る場合，t 次元空間の中に合計で st 個の t783

電子情報通信学会論文誌 2000/7 Vol. J83–D–I No. 7

に示す．
（ 1 ） WPS を参照し ，最も密度の低い区画を決定

ei =

1
0

(i = k)
(i =
| k)

する．
（ 2 ） その区画に含まれる Web ページからランダ

そして，勝者となった 2D マップ上のクラスタは，キー
ワード クラスタとし てそのキーワード をラベルとし

ムに一つの Web ページ p を選択する．
（ 3 ） 選択された Web ページ p に含まれるリンク
からランダムに一つのリンク l を選択する．
（ 4 ） リンク l に対する Web ページの html ファイ
ルを取得する．
（ 5 ） html ファイルから式 (1) によりキーワード
ベクトルを生成し ，密度黒板に書き込む．また，Web
ページデータベースに html ファイルを登録する．

て表示し ，各キーワード クラスタは異なる色（ 異なる
原色など ）で 色付けする．二つのキーワード クラス
タ間のクラスタの色は ，それらのキーワード に対応
する色の距離に 応じ た中間色を用いることによりグ
ラデーションをかける．またクラスタの大きさは，そのクラスタに分類された文書ベクトルの数に比例した大きさにする．2D マップ 上のクラスタをラベル付
け，色付けすることにより，ユーザはキーワード に関（ 6 ） （ 1 ）に戻る．

連する Web ページがど のクラスタに分類されている

3. 2D マップを用いたユーザからのフィード バック

かを容易に把握することができる．また，ランダムな単位ベクトル Er で学習することにより，キーワード
クラスタが分散されて 2D マップ上に配置されること

3. 1 2D マップ
キーワード ベクトルはユーザから入力されたキー
ワード の数の次元をもち，それは 4 以上の場合がある．よって，ユーザに PWM を把握しやすいように提示するためには，次元を 2 次元に落とすことが望ましい．よって，本研究では，SOM を用いて PWM の 2Dマップを構成する．
まず，各ベクトル値がランダ ムである N 次元単位
ベクトル（ N はユーザが入力したキーワード 数）を訓により，ど のキーワード に関連する Web ページが多く収集されているかも容易に把握することができる．
以上の手順によって構成された 2D マップの例を図 4に 示す．ここで ，ユーザから 入力され たキーワード
は，“application”，“database”，“foil”，“learning”，“ontology”，“progol”，“relation” の 7 単語であった．
3. 2 ユーザからのフィード バック
Web ページが分類された後，既に収集された Web

練ベクトルとして生成し ，SOM に入力して学習を行う．SOM の学習の詳細は，文献 [4] を参照されたい．
学習後，収集された Web ページを複数のクラスタに分類するために，式 (2) のような各 Web ページに対する文書ベクトル Ep を SOM に入力する．そのときの勝者ノード が，その Web ページの属するクラス
タを表すノード となる．

Ep =f (p, tN )f (p, t1 ) f (p, t2 )
,
,···,
l(p)
l(p)
l(p)


(2)


 N

ここで，l(p) = f (p, ti )2i=1

最後に，それぞれのキーワード に対応するクラスタにラベルを付ける．キーワード k に対する式 (3) のような単位キーワード ベクトル Ek を SOM に 入力
する．

Ek = (e1 , e2 , · · · , eN )
784

(3)

Fig. 4図 4 2D マップの例
An example of 2D-map.

論文／マルチ Web ロボットによるユーザの興味を反映した情報収集

興味のある Web ページの数について一般的な Web ロ
ボット 探索と比較する．ここで Web ロボット探索とは，網羅的な横型探索を意味し ，効果的な制御を行わないものとする．Web ロボット 探索の手順を以下に示す．
（ 1 ） Web ページのリストを L = [ ] で初期化．
（ 2 ） 始点とな る Web ページ p0 を現在の Webページとし ，p0 に 含まれ るすべての リン クを L に追加．
（ 3 ） L の先頭のページ p を L から削除．
（ 4 ） Web ページ p を取得．
（ 5 ） p に含まれるすべてのリンクを L の再後尾に追加．
（ 6 ） （ 3 ）に戻る．

PWM システムでは，Web ページにキーワード が一つも含まれていない場合，そのキーワード ベクトルは (0, 0, · · · , 0) となる．このキーワード ベクトルがプロットされる区画は，他の区画と比べて経験的に密度
図 5 ユーザからのフィード バック
Fig. 5 Feedback from a user.

が高いため，キーワード を一つも含まない Web ページのリンクをたど ることはほとんどない．実験を公平にするために ，本研究では Web ロボット探索においペ ージ 間の関 係を 表し た図 5 の 上 図の ウィンド ウてキーワード を一つも含まない Web ページのリンク

が ユ ーザに 提示され る．例えば ，図 5 の 上図のよはたどらないという制限を加えた．

うに ，WPSij の 2D マップ で ノード a を 選択する

Web ロボット探索と任意時間制御において，始点となる Web ページ p0は，代表的なメタ検索エンジンである MetaCrawler にキーワード を入力し ，それぞれ各単語を一つずつ入力した結果の上位 3 個，すべてのとそのノード に対応する WPS の部分空間が 特定でき，その部分を 詳細に 表し た 新たな WPS(i+1)k が作られ る．左下図の V は ，ユーザが 選択し た クラ
スタに 含 まれ るキ ーワ ード ベ クト ル を すべて 包含

キーワード を and 検索した結果の上位 5 個，すべて

max
min
max
し ，v1min <= v1 <= v1 , · · · , vN <= vN <= vN をのキーワード を or 検索した結果の上位 5 個からなる満たす領域である．ここで ，vimin = minp∈S v(p, i)，vimax = maxp∈S v(p, i)，N は入力キーワードの数（各WPS の次元数），v1 , v2 , · · · , vN は，V の各軸の変数，

Web ページ 集合とした．それぞれにおいて ，四つのWeb ロボットを用いた．
実験は，研究室のメンバー 10 人に行ってもらった．

S はユーザの選択したクラスタが含むキーワード ベク

それぞれの被験者が選んだキーワード は表 1 のとおり

トルの集合，v(p, i) はキーワード ベクトル p の i 番である．

目の要素である．

4. 1 一様性の比較
図 6 は，横軸は収集された Web ページの数を，縦詳細な WPS が新たに形成されたら，それを現在のWPS とすることを Web ロボットに伝える．これによ

軸は密度黒板の各区画に含まれる Web ページの個数

り，ユーザが詳細な WPS の形成を指示した直後からの標準偏差を表したものである．密度黒板は各軸を 5Web ロボットはそれを参照し，ユーザの興味を反映し等分した．図から，Web ロボット探索に比べて任意時た情報収集を行う．

間制御の方が標準偏差の値が低いことがわかる．これ

4. 実

験

任意時間制御の効果を調べるために ，収集され たWeb ページの特徴における一様性，及び 収集されたは，任意時間制御の方が各区画に含まれる Web ペー
ジの個数にばらつきが少ないことを意味し ，一様に集められていることがわかる．
次に ，この WPS の一様性が 実際のユーザ イン タ785

電子情報通信学会論文誌 2000/7 Vol. J83–D–I No. 7
表 1 被験者の選んだキーワード
Table 1 Keywords given by subjects.
被験者番号 キーワード
p1
director, mystely, actress, movie, actor
p2
php3, postgreSQL, JDBC, JAVA
p3
genetic, programming, GP, intron, treep4
cribbage, crib, card, board, game, run, skunk,doublep5
linux, kernel, install, distribution, debian,dpkg
p6
agent, www, navigator, personalize, profile,AI
p7pet, zoo, food, cat, fishing
p8
relation, learning, ontology, database, progol,
foil, application
p9
multiple, robot, agent, cooperate, strategy
p10slither, link, puzzle, faq, tips

図 6 WPS における一様性の比較
Fig. 6 Uniformity on a WPS.

図 7 2D マップにおける一様性の比較
Fig. 7 Uniformity on a 2D-map.

Fig. 8図 8 収集された Web ページの数（ 1 ）The number of gathered Web pages (1).

択してもらい，2 階層目で再び 3 時間収集した．なお，
フェースとなる 2D マップ上の一様性にどのくらい影収集には三つの Web ロボットを用いた．図 8 は，2響を与えるかを調べた．各被験者に対し，Web ロボッ

階層目で実際に収集された Web ページの数を表してト 制御と任意時間制御を用いてそれぞれ 3 時間の間いる．被験者 p3 と p6 は収集された Web ページが極Web ページを収集し ，2D マップ上の各クラスタに分類した．2D マップは，5 × 5 の 25 個のクラスタを 2次元に配置した．図 7 の横軸は被験者（ 10 人）を，縦端に少ない．経験的に，たど るリンク先のホストが混

軸は 2D マップ上の各クラスタに分類された Web ペー

興味があるものであるかど うかを調べるために，収集ジの個数の標準偏差を表したものである．この結果かされた Web ページに一つの Web ページ当り，自分のら，任意時間制御の方が Web ロボット探索よりも 2D

興味に全く関係のない Web ページは 0 点，少し 関係

マップ 上の各クラスタに分類される Web ページの数のある Web ページは 1 点，強く関係のあるページはに偏りが少ないことがわかる．

雑している場合，このような結果になった．
収集された Web ページがそれぞれ被験者にとって2 点として点数付けを行ってもらった．図 9 は，集め

4. 2 興味のある Web ページの比較られたすべての Web ページの合計点を計算し ，各被PWM システムが，ユーザにとって興味のある Web

験者の主観的な評価基準や評価した Web ページの絶ページの収集に 与え る効果を実験で 示す．被験者の対数によりそれぞれの合計点に大きな差がでるため，

キーワード をもとにして PWM の 1 階層目で 3 時間

Web ロボット探索と任意時間制御のそれぞれの合計点を，収集されたすべての Web ページにそれぞれ満点収集した．その後，2D マップ 上のクラスタを一つ選
786

論文／マルチ Web ロボットによるユーザの興味を反映した情報収集

Fig. 9図 9 興味のある Web ページの評価（ 1 ）The relevance of gathered Web pages (1).

図 10 収集された Web ページの数（ 2 ）Fig. 10 The number of gathered Web pages (2).

の 2 点をつけたときの合計点で割ることにより正規化
し ，グラフにしたものである．
図 9 は，被験者の主観的な評価であり，図 9 の p1のように任意時間制御の方が悪い場合もあるが，ほとんどの被験者において，任意時間制御の方が収集された Web ページが少ないにもかかわらず，興味のある

Web ページが多く収集されている．更に，図 8 から，密度計算などの処理のオーバヘッド や，ネットワークの負荷など により，任意時間制御の方が Web ロボット探索よりも収集される Web ページ数は少ない場合
でも，任意時間制御の方が興味のある Web ページが多く収集されていることがわかる．
また，任意時間における制御の効果を調べるために，

図 11 興味のある Web ページの評価（ 2 ）Fig. 11 The relevance of gathered Web pages (2).

被験者 8 名で 1 階層目と 2 階層目に割り当てる時間の比を変えて実験を行った．図 10，図 11 は，1 階層目

階層までとした．

と 2 階層目の収集時間に，それぞれ被験者 p1，p2 に同一被験者の，Web ロボット 探索と任意時間制御

は 1 時間と 5 時間，被験者 p3，p4 には 2 時間と 4 時によって収集された Web ページの評価の合計点の間

間，p7，p8 には 4 時間と 2 時間，被験者 p9，p10 にに極端な差が存在するのは，各被験者が主観によっては 5 時間と 1 時間を割り当てた場合の結果である．

Web ページを評価しているためだと考えられる．

収集の時間配分を変化させた場合でも，ほとんどの以上の実験結果より，各階層において一様な情報収被験者において任意時間制御の方が Web ロボット探集を行うことにより任意時間におけるユーザの制御を索よりも興味のある Web ページが多く収集されるこ可能にし ，その制御によりユーザの興味を効果的に反とがわかった．しかし ，図 11 からわかるように，時映した効果的な情報収集が可能であることがわかった．

間配分の変化による評価の合計点の違いに，最適な時間配分を決定し得るような特徴は見られなかった．

5. む

す び

各階層での収集時間の配分を変えるとともに，WPS

本研究では，PWM を用いてユーザが任意時間におの階層の深さも変えて実験すべきであるが ，実験をいて Web ロボットを操作し，収集の早い段階からユー行った結果，ほとんどの場合において 3 階層目ではた

ザの興味を反映することにより，無駄な Web ページ

ど るべきリンクがほとんど 残っていなかったため，2の収集を省いた，効果的な情報収集を行う手法を提案
787

電子情報通信学会論文誌 2000/7 Vol. J83–D–I No. 7

した．また，収集された Web ページが ，実際にユー[10]実験の結果，ユーザにとって興味のある Web ページ

Int. World Wide Web Conf., 1994.
[11]

G. Salton, Automatic Text Processing, Addison-[12]

S. Yamada and N. Nagino, “Constructing a per-は，Web ロボット 探索に比べて任意時間制御の方が多く収集されることがわかった．本手法を用いること

Wesley, 1989.
sonal web map with anytime-control of web robots,”

により，検索エンジンのための一般的な Web ロボッ

4th Int. Conf. on Cooperative Information Systems,

ト探索のように網羅的な情報収集をすることなく，効果的にユーザの興味に関連する Web ページを取得でB. Pinkerton, “Finding what people want: Experiences with the WebCrawler,” Electronic Proc. 2nd

ザの興味に関連しているかど うかを実験により調べた．

pp.140–147, 1999.
[13]

山田誠二，大澤幸生，“WWW における概念理解のためきることを確認した．代表的な検索エンジンのデータ” 人工知能誌，vol.14, no.6,のナビゲーションプラニング，

ベースに蓄積された Web ページ数の割合が ，実在すpp.1125–1133, 1999.

る Web ページ数に比べて年々減少してきている今日，（ 平成 11 年 8 月 2 日受付，12 月 27 日再受付）

この方法は重要になると考えられる．
謝辞

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」の支援のもとに行われました．記して，感謝致します．
文
[1]

献

P. De Bra and R. Post, “Information retrieval in
the World-Wide Web: Making client-based searchingfeasible,” Computer Networks and ISDN Systems,

梛野憲克 （ 学生員）

1997 名工大・工卒．1999 東工大大学院

総合理工学研究科修士課程了．現在同大学
院博士課程在学中．情報検索，人工知能に興味をもつ．人工知能学会，AAAI 各会員．

vol.27, no.2, pp.183–192, 1994.
[2]

H. Yamana, K. Tamura, H. Kawano, S. Kamei, M.
Harada, H. Nishimura, I. Asai, H. Kusumoto, Y.
Shinoda, and Y. Muraoka, “Experiments of collecting

山田

誠二 （ 正員）

WWW information using distributed WWW robots,”
Proc. 21st Annual Int. ACM SIGIR Conf. on Research and Development in Information Retrieval,
T. Joachims, D. Freitag, and T. Mitchell, “Web-

礎工学部助手．1991 同大学産業科学研究所講師．1996 東京工業大学大学院総合理工watcher: A tour guide for the World Wide Web,”学研究科助教授，現在に至る．工博．人工Proc. 15th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence,
pp.770–775, 1997.

知能，特に，Web での情報検索，ロボット
学習に興味をもつ．人工知能学会，情報処理学会，日本ロボ ッ

T. Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer, Berlin,

ト学会，AAAI，IEEE 各会員．

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1984 阪大・基礎工卒．1989 同大大学院博士課程了．博士（ 工学）．同年大阪大学基