@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00017509,
 author = {佐藤進也 and 風間, 一洋 and 福田, 健介 and 村上, 健一郎 and Shin-ya, Sato and Kazuhiro, Kazama and Kensuke, Fukuda and Ken-ichiro, Murakami},
 issue = {SIG8(TOD26)},
 journal = {情報処理学会論文誌データベース（TOD）},
 month = {Jun},
 note = {巨大なデータベースであるWeb から知識を抽出する一手法として実世界指向Web マイニングを提案する．従来のマイニングでは主に統計的な処理によりデータの特徴が抽出されていた．これに対し，実世界指向マイニングでは，実世界を意識したデータの解釈，具体的には，実世界のエンティティがデータの中にどのように現れ，相互にどういう関係を形成しているかを調べる．この考え方をWeb における人物の識別に適用し，同姓同名人物の分離を行った．これは，与えられた人名が出現するWeb ページを同一人物ごとにグループ分けするタスクで，本手法を用いた場合，平均9 割以上の高い率で正しく処理できることを確認した．, This paper proposes a technique called “real-world oriented Web mining” for extracting knowledge from the Web regarded as a huge database. While conventional mining techniques search for characteristics of data mostly by statistical analysis, the proposed technique interprets data from real-world oriented point of view. In more concrete terms, it locates real-world entities in the data and analyzes relationships among them. This idea has been applied for performing a task to distinguish between people on the Web with the same first and last name. The task is to classify Web pages with a given person’s name into groups each of which corresponds to a person in the real world. With the proposed technique, people have been identified with accuracy more than 90% on average.},
 pages = {26--36},
 title = {実世界指向Web マイニングによる同姓同名人物の分離},
 volume = {46},
 year = {2005}
}