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1 JAIST Reposi Title WWW における関連リンク集の自動生成 Author(s) 田村, 雅樹 Citation Issue Date Type Thesis or Dissertation Text version author URL Rights Description Supervisor: 白井清昭, 情報科学研究科, 修士 Japan Advanced Institute of Science and

2 WWW

3 WWW : Copyright c 2006 by Tamura Masaki

4 1 1 2

5 i

6 ii

7 iii

8 2.1 Clusty ( ) ( ) iv

9 1 1.1 Yahoo Goo Google Yahoo

10

11 2 2.1 [1] ( ) ( ) HTML ( ) HTML 4 (li) (dl dt dd) ( ) (2 ) ( ) (<br>) 5 : : : 2 3

12 : : [2] Name Collector Contents Editor Organizer 3 Name Collector ( ) aquarium Waikiki Aquarium Steinhart Aquarium Monterey Bay Aquarium 2 URL Contents Editor URL Organizer

13 2.3 Zamir Suffix Tree Clustering(STC) [3] Suffix Tree ( S) S ( ) 4. ( ) 5. S s s Suffix Tree STC Suffix Tree 10 STC STC Gooots [4] 5 (pdf doc ) 2 5

14 Gooots Gooots 2 Gooots Gooots googleapi 5 Vivísimo[5] Clusty.com ( Clusty.jp β ) Clusty Velocity 2.1 (2006/02/03 ) 2.1: Clusty ( ) Clusty 1 6

15 Goo 500 7

16 GNU Wget Goo ( 500 ) GNU Wget 3.1: Goo Goo PDF HTML Content-Type text/html application/xhtml+xml 8

17 Goo :

18 WikiPedia Perl 3.3 ( ) Perl 3.3: (WikiPedia > Perl ) (3.3 ) 2. HTML 3. 80% 10

19 HTML ( ) 3.4:

20 3.5: HTML

21 3.3.1 (li ) : (TEX Wiki> ) (ul) (ol) <li> <ul> </ul> <li> <a> <a> href 13

22 2 3 (dl) (a) URL (b) URL URL (c) URL (a) URL./../ / URL ( mailto: ) ftp:// (b) URL Yahoo! (br )

23 3.7: ( ) 15

24 href <a> </a> <br> <br> <a> 3 (font b i ) (em strong q ) (img) 1 <b><a href="url"> </a></b><br>

25 3.8: (shirabeyou.com > ) <table> </table> <tr> </tr> <a> <a> href <tr>

26 : ( ) 18

27 [6] 1 1 ( ) 1 1 [ ] 3.10 ([ ], ) [7] 19

28 : ([ ], ) 3.10: ([ ], ) p k mean(p, k) p k 1 (n p,n f ) mean(p, k) =(n p,n f ) p k k (n p,n f ) 1 mean(p, k) =(n p,n f ) p k 2 mean(p, k) 75% p x 3.1 ([ ], ) ([ ], ) 4 75%(3 ) ([ ], ) mean(p x, ) = (([ ], ), ([ ], )) 20

29 3.1: [ ] 4 1 [ ] 3 ( ) Goo 2 ( ) 3.2: ([ ], [ ]) (003, 004,...) 211 ([ ], ) (002, 016,...) 102 ([ ], ) (006, 018,...) 23 ([ ], ) (240, 312,...) 22 ([ ], ) (043, 052,...) 15 ([ ], ) (005, 008,...) 7... ([ ], [ ])

30 10% 2. ([ ], [ ]) 3. [ ] ([ ], ) ([ ], ) ([ ], [ ]) % ([ ], ) 4 ([ ], [ ]) ([ ], ) ([ ], ) ([ ], ) 2 ([ ], [ ]) 3 ([ ], ) ([ ], ) ([ ], ) 3 22

31 3.4.2 ( ) :... ([ ], [ ]) ([ ], ) :... ([ ], ) ([ ], ) :... (, ) ([ ], )

32 (a) (b) a b s(a, b) = at b a b (3.1) x : x [8] ( ) (Bag of words) TF(Term Frequency) IDF(Inverse Document Frequency) TF-IDF IDF ICF(Inverse Cluster Frequency) t ICF ( ) Nc icf(t) =ln cf(t) +1 (3.2) N c : cf(t) : t (N c, cf(t) ) 24

33 ICF IDF p t w(t, p) w(t, p) =Normalize ( tf(t, p) ) icf(t) ( ) tf(t, p) Nc = ln t tf(t, p) cf(t) +1 (3.3) (3.3) TF p ICF c t w(t, c) w(t, c) = p c w(t, p) (3.4) 5 (p n, n =1,...,5) 5 (t m, m = 1,...,5) p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 t t t t t p1, p2 c 1 p5 c 2 N c =3 cf 3 1 cf(t) =

34 ICF ln ( 3 +1) 3 ln ( ) 1 icf(t) = ln ( ) 2 ln ( ) 3 ln ( ) TF-ICF w(t, p) =tficf(t, p) = p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 3 t t t t t p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 t t t t t

35 w(t, c) = = c 1 c 2 t t t t t c 1 c 2 t t t t t p 3, p 4, c 1, c 2 p 3 = , p 4 = , c 1 = , c 2 =

36 s(p, c) = = = c 1 c 2 p 3 c 1 p 3 c 2 p 3 p 3 c 1 p 3 c 2 p 4 c 1 p 4 c 2 p 4 p 4 c 1 p 4 c 2 c 1 c p p ( c 1 c 2 ) p p p 4 c > 0.4 p 4 c 2 p 3 c 1, c 2 s(p 3, c) = ( c 1 c 2 ) p c > 0.4 p 3 c 1 p 1,p 2,p 3 c 1 p 4, p 5 c 2 28

37 : ( ) perl

38 (Error rate: E) (Precision: P ) (Recall: R) 1 E = ( ) ( ) P = ( ) ( ) R = ( ) ( ) (4.1) (4.2) (4.3) : 1 8.3% (1 / 12) 95.5% (21 / 22) 53.8% (21 / 39) % (8 / 19) 52.9% (9 / 17) 34.6% (9 / 26) % (9 / 24) 65.4% (17 / 26) 68.0% (17 / 25) % (8 / 23) 50.0% (8 / 16) 57.1% (8 / 14) % (5 / 16) 66.7% (10 / 15) 71.4% (10 / 14) 33.0% (31 / 94) 67.7% (65 / 96) 55.1% (65 / 118) 30

39 URL URL JAIST ( ) ( ) ( ) JAIST ( ) (dt dd )

40 : perl perl

41 perl5 perl perl5 perl perl5 perl 3 perl perl Perl P = ( ) ( ) (4.4) = ( ) ( )

42 4.4: % (16 / 30) 56.5% (13 / 23) 81.8% (18 / 22) 30.0% (9 / 30) 6.7% (2 / 30) 33.3% (10 / 30) 20.0% (6 / 30) 50.0% (15 / 30) 23.3% (7 / 30) 3.3% (1 / 28) perl5 92.6% (25 / 27) 28.6% (8 / 28) perl 23.3% (7 / 30) 50.0% (15 / 30) 63.3% (19 / 30) 24.0% (6 / 25) 73.3% (22 / 30) 13.3% (4 / 30) 46.7% (14 / 30) 90.0% (27 / 30) 42.6% (244 / 573) 34

43 3 perl5 perl perl perl5 perl5 perl [ ] perl5 Goo 35

44 4.5: ( ) ( ) ( ) % (14 / 15) 13.3% (2 / 15) 91.7% (11 / 12) 18.2% (2 / 11) 100.0% (4 / 4) 77.8% (14 / 18) 60.0% (9 / 15) 0.0% (0 / 15) 13.3% (2 / 15) 0.0% (0 / 15) 57.1% (8 / 14) 12.5% (2 / 16) 26.7% (4 / 15) 13.3% (2 / 15) 46.7% (7 / 15) 53.3% (8 / 15) 40.0% (6 / 15) 6.7% (1 / 15) 6.7% (1 / 15) 0.0% (0 / 13) perl % (1 / 1) 92.3% (24 / 26) 29.6% (8 / 27) 0.0% (0 / 1) perl 24.1% (7 / 29) 0.0% (0 / 1) 53.6% (15 / 28) 0.0% (0 / 2) 72.0% (18 / 25) 20.0% (1 / 5) 26.1% (6 / 23) 0.0% (0 / 2) 73.3% (11 / 15) 73.3% (11 / 15) 100.0% (4 / 4) 0.0% (0 / 26) 66.7% (10 / 15) 26.7% (4 / 15) 80.0% (8 / 10) 95.0% (19 / 20) 49.4% (154 / 312) 34.5% (90 / 261) 36

45 P = ( ) ( ) (4.5) /

46 4.6: % (21 / 24) % (1 / 3) % (3 / 30) % (1 / 30) % (6 / 20) % (12 / 30) % (23 / 30) 1 0.0% (0 / 1) perl % (1 / 5) perl % (20 / 30) % (15 / 30) % (12 / 30) 1 0.0% (0 / 1) % (24 / 30) 1 0.0% (0 / 1) % (9 / 30) % (28 / 30) % (176 / 355) 38

47 : ( ) ( ) ( ) % (17 / 20) 100.0% (4 / 4) % (1 / 2) 0.0% (0 / 1) 13.3% (2 / 15) 6.7% (1 / 15) 6.7% (1 / 15) 0.0% (0 / 15) 50.0% (4 / 8) 16.7% (2 / 12) 36.8% (7 / 19) 45.5% (5 / 11) 66.7% (10 / 15) 86.7% (13 / 15) 0.0% (0 / 1) - perl % (1 / 5) - perl 63.6% (14 / 22) 75.0% (6 / 8) 70.6% (12 / 17) 23.1% (3 / 13) 46.2% (12 / 26) 0.0% (0 / 4) - 0.0% (0 / 1) 60.0% (9 / 15) 100.0% (15 / 15) - 0.0% (0 / 1) 33.3% (5 / 15) 26.7% (4 / 15) 50.0% (1 / 2) 96.4% (27 / 28) 48.7% (96 / 197) 50.6% (80 / 158)

48 40

49 % %

50 50 TF-ICF 42

51 43

52 [1], Web. Master s thesis,, [2] Satoshi Sato, Madoka Sato: Automatic Generation of Web Directories for Specific Categories. AAAI Workshop on Intelligent Information Systems, Orlando, July, 18-19, [3] Oren Zamir, Oren Etzioni: Web Document Clustering: A Feasibility Demonstration. SI- GIR 98: Proceedings of the 21st Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, Melbourne, Australia, pp.46-54, August 24-28, [4],,, : Gooots. 67, [5] Vivísimo, [6] ChaSen s Wiki, [7] syger.com - The English language stop-words, [8] Alexander Strehl, Joydeep Ghosh, and Raymond Mooney: Impact of Similarity Measures on Web-page Clustering. AAAI 2000: Workshop of Artificial Intelligence for Web Search, pp.58-64, July,

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