@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00101147,
 author = {槇, 俊孝 and 若原, 俊彦 and Toshitaka, Maki and Toshihiko, Wakahara},
 issue = {16},
 month = {May},
 note = {近年，Web上のデータをリンクしてデータ共有を効果的に行う LOD(Linked Open Data) が注目されている．LOD は構造化されたデータ同士をリンクさせ，セマンティック・ウェブを実現するために必要不可欠なものとなっている．本研究では，Wikipedia を用いた LOD を提案し，これを用いて論文にメタデータを自動付与し論文のクラスタリングを試みる．電子情報通信学会は，2013 年 4 月から論文誌や研究会などの論文を横断的に検索できる I-Scover を提供しているが，キーワードや技術分野などのメタデータが欠損などにより完全ではないという問題点がある．そこで我々は，I-Scover に登録されている論文データを対象にして Wikipedia による LOD を用いてメタデータの自動付与を行い，論文のクラスタリングによって検索効率の向上を図る．, In recent years, LOD (Linked Open Data) has been attracted attention from many researchers. LOD is used to share data effectively by linking the data on the Web. LOD is an essential technology for realizing the Semantic Web. In this study, we propose new LOD using Wikipedia for effective papers searching. The IEICE knowledge discovery system (I-Scover) was developed to search the articles and publications of the IEICE last year. In this study, we propose new LOD using Wikipedia, and attempt automated annotation of papers metadata of I-Scover Then we present the effective search by clustering papers using this LOD.},
 title = {LODを用いた論文のクラスタリングとメタデータの自動付与の試み},
 year = {2014}
}