\label{sec:introduction}文書検索では，検索対象の文書集合が大きくなるにつれ，高速/高精度な検索が困難になる．例えば，AltaVista~\footnote{{\tthttp://altavista.digital.com}}に代表されるインターネット上のキーワード検索エンジンでは，検索時に入力されるキーワード数が極端に少ないため~\footnote{AltaVistaでは平均2個弱のキーワードしか入力されない}，1)望んた文書が検索されない(再現率の問題)，2)望まない文書が大量に検索される(適合率の問題)，といった問題が生じている．そのため，要求拡張(queryexpansion)~\cite{smeaton:83:a,peat:91:a,schatz:96:a,niwa:97:a}，関連度フィードバック(relevancefeedback)~\cite{salton:83:a,salton:90:a}などの手法が提案されてきた．これらの手法はいずれも，要求となるキーワード集合を拡張したり洗練したりすることで，ユーザの検索意図を明確かつ正確なものに導いていく．これに対し，検索時にキーワード集合ではなく文書それ自身を入力し，入力文書と類似する文書を検索する方法が考えられる~\cite{wilbur:94:a}．この検索方法を{\gt文書連想検索}と呼ぶ．文書連想検索が有効なのは，検索要求と関連する文書を我々が既に持っているという状況や，キーワード検索の途中で関連する文書を一つでも見つけたという状況である．また，論文，特許など，我々自身が書いた文書もそのまま検索入力として利用できる．文書連想検索を使うことにより，適切なキーワード集合を選択することなしに，関連する文書を見つけることができる．文書連想検索を実現する際の問題点は，類似文書の検索に時間がかかることである．単純な網羅検索では，検索対象の大きさ$N$に比例した$O(N)$の時間を要する．そこで本論文では，{\gtクラスタ検索}~\cite{salton:83:a}と呼ばれる検索方法を用いる．クラスタ検索では，通常，クラスタリングによりクラスタの二分木をあらかじめ構築しておき~\footnote{クラスタリングにも，対象データ集合を平坦なクラスタ集合に分割する方法(非階層的クラスタリング)もあるが~\cite{anderberg:73:a}，本論文では，クラスタの階層的な木構造を構築する方法(階層的クラスタリング)に限る．また，クラスタ木も相互背反な二分木に限る．}，その上でトップダウンに二分木検索を行う．よって，検索時間は平均$O(\log_2N)$に抑えられる．ところが，クラスタ検索に関する従来の研究~\cite{croft:80:a,willett:88:a}では，単純な二分木検索では十分な検索精度が得られないという問題があった．その理由の一つは，クラスタリング時と検索時に異なる距離尺度を用いていたことである．ほとんどの研究では，クラスタリングの手法として単一リンク法，Ward法などを用いていたが，これらの手法は，後の検索で使われる尺度(例えば，TF$\cdot$IDF法や確率)とは直接関係のない尺度でクラスタの二分木を構築していく．これに対し本論文では，クラスタリングの対象文書それぞれを自己検索した際の精度を最大化していく確率的クラスタリングを提案する．よって本クラスタリング法は，検索に適した手法であると言える．実際に，クラスタ検索に本クラスタリング法を用いた場合，単純な二分木検索でも十分な検索精度を得ることができる．検索速度が速い点に加え，クラスタ検索には幾つかの利点がある．クラスタ検索が提案されたそもそもの理由は，「密接に関連した文書群は，同じ検索要求に対する関連性も同等に高い」という{\gtクラスタ仮説}~\cite{van-rijsbergen:74:a}である．通常のキーワード検索では，検索要求と単一文書を厳密なキーワード符合に基づいて比較するため，キーワードの表記の異なりにより関連する文書をとり逃すこともあるが，クラスタ検索では，検索要求を意味的にまとまった文書集合(クラスタ仮説で言うところの「密接に関連した文書群」)と比較するため，この問題も起りにくくなる．クラスタ仮説は，特に検索精度の向上という点において実験的に検証されていない仮説であったが，近年，Hearst等により，キーワード検索で検索した文書集合を絞りこむという状況で，その有効性が実証されている~\cite{hearst:96:a}．本論文では，クラスタ検索が検索対象に含まれているノイズの影響を受けにくいこと(ノイズ頑健性)に注目し，本論文で提案するクラスタ検索が網羅検索に比べ優れていることを実証する．以下，\ref{sec:cluster_based_search}~節では，クラスタ検索について説明する．\ref{sec:hbc}~節では，本論文で提案する確率的クラスタリングについて説明する．\ref{sec:experiment}~節では，本論文で提案したクラスタ検索の有効性を調べるために行なった幾つかの実験について述べる．