@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00018663,
 author = {小野田, 透 and 湯本, 高行 and 角谷, 和俊 and Toru, Onoda and Takayuki, Yumoto and Kazutoshi, Sumiya},
 issue = {88(2008-DBS-146)},
 month = {Sep},
 note = {ユーザが検索を行う際，入力されたクエリに応じてシステムがクエリの推薦を行うサービスが普及している．このようなサービスはユーザが適切なクエリを入力できない場合などに効果的である．しかしながら，推薦されるクエリ同士の関連性などはあまり考慮されていない．そのような問題に対し，関連するクエリの抽出を行う研究が行われているが，それらは語の共起情報や検索傾向の類似性から関連するクエリを抽出するものが主である．本稿では，クエリの過去の検索データをクエリログをから取得し，異なる時期に検索が行われたクエリや検索の傾向が異なるクエリから，関連するクエリを抽出する手法を提案する．関連するクエリの判定が可能になることで，あるクエリを用いて検索を行ったユーザに対して別のクエリを推薦し，トピックに関して異なる視点を提供したり，ユーザに必要のないクエリを排除するなど，検索を効率的に行う支援を行うことが可能になると考えられる．, Query recommendation system based on inputted queries became widespread. These service are effective if user cannot input relevant queries. However, the conventional systems don’t consider the relevance between recommend queries. There are some earlier studies to extract related keywords, but most of them based on co-occurring keywords or similarity between the search tendencies. In this paper, we propose a method to extract related queries used at different times and having different tendencies from query-log data.},
 title = {検索傾向の部分的な類似に基づくトピッククラスタリング},
 year = {2008}
}