DEIM Forum 2012 F7-4

ブロガーの話題分布の俯瞰と分析
牧田 健作†1
神門典子†4大輔†1鈴木浩子†1宇津呂武仁†2河田容英†3

福原 知宏†5中川裕志†6

吉岡 真治†7清田陽司†6横本†1 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†2 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†3 (株) ナビックス 〒 141-0031 東京都品川区西五反田 8-3-6†5 産業技術総合研究所 〒 135-0064. 東京都江東区青梅 2-3-26†4 国立情報学研究所 〒 101-8430 東京都千代田区一ツ橋 2-1-2†7 北海道大学大学院 情報科学研究科 〒 060-0808 北海道札幌市北区北 8 条西 5 丁目
†6 東京大学 情報基盤センター 〒 113-0033 東京都文京区本郷 7-3-1
あらまし

本論文では，ブログ記事の書き手であるブロガーに注目し，特定のブロガーのブログ記事集合を対象として，話題のまとまりを同定し，一人のブロガーのブログ記事集合における話題分布の俯瞰，および，分析を行う方式を提案する．また，分析結果の一例として，幅広い話題にわたってブログ記事を投稿しているブロガーについて，話題の傾向・共通点を分析した結果を報告する．具体的な手法として，一人のブロガーのブログ記事を収集した文書集合に対して，トピックモデルを適用し，ブロガーのブログ記事集合におけるトピック分布を推定する．そして，各トピックに割り当てられたブログ記事の話題がどの程度まとまっているのかの評価を行う．さらに，各ブロガーのトピックを「医療」，「震災」，「国際」，「政治」といった分野に分類し，一人のブロガーのブログ記事の分野の多様性を分析する．
キーワード ブログ, ブロガー, 話題分布, 集約

Analyzing Topic Distribution of a Blogger
Kensaku MAKITA†1 , Daisuke YOKOMOTO†1 , Hiroko SUZUKI†1 , Takehito UTSURO†2 ,Yasuhide KAWADA†3 , Noriko KANDO†4 , Tomohiro FUKUHARA†5 , Hiroshi NAKAGAWA†6 ,Masaharu YOSHIOKA†7 , and Yoji KIYOTA†6†1 Grad. Sch. of Systems and Information Engineering，University of Tsukuba， Tsukuba 305-8573 Japan†2 Faculty of Engineering, Information and Systems, University of Tsukuba, Tsukuba 305-8573 Japan†3 Navix Co., Ltd. Tokyo 141-0031, Japan†5 National Institute of Advanced Industrial Science and Technology， Tokyo 135-0064 Japan†4 National Institute of Informatics, Tokyo 101-8430, Japan†7 Graduate School of Information Scienceand Technology, Hokkaido University, Sapporo, 060-0808, Japan†6 Information Technology Center, University of Tokyo, Tokyo 113-0033, Japan
Key words blog, blogger, distribution of topics, aggregation

1. は じ め に発信するツールであるブログが世界中で普及し，各地域の人々がそれぞれインターネット上で個人の意見や評判を発信するこ

現代の情報社会においては，情報の氾濫，すなわち，いわゆとが可能になった．それに伴い，様々な情報がブログに記載さる情報爆発が起こっている．そして，そのように爆発する情報れ，様々な人々の意見や評判が Web 上に氾濫するようになっの集約や，俯瞰をするための技術の開発が強く望まれている．

た．このような状況を鑑みて，本論文の前段として，我々は，中でも，情報爆発が最も顕著に現れているのはウェブである．

ブログ空間における多種多様な話題を俯瞰的に閲覧する方式のウェブ上の情報の一例として，近年，一般個人が自由に情報を研究を行ってきた [8, 10–12, 16, 17]．具体的には，基本的な方図 1 Wikipedia を知識源とするブロガーの話題分布の模式図

式 [8, 16, 17] として，Wikipedia を知識源として話題の体系をの数のブログ記事が対応しているのかの分析を行う．また，各構築し，この Wikipedia の体系を元に，ブロガーのブログ記トピックに割り当てられたブログ記事の話題がどの程度まと事集合に対して話題を対応付ける (ここで，話題として対応付まっているのかの評価を行う (5. 節)．さらに，各ブロガーのトけられた Wikipedia エントリを観点と呼ぶ) 方式を提案した．

ピックを「医療」，「震災」，「国際」，「政治」といった分野に分

また，そのほか，複数の言語間で話題の分布を比較分析する方類し，一人のブロガーのブログ記事の分野の多様性を分析する

式 [10, 12]，あるいは，時系列方向の話題の分布を分析する方(6. 節)．

式 [11] 等を提案した．

ここで，特定のブロガーのブログ記事集合における話題の分以上の研究の成果を背景として，本論文では，特に，ブログ布を俯瞰するための既存の情報源としては，個々のブロガーに記事の書き手であるブロガーに注目し，特定のブロガーのブロよって整理されたサイドバーの情報が考えられる．しかし，そグ記事集合を対象として，話題との対応付け，および，話題のれらはブロガーのブログ記事の内容を正確に知るためには不十分布の分析を行うことにより，ブロガーそのものの分析を行う分であることが多い．実際，社会問題に興味・関心の強いブロ方式を提案する．本論文の方式によるブロガーの話題分布の俯ガーを中心とした 50 人程度のブロガーに対して調査を行ったと「臓器の移植に関瞰の様子の模式図を図 1 に示す．この図では，ころ，サイドバーのタグの粒度が粗いブロガーが全体の 74%をする法律」という共通の話題を持った二人のブロガーを対象と占めた．これに対して，本論文で提案する方式によれば，適切して，ブログ記事の話題分布を示している．この図からは，ブな粒度のもとでの話題の分布を容易に示すことができる点に大ロガー X が特に医療関係全般に渡って広く関心を持っているきな利点がある．のに対して，ブロガー Y は，法律・政治全般に渡って広く関心を持っていることが容易に把握できる．このように，提案方式を用いることにより，ブロガーの話題の分布を効率よく俯瞰することが可能となる．

2. Wikipedia エントリとブログ記事の類似度
まず，ブログ記事集合中の各ブログ記事に対して観点を付与する手順について以下に述べる．

本論文では，具体的な手法として，一人のブロガーのブロ観点を付与する際には，観点とブログ記事の類似度を計算し，グ記事を収集した文書集合に対して，トピックモデル (本論文計算された類似度に基づいて付与する観点を決定する．類似度においては，LDA (Latent Dirichlet Allocation) [2] を用いた)の計算においては，まず Wikipedia エントリ e の本文中に含ま(4. 1 節) を適用し，ブロガーのブログ記事集合におけるトピッれる重要な語を関連語として抽出し，Wikipedia エントリ e のク分布を推定する．次に，各ニュース記事 d，あるいは，ブロ関連語の集合 R(e) とする．そして，観点となる Wikipedia エグ記事 d に対して，確率値 P (zn |d) が最大となるトピック zn

ントリ e の関連語 r (∈ R(e)) がブログ記事 d の本文により多を割り当てる (4. 2 節)．これにより，各トピックに，どの程度く出現しているほど類似度が高いとする．
具体的には，文献 [16] に基づいて次のように定義する．まず，

Wikipedia エントリ e の本文から収集した関連語 r (∈ R(e))の逆文書頻度 (idf, inverse document frequency)（注 1） を重みとして関連語 idf ベクトル I を定義する．

I(e)=

idf (r1 ), . . . , idf (rn )

4. トピックモデルを用いた話題分布の分析
4. 1 トピックモデル
本研究では，トピックモデルとして潜在的ディリクレ配分法 (LDA; Latent Dirichlet Allocation) [2] を用いる．LDA

一方，ブログ記事 d においても，Wikipedia エントリ e の関連を 用 い た ト ピック モ デ ル の 推 定 に お い て は ，語 w の 列 に

語 r の出現頻度 f req(d, r) を重みとして d のターム頻度ベクトe) を次のように定義する．
ル G(d,よって表現された文書の集合と，トピック数 K を入力とし


G(d,e) =f req(d, r1 ), . . . , f req(d, rn )て，各トピック zn (n = 1, . . . , K) における語 w の確率分布

P (w|zn ) (w ∈ V ) ，及び，各文書 b におけるトピック zn の確

率分布 P (zn |b) (n = 1, . . . , K) を推定する．これらを推定す

そ し て ，Wikipedia エ ン ト リ e と ブ ロ グ 記 事 d の 類 似 度るためのツールとしては，GibbsLDA++（注 4）を用いた．LDA

Sim(e, d) は，2 つのベクトルの内積として次のように定義のハイパーパラメータである α，β には，GibbsLDA++の基する．

本設定値である α = 50/K ，β = 0.1 を用いた．LDA ではト

 · G(d,Sim(e, d) = I(e)e) =w(r) × f req(d, r)r∈R(e)ピック数 K を人手で与える必要があるが，今回はトピック数を 10 から 50 まで 10 刻みでトピック推定した結果を人手で見比べ，5. 節の評価において最も精度のよいトピック推定結果が3. 分析対象のブロガー及びブログ記事の収集
3. 1 特定キーワードについてのブログ記事の収集
本節では，評価の対象としたブログ記事集合の収集方法について述べる．本論文の評価においては，特定のキーワード t0 を得られたトピック数を採用した．なお，このツールは推定の際に Gibbs サンプリングを用いているが，その反復回数は 2,000とした．

4. 2 文書に対するトピックの割り当て含むブログ記事を検索し，その結果得られたブログ記事集合を本研究では，1 ブロガーごとに，ブロガーの書いた各ブログ対象とした．クエリ t0 を含む日本語ブログの収集においては，記事に対してトピックを一意に割り当てることで，ブログ記事Yahoo! Search BOSS API（注 2） を利用し，日本語ブログホストを分類することとした．あるブロガーにおける文書集合を D，のドメインを対象としてブログ記事の収集を行っトピック数を K ，1 つの文書を d (d ∈ D) とすると，トピックた．検索の際には，複数のドメインを一度に指定して検索し，zn (n = 1, . . . , K) のブログ記事集合 D(zn ) は以下の式で表さ1,000 件の記事を取得する．次に，ブログ記事検索後，検索結れる．

（注 3）

大手 6 社

果の URL をブログサイト単位にまとめる．その結果，一つのD(zn ) =検索クエリあたり約 200 前後のブログサイトが取得される．次d ∈ D | zn =argmax
zu (u=1,...,K)P (zu |d)に，各ブログサイトをドメイン指定し，初期クエリ t0 を検索ク

これはつまり，文書 d におけるトピックの分布において，確率エリとすることにより，各ブログサイト中において初期クエリが最大のトピックに，文書 d を割り当てていることになる．

t0 を含むブログ記事を収集した．

5. ブロガーのトピック分布の評価

3. 2 分析対象ブロガーの選定
前節において，特定のキーワード t0 を用いて収集したブロ

本節では，各ブロガーのブログ記事集合に対して，トピックグ記事のうち，ブロガー b によるブログ記事集合を D(b, t0 ) とモデルにより推定されたトピックについて，各トピックに割りする．そして， ブロガー b とトピック t0 の Wikipedia エント

当てられたブログ記事の話題がどの程度まとまっているのかのリ e(t0 ) の類似度を評価を行う．

Simb (e(t0 )，b) =

まず，評価対象のブロガーおよびブログ記事を収集するためSim(e(t0 )，d)に，キーワードとして，「臓器移植」，「著作権侵害」，「電子書籍」

d∈D(b,t0 )「著作権侵害」についを用い，「臓器移植」について 3 ブロガー，として定義し，Simb (e(t0 )，b) の降順に 20 ブロガーを選定した．

3. 3 ブロガーごとのブログ記事の収集「電子書籍」について 5 ブロガーをそれぞれ選定て 4 ブロガー，し，ブログ記事集合を収集した．

ブロガー b について，投稿日時が新しいものから順に最大約

次に，各ブロガーのトピック zn について，ブログ記事集合

500 件，ブログ記事を収集し，その集合を D(b) と定義する．

D(zn ) 中において，P (zn |d) の降順で上位 5 位までのブログ記事について，同じ話題について書かれたブログ記事が k(k = 3 または 4) 記事以上含まれる割合について評価を行った．また，同W ikipedia の総エントリ数
関連語 r が出現したエントリ数（注 2）：http://developer.yahoo.com/search/boss/（注 1）：idf (r) = log

じ話題について書かれたブログ記事が 3 記事以上含まれており，として定義する．

かつ，P (zn |b) 1 位のブログ記事の冒頭 500 文字の話題と 3 記
事の話題が一致する割合について評価を行った．以上の結果を（注 3）：fc2.com，yahoo.co.jp，ameblo.jp，goo.ne.jp，livedoor.jp，hatena.

ne.jp

（注 4）
：http://gibbslda.sourceforge.net/

表 1 各トピックにおけるブログ記事の話題のまとまりの評価
同じ話題について書かれたブトピック
モデル
初期キーワード

ブロガー IDのトピック

評価対象トピック数

P (zn |b) の上位 5 記事中に，同じ話題について書かれたブログ記事が k 記事以上含まれる割合 (%)

数K「臓器移植」「著作権侵害」「電子書籍」

ログ記事が 3 記事以上含まれており，かつ，P (zn |b) 1 位のブログ記事の冒頭 500 文字の話題と 3 記事の話題が一致する割合 (%)

k=4k=31

301275 (9 / 12)

100 (12 / 12)

92 (11 / 12)

240

16

75 (12 / 16)

75 (12 / 16)

69 (11 / 16)340

7

57 (4 / 7)

57 (4 / 7)

57 (4 / 7)

合計 / 平均 (ミクロ)

110

35

71 (25 / 35)

80 (28 / 35)

74 (26 / 35)

440

16

88 (14 / 16)

94 (15 / 16)

94 (15 / 16)54014

86 (12 / 14)

93 (13 / 14)

86 (12 / 14)

640

29

69 (20 / 29)

93 (27 / 29)

93 (27 / 29)730

7100 (7 / 7)

100 (7 / 7)

100 (7 / 7)

合計 / 平均 (ミクロ)

150

66

80 (53 / 66)

94 (62 / 66)

92 (61 / 66)

840

12

92 (11 / 12)

100 (12 / 12)

83 (10 / 12)

940

11

100 (11 / 11)

100 (11 / 11)

100 (11 / 11)

1040

12

83 (10 / 12)

100 (12 / 12)

92 (11 / 12)

1140

13

77 (10 / 13)

92 (12 / 13)

85 (11 / 13)1240

1173 (8 / 11)

91 (10 / 11)

82 (9 / 11)

合計 / 平均 (ミクロ)20059

85 (50 / 59)

97 (57 / 59)

88 (52 / 59)

460

160

80 (128 / 160)

92 (147 / 160)

87 (139 / 160)

全キーワード合計 / 平均 (ミクロ)

表 1 に示す．
この結果から，k = 4 および k = 3 いずれの場合も，同じ話題のブログ記事が含まれる割合は，ブロガーごと，および，グ記事を書いていることが分かる．

7. 関 連 研 究

キーワードごとに異なるものの，平均して，80%，あるいは，本論文で焦点を当てた方式を一般化すると，文書集合に対し90%程度の割合であることが分かる．また，P (zn |b) 1 位のブて話題の分布を推定し，俯瞰する方式としてとらえることがログ記事の冒頭 500 文字の内容から，トピック全体の話題が同できる．以下では，そのような方式についての関連研究を概観定できる割合は 87%程度であり，比較的高いと言える．

する．

6. ブロガーのトピックの分野分類

データに対して様々な観点のラベルを振り，データを検索する際に，ラベルを付与していくことで検索結果を絞り込んで前節の結果から，各ブロガーについて，トピックモデルによっいく，という考え方を，ファセット検索 [15] と呼ぶ．このファて推定されたトピック zn を参照して，P (zn |b) 1 位のブログ記

セット検索に関連する研究として，TREC-2009 におけるブロ事の冒頭 500 文字の内容を把握すれば，87%程度の精度で，トグ検索タスク [9] においては，ファセット検索によるブログサピック zn の話題を把握できることが分かる．このことをふまイト検索タスクが導入され，「意見の有無」，「個人的情報・公的えて，本節では，キーワード「臓器移植」を用いて収集した 3情報の別」，「トピックについて専門的あるいは詳細な情報を含ブロガーについて，トピックモデルによりブログ記事集合のトむか否か」の 3 種類のファセットをブログサイトに付与するタピック推定を行った結果について，全トピック (3 ブロガーにスクが行われた．また，Web ページの検索結果に対して，観点ついて，それぞれ，30 トピック，40 トピック，40 トピック) をを付与し，クラスタリングを行う手法の研究 [1, 4, 14] として分野に分類し，ブロガーのブログ記事の話題の多様性を分析しは，Web ページの検索結果を分類し，各分類に対して適切なた．この分類作業においては，作業の効率を重視して，本論文要約文を付与する手法 [4]，検索された個々の Web ページに対の著者の一人が，各トピック zn について，P (zn |b) 1 位のブロしてラベルの付与を行い，付与されたラベルに基づいて分類をグ記事の冒頭 500 文字の内容のみを参照して，トピック zn を行う手法 [1, 14] 等が提案されている．ただし，これらの方式に分野に分類した．

おいては，分類対象の Web ページの情報のみを用いて分類を

図 2 に，3 ブロガーのトピック・ブログ記事を分野に分類した結果を示す．また，表 2 に，分野および各分野におけるト行っているため，分類対象のデータの規模が十分でなければ，分類が容易でなくなる，という問題がある．

ピック・ブログ記事の例を示す．これらの結果から，分析対象また，その他には，トピック，ブロガー，リンク先，主観といっ「医療」，「震災」，「国際」，「政治」との 3 ブロガーについては，たファセットを通じてブログを閲覧するもの [3] や，Wikipedia

いった多岐に渡る分野について，多様なトピックについてブロの記事を検索するインタフェースとして，エントリ集合から自図 2 ブロガーのトピック・ブログ記事の分野分類の内訳 (キーワード: 「臓器移植」)

表 2 分野・トピック・ブログ記事の例 (キーワード: 「臓器移植」)
ト
ト
分野

ブロ

ピ

ガー

ッ数

ク

トピックの具体例

ブログ記事の具体例

数

ピ分

ッ野

クのの記

記

事

事

数

数
医療328

臓器移植推進パレード

臓器移植推進街頭パレードについて．

4

臓器移植法改正

移植法改正後１年たった後の，総ドナー数について．

36

B 型肝炎訴訟

B 型肝炎訴訟の和解案についての意見．

29

計画停電が回避されたことについて．

11

計画停電について
震災

国際

政治

322

14

10

9

福島第一原発事故

福島原発のタービンがある建物からの水漏れについて． 23

被災地での医療活動

震災時の重病の患者や，老人介護についての意見．

29

反捕鯨団体

反捕鯨団体のメンバーの裁判について．

17

海外・日本の原発について

世界で広がる反原発運動について．

11

パレスチナ問題イスラエルとパレスチナの紛争についての意見．

13

介護保険制度改正

介護保険の改正案の紹介．

8

発電施設建設八ツ場ダムの建設についての意見．

9

与党寄りの意見

与党代表の辞任についての意見．

35

動構築したファセット体系を利用するもの [7] などがある．

342

142

121

144

事特有のトピック，ブログ記事特有のトピックなどの違いを容また，本論文に関連して，文献 [6] においては，震災に関す易に発見することができることを示している．文献 [13] においるニュース記事・ブログ記事を収集し混合した文書集合に対しては，時系列ニュースに対してトピックモデルによりトピックてトピックモデルを適用し，ニュース・ブログの間での話題のを推定した後，トピック単位でのバーストを検出する手法を提相関，および，時系列での話題の変遷の様子を分析している．

案している．一方，文献 [5] においては，同様の手法により日特に，ニュース・ブログ間の相関が高いトピック，ニュース記本語・中国語二言語の時系列ニュースを対象として，トピック

モデルによりトピックを推定した後，二言語間でのトピックの対応を同定する手法を提案している．
[7]

8. お わ り に
本論文では，ブログ記事の書き手であるブロガーに注目し，特定のブロガーのブログ記事集合を対象として，話題との対応[8]付け，および，話題の分布の分析を行うことにより，ブロガーそのものの分析を行う方式を提案した．具体的な手法として，一人のブロガーのブログ記事を収集した文書集合に対して，ト[9]ピックモデルを適用し，ブロガーのブログ記事集合におけるトピック分布を推定した．そして，各トピックに割り当てられた[10]

ブログ記事の話題がどの程度まとまっているのかの評価を行った．さらに，各ブロガーのトピックを「医療」，「震災」，「国際」，[11]「政治」といった分野に分類し，一人のブロガーのブログ記事の分野の多様性を分析した．
本論文の分析においては，各ブロガーのトピックを分野に分[12]類する作業を人手で行ったが，今後の課題として，この過程を自動化する方式を実現する．具体的には，文書集合における話題の冗長性を削除して俯瞰性を高める方式 [18] を適用すること[13]

により，話題の粒度が比較的細かいトピックの単位を分野にま[14]とめることを実現する．
また，本論文の冒頭では，図 1 において，複数のブロガーの間の話題の関連性を模式図で示したが，本論文の評価および分[15]析の範囲においては，各ブロガーごとにトピックモデルを適用し，評価および分析も各ブロガーごとに行った．今後は，同一[16]分野において共通の関心を持つ複数のブロガーのブログ記事集合を混合した文書集合を対象としてトピックモデルの適用を行[17]

い，話題の分布を分析することにより，複数のブロガー間の話題の関連性を自動的に同定する方式を確立する．
一方，5. 節の評価，および，6. 節の分野への分類においては，各トピックにおいて，P (zn |b) 1 位のブログ記事の冒頭 500
文字の内容によってそのトピックにおける話題の大勢が把握する方式を示し，その有効性を定量的に実証した．今後は，この実績に基づき，トピック集合および文書集合中を効率よくファセット検索するインタフェース，あるいは，そのようなインタフェースを用いたブロガーコミュニティ発見タスクといった，より上位の機構において，本論文の手法の有用性を評価する．
文

献[1] 馬場康夫, 黒橋禎夫. キーワード蒸留型クラスタリングによる大規模ウェブ情報の俯瞰. 情報処理学会論文誌, Vol. 50, No. 4,
pp. 1399–1409, 2009.
[2] D. M. Blei, A. Y. Ng, and M. I. Jordan. Latent Dirichlet
allocation. Journal of Machine Learning Research, Vol. 3,
pp. 993–1022, 2003.
[3] 藤村考, 戸田浩之, 井上孝史, 廣嶋伸章, 片岡良治, 杉崎正之. マ
ルチファセット型ブログ検索システム BLOGRANGER の開発.
電子情報通信学会技術研究報告, OIS2005-92, pp. 19–24, 2006.
[4] 原島純, 黒橋禎夫. PLSI を用いたウェブ検索結果の要約. 言語処理学会第 16 回年次大会論文集, pp. 118–121, 2010.
[5] 胡碩, 高橋佑介, 牧田健作, 横本大輔, 宇津呂武仁, 吉岡真治. 日
中時系列ニュースにおけるトピックの推定と二言語間対応付け.
言語処理学会第 18 回年次大会論文集, pp. 179–182, 2012.
[6] 小池大地, 横本大輔, 牧田健作, 鈴木浩子, 宇津呂武仁, 河田容英, 吉岡真治, 神門典子, 福原知宏, 中川裕志, 清田陽司, 関洋平.

[18]

ニュース・ブログにおける話題の相関と変遷の分析 — 震災に関する話題を例題として —. 第 4 回 DEIM フォーラム論文集,2012.
C. Li, N. Yan, S. B. Roy, L. Lisham, and G. Das. Facetedpedia: Dynamic generation of query-dependent faceted interfaces for Wikipedia. In Proc. 19th WWW, pp. 651–660,2010.
D. Lim, D. Yokomoto, K. Makita, T. Utsuro, andT. Fukuhara. Utilizing Wikipedia as a knowledge sourcein categorizing topic related Korean blogs into facets. 言語処理学会第 17 回年次大会論文集, pp. 876–879, 2011.
C. Macdonald, I. Ounis, and I. Soboroﬀ. Overview of theTREC-2009 blog track. In Proc. TREC-2009, 2009.
牧田健作, 横本大輔, 鈴木浩子, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏.
Wikipedia を多言語知識源とするブログ集合の話題分析. 電子
情報通信学会技術研究報告, NLC2011-18, pp. 95–100, 2011.
牧田健作, 横本大輔, 宇津呂武仁, 福原知宏. トピックに関する話
題の時系列分布に着目したブログ分析. 第 3 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム—DEIM フォーラム— 論文集, 2011.
鈴木浩子, 横本大輔, 牧田健作, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏. Wikipedia を知識源とする日英ブログ記事集合の観点分類と言語間対照分析. 情報処理学会研究報告, Vol. 2011, No.
(2011–DBS–153), November 2011.
高橋佑介, 横本大輔, 宇津呂武仁, 吉岡真治, 河田容英, 神門典子,福原知宏, 中川裕志, 清田陽司. 時系列トピックモデルにおけるバーストの同定. 第 4 回 DEIM フォーラム論文集, 2012.
戸田浩之, 中渡瀬秀一, 片岡良治. 特徴的な固有表現を用いたラベル指向ナビゲーション手法の提案. 情報処理学会論文誌：データベース, Vol. 46, No. SIG 13(TOD 27), pp. 40–52, 2005.
D. Tunkelang. Faceted Search. Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services. Morgan & Claypool Publishers, 2009.
D. Yokomoto, K. Makita, T. Utsuro, Y. Kawada, andT. Fukuhara. Utilizing Wikipedia in categorizing topic related blogs into facets. In Proc. 12th PACLING, #20, 2011.
横本大輔, 林東權, 牧田健作, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏,神門典子, 吉岡真治, 中川裕志, 清田陽司. 特定トピックに関するブログ記事集合の観点分類における Wikipedia の利用. 第 3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム—DEIM
フォーラム— 論文集, 2011.
横本大輔, 鈴木浩子, 牧田健作, 宇津呂武仁, 河田容英, 福原知宏. 文書集合の話題俯瞰のためのクラスタリング手法. 第 4 回
DEIM フォーラム論文集, 2012.