WEKO3
アイテム
グラフ構造によるウェブコミュニティの特徴分析:Max - Flow vs HITS
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19182
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/19182a855c507-e075-4021-a44c-24e1601c1c19
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2004 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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| 公開日 | 2004-07-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | グラフ構造によるウェブコミュニティの特徴分析:Max - Flow vs HITS | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Analyzing Feature of Web Communities : Max - Flow vs HITS | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学生産技術研究所 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Institute of Industrial Science, University of Tokyo | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Institute of Industrial Science, University of Tokyo | ||||||||
| 著者名 |
今藤, 紀子
喜連川, 優
× 今藤, 紀子 喜連川, 優
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| 著者名(英) |
Noriko, Imafuji
Masaru, Kitsuregawa
× Noriko, Imafuji Masaru, Kitsuregawa
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | ウェブコミュニティ(以降,単にコミュニティと呼ぶ)とは似たようなトピックを扱うウェブページの集合を意味する.これまでにウェブから効率よくコミュニティを抽出する手法が多数提案されてきた.それらの手法は,ウェブにおけるハイパーリンク構造の特徴をそれぞれ異なる視点から捉え,それを反映させたグラフ構造でコミュニティを表現する.本稿では,2手法?HITSアルゴリズムに基づく手法,最大流アルゴリズムを利用する方法?に着目する.両手法が指針とするグラフ構造を比較分析し,トピック規模という概念を導入し,両手法により得られるコミュニティの特徴差を示す.また,2002年の日本国内のウェブページから抽出したコミュニティから成る大規模コミュニティセットを利用した実験を行い,この分析の正当性を検証する. | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | A web community is a set of web pages created by individuals or associations with a common interest on a topic. Various graph theoretical approaches for extracting web communities from the web have been proposed. Each approach specifies a web community by each distinct graph structure, which is well-founded in the context of the link behavior in the web. In this paper, we focus on the web communities extracted by the two approaches;Max-Flow algorithm based and HITS related algorithm based and identify the feature distinction between them. We first analyze a potential feature on the analogy of the graph structure. Next, we verify it by examining two sets of web communities; approximately 1.32 million Max-Flow communities and 1.2 million HITS based communities. Those communities are extracted from the web graph based on Japanese archives in February 2002. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10112482 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) 巻 2004, 号 72(2004-DBS-134), p. 469-476, 発行日 2004-07-14 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||