第 10 回マルチ・エージェントと協調計算ワークショップ (MACC2001) 2001.11.16-17

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口コミによる分散型情報収集システム
WAVE を起こそう|Word-of-mouth-Assisting Virtual Environment

吉田 匡志 伊藤 雄介 沼尾 正行

Abstract

1 はじめに情報処理装置として出発したコンピューターは、近年、コミュニケーションメディアとしての役割を果たすようになってきた。しかし、コミュニケーション上のトラブルなどやコミュニティ参加への心理的不安が活発な情報交換を妨げる原因となっている。また、氾濫した情報の中から有用な情報を獲得するためには大変な労力を必要する。そこで、本稿では、口コミを電子コミュニティ上に再現することで効率のよい情報収集や円滑なコミュニケーションを支援するシステム、WAVE(Word-of-mouth-Assisting VirtualEnvironment) を提案する。また、このシステムを実装し実験した結果、いくつか興味深い現象を観察した。

現在、WWW や電子メールといった電子メディアによるコミュニケーションが大変賑わいを見せている。情報処理装置として出発したコンピューターは、通信技術やヒューマンインターフェースなどの発達により、コミュニケーションメディアとしての役割を果たすようになってきた。
しかしその一方で、フレーミングy1 などのコミュニケーション上のトラブルや、コミュニティ参加への心理的不安といったものが実世界と比べて顕著に表れ、活発な情報交換を妨げる原因となっており、コンピューターを介したコミュニケーションと実世界におけるコミュニケーションがどう違うのかといった議論[1] [2]

Recently, computers play an important role not
only in knowledge processing but also as communication media. However, they often cause troubles in communication, since it is hard for us to select only useful pieces of information. To overcome
this diÆculty, this paper proposes a new system,WAVE (Word-of-mouth-Assisting Virtual Environment), that helps us to communicate and to collectinformation by word of mouth. and shows someinterested phenomenon in the experiment.

が盛んに行われている [3]。

また、計算機ネットワーク上には様々な情報が氾濫し、ユーザーにとって有用な情報を獲得するのに大変な労力を必要とする。情報を発見するための最も身近なツールとして検索エンジンがあるが、最もカバー率の大きいとされる Alta Vista でもせいぜい４割から６割程度であると言われており、広大な WWW 空間に氾濫した情報をすべて把握するのは非常に困難である。それにどのような情報が欲しいかユーザー自身が明確に分からない場合も多い。
そこで、情報の内容を解析しユーザーが文章中のどの部分に対して興味を持っているか推定することで同様の部分を持つ情報を有用な情報として提供する
y1 コミュニケーションの中で現れる、ののしり、侮辱、

東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻

fmyoshida, blankey, numaog@nm.cs.titech.ac.jp

強調された表現61

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2Content based ltering [4] [5] や、評価傾向の似ていや、その話題に関して専門性を持っている人であるかる他ユーザーの持つ情報を参考にして有用な情報をといった評価をあらかじめ持っている。また、本人の提供する Colaborative ltering [6] [7] などの情報フィ経験を元に重要な部分が強調されるので、情報の質がルタリングの研究が盛んに行われてきている。しか高くなる。よって容易に情報の価値判断ができる。

し、これらは数値的な計算だけで人の心の動きや人間しかしその反面、「平均化」（伝達要素の減少）や関係を解釈しようとする傾向が強く、機械的な精度を「強調化」（少数要素の強調）、「同化」（予期的枠組み上げても限界がある。

へ一貫する方向への内容変化）などの情報内容の変

これに対して、大量の意見を要約して質の高い情報容が起こりやすく、うわさや流言など発生しやすい。

を提供するマスメディアと自由に情報発信が可能でまた、人間関係のつながりにより情報が伝播していく

インタラクティブ性を持つ電子メディアを融合した新ので、強いインパクトのある流言でもない限りは狭い

しいメディア [8] や、コミュニティの可視化 [9] [10] [11]範囲に限定されがちである。など、人の心の動きや人間関係を考慮しコミュニティ口コミによる情報伝達については、いろいろな研の形成を支援する研究もある。コミュニティの形成を究がされており [13]、その一つに社会ネットワーク分支援することは情報収集の支援にもつながる。しか析y2 [14] の研究分野がある。ここでは、親友など頻繁し、情報フィルタリングのようにユーザーにとって有に対面接触する緊密な人間関係を「強い紐帯（ちゅう用な情報を収集するといったことまでは考慮されていたい）」と呼び、まれにしか対面接触をしない薄い人ない。

間関係を「弱い紐帯」と呼ぶ。また、広がる人間関係

そこで、本稿では、口コミを電子コミュニティ上にの網の中で、派閥のように互いに直接結びつきあって再現することで、効率のよい情報収集や円滑なコミュいる人間関係（強い紐帯）の集合を「クリーク」と言ニケーションを支援するシステムを提案する。

う。そして、クリークの間を結びつける弱い人間関係（弱い紐帯）が「ブリッジ」である。

2 口コミの特徴

一般に、口コミはクリークの中で活発に行われ、人間関係の紐帯が強いほうが影響力があり、信頼性が高く有効である。また、専門性を認知されたり信頼性が高い方がより説得的であるなどの結果も出ている

図1

口コミのイメージ。しかし、転職時に弱い紐帯を通じて情報を得た[15]

人の方が転職後の満足度が高く、弱い紐帯は強い紐帯よりも有効であったという興味深い結果も報告されている [16]。クリーク内では情報伝達が早いが、同じような興味が持った人々が集まっているので似たような話題についての情報交換がされやすい。新しい情報

口コミは、不特定多数の人々に均一な情報を伝えるは、ブリッジを通じてクリークへと導入される。

マスコミと異なり、個人間で双方向的に情報の伝達がこれらの口コミの諸性質は、電子コミュニティ上に行われ [12]、図 1 のように、氾濫する情報の中から多おいても当てはまると考えられる。それと同時に、電くの人々の評価と伝播を経ることで有用な情報だけ

子メディア特有の性質が実世界の口コミが持っていたが人々の間に広まっていく。口コミによる情報伝播でy2 集団成員間のコミュニケーションの構造を見出す分析

は、相手の興味のありそうな情報であるかを判断して手法。誰と誰がどれくらいコミュニケーションをとったのか、データを採り、これをグラフ化し、グラフ理論を用いて、中心性、密度といった指標を計算することによって、クリークやブリッジといった構造的役割を発見する。

伝えることや、個人の情報収集では見逃してしまうような重要な情報を伝えることができる。さらに、情報を受け取る側は情報提供者に対して、信頼できる人か62

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欠点を補うと考えられる。電子メディアにおける情報の伝播はオリジナルのコピーの転送や URL のリンクA

情報の伝達といった形で行われる。このため実世界における情報伝播よりも正確な情報伝播が行われ、情報に限定されがちであるが、電話により口コミの伝達速B

度が急激に上昇し、その伝達範囲を大きく広げた [13]BၺႠ 

ことから、電子コミュニティではさらに伝達速度が上昇し、その伝達範囲も広がる。

図23 WAVE のしくみ
3.1

口コミ成立の要件

 CAၺႠ の変容が起こりにくい [17]。また、口コミは狭い範囲

3 CၺႠC



WAVE における口コミの再現いる。また、情報に対して 1〜5（1 が一番悪く、5 が本 稿 で 提 案 す る シ ス テ ム 、WAVE y3 (Word-of-一番良い）の評価値を与える。発信した情報は、自分

mouth-Assisting Virtual Environment) は、電子コの情報として他ユーザーに公開され、WWW やメーミュニティ上において口コミを再現することで、効率リングリストのように、自分なりの情報を多数の人々の良い情報収集や円滑なコミュニケーション支援を行に向けて自由に発信することが可能である。

う。過去に、口コミの考え方を導入し検索エンジンの情報の公開分散管理を行った研究 [18] があるが、口コミ成立の要3.3件や実現すべき目標が本稿と異なる。なお本稿で意図

図 2 のように、自分が発信した情報や他ユーザーする口コミとは以下のようなものである。

から取得した情報は、自分の情報として蓄積される。

 情報のプッシュとプルの統合

また、自分の情報は他ユーザーに公開され、隣接する

 信頼関係にある人同士での情報交換が可能ユーザーへ自動的に情報が流れていく。例えば、図 2

 評価情報を伴う情報伝達の C さんが知人の A さんや B さんの持つ WAVE 専

この要件を満たすことで、2 章で説明した性質を持っ用のアドレス (" ユーザー名@ホスト名:ポート番号"て情報が伝播していく。また、口コミの成立を支援すの形) を図 4 の画面で" お友達リスト" としてシステるためにユーザーインターフェースにも工夫を施しムに登録すれば、C さんは A さんや B さんに隣接た。以下では WAVE のしくみとその特徴について図するユーザーとなって、A さんや B さんから自動的2 に沿って説明していく。に流れてきた情報を簡単に閲覧することができる。

WAVE では、情報をもらいたいユーザーをお友達リ
3.2

情報の発信

各ユーザーは、自分が知っている新しい情報を発信することができる。図 3 のように、自然言語によストに登録したり、逆に、自分の情報を伝えたい人に自分のアドレスをお友達リストに追加してもらうように通知したりすることができる。

る情報だけでなく、Web ページや画像データの URL

これにより、情報のプルとプッシュを統合すること情報を付加することができたり、情報を閲覧するユーができる。また、ユーザー同士の人間関係が強く現ザーが情報の内容を判断しやすいように、情報を簡単れ、相手の専門分野や信頼性を判断することができに分類するためのカテゴリを割り当てるようになってるので、WWW などに欠落していた情報源の信頼性

y3WAVE には、口コミが波のように伝播していくというイメージと、このシステムが、WAVE を起こし、世界中の人々に使ってもらえるようなコミュニケーションメディアとなってほしいとの願いがこめられている。

を高めることができる。さらに、自分の信頼する隣接ユーザーとのやり取りがほとんどなので、安心してコミュニティに参加できる。

63

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図33.4

図4

情報の発信画面

情報の評価と取得

4

お友達リスト画面

多くの人間を経由して情報の評価と取得が繰り返し

図 2 で、C さんが A さんから流れてきた情報の中行われるうちに段階的にフィルタリングが行われ、有から興味を持った情報があれば、図 5 の画面のように用な情報だけがネットワーク上に広まる。相手を侮辱その情報に関する詳しいデータを見ることができる。

するような情報やチェーンメールのような情報を発信

このとき、その情報に新しい評価をつけたり、自然言しても周りから取得されず自分の情報としてとどまり語による付加情報としてコメントを与えることがで広がりにくい。また、同じような嗜好を持つ人間はクきる。この画面では、自然言語による情報だけでなくリークとして集まりやすいので情報の流れは指向性を画像やハイパーリンク、情報提供者による評価・コメ持つ。そしてブリッジを介して情報がひとたび自分のントなどが表示されるのでその情報が有用かどうか属するクリークに到達すれば、自分もその情報を得らの判断を支援するようになっている。C さんが新しいれる。WAVE では、人間のコミュニティそのものが評価やコメントを与えると、A さんの情報は自動的分散化された情報収集システムとして機能し、グローに取得され C さん自身の情報として公開される。そバルな情報交換ネットワークを形成されるといえる。

して、それがまた他のユーザーに伝播していく。
このように WAVE では情報の公開、閲覧、評価、取3.5

情報の推薦得をシームレスに行うことができるので、情報のアッ" お友達リスト" に登録したユーザーの数が増加しプロードや情報の存在を人々に知らせるため手間を軽たり、ひとりのユーザーが公開する情報の数が増加し減し、情報のプッシュを促進する。また、BBS やメーたりすることによって、流れてくる情報をすべて閲覧

リングリストにおける ROM(Read Only Member)するのは負担となってくることが予想される。

が持つような積極的な参加への心理的抵抗感も軽減

そこで、図 2 のようにユーザーの閲覧履歴等をもとする。このことは、情報伝播において重要な役割を果に動的に作成した評価関数により、公開されている情たすブリッジの存在を維持することにつながる。

報の中から有用であると思われる情報の一覧（図 6）64

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図5

図6

情報の詳細画面5

情報の推薦画面を提示し情報の閲覧にかかる負担を軽減する。なお、

したかや特に今回の情報と同じカテゴリの情報評価関数は以下の項目を基準にして作成した。以下のはどれくらい閲覧・取得したかクリック率を計算

項目の値が大きくなると、評価関数の値が大きくなし、この値が大きいほど情報提供者の評価が高い

り、ユーザーにとって有用な情報として推薦される。とする。さらに時間が経つと、情報をいつも参照 情報提供者が与えた情報に対する評価する人が変わることがあるので、情報提供者の口コミによって流れくる情報は、情報提供者に情報を最後に見た日数が経過するにしたがって、よってすでに 1〜5（1 が一番悪く、5 が一番良い）その情報提供者の評価が低くなるようにする。

 ユーザーの嗜好の評価値が与えられている。情報提供者の評価値が高ければ、他のユーザーにとっても評価の高いユーザーが興味のあるカテゴリに関するものほ情報であると考えられる。

ど、情報に対する評価は高いと考えられる。そこ

 情報提供者に対するユーザーの評価

で、今回の情報と同じカテゴリの情報に対して今ある人の情報を見たり取得する回数が多い時、そまで与えてきた評価値の平均や、すべてのカテゴの人に対して高い評価をしているので、その人リの中で今回の情報と同じカテゴリの情報をどから流れてきた情報の評価も高いと考えられる。

れくらい閲覧・取得しているかクリック率を計算

このとき、コンピューターに詳しい人からはコンし、これらの値が大きいほど情報の評価が高くなピュータに関する情報を取得しがちであるというるようにする。

 情報の鮮度

ように、ユーザーが取得する情報の分野は情報提供者によって偏りがあり、提供者の評価には提供新しい情報ほどユーザーの評価は高いと考えら者の持つ専門性も考慮する必要がある。

れる。情報が取得・公開されてからの日数が経っ

そこで、すべての情報提供者の中で、今までに、たものほど情報の評価は下がるようにする。

 情報が伝達した人数

その情報提供者の情報をどれくらい閲覧・取得

65

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6

多くの人の間を伝達した情報ほどユーザーの評を行うことができる。また、他のホスト host2 を利価は高いと考えられる。伝達した人数が多いほど用している友人の User2 の情報が閲覧したいときは、情報の評価が高くなるようにする。

登録した User2 の WAVE 専用のアドレスからそのWAVE における情報の推薦は、Collaborative ltering のように評価傾向の似ている他ユーザーの持つ情ユーザーが持つ情報の存在位置が一意に定まるので、報を参考にして有用な情報を提供するのではなく、隣在位置を気にすることなく取り扱うことができる。

User2 の情報が host1 に存在するかのように情報の存

接ユーザー間で情報をプッシュする側とプルする側の分散化によりシステムをどこでも自由に構築できマッチングを行う。現段階では本システムは、この情るので、ネットワークの負荷分散や、ＣＰＵ、スト報はあの人に教えたいというように、情報ごとに特定レージなど計算資源の有効活用が可能である。また、のユーザーを指定してプッシュすることができないのユーザー数が増加しても新しくシステムを構築すれで、情報の推薦がこの機能を補う。

ばよく、スケラビリティが高い。したがって、ユーザー数の増加が促進され、より効率的な情報収集を3.6

WAVE で行うことが可能になる。さらに、WAVE をPeer-to-Peer 方式y4 で実装すれば、一般的になりつつシステムの分散化

ある個人のインターネットへの常時接続環境においてhost2広く使われると考えられる。

B


User2
user2@host2:port

InternetWeb host1
WAVE
Java Servlet

User1
user1@host1:port

4 実験

A
WAVE を実装し、被験者 33 名で 20 日間運用した。
その後、実験データを解析し、社会ネットワーク分析のためのグラフ可視化ツール KrackPlot [19] を用いて、図 8 のように、WAVE 上でのコミュニティにお図7

システムの分散化けるグラフを作成した。
ノードはユーザーを表しており、情報を最初に発

図 7 のように、WAVE ではシステム自身の分散化信した回数によって色分けされている。この場合、も行っている。システムは Java サーブレットを用いmyoshida や blankey、roy、t-sugie などがオピニオて実装されており、Web サーバー上で動作する。ユー

ンリーダーとなってコミュニティに話題を提供していザーは、Web ブラウザを介してユーザー登録をしたる。ノード間を結ぶアークは、あるユーザーから別のホストにアクセスするだけで、情報のやり取りをするユーザーへ矢印の方向に情報が取得されたことを表ことができる。

している。線の太さは、情報を取得した回数である。

自分の情報は、ユーザー登録したホスト上に蓄積ノードの入次数が多い場合、ユーザーは多くのユーされる。なお、この情報は、次世代の Web の標準言ザーを信頼し情報を獲得していると言える。逆にノー語となる XML により保存されている。これにより、ドの出次数が多い場合は、多くのユーザーから信頼さ

既存の Web ページからの情報を有効利用することなれるような情報を提供していると言える。

どが将来的に可能とあり、WAVE は WWW を包括図の中心にあるノードからアークが放射上に広がっするメディアとなり得る。

y4 クライアント・サーバー型のネットワークと違い、ネッ分散化されたシステム同士での連携の仕組みは非トワーク上のコンピュータのそれぞれが、サーバーでありクライアントとなる。よって、集中的に処理を行なうサーバーを設置することなく、各ネットワーククライアントが持つ資源をお互いに共有する事が可能である。

常に単純である。図 7 を例に説明すると、User1 は、host1 で動作するシステムにユーザー登録しているので、host1 へアクセスすることで、情報のやりとり

66

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図87WAVE 上でのコミュニティており、中心にいる myoshida や blankey の周辺で活広まっていく。

発な情報のやりとりが行われていることが分かる。ままた、情報は人間関係に沿って流れ、myoshida、た、アークによって結ばれた三角形がいくつも確認できる。このような三者関係 (triad) [14] は小さなク

shoichi のように情報の経路が枝分かれしているとこ
ろで、複数の集団 (クリーク) へ情報が伝播し、集団リークで結びつきが強く、実世界におけるコミュニ内では急速にその情報が広がるという現象が起こってティを照らし合わせると、この三角形がいくつも結びいる。この場合、図から弱いつながりとしてブリッジついて大きなクリークを形成しているのが分かった。の存在を確認をするのは難しいが、そのようなユーさらに、情報が伝播していった例を 2 つ、それぞ

ザーは実世界において、サークルや研究室など異なるれ赤と青の線でトレースした。ノードの脇にかかれ集団を結びつける人物であることが分かった。このよている数字は、ユーザーがその情報に対して与えたうな人物がゲートキーパー (gatekeeper) [20] として働

評価値 (1〜5) である。ここで、情報が伝播するにしいていると考えられる。ユーザーに使用してもらったたがって徐々に評価が下がっていることが分かる。ま

感想を聞くと、システム上で流れてきたある情報につた、青い線の情報は、matsu、naohiro の辺りでは評いて、同じ集団に属するユーザーの間で実世界におい価が高いが、blankey、takata や poti、kto では低くて初めて話題になった時にすでに全員が知っていたななっている。これは、集団内では似たような価値観をど、その現象をユーザー自身で実感することができた

持った人が多いことや自分の評価を決定するときに情ようだ。このように、2 章で説明した口コミの性質が報提供者の評価を参考にしているからではないかと観察され、WAVE の有効性を確認することができた。

考えられる。情報が伝播されるうちに評価が減少していくと、取得される価値がないと判断され伝播が途絶える。一方、その情報に興味をもった人たちの間には67

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[5]

5 まとめ

8Pattie Maes: Agents that reduce work and infor-mation, CACM,Vol.37,No.7,pp.30-40,1994.
[6]

本稿では、口コミを電子コミュニティ上に再現する

Resnick, P., Iacovou, N., Suchak, M., Bergstrom,P., Riedl, J.:GroupLens: An Open Architechture

for Collaborative Filtering of Netnews. CSCW '94

ことで、効率のよい情報収集や円滑なコミュニケー

Procedings. pp.175-186,1994.

ションを支援するシステムの提案を行った。また、実

沼尾 正行, 横山 甲: 階層化された知識の継承による情報フィルタリング, 情報処理学会「知能と複雑系」研究会,1999.
[8] 西田 豊明, 畦地 真太郎, 藤原 伸彦, 角 薫, 福原 知宏,
矢野 博之, 平田 高志, 久保田 秀和: パブリック・オピ
ニオン・チャンネル, 第２回 CMCC 研究会シンポジウ
ム,http://www.brl.ntt.co.jp/people/nojima/CmCC[7]験データから作成した WAVE 上でのコミュニティのグラフから WAVE の有効性を確認することができた。
今後も引き続きシステムを運用し実験を行う。
現 在 、http://www.nm.cs.titech.ac.jp:12581/wom//Resources/CmCC Symposium Papers/cmcc0206-

で、システムを公開している。興味を持たれた方nishida.pdf,1999.

は実験に御協力頂きたい。また、本システムを配布

藤田 邦彦, 亀井 剛次,Eva Jettmar, 吉田 仙, 桑原 和
宏: ネットワークコミュニティの可能性{CommunityOrganizer 評価実験結果報告{, 第３回 CMCC 研究会シンポジウム, http://www.brl.ntt.co.jp/people/no jima

[9]

し、複数のホストで動作させ、分散環境を実現したい。
その後、本稿で行ったようなコミュニティの可視化/CmCC/Resources/CmCC Symposium Papers/

を行うことで、クリーク、ブリッジなどの構造的役割

cmcc03-fujita.pdf,2000.

や情報の伝播の仕方などさらに詳しい分析を行った

高橋 正道, 北山 聡, 金子 郁容: ネットワーク・コミュ
ニティにおける組織アウェアネスの計量と可視化, 情報処理学会論文誌,Vol.40,No.11,p.3988-3999,1999.
[11] 舘村 純一: 協調型情報探索を支援する仮想評者とその視覚化,WISS'99,1999.
[12] 岡堂 哲雄: 現代のエスプリ別冊 社会心理用語事典
p.91, 至文堂.
[13] 中村 功: 現代のエスプリ別冊 特集「流行・・・ファッション」流行と口コミ電話,pp199-209,[10]

り、ユーザーにアンケートを行うことでシステムの使用感について調査し、システムを評価する。情報の推薦については、推薦により情報を取得した割合や推薦により取得した情報の順位の変化、ユーザーへのアンケートなどによりその妥当性について評価する。
また、システムの改良についても行っていきたい。

http://cc.matsuyama-u.ac.jp/~nakamura/espri.htm

現状では、カテゴリは情報の発信時のみ付与するよう,2000.になっているが、取得時にも各ユーザー独自のカテゴリを付与する。カテゴリをフォルダとみなし階層構造[14]安田 雪: ネットワーク分析, 新曜社,1999.

[15]

Bristor,J.;

Exhanced

explanations

ofwordofmouth communications;the power of relations, Research in Consumer Behavior, Vol.4, pp51-83, 1990.

を許すようにすると、自分の持っている情報をフォル

Granobetter,M.:Getting A Job,1974 (渡辺深訳「転職」ミネルバ書房,1998).
[17] 柴 内 康 文:
電 子 メ ディア 社 会 に お け る 情
報 伝 播, 第 ２ 回 CMCC 研 究 会 シ ン ポ ジ ウ ム,
[16]

ダごとに自由に整理することも可能となる。この際、情報の推薦については、階層構造内で何親等になるかという距離を定義することでカテゴリ間の類似度がhttp://www.brl.ntt.co.jp/people/no jima/CmCC/Resources/CmCC Symposium Papers/cmcc0205-

計算できるので、それを他のカテゴリ内の情報への評

shibanai.pdf, 1999.

価として活用すれば、カテゴリに分類したことによる

大 谷 武, 南 俊 朗:
口コミによる情報資源
探 索,MACC'1997 一 般 セッション (情 報 検 索 支 援),[18]

サンプル数の減少を補うことができる [7]。

http://www.kecl.ntt.co.jp/csl/msrg/events/macc97/ohtani.html,1997.
[19]

参考文献
Sproull,L. and Kiesler, S.: コネクションズ：電子ネットワークで変わる社会, アスキー出版,1993.

後藤 滋樹, 野島 久雄: 人間社会の情報流通における三段構造の分析, 人工知能学会誌,Vol.8, No.3,pp.348-[1][2]Lea,M.:

KrackPlot home page,
http://www.contrib.andrew.cmu.edu/ krack/.

[20]

Contexts of Computer-Mediated Com-356,1993.

伊藤 雄介, 吉田 匡志, 沼尾 正行: 口コミ支援システムの実験, 情報処理学会「知能と複雑系」研究発表会,2001.
[22] 伊藤 雄介, 吉田 匡志, 沼尾 正行: 多くの人の評価を経て情報が吟味される口コミ支援システム, 第１５回人工知能学会全国大会,2001.

munication,Harvester Wheatsheaf,pp.30-65,1992.

[21]

野島 久雄: 電子メディア社会の心理学, 情報処理処理学会論文誌,Vol.40,No.1,pp.66-70,1999.
[4] 溝口文雄, 大和田勇人. 帰納学習に基づく情報フィルタリング. 人工知能学会全国大会（第 10 回）論文集,
[3]

1996.

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