Web ページクラスタリングに基づく個人ページ収集法  [in Japanese] Retrieval of Personal Web Pages Based on Web Page Clustering  [in Japanese]

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Author(s)

    • 片平 翔 KATAHIRA Syo
    • 電気通信大学大学院電気通信学研究科 Graduate School of Electro-Communications, The University of Electro-Communications

Abstract

本論文は, Webページ集合から個人ページを自動抽出する手法を提案, 評価する. 提案手法は評判情報検索に向けたコンテンツフィルタリングの一手法として位置づけられる. 未分類のWebページ集合から個人ページを抽出するため, 提案手法は個人ページで出現する4種類の特徴に着目する. 提案手法は, これらの特徴を量的に測定し, 測定結果に基づきページ集合に対しk-meansクラスタリングを適用し, ページをグループ分けする. さらに, これらのグループの中から, 個人ページで構成されるグループを検出する. 実験により個人ページの抽出精度を求めた結果, キーワード型検索エンジンを単独で使用する場合と比較して平均2.1倍の精度向上が確認できた.

This paper proposes and evaluates a method for extracting personal web pages from a large number of unclassified web pages. We can use the method as a content filtering method for reputation searches. To extract personal pages from unclassified pages, the method focuses on four kinds of text features that appear at a personal page. The method quantitatively measures these features for each page and divides the pages into plural groups using k-means clustering based on the results of the measuring. From the groups the method finds groups that consist of personal web pages. We have evaluated the search performance of the method by measuring precisions. Experimental results have shown the average performance of the method is 2.1-times higher than the one of a keyword-based search engine.

Journal

  • Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 18(2), 161-172, 2006-04-15

    Japan Society for Fuzzy Theory and intelligent informatics

References:  14

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    110004729020
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA1181479X
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    ART
  • ISSN
    13477986
  • NDL Article ID
    7933437
  • NDL Source Classification
    ZM31(科学技術--数学) // ZM13(科学技術--科学技術一般--データ処理・計算機)
  • NDL Call No.
    Z15-649
  • Data Source
    CJP  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
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