公開されている論文DBからのマクロ情報抽出に対するリサーチマイニング手法と他手法の比較

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2004-06-15
• タイトル: 公開されている論文DBからのマクロ情報抽出に対するリサーチマイニング手法と他手法の比較
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Comparison of the Research Mining and the Other Methods for Retrieving Macro -information from an Open Research- paper DB
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
• 著者所属: 東京工業大学学術国際情報センター
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻／東京工業大学学術国際情報センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology/Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 吉田, 誠; 小林, 隆志; 横田, 治夫
• 著者名(英): Makoto, Yoshida; Takashi, Kobayashi; Haruo, Yokota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: インターネットの普及により，電子的に入手可能な論文数が増大している．それにともない，研究者がそれらの中から求めている情報を見つけ出すことの難易度が上がっている．このため，目的の情報を探し出すコストを減らすための機能が必要である．本研究の目的は論文のメタ情報，論文間の関係を解析することにより研究の発展経緯等のマクロな情報を抽出し，それらを利用した高度な検索を行うことである．我々は以前より研究のマクロな発展経緯を表現するリサーチマイニング手法を提案している．これまでに同一研究室内という閉じた環境の論文に対してリサーチマイニング手法の有効性を確認してきた．本稿では，公開されている電子化された論文DBに対しリサーチマイニング手法の適用を試み，さらに同じデータセットに対し既存の手法である書誌結合，共引用分析を適用して比較することにより提案手法の特徴を明確化する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: By progress of the Internet, the number of research papers that can electronically be derived is increasing. However, the cost of searching them for the required information is still high. Therefore, some functions to reduce the cost is required. Our research goal is to provide an advanced retrieval method for the papers using macro-information about the progress flows of related researches. To derive the flows, relations between papers are analyzed by using the meta-information about papers. We call the method research mining since the association rule mining method is applied to derive the relations. So far, we showed the effectiveness of our research mining method by applying it to research papers in our laboratory. In this paper, we apply the method to papers stored in an open research-paper database to demonstrate the applicability of our approach. We then compare the results of the research mining with bibliographic coupling and co-citation analysis methods applied to the same set of papers. The comparison results make the feature of our approach clear.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 45, 号 SIG07(TOD22), p. 24-32, 発行日 2004-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会