@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00220016,
 author = {波木井, 征 and 北山, 大輔 and Masaru, Hakii and Daisuke, Kitayama},
 issue = {18},
 month = {Sep},
 note = {未知のトピックについての情報を習得しようとする際，自身の知識が不足していると理解が困難になる．このような状況下では，ユーザは自身の知識外の何が未知のトピックについて理解するのに不足しているのかを把握することは困難である．そこで本研究では，段階的に知識を習得することを目標とし，既知のトピックと現在検索しているトピックを繋ぐトピックを抽出し，補間する手法を提案する．具体的には Wikipedia のリンク構造に基づき，トピックを繋ぐパス上にある補間候補ノードの重要度を，ノード間の接続強度，候補ノードの集約性，ノードの対等性などの観点で算出することで補間ノードを決定する．},
 title = {閲覧履歴と検索結果に対するWikipediaを用いた補間キーワードの抽出手法},
 year = {2022}
}