2024-03-29T01:59:53Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000700062023-04-27T10:00:04Z01164:01165:06144:06145
帰属文書数に基づくWebページ情報発信者の専門性分析Expertise Analysis of Information Senders of Web Pages Based on Attribution Countjpnソーシャルデータのモデル化とマイニングhttp://id.nii.ac.jp/1001/00070006/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=70006&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan情報通信研究機構情報通信研究機構/東北大学大学院情報科学研究科情報通信研究機構/京都大学大学院情報学研究科加藤, 義清乾, 健太郎黒橋, 禎夫本研究では Web ページ情報発信者の任意のトピックにおける専門性を分析する方法として,検索エンジンのヒット数に基づき発信者の専門性スコアを計算する手法と,発信者に帰属する Web ページ数に基づき発信者の専門性スコアを計算する手法を提案する.1 億 2 千万件の日本語 Web ページを検索対象とする収集検索基盤を用いた評価実験を実施した結果,帰属文書数に基づく手法が精度や処理時間について優れていることが分かった.In this study, we propose two methods that analyze the expertise of information senders of Web pages: 1) a method that computes expertise score based on hit count from a search engine (hit count method), and 2) a method that computes expertise score based on the number of documents that are attributed to an information sender (attribution count method). We evalated both methods using a crawl and search infrastrucure which indexes 120 million Japanese Web pages. The results show that the attribution count method outperforms hit count method in terms of precision and processing time.AN10112482研究報告データベースシステム(DBS)2010-DBS-1503162010-07-282010-07-22