DEIM Forum 2019 C1-2

ノウハウ収集のための中国語ウェブサイトの同定と分析
牛文彬†

大川 遥平†

川畑修人†

趙宇津呂武仁††河田容英†††

辰†聶添†† 筑波大学 大学院システム情報工学研究科 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1†† 筑波大学 システム情報系 知能機能工学域 〒 305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1††† (株) ログワークス 〒 151-0053 東京都渋谷区代々木 1-3-15 天翔代々木ビル 6F
あらまし 本論文では，中国語を対象とし，中国でよく使用される検索エンジン「百度」を用いて特定のクエリ・フォーカスについて多数のノウハウを記述したウェブサイトを収集する手法を提案する．本手法においては，まず，特定のクエリ・フォーカスに関する検索エンジン・サジェストを用いて，関連ウェブページを網羅的に収集する．ウェ
ブページを収集した結果の文書集合に対してトピックモデルを適用し，複数トピックにまたがって出現するドメインをノウハウ知識を含むサイトの候補とする．そして，選定された候補ウェブサイトを「ノウハウサイト」，「QA サイト」，「商用サイト」，「事例サイト」の四つに分類し，各種類サイトのノウハウ分布を分析する．
キーワード ノウハウ収集, 検索エンジン・サジェスト, トピックモデル, 話題分布, 収集・集約

Detecting and Analysing Chinese Web Sites
for Collecting Know-How Knowledge
Wenbin NIU† , Yohei OHKAWA† , Shuto KAWABATA† , Chen ZHAO† , Tian NIE† , Takehito
UTSURO†† , and Yasuhide KAWADA†††† Grad. Sch. of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†† Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan††† Logworks Co., Ltd. Tokyo 151-0053, Japan

1. は じ め にカスを「結婚」とする) を検索クエリとした場合でも，検索結果の上位 5 位以内において 60%程度であり，平均的には，上位現在社会においては，多くの人がウェブ情報を利用し，日常50 位以内において，20∼40%程度であった．それに対して，文生活に役に立つ知識を容易に入手することができる．ウェブ利献 [7] の手法では，特定のクエリ・フォーカスに着目して検索用者は，有用な情報が掲載されるウェブサイトから様々な知識エンジン・サジェストを収集し，それらのサジェスト集合を用を得ることにより豊かな生活を過ごせるが，インターネット上いて収集したウェブページ集合を対象として分類器学習 （注 1） をでは情報や知識が氾濫しているため，大量の情報を集約して把適用することにより，検索エンジンよりも高い精度でノウハウ握することは容易ではない．そのため，ユーザにとって必要なが得られるサイトを自動識別することができた．

情報のみを提示することを目的とするウェブ情報の集約が不可欠である．

以上をふまえて，本論文では，文献 [7] の手法の考え方を中国語に適用することを目的とする．具体的には，中国における文献 [7] においては，日本語検索エンジンを対象として，ノ使用頻度が最も高いウェブ検索エンジン「百度」（注 2） を情報源ウハウを多く掲載する「ノウハウサイト」を自動同定する手法とし，特定のクエリ・フォーカスに着目し，ノウハウを多く掲を提案している．文献 [7] においては，まず，既存の検索エン載する中国語ウェブサイトの収集と分析を行った．本論文におジンによってノウハウサイトが適切に検索される割合を評価した．その結果，ノウハウが得られるサイトが検索される割合は，最も高精度であったクエリ・フォーカス (検索者が詳細な情報を検索したい対象．本論文における以降の例ではクエリ・フォー（注 1）：素性としては，ウェブページ集合に対してトピックモデルを適用した結果の素性，および，doc2vec [3] を用いた素性を用いた．
：https://www.baidu.com/（注 2）

図 1 ノウハウを多く掲載する中国語サイト収集と分析の流れける全体的流れを図 1 に示す．

ウェブページ集合の話題を集約する．次に複数のトピックにま

まず，特定のクエリ・フォーカス (図 1 の例では「結婚」) にたがってウェブページを持つサイトにおいては，ノウハウが多対してサジェストを収集する．そして，収集されたサジェストく掲載されていると仮定し，ノウハウを多く掲載する中国語を用いて「クエリ・フォーカス AND サジェスト」の形のクエウェブサイトを選定する．そして，ノウハウを多く掲載する中リを作成し，これを用いてウェブページの収集を行う．その後，「商用
国語ウェブサイトを「ノウハウサイト」，「QA サイト」，収集されたウェブページ集合に対してトピックモデルを適用し，サイト」，「事例サイト」の四種類に分類し，各種類のサイトに

表 1 ノウハウサイト候補のドメインに対する評価基準
ドメインそのものがノウハウ知識を提示する個別ページへのリンクを一覧するページである

A群

ドメインのトップからノウハウ知識
ドメインそのもの

ノウハウ知識を提示する個別ペーを提示する個別ページへのリンクをがノウハウ知識をジへのリンクを一覧するページが一覧するページに容易に辿り着ける

提示する個別ペー

存在するドメインのトップからノウハウ知識ジへのリンクを一を提示する個別ページへのリンクを覧するページでは一覧するページには容易に辿り着けないない
ノウハウ知識を提示する個別ペー
ジへのリンクを一覧するページが存在しない

ノウハウ知識を提示する個別ページが存在する
ノウハウ知識を提示する個別ページが存在しない

B群

C群

D群
E群

図 2 中国語検索エンジン「百度」における検索エンジン・サジェストの例
図 4 A 群「ドメインそのものがノウハウ知識を提示する」の「QA サイト」の例 (「百度知道」，https://zhidao.baidu.com/)

図3

A 群「ドメインそのものがノウハウ知識を提示する」の「ノウハウサイト」の例 (「wed114 結婚ネット」，http://www.wed114.

cn/)
図 5 A 群「ドメインそのものがノウハウ知識を提示する」の「商用サイト」の例 (「58 同城」，http://www.58.com/)おけるトピック分布を分析する．さらに，ノウハウを多く掲載するサイト群に対して，文献 [7] と同等の素性を用いることにより，ノウハウを多く掲載する中国語ウェブサイトの自動同定精度の評価を行う．

2. 検索エンジン・サジェストを用いたウェブペー
ジの収集
2. 1 検索エンジン・サジェスト
各検索エンジン会社においては，ウェブ利用者による検索ログが蓄積されている．多くのウェブ利用者が検索したクエリのうち，特に高い関心が持たれた語を抽出することにより，検索エンジン・サジェストとして提示するサービスを提供している．
ここで，検索エンジン・サジェストとして提示された語は，クエリ・フォーカスに対して，AND 検索の形で二つ目以降に入力した語を情報源として抽出したものである．本論文では，検索エンジン・サジェストにはウェブ利用者の関心事項が反映されていると考えて，検索エンジン・サジェストの収集を行った．
特に，中国でよく使用される検索エンジン「百度」を用いて，クエリ・フォーカス「結婚」を対象に，検索エンジン・サジェストの収集を行った．

表 3 ノウハウを多く掲載する中国語ウェブサイトの種類

ノウハウ

QA

サイト

サイト サイト サイト

1514

商用

16

事例

20

合計

65

ある α = 60/K ，β = 0.1 とし，Gibbs サンプリングの反復回数を 2,000 に設定した．

3. 2 ウェブページに対するトピックの割り当て
ウェブページ集合に対して LDA を適用することにより，各 ト ピック zn (n = 1, . . . , K) に お け る 語 w の 確 率 分 布
図6

A 群「ドメインそのものがノウハウ知識を提示する」の「事例P (w|zn ) (w ∈ V )，および，各文書 d におけるトピック znサイト」の例 (「百度文庫」，https://wenku.baidu.com/)の確率分布 P (zn |d) (n = 1, . . . , K) を得ることができる．そこ
で，本論文では，次式によって，トピック zn に対してウェブ

2. 2 検索エンジン・サジェストの収集
中国語の「百度」検索エンジンに対して，一つのクエリ・ページ集合 D(zn ) を割り当てる．

D(zn ) = d ∈ D  zn = argmax

zu (u=1,...,K)

フォーカスに対して 300 通りの文字列を指定し，最大 3,000 語のサジェストを収集することができる．300 通りの文字列とは，中国語のピン音の部首であり，例えば検索欄に「結婚」と入力「戸口 (戸籍)」などがサジェストとしてすると，「祝福 (祝福)」，掲示される．クエリ・フォーカス「結婚」に対してそれらのサP (zu |d)

3. 3 候補ウェブサイトの選定
本節では，ノウハウを多く含む中国語ウェブサイトの候補サイトの選定手順について述べる．
本論文では，特に，文献 [4] の手法を用いて，ノウハウを多ジェストを収集することにより，537 語のサジェストが収集さく含む中国語ウェブサイトの候補サイトを選定した．文献 [4]

れた (表 2)．

においては，収集されたウェブページ集合にトピックモデルを2. 3 ウェブページの収集適用した結果において，各トピックの確率順上位 30 件のウェウェブページの収集においては，クエリ・フォーカス，およブページのドメインに対して，表 1 の基準に基づき，各ドメイび，収集したサジェストを指定 (「クエリ・フォーカス ANDンがノウハウを含むサイトとなるか否かの判定を行った．表 1

サジェスト」の AND 条件での検索語を指定する) して，中国に示す基準では，サイトのうち，ノウハウが含まれるか，およ語検索エンジン「百度」を用いることにより，中国語のウェブび，どの程度ノウハウが存在しているかの二つの条件で A 群，ページを対象として収集を行った．一つの第二検索語あたり，

B 群，C 群，D 群，E 群に分類する．そのうち，A 群，B 群，ウェブ検索結果の上位 20 ページを収集し，重複ページおよびC 群のサイトはノウハウを一覧するページを含み，D 群，E 群

開けないページを削除した結果，検索結果として，20,478 件のはノウハウを一覧するページを含まないと定義する．特に，文ウェブページが収集された (表 2)．

献 [4] においては，複数のトピックにまたがって出現するドメ

3. トピックモデルの適用による候補ウェブサイトの選定
3. 1 トピックモデル

イン (図 7) においては，ノウハウサイトが多く含まれるという仮説を用いた．その結果，仮説を満たすサイトの半分がノウハウサイトであるという結果となり，仮説の有効性が示された．
文献 [4] の結果をふまえ，本論文では，文献 [4] の仮説を採検索エンジン・サジェストを指定して検索エンジンを用いた用し．各トピックの確率上位 30 件のウェブページのドメイン検索を行うことにより，多くのウェブページ収集することがでのうち，複数のトピックに存在するドメインを収集して，候補きる．しかし，収集されるウェブページの話題の多くは重複しウェブサイト集合を作成した．クエリ・フォーカス「結婚」を冗長であるため，収集されたウェブページ集合の話題の集約が用いて収集された検索エンジン・サジェスト数，ウェブページ必要である．そこで，本論文では，収集されたウェブページ集合数，および，複数トピックにまたがるドメイン数を表 2 に示す．

に対して，トピックモデルの 1 つである潜在的ディリクレ配分

そして，候補ウェブサイト集合に対して表 1 の基準に基づき，

法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation) [1] を適用する．LDA

A 群 ∼E 群の判定を行った結果，表 2 に示す A 群，B 群，C（注 3）のツールとしては，GibbsLDA++を用いる．トピック数

K を 10 から 80 の範囲で変化させてトピック推定を行った後，話題集約の性能が最もよいトピック数を人手で決めた．その結果，本論文の分析において用いたクエリ・フォーカス「結婚」群のサイト数となった．

4. ノウハウを多く掲載する中国語ウェブサイトの分類においては，K = 60 を採用した．LDA のハイパーパラメータ

前節の手順により収集された候補ウェブサイトに対して，各

α および β の値については，GibbsLDA++のデフォルト値でサイトの特徴をふまえてウェブサイトの分類を行った．本論文
では，特に，クエリ・フォーカスを「結婚」に着目し，それに（注 3）：http://gibbslda.sourceforge.net/

関するノウハウ収集のためのウェブサイトを表 2 クエリ・フォーカス，サジェスト数，ウェブページ数，および，トピック数

クエリ

サジェ

ウェブ

フォーカス スト数 ページ数
結婚

537

20,478トピック

複数トピックに数60

A群 B群 C群

またがる

A・B・C

ドメイン数556

211628

群合計

65「事例サイト」は，クエリ・フォーカスに関する過去の事例を掲載することにより，各閲覧者の利用状況に応じて，参考となる事例を通してノウハウや知識を提示するサイトである．
「事例サイト」において結婚式の流れに関するノウハウや知識を知りたい場合には，「結婚式の流れ」に関する過去の事例を参照することが一般的である．
「結婚」にとどまらず，あらゆる話題についての代表的な中国語「事例サイト」として，「百度文庫」(図 6)（注 7） が挙げられる．
本論文においてクエリ・フォーカス「結婚」を対象として収集した候補ウェブサイト集合における上記四種類のサイトの数の内訳を表 3 に示す.

5. 素性

中国側においてノウハウを多く掲載するウェブサイトを同定
図 7 トピックモデルにおけるサイトの分布に基づく候補ウェブサイトの選定するための素性として，表 4 に示すサジェスト素性，ウェブページ素性，トピックモデル素性，および，検索ボリューム素性を用いる．

（ 1 ） ノウハウサイト

5. 1 サジェスト素性（ 2 ） QA サイト

本論文では，検索エンジン・サジェストを用いてウェブペー（ 3 ） 商用サイトジの収集を行っているため，各ウェブページには検索エンジン・（ 4 ） 事例サイトサジェストが対応付けられる．そして，各ウェブサイトには，の四種類に分類した．

検索エンジン・サジェストが対応付けられたウェブページの集「ノウハウサイト」とは，多くのノウハウ知識を蓄積し，そ合が掲載されていることから，結果的に，各ウェブサイトにはれらの知識をまとめて提示するウェブサイトである．例えば，検索エンジン・サジェストの集合が対応付けられることになる．

（注 4）

は「結婚」専門

そこで，各ウェブサイトのサジェスト素性として，各ウェブサのノウハウサイトであり，このサイトでは「結婚」に関する広イトに対応付けられるサジェスト集合中のサジェストの種類数，範囲の知識が提示されており，閲覧者は多方面のノウハウ知識および，ウェブページ中の延べ観測頻度を用いる．

ウェブサイト「wed114 結婚ネット」(図 3)を得ることができる．

具体的には，4. 節で選定したサイト集合を T とし，T 中の一「QA サイト」は，ウェブ閲覧者が，自身の実情をふまえたつのサイトを t(∈ T ) とする．そして，サイト t に含まれるウェ質問を投稿し，他の閲覧者から回答を受けるという形式によっブページの集合を P (t) とし，各ウェブページ p(∈ P (t)) に対て運営されているサイトである．
「結婚」にとどまらず，あらゆ応付けられるサジェストの集合を S(p) として，サイト t に対る話題についての代表的な中国語 QA サイトとして，中国「百応付けられるサジェストの集合 S(t) を次式で表す．
S(t) =S(p)（注 5）

度知道」(図 4)が知られている．

「商用サイト」は多数の商品やサービスを掲載するサイトである．例えばサイト内の検索欄でクエリ・フォーカス「結婚」

p∈P (t)そして，サイト t が持つサジェストの種類数

S(t)

を検索することにより，結婚に関する商品・サービスが検索されるだけでなく，「結婚」に関する注意事項等のノウハウもまとめて閲覧することができる．
「結婚」にとどまらず，あらゆる話を素性として用いる．さらにサイト t に含まれるウェブページ

題についての代表的な中国語「商用サイト」として，「58 同城」が検索される際に用いられたサジェストの延べ頻度 
S(p)

(図 5)（注 6） がよく知られている．

p∈P (t)（注 4）：http://www.wed114.cn/も素性として用いる．

（注 5）：https://zhidao.baidu.com/（注 6）：http://www.58.com/（注 7）：https://wenku.baidu.com/

表4 素

素性名
サジェスト素性
ウェブページ素性性

定義
当該ドメインのページを検索する際に指定されたサジェストの延べ頻度
当該ドメインのページを検索する際に指定されたサジェストの種類数
当該ドメインに対して収集されたウェブページ数

トピックモデル素性 当該ドメインのウェブページが出現するトピック数
当該ドメインのページを検索する際に指定されたサジェストの検索ボリューム素性 うち直近一ヶ月の検索数が最大となるものの検索数
当該ドメインのページを検索する際に指定されたサジェスト集合における直近一ヶ月の検索数の平均値

5. 2 ウェブページ素性インを対象として，「ノウハウを含むサイト」か否かの予測を当該ドメイン t に含まれるウェブページ集合 P (t) のページ数行い，その予測結果の正誤を評価する．
「ノウハウを含むサイP (t)ト」の参照用集合 R は，表 2 における A・B・C 群合計 65 サ
「ノウハウを含イト (表 3 の合計 65 サイト) から構成される．

を一つの素性として用いる．

むサイト」の予測手法としては，前節で述べた各素性を用い，

5. 3 トピックモデル素性

各素性の値の降順に評価対象サイトを順位付けする．具体的にウェブページ集合に対してトピックモデルを適用することには，素性の値 conf が下限値 c 以上となる評価対象サイトの集より, ウェブページ p(∈ P (t)) に対してトピックの確率分布が合を T (conf >= c) として，T (conf >= c) 中における参照用集得られる．そこで，確率値が最大となるトピック z(p) をウェブ合 R の要素の含有数を求め，再現率 (conf >= c)，および，適ページ p に割り当てる．

合率 (conf >= c) を次式で定義し，評価を行う．

z(p) =

argmaxzu (u=1,...,K)P (zu |p)ここで，各サイト t(∈ T ) に対して，t に含まれるウェブページ

p に割り当てられたトピック z(p) を集めた集合 z(t) を次式
 z(p)z(t) =|R ∩ T (conf >= c)||R||R ∩ T (conf >= c)|
適合率 (conf >= c) = |T (conf > c)|=

再現率 (conf >= c) =6. 2 評 価 結 果
図 8 に評価結果を示す．相対的には，検索ボリューム素性(最大値・平均値) 以外の素性を用いた場合に高い性能となった．

p∈P (t)で定義する．そして，サイト t に対応付けられたトピック集合

また，検索ボリューム素性においては，最大値を用いた場合のz(t) 中のトピックの種類数方が平均値よりも高い性能となった．

z(t)
を素性として用いる．

5. 4 検索ボリューム素性
検索エンジン・サジェストの検索ボリュームを素性として用いる．検索エンジン・サジェストの検索ボリュームとは，検索エンジンにおける一定期間でのサジェストの検索数である．検索エンジン会社はサジェストが検索された頻度によってウェブ利用者の関心事項および関心度合いを分析することができる．本
論文では，中国の検索エンジン「百度」によるツール「百度指数」（注 8） により，一つのサジェストあたり直近一ヶ月の検索数を収集する．そして，一つのサイト t に対応付けられるサジェストの集合 S(t) における直近一ヶ月の検索数の平均値および最大値を素性として用いる．

6. 評価

6. 1 評 価 手 順
表 2 に示す「複数トピックにまたがるドメイン数」556 ドメ（注 8）：http://index.baidu.com/

7. 中国語ウェブサイトにおけるノウハウ分布の分析
ノウハウを多く掲載する四種類の中国語ウェブサイトに対して，全トピック (トピック数 K = 60) のうち，クエリ・フォー
カス「結婚」に関するノウハウを掲載するページを多く含むトピックを人手で選定した結果，28 個のトピックが選定された.
トピック数の降順 1∼6 位のサイトにおけるそれらの 28 個のトピックの分布を表 5 に示す．中国語ウェブサイトにおけるノウ「商用サハウ知識は，主に「ノウハウサイト」，「QA サイト」，イト」，「事例サイト」の四種類のサイトに分布しており，多様な種類のサイトにおいて「結婚」に関するノウハウが掲載されることが分かる．

8. 関 連 研 究
本論文の先行研究として，文献 [2] では，検索エンジン・サジェストを用いて収集されたウェブページ集合に対してトピッ
クモデルを適用することにより，各トピックのうち，サジェストが多く含まれるウェブページを提示することにより，多様な話題のウェブページ集合を提示する機構を実現した．そして，

(a) ウェブページ素性・トピックモデル素性・検索ボリューム素性 (最大値) の評価結果(b) サジェスト素性 (延べ頻度・種類数)・検索ボリューム素性 (平均値) の評価結果

図 8 ノウハウを多く掲載する中国語ウェブサイト同定の評価結果 (各素性ごと)

文献 [6] においては，文献 [2] に基づき，トピックモデルだけよび，ウェブページを収集した．そして，ウェブページ集合にでなく分散表現も併用し，検索エンジン・サジェストの集約に対してトピックモデルを適用することにより，複数トピックにおける粒度を詳細化する手法を提案した．

またがるサイトが，ノウハウが多く掲載されるサイトであるとノウハウ収集・集約に関して，文献 [5] では，特定のクエリ・みなし，候補ウェブサイトの集合を選定した．その後，いくつフォーカスに着目して LDA を適用し，各トピックのうち確率かの手がかりを素性として評価することにより，ノウハウを多が高い文書の内容を分析することにより，クエリ・フォーカスく掲載する中国語ウェブサイトの識別性能を評価した．今後のに対するノウハウ知識を幅広く収集し，ノウハウ知識の候補の課題としては，ノウハウが多く含まれるサイトにおける特徴を集約・俯瞰を実現した．文献 [7] では，文献 [4] で提案された手素性として用いて，分類器によって，ノウハウを多く掲載する法で収集したサイト集合に対して，分類器の一つである SVM中国語ウェブサイトを自動同定することが挙げられる．

を適用することによって，ノウハウが多く含まれるノウハウサイト，および，ノウハウサイト以外の一般サイトを自動的に識別する手法を提案した．
これに対して，本論文では，中国で最もよく使用される検索エンジン「百度」を情報源として，ノウハウを多く掲載する中国語ウェブサイトを四種類に分類した．

9. お わ り に
本論文では，特定のクエリ・フォーカスに対して，検索エンジンを情報源として，ウェブから検索エンジン・サジェスト，お文

献[1] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent Dirichlet
allocation. Journal of Machine Learning Research, Vol. 3,pp. 993–1022, 2003.
[2] 井上祐輔, 今田貴和, 陳磊, 徐凌寒, 宇津呂武仁, 河田容英. 検索エンジン・サジェストおよびトピックモデルを用いたウェブ検索結果の集約. 第 8 回 DEIM フォーラム論文集, 2016.
[3] Q. Le and T. Mikolov. Distributed representations of sentences and documents. In Proc. 31st ICML, pp. 1188–1196,2014.
[4] 李佳奇, 趙辰, 林友超, 馬場瑞穂, 宇津呂武仁, 河田容英, 神門典子. トピックモデルにおける話題分布特性を手がかりとするノウ
ハウサイトの収集. 第 9 回 DEIM フォーラム論文集, 2017.

表 5 自動収集された候補ウェブサイト群中のトピック分布

トピック数降順順位/A 群，B 群または C 群/
トサイト種類/サイト名

ピッ

内容

1位

2位

3位

4位

5位

6位

A群

C群

C群

B群

A群

A群

クノウハウ

QA

事例

商用ノウハウ

商用ID

サイトサイト サイト サイト

サイト

サイト

wed114

百度

百度

58

婚礼

婚博

結婚ネット

知道文庫

同城

猫会

〇

〇

1

披露宴サービスの提供

〇

〇

2

電子招待状の作成

〇〇〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

3

サービスを提供する販売店のコツ4

結婚当日の流れ〇5

結婚に関する商品の販売〇

6

結婚式の計画7

結婚でのメイク，ネクタイ等の選び方

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

8

結婚式の日の選び方〇

9

新婚旅行先の推薦〇

10

結婚に関する法律の提示

〇

〇

〇

11

結婚前の準備リスト

〇

〇

〇

〇

〇

12

結婚式当日の花婿のスピーチ原稿
結婚の心理学〇14

結婚のお祝いの言葉

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

〇

16

地域別結婚
習慣の違い
結婚相手の両親に会う際の礼儀・持参品

〇

〇

〇

〇

〇

〇

結婚後の生活〇〇19

結婚用部屋の飾り方〇〇〇〇20

結婚式費用

〇〇〇〇

21

結婚式でのゲーム〇〇

22

プロポーズの仕方〇〇〇

23

婚姻届の書き方〇〇〇24

結婚写真の選び方

〇〇

25

祝儀の金額

〇〇〇〇〇

〇

27 結婚式の贈り物の注意事項〇〇〇〇

28 祝儀袋の表紙に書く内容例〇〇〇〇[5] 守谷一朗, 井上祐輔, 今田貴和, 聶添, 宇津呂武仁, 河田容英, 神門典子. 質問回答事例および検索エンジン・サジェストを用いたノウハウ知識の相補的収集. 第 7 回 DEIM フォーラム論文集,
2015.
[6] T. Nie, Y. Ding, C. Zhao, Y. Lin, T. Utsuro, andY. Kawada. Clustering search engine suggests by integrating〇〇〇

結婚式での雰囲気作りする現金の金額〇〇18

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