\label{sec:Intro}検索エンジン\textit{ALLTheWeb}\footnote{http://www.alltheweb.com/}において，英語の検索語の約1割が人名を含むという報告\footnote{http://tap.stanford.edu/PeopleSearch.pdf}があるように，人名は検索語として検索エンジンにしばしば入力される．しかし，その検索結果としては，その人名を有する同姓同名人物についてのWebページを含む長いリストが返されるのみである．例えば，ユーザが検索エンジンGoogle\footnote{http://www.google.com/}に``WilliamCohen''という人名を入力すると，その検索結果には，この名前を有する情報科学の教授，アメリカ合衆国の政治家，外科医，歴史家などのWebページが，各人物の実体ごとに分類されておらず，混在している．こうしたWeb検索結果における人名の曖昧性を解消する従来研究の多くは，凝集型クラスタリングを利用している\cite{Mann03}，\cite{Pedersen05}，\cite{Bekkerman-ICML05}，\cite{Bollegala06}．しかし，一般に人名の検索結果では，その上位に，少数の同姓同名だが異なる人物のページが集中する傾向にある．したがって，上位に順位付けされたページを種文書として，クラスタリングを行えば，各人物ごとに検索結果が集まりやすくなり，より正確にクラスタリングができると期待される．以下，本論文では，このような種文書となるWebページを「seedページ」と呼ぶことにする．本研究では，このseedページを用いた半教師有りクラスタリングを，Web検索結果における人名の曖昧性解消のために適用する．これまでの半教師有りクラスタリングの手法は，(1)制約に基づいた手法，(2)距離に基づいた手法，の二つに分類することができる．制約に基づいた手法は，ユーザが付与したラベルや制約を利用し，より正確なクラスタリングを可能にする．例えば，Wagstaffら\cite{Wagstaff00}，\cite{Wagstaff01}の半教師有り$K$-meansアルゴリズムでは，``must-link''（2つの事例が同じクラスタに属さなければならない）と，``cannot-link''（2つの事例が異なるクラスタに属さなければならない）という2種類の制約を導入して，データのクラスタリングを行なう．Basuら\cite{Basu02}もまた，ラベルの付与されたデータから初期の種クラスタを生成し，これらの間に制約を導入する半教師有り$K$-meansアルゴリズムを提案している．また，距離に基づいた手法では，教師付きデータとして付与されたラベルや制約を満たすための学習を必要とする．例えば，Kleinら\cite{Klein02}の研究では，類似した2点$(x_{i},x_{j})$間には``0''，類似していない2点間には$(\max_{i,j}D_{ij})+1$と設定した隣接行列を作成して，クラスタリングを行なう．また，Xingら\cite{Xing03}の研究では，特徴空間を変換することで，マハラノビス距離の最適化を行う．さらに，Bar-Hillelら\cite{Bar-Hillel03}の研究では，適切な特徴には大きな重みを，そうでない特徴には小さな重みを与えるRCA(RelevantComponentAnalysis)\cite{Shental02}により，特徴空間を変換する．一方，我々の提案する半教師有りクラスタリングでは，seedページを含むクラスタの重心の変動を抑える点において，新規性がある．本論文の構成は次のとおりである．\ref{sec:ProposedMethod}章では，我々の提案する新たな半教師有りクラスタリングの手法について説明する．\ref{sec:Experiments}章では，提案手法を評価するための実験結果を示し，その結果について考察する．最後に\ref{sec:Conclusion}章では，本論文のまとめと今後の課題について述べる．