@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00079558,
 author = {高橋, 侑久 and 大島, 裕明 and 山本, 光穂 and 岩崎, 弘利 and 小山, 聡 and 田中, 克己 and Yuku, Takahashi and Hiroaki, Ohshima and Mitsuo, Yamamoto and Hirotoshi, Iwasaki and Satoshi, Oyama and Katsumi, Tanaka},
 issue = {12},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Dec},
 note = {本稿では，Web百科事典Wikipediaの中から歴史的観点から重要な項目を発見する手法を提案する．本研究では，歴史上の出来事や人物などを歴史エンティティと呼び，歴史エンティティの重要度を他の歴史エンティティに与えた影響の大きさと考える．我々の提案手法では，まず歴史エンティティの時間的なインパクトを計算する．Wikipedia項目間のリンク関係が，歴史エンティティ間の影響関係を表すものと見なし，反復計算アルゴリズムを用いて，歴史エンティティのインパクトを様々な時間に対し計算する．そして，各エンティティが持つインパクトが広く大きいほど重要であると考え，歴史エンティティの重要度計算を行う．空間インパクトに着目した同様の手法に対し，実現するうえでの課題を考察する．提案手法といくつかのベースライン手法に対し，Wikipediaデータを用いた評価実験を行う．, We propose a method to find a historically significant article from Wikipedia. We treat an article as a historical entity and evaluate the significance of historical entities (people, events, and so on.). Here, the significance of a historical entity means how it affected other historical entities. Our proposed method first calculates the temporal impact of historical entities. The impact of a historical entity varies according to time. We assume that a Wikipedia link between historical entities represents an impact propagation. That is, when an entity has a link to another entity, we regard the former is influenced by the latter. Historical entities in Wikipedia usually have the date and location of their occurrence. Our proposed iteration algorithm propagates such initial tempo-spacial information through links in the similar manner as PageRank, so the tempo-spacial impact scores of all the historical entities can be calculated. We assume that a historical entity is significant if it influences many other entities that are far from it temporally or geographically. We demonstrate a prototype system and show the results of experiments that prove the effectiveness of our method.},
 pages = {3542--3557},
 title = {インパクトを考慮した歴史エンティティの重要度計算手法},
 volume = {52},
 year = {2011}
}