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

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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

ページの内容から得る属性

C4.5 で得られたルール

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

RDF で書く

オーソリティ度の算出

PageRank のような活性伝播

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vsumrel

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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１５

０人程度。

関連研究

Referral WebWeb 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。