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Web からの 人間関係ネットワークの抽出と 情報支援. 松尾 豊 サイバーアシスト研究センター 産業技術総合研究所. イベント空間支援. AI 技術の活用により参加者の満足度向上を目指す 各システム ユーザ位置表示システム, DB サーバ, CoBIT システム JSAI2003 Scheduling Support System 意味構造検索システム kamome 人間関係ネットワーク支援システム. 人間に着目した情報支援. 学会や講演会などのイベント空間では「人」が主役。 研究の背景や状況を理解したり、 会場の盛り上がりを肌で感じたり、
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Webからの人間関係ネットワークの抽出と情報支援Webからの人間関係ネットワークの抽出と情報支援 松尾 豊 サイバーアシスト研究センター 産業技術総合研究所
イベント空間支援 • AI技術の活用により参加者の満足度向上を目指す • 各システム • ユーザ位置表示システム,DBサーバ,CoBITシステム • JSAI2003 Scheduling Support System • 意味構造検索システムkamome • 人間関係ネットワーク支援システム
人間に着目した情報支援 • 学会や講演会などのイベント空間では「人」が主役。 • 研究の背景や状況を理解したり、 • 会場の盛り上がりを肌で感じたり、 • 他の研究者と会って話をしたり・・・
人の関係の重要性 • 初対面の人と会った場合には、自分とその人とのつながりや、興味、共通の知人が分かればうれしい。 • どのようなグループがあり、自分はどの辺にいるのか • 他システムとの連携可能性 • 自分とある程度近い人の発表を推薦 • 人間関係は遠いけれど、近い内容の研究者を推薦 • 近い人間関係の人が近くにくれば教えてあげる、どこにいるか教えてあげる • どんな人といるか、どういうグループの人といるか
人間関係のWebからのマイニング • コミュニティ(人工知能学会)における人間関係をWeb上のさまざまな情報から抽出 • 人間関係ネットワークを作る
人間関係ネットワーク • ノード • 今年と過去4年のJSAI全国大会参加者 • エッジ • 検索エンジン(Google)を使って、共起関係の強さを測る。共起が強ければ、エッジを張る。 • 研究室のメンバーのページ、論文リストのページ、会議のプログラム・・・
エッジの張り方 • XさんとYさんの共起の強さ • でも、これだと、有名な人からエッジが張られない。 • 改良 • でも、これだと、マイナーな人からエッジが出すぎる。 • 最終的に
同姓同名 • 松尾豊 and (東京大学 or 東大 or 産業技術総合研究所 or 産総研 or 科学技術振興事業団) • 産総研=産業技術総合研究所は登録しておく
エッジのラベル • 関係の種類まで分かれば、もっと利用しやすい。 • 次のような関係を判別 • 共著 • 研究室:同じ研究室か • プロジェクト:同じプロジェクト、委員会か • 発表:同じ学会、会議で発表しているか • 検索されたページの内容から判定
Semantic Webでも人間関係は重要 • Trust層 • Web of Trust • Foaf (Friend of a friend):誰が誰を知っているかをRDFでそれぞれが書く
オーソリティ度の算出 • PageRankのような活性伝播
JSAIのオーソリティ度上位 1500人中。ただし、最大要素のクラスタに接続されているのは150人程度。
関連研究 • Referral Web • Webページ間の関係の可視化 • Know-whoデータベース • 論文の共著関係によるネットワーク • FOAF • Web上の多様な情報源から、検索エンジン・Webマイニングの技術を用いて、特定のコミュニティの人間関係を抽出するところが本研究の特徴。
おわりに • Webから人間関係をマイニング • 共起の強さによりエッジを張る • コンテンツを見てラベル付け • 友部博教くん(東大石塚研) • SVG + Javascript • 人間関係の背景知識をシステムが持つことで、より効率的な情報支援を • 興味が近いがネットワーク上で遠い人の推薦 • ネットワーク上で近い人が近くに来たことの通知 • 優秀論文賞の投票 • 気をつけるべき点 • プライバシーに関わる人間関係はだめ。「協働関係」 • もとの情報から予測できるような用いられ方であるかどうか。