ソーシャルサーチのための効率的な検索アルゴリズムの提案 Efficient Algorithms for Personalized Social Search

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抄録

ソーシャルサーチには,クエリに対する文書のヒット数やユーザ数の増加にともない,検索結果が確定するまでの応答時間が遅くなるという問題がある.本論文では,その問題に対処するための効率的なtop-k検索アルゴリズムとして,3つのアルゴリズムを提案する.1つ目は,全文書から構築した1つの転置ファイルを利用するSingle Indexアルゴリズムである.2つ目は,ユーザごとに分割した文書から構築した転置ファイルをソーシャルグラフに基づき接続して利用するSocial Index Graphアルゴリズムである.3つ目は,Single IndexアルゴリズムとSocial Index Graphアルゴリズムをヒット数を基準に切り替えるハイブリッドアルゴリズムである.Twitterのデータを用いて性能評価を行った結果,文書のヒット数が小さい場合にはSingle Indexアルゴリズムが高速であり,ヒット数が大きい場合にはSocial Index Graphアルゴリズムが高速であることを示した.さらに,ハイブリッドアルゴリズムにおける2つのアリゴリズムの妥当な切替え基準を確認した.In this paper we consider efficient algorithms for top-k personalized social search, in which a document score is synthesized from the relevancy to the query and social closeness between the searcher and the author of the document. Since the score is synthesized from the two factors, there are three approaches for the social search; the first algorithm builds a unified single index that efficiently computes the document relevancy to the query, and the second algorithm builds a social index graph that efficiently determines the top-k documents based on the social closeness. The third algorithm switch between first and second algorithms on the basis of the number of documents hits. We use Twitter data to compare the efficiency of the two algorithms and show that there is a trade-off between them; the social index graph is superior to the single index approach when the hit ratio of the query is high, because the search space is efficiently reduced only to the documents whose authors are close to the searcher. From the result we show validity of the change rule on the third algorithm.

収録刊行物

  • 情報処理学会論文誌データベース(TOD)

    情報処理学会論文誌データベース(TOD) 6(3), 29-39, 2013-06-28

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009579663
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11464847
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Article
  • ISSN
    1882-7799
  • データ提供元
    NII-ELS  IPSJ 
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