DEIM Forum 2014 D7-1

地方公共団体のオープンデータ化に向けた
web ページ間の関係性抽出技法の提案
近藤

拓也†

村山

敬祐†

杉山いおり†
石川

遠藤 雅樹††

横山

昌平†††

博†

† 首都大学東京システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6†† 首都大学東京大学院システムデザイン研究科 〒 191–0065 東京都日野市旭が丘 6–6††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †{kondo-takuya@ed.,murayama-keisuke@ed.,sugiyama-iori@ed.,ishikawa-hiroshi@}tmu.ac.jp,††endo-masaki@ed.tmu.ac.jp, † † †yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし 各地方公共団体の web ページでは様々な公共データが公開されている．しかし，いくつものリンクを経なければ目的のデータに辿りつけないことや，同種のデータでも扱う団体が異なるため別々の形式にまとめられていることがある．そこで，各地方公共団体の web ページのオープンデータ化，アクセシビリティの向上を図ることで，基幹データの有用性や価値を高める目的で研究を行った．本論文では複数の地方公共団体の web ページを用いて，クラスタリングや分類を行い，関連する情報が記載された web ページをまとめ，またリンクの繋がる web ページ間の類似度を算出した結果について報告する．
キーワード

オープンデータ，地方公共団体，web マイニング，クラスタリング，LOD

1. は じ め に
近年，日本の行政機関においてビッグデータ，オープンデー
タを利活用する動きが高まっている．例えば，総務省では総務
省統計局管轄の統計調査の状況を次世代統計利用システム（注 1）

再編するシステムの実現を目指す．最終的にはオープンデータの推進や，地方公共団体の行う政策の理解の一助としたい．そこで我々は，地方公共団体の web ページから類似ページのまとまりを発見するための実験を行った．
本論文では，2 章に研究目標と目標達成に向けたアプローチ，にまとめ，API を公開している．経済産業省もオープンデータ

関連研究に関して述べる．3 章ではデータのまとまりの発見を実践に向け試験的に web ページ（注 2） を公開している．その他

行う手順や実験対象を記述し，4 章にその実験結果を示す．5の省庁でもオープンデータ化を図るため，各々の基幹データを章では今回の研究のまとめを述べる．

公開している．また，それらを包括すべく内閣官房情報通信技
術総合戦略室がデータカタログサイト （注 3） を試行版として公2. 研究目標と関連研究開し始めた．地方公共団体でも 2013 年 4 月 1 日に武雄市，千本章では 2. 1 に研究目標と，目標に対するアプローチについ

葉市，奈良市，福岡市の 4 市合同で「ビッグデータ・オープンて，また 2. 2 に今回用いたクラスタリング手法に関連する研究

データ活用推進協議会」を設立し，地方公共団体のビッグデー

を記述する．

タ，オープンデータ利活用の先駆けとなっている．さらに全国

2. 1 研 究 目 標に 1,742 箇所ある地方公共団体 (2014 年 1 月 1 日時点) も各々

本研究の目的は，各地方公共団体等が公開している基幹デーの基幹データを各 web ページ内にまとめ公開している．しかタの価値を高めることである．具体的には，自身の住んでいる

R
Word ，Excel など
し，地方公共団体間の PDF，Microsoft⃝

地域の国政選挙の結果に関する情報を取得したい場合に，投票のファイルが存在する web ページに関しては，基幹データファ結果だけでなくその地域の投票率，全国の投票率，さらにそのイルは相互リンクが少なく，同種のデータであるのに関連付け

地域の前回選挙の結果や投票率などを関係付けて提供できるされているものが少ない．また，そのようなデータをまとめた

情報抽出を目標としている．なお，この目標は Linked Open

ポータルサイトも少ない．本研究では，この同種のデータであData(LOD) [1] の概念を参考にしている．本研究では，そのアるが扱う地方公共団体が違うため関係付けできていないデータ

プローチとして地方公共団体の web ページをクラスタリングについて，機械的に関連性を算出し，同種のデータをまとめ，する．次にそのクラスタを解析する手法を確立し，クラスタ間
や web ページ間の関係付けを行う．最終的に同種のページだ（注 1）：http://statdb.nstac.go.jp/，Accessed 2013（注 2）：http://datameti.go.jp/，Accessed 2013（注 3）：http://www.data.go.jp/index.php，Accessed 2013

が，扱う地方公共団体が異なるため関係付けできていないペー
ジ群に対し，関係の付与を行い，またページ間の関係性を明確に示し推薦することでアクセシビリティの向上を図る．本論文

では，地方公共団体の web ページのクラスタリング手法や，クラスタの解析について記述する．クラスタリングの対象データ
は，地方公共団体の web ページ上の情報である HTML のリン
クタグや，web ページのリンク構造である．

2. 2 関 連 研 究
地方公共団体の公開しているデータを対象とした先行研究はいくつかある．松村ら [2] の研究では国内の博物館情報の LOD化を図るための LODACmuseum の活動について報告している．大城ら [3] の研究では地方議会の議事録を対象に，会議録
中の意見の自動抽出を行っている．他にも web ページからの情
図 1 クローラーの概要

報抽出に関して様々な先行研究が存在する．今回扱う地方公共団体の web ページに対するクラスタリングには，先行研究で行

表 1 階層ごとの取得リンク数 (単位：件)

われているクラスタリング手法を参考にする．本節ではクラス
タリング時に参考にした研究について記述する．

階層１まで 階層２まで

階層３まで

札幌市

169

14,108211,330

2. 2. 1 ストラクチャマイニングによるクラスタリング

仙台市

170

7,497

110,637

ストラクチャマイニングとは，主に web ページのリンク構造

さいたま市

148

16,019388,192からマイニングを行う手法である．ストラクチャマイニングに

横浜市

97

4,519

74,110より得られた特徴量を用いてクラスタリングを行う研究を説明

千葉市

115

5,510

75,342

する．大野ら [4] [5] の研究では，Max-flow アルゴリズムを用

川崎市

106

6,355

112,575

相模原市

126

4,948

84,273新潟市

168

10,376

138,903

静岡市

148

7,025

33,922

浜松市

68

3,618

62,453

りクラスタの特徴量抽出を行っている．近藤ら [6] の研究では，

名古屋市

105

5,008

77,910

Wikipedia のページの関連項目検索に対し，相互リンクに着目

京都市

202

9,033

94,675

し重み付けしたグラフに対して，HITS [7] を適用する方法を提

大阪市

110

5,834

128,498案している．これらの研究を参考に，リンク構造のみに着目し

堺市

136

8,674

96,394たクラスタリング手法を考案し適用する．その詳細を 3. 2 に記

神戸市

26

1,435

32,215

岡山市

208

8,718

81,541

広島市

168

9,644

149,867北九州市

129

11,95075,357福岡市

173

27,525

180,902

熊本市

109

5,158

216,979いることで web ページの構造情報 (ストラクチャマイニング)
のみで，ページの集合から小さなクラスタを生成している．さらに，生成した小さなクラスタ内のコンテンツマイニングによ述する．

2. 2. 2 コンテンツマイニングによるクラスタリング
コンテンツマイニングとは，主に web ページ内の文書情報からマイニングを行う手法である．コンテンツマイニングにより得られた特徴量を用いてクラスタリングを行う研究に関して記述する．杉山ら [8] の研究では，リンク先のページの内容 (コンテンツ) を特徴ベクトルに反映させることで，クラスタリン
グを行い，あるページから 2〜3 リンク先の web ページにそのページの内容が集約されることを示している．阿部ら [9] の研
究では，アンカーテキストを用いて既存のコンテンツベース検索システムの改善を行うことで，情報検索におけるアンカーテ
キストの有効性を示している．これは，web ページ内の文書でもリンク先の情報を持つことが多いアンカーテキストを用いて，文書情報と構造情報を同時に扱うことを目的としている．これ
らの研究を参考に，地方公共団体の任意の web ページに対す
る，リンク先との類似性を調べ，リンクとページ内文書の特徴の関係性抽出を行う．その詳細を 3. 3 に記述する．

3. 実験の対象と手法
本章では，今回行った実験について記述する．3. 1 に対象デー
タ，3. 2 にストラクチャマイニングによるページ分類実験，3. 3にコンテンツマイニングによる文書情報とリンクの関係性抽出
実験について記述する．

3. 1 対象データ
クローラーの概要を図 1 に示す．全ての地方公共団体を対象にトップページから同一ドメイン内の全ページを対象に，リン
クタグ中のアンカーテキストとそのリンク先 URL を取得するためクローラーを作成する．今回はリンク先の URL が PDF，
R
Word ，Excel などのファイルは解析に利用しない
Microsoft⃝

ためクロール時に除外する．また，今回の実験はクラスタリン
グや解析が可能であるか確かめるためのものなので，データに関して政令指定都市 (以後，政令市)20 市に絞り，各トップペー
ジから 3 階層分のデータ取得を行った．幅優先で，取得ページにはページ番号を振っている．異なるリンクから，同一 URLを取得した際は異なるページ番号が振られデータベースに格納される．一度クロールした URL 内のデータは再取得の必要が無いため，クロール済みの URL は除外される．階層ごとのリ
ンク数，ページ数を表 1，2 にまとめる．

3. 2 ストラクチャマイニングによるページ分類実験
本実験では，ストラクチャマイニングによるページの分類実

表 2 階層ごとの取得ページ数 (単位：件)
階層１まで 階層２まで

階層３まで

札幌市

170

3,525

29,073

仙台市

171

3,075

17,680

さいたま市

149

5,058

41,560

横浜市

98

3,013

27,758

千葉市

116

2,124

19,435

川崎市

107

2,519

18,136

相模原市

127

3,531

19,006

新潟市

169

3,010

25,917

静岡市

149

1,462

8,463

浜松市

69

1,279

9,215

名古屋市

106

2,281

16,794

京都市

203

2,784

18,787

大阪市

111

3,979

42,574

堺市

137

2,306

11,305

神戸市

27

640

7,525

岡山市

209

2,368

13,399

広島市

169

5,310

30,747

北九州市

130

1,907

14,852

福岡市

174

4,573

26,878

熊本市

110

2,954

25,005

図 2 注目する構造

図 3 実験 1 の概要

験について記述する (以下，実験 1)．トップページから直接リンクが貼られているページを対象に各政令市ごとにリンク解析によるクラスタリングを行う．リンク解析によるクラスタリン
グでは異なるドメインのページをまとめることができないた
め，各政令市ごとに行ったクラスタリングの結果をトピックごとに分類する．クラスタリング，分類の詳細をそれぞれ 3. 2. 1，

3. 2. 2 に記述する．
3. 2. 1 ストラクチャマイニングによるクラスタリング
ストラクチャマイニングによるクラスタリングの概要について記述する．クラスタリングには，大野ら [4] [5] の研究で用図 4 実験 1 の概要

いた Max-flow アルゴリズムやリンク解析でよく用いられる

PageRank [10] のスコアを参考にする．リンクを有向辺とし，係数を調べたいとき，S1 ，S2 内 URL の集合をそれぞれ NA ，政令市の web 構造の内，図 2 の構造に着目し，1 階層目の URL

NB とすると Jaccard 係数 J は式 (1) で表される．

のリンク先ページ，1 階層目の URL で 3 階層目に出現するもののリンク元ページの一致率を特徴にクラスタリングを行う．
この図 2 をグラフとして表したものが図 3 である．この図 3J=NA ∧ NB
NA ∨ NB(1)

今回は Jaccard 係数の閾値を 0.4 以上とした．

で，ページ A，B のリンク元，リンク先ページに着目したもの

3. 2. 2 クラスタの分類

が図 4 である．A と B は一致率が高いため同じグループとす

各政令市ごとにクラスタリングを行うことで同種のページ集

ることができる．このリンク元，リンク先のページの比較を全合を作成するが，リンク構造のみでページ分けるため各政令市ての 1 階層目のページに対して行い，グループの作成を行う．

の地域サイトの構成に大きく依存した特徴を持つクラスタが比較の際，PageRank の極端に高いページは，どのページとも生成される．異なる地域サイトの同種クラスタをまとめる際，関連があるためクラスタリング時には除外した．このグループ

これらを画一的な指標でまとめる必要がある．このことを考慮の内，同一ページの含まれるグループの結合を行い，結合しき

し，クラスタの分類を行う．分類器にはベイズ分類器を用いる．

れなくなったものをクラスタとする． また，リンク元，リンク

またベイズ分類器の教師データとして LDA(Latent Dirichlet

先の一致率のスコアには，Jaccard 係数を用いた．Jaccard 係

Allocation) [11] により作成したトピックを用いる．政令市 20 市

数は 2 つの集合や 2 つのベクトルの共起度合いを表す数値であの 1 階層目のページの全文書に対し，LDA を用いて 50topics，る．今回の実験では，Jaccard 係数の要素にリンク先，リンク

5words のトピック群の作成を行った．これによりそれぞれの

元 URL 群をそれぞれ用いる．例えば集合 S1 ，S2 の Jaccard

地域サイトの構成に依らない指標を作成する．このトピック群
を元にクラスタの分類を行う．

3. 3 コンテンツマイニングによるリンク間関係性抽出実験
本実験では，リンク-被リンクの関係にあるページ間の文書を比較し，類似度を算出することで，リンクとページ内文書の特徴の関係性抽出を行う．本実験の目的は，リンク間のページの特徴の類似性を示すことで，3. 2 で記述した実験 1 を全てのリンク元，リンク先の URL を取得せずとも，ある程度分類できる様にすることである．一般的に同一カテゴリ内のページ間の類似度は，他のページ間の類似度と比べ高く，またリンクの繋がるページ間には関係性があると考えられる．そこで，京都市の地域サイトの 3. 1 で取得したデータを対象に，リンク-被図 5 平均コサイン類似度算出例

リンクの関係にあるページ間のアンカーテキストの比較を行要について説明する (以下，実験 2)．リンク間の比較にはコサ

表 3 静岡市 1 階層目のクラスタリング結果
クラスタ内
カテゴリ名
URL 数
総 URL 数 precision recall

イン類似度を用いる．コサイン類似度の要素にはページ内単語

都市計画・建設

8

8

1.00

1.00

の tf idf 値から作成したベクトルを用いる．そのベクトル同士

観光・イベント

5

5

1.00

1.00

の成す角度の小ささで類似度を判定し，コサイン類似度が 1 に近いほど類似している．コサイン類似度 cos(⃗a, ⃗b) は，式 (2) で

行財政

2

5

1.00

0.40

産業・労働

6

6

1.00

1.00

消防・防災

7

9

1.00

0.78

地域づくり

7

8

1.00

0.88

静岡市長の部屋

3

3

1.00

1.00

新着情報

8

8

1.00

1.00

なお，ベクトル生成に用いた tf idf 値の算出の際，ページ内ア

行財政

3

5

1.00

0.60

ンカーテキスト群を文書 d とし，総文書数 (総ページ数) を D ，

医療・保健衛生

9

11

1.00

0.82

くらし

6

10

1.00

0.60

教育・文化

6

8

1.00

0.75

環境

9

11

1.00

0.82

表 4 京都市 1 階層目のクラスタリング結果
クラスタ内
カテゴリ名
総 URL 数 precision
URL 数

recall

まちづくり

5

11

1.00

0.45

健康・福祉・教育

10

16

1.00

0.63

tf idf 値は，単語の出現頻度である tf 値と逆文書頻度 idf 値の観光・文化・産業

13

14

1.00

0.93

積として式 (5) で表される．

暮らしの情報

18

19

1.00

0.95

交通

2

2

1.00

1.00

市政情報

19

22

1.00

0.86

う．コンテンツマイニングによるリンク間関係性抽出実験の概

表される．

⃗a・⃗b
cos(⃗a, ⃗b) =⃗⃗|a|・|b|(2)

単語 i の文書 dj における出現回数を nij ，文書 dj 内の総単語数を Nj ，単語 i を含むドキュメント数を di とする．このドメ
イン内における tf 値，idf 値は式 (3)，(4) で表される．

tf =

nij
Nj

(3)

D
idf = log
dj

tf idf = tf ・idf

(4)

(5)

リンク-被リンク間は 1 対多の関係にあるため，リンク元ページの特徴量としてリンク先ページとの類似度の平均を用いる．図

上京区

2

3

1.00

0.67

カレンダー

15

34

1.00

0.44

5 に平均コサイン類似度算出例を示す．ページ A とそのリンク先ページ (a1 , a2 , a3 , ..., an ) をそれぞれ比較する際，式 (2) のコ
サイン類似度を用いる．ページ A の特徴量 F は，式 (6) で表

政令市 20 市に対し，リンク構造に着目したクラスタリングを行なった．クラスタリングの結果，静岡市，京都市，岡山市，

される．

1∑
⃗ a⃗i )
cos(A,
n

福岡市で同種のページをまとめることができた．地域サイトにnF =4. 1 実験 1 の結果

(6)

i=1

おける区分に対するクラスタの適合率，再現率を表 3，4，5，6にまとめる．

A, a1 , a2 , a3 , ..., an に出現する名詞とその tf idf 値でベクトル⃗ a⃗1 )，cos(A,⃗ a⃗2 )，cos(A,⃗ a⃗3 )，
⃗ a⃗n )
空間を作成し，cos(A,...，cos(A,教育”，“観光・文化・産業”，“暮らしの情報”，“交通”，“市政の平均をページ A の特徴量 F とする．このページ A の特徴量情報”，“上京区”，“カレンダー” のページ集合がまとまった 8

F を平均コサイン類似度と呼ぶ．

つの小さなクラスタに分けることができた．

4. 実験結果と考察

京都市を取り上げて記述する．“まちづくり”，“健康・福祉・

次に，クラスタリングに成功した 4 市の１階層目のページに対して同種のページをまとめる．そのために，まず政令市 20 市

本章では，4. 1 で実験 1 の結果，4. 2 で実験 2 の結果，4. 3 に考察をそれぞれ記述する．

1 階層目のページ内全文書に対して LDA を用いてトピック抽表 7 京都市の階層別平均コサイン類似度の統計量

表 5 岡山市 1 階層目のクラスタリング結果

0 層→ 1 層 1 層→ 2 層 2 層→ 3 層
カテゴリ名
市政情報

クラスタ内
URL 数
総 URL 数 precision

recall

15

17

0.93

0.82

8

12

1.00

0.67

8

12

1.00

0.67

くらしのイベント

8

12

1.00

0.67

施設案内

18

19

1.00

0.95

事業者情報

5

10

1.00

0.50

くらしの情報

16

20

1.00

0.80

注目キーワード
観光・文化・イベント

0.117

0.062

0.055

中央値

0.117

0.050

0.040

最頻値

—

0.040

0.041

分散

—

0.002

0.003

表8

京都市の地域サイトにおける平均コサイン類似度と階層数の相関係数 (対象ページ数 n=11,030)
階層数 平均コサイン類似度

階層数1

平均コサイン類似度

表 6 福岡市 1 階層目のクラスタリング結果

カテゴリ名

平均

クラスタ内
URL 数
総 URL 数 precision

18

18

1.00

1.00

経済・産業・ビジネス

8

13

1.00

0.62

観光・イベント・魅力

8

18

1.00

0.44

関連メールマガジン

13

13

1.00

1.00

市政情報・市民参加

18

17

0.94

1.00

1

表 9 クラスタ別平均コサイン類似度の平均
平均コサイン
カテゴリ名
類似度の平均 URL 数

recall

くらし・手続き・環境-0.031

まちづくり

0.127

5

健康・福祉・教育

0.114

10

観光・文化・産業

0.109

13

暮らしの情報

0.094

18

交通

0.087

2

市政情報

0.081

19

上京区

0.069

2

カレンダー

0.034

15

のページ文書の類似度が高く，カレンダーのページなどのテン
プレートページのクラスタは比較的リンク間のページ文書が低いことが確認できる．

4. 3 考察

実験 1 のクラスタリンクでは，静岡市，京都市，岡山市，福岡市の地域サイト 1 階層目の URL に関して，高い適合率でク
図 6 LDA の結果

ラスタを生成することができた．今回扱った手法で，精度の高いクラスタリングが行えたのは，それぞれの地域サイトのリン出を行う．抽出できた主なトピックを図 6 に示す．抽出したト

ク構成に依るところが大きいと考えられる．他にも様々なリンピックを確認したところ，主なトピックとして市政，税金，文ク構造について注目して再現率の向上を図る必要がある．分類化，届け出関係，産業などに関する単語がまとまっているものに関しても，市政情報カテゴリや税金のカテゴリが集まるクラが確認できた．このトピックを教師データとしてベイズ分類器

スタを同種クラスタとして分類することができた．地方公共団

でクラスタの分類を行った．結果としては市政，税金トピック

体の地域サイトは他にも多彩なトピックを持っており，現状 2に，それぞれの政令市の市政情報や税金カテゴリのクラスタがつのトピックのページ群の関係付けしかできていないが，今後割り振られていた．

分類方法の見直しや LDA によるトピックの抽出の精度を向上

4. 2 実験 2 の結果させることで，他のトピックにも対応させていく必要がある．

京都市の地域サイトを対象に，実験 2 を行った結果を記述す

実験 2 のリンク間関係性抽出実験では，平均コサイン類似度

る．階層別の平均コサイン類似度の統計量を表 7 に示す．平均の平均は階層が深くなるに従い，わずかに減少している．分散

コサイン類似度の平均は，階層が深くなるほどわずかに減少

は階層が深くなるに従い，わずかに増加しているが無視できるしている．しかし，分散は階層が深くなるほどわずかに大きく程度である．また，表 8 より相関係数 r =-0.03 であるから，平なっている．また，表 8 に京都市の地域サイトにおけるコサイ

均コサイン類似度と階層数の間には非常に弱い相関が見られる．

ン類似度と階層数の相関係数を示す．相関係数 r(対象ページ数

しかし，この数値も無視できる程度である．また表 9 から京都

n = 11, 030) は，-0.03 となった．これより非常に弱い負の相市の地域サイトに関して，何らかのカテゴリのページの方がテ関が認められる．

ンプレートページより比較的リンク間の文書が似ていることが次に 4. 1 より得られた京都市のクラスタごとに平均コサイン

わかる．そのため，類似度を上げるためには何らかのカテゴリ

類似度の平均を算出した．結果を表 9 に示す．これよりリンクのページのリンクとして存在するテンプレートページの除去を解析により得られたカテゴリごとのクラスタは比較的リンク間行う必要があることがわかった．今回の実験ではリンク間の文

書の類似度を示す程度に留まったが，今後はページのトピックの推定やリンク間でのトピックの関係性 (上下関係，同位関係等) を示すことを目標として行きたい．

[6]

5. お わ り に
本稿では，情報抽出分野で与えられた検索クエリに対しての[7]

情報推薦手法を，サンプルデータではなく現存する特定ドメインに対して適応した．また，全ての地方公共団体の，全ての[8]

ページを対象にすることはできなかったが，政令指定都市 20
市の内，1 階層目の URL に対して，4 市の地域サイトに関してそれぞれのサイトの構成による形でクラスタリングする事がで[9]きた．今後，このような膨大なデータを処理する上で，実験 2による仮説の実証が不可欠となる．そのため，今回は京都市の[10]3 階層分のデータを用いて，1 階層目の URL に対して解析する
のみにとどまったが，他の地方公共団体や 3 階層以上の URLに対しても解析を行い，リンク間のトピックの関係性を示す必要がある．また，仮説が実証できなかった際に，このような膨大なデータの処理をする何らかの手法も合わせて検討する必要がある．最後に，実験を行っていく中で行政機関のデータの不統一性を改めて実感した．取得 URL の中に web 上で検索をしても見つからないページや，同一ドメイン内で文書の文字コー
ドが異なっているものも確認できた．ページが見つけられない
ものは，ソースコードの相対パスなどの設定が正しくない，リンクが切れているなど原因は様々であった．文字コードも多言語を扱う地方公共団体には仕方のない問題ではある．これらはクローラーの改良にて対応できる可能性がある．

謝辞本研究の一部は，首都大学東京傾斜的研究費「関心に誘発されるデータマイニングの研究」によって行われたものである．

文

献[1] Bizer.C., Heath.T. and Berners-Lee.T.,「Linked Data The
Story So far」, International Journal on Semantic Web
andInformation Systems(IJSWIS), Vol．5, No．3, pp．
1-22, 2009.
[2] 松村 冬子，嘉村 哲郎，加藤 文彦，小林 厳生，高橋 徹，上田 洋，
大向 一輝，武田 英明「LODAC Museum: Linked Open Data
による博物館情報の統合と活用」，The 26th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence，
2012，3C2-OS-13b-9．
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