@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00062574,
 author = {青島, 傳隼 and 戸田, 智子 and 福田, 直樹 and 横山, 昌平 and 石川, 博 and Tsugutoshi, Aoshima and Tomoko, Toda and Naoki, Fukuta and Shohei, Yokoyama and Hiroshi, Ishikawa},
 issue = {8},
 month = {Jul},
 note = {ブログマイニングに関するアプローチの多くでは，ブログの特徴である個人性や即時性，時系列データであることなどに着目し，ブログで注目されるトピックの変遷の抽出などの試みがされている．ここでの課題の 1 つは，ブログのマイニング時に，必要とされるトピックの切り出し方を，こうした多様な目的の違いに応じて変えなければならない点である．本論文では，ブログ記事よりトピックを抽出する際に，利用者の多様な目的を意識し，多視点からトピックを抽出する手法に焦点を当てる．視点の違いに合わせて適切にトピックの抽出を行うためには，トピック抽出過程で視点の違いを何らかの方法で反映させる必要がある．本論文では，利用者がブログを分析したいと思う際の視点の違いを，文書中に出現する特徴語となるべき語の品詞の差異，および，背景知識に基づいて明示的に指示されたブログ記事間の関係の 2 つから表現することを考える．トピック抽出のためのクラスタリング手法に，要素内の局所的な構造を反映させやすく，要素間での制約を記述できる非階層的クラスタリング手法である Constrained Locally Weighted Clustering 法を用いる．本論文では，収集したブログ記事集合に対する実験的評価，および，試作システムの実装について述べる．, There are many approaches about mining blogs that are focusing on characteristics that the blogs often reveal various communications and personal opinions about timely events within chronological line. Some approaches are trying to analyze shifts and moves about interests on blogs by extracted topics from them. However, there are still difficult issues to cut out appropriate topics for various needs. It is needed to analyze the same topic from multiple aspects according to each situation rather than static aspects. Therefore, it is very important to extract topics from a large number of blog articles in several aspects. In this paper, we focus on topic extraction from blog articles that are demanded to be analyzed from multiple aspects. Furthermore, we try to reflect implicit relations among articles by clustering constraints. We propose a prototype system for adaptive topic extraction in various aspects from the specified blog articles by using grammatical characteristics of words that are related to the aspects. Constrained Locally Weighted Clustering is applied for better clustering with associated constraints among articles referred from certain background knowledge.},
 title = {多様な視点からのブログ記事マイニングへの制約付きクラスタリングの適用},
 year = {2009}
}