0. 掲載にあたって 「私のブックマーク」は，人工知能に関連する様々な分野の研究者の皆様 に，頻繁にアクセスするWebサイトを紹介してもらうというコーナーです．研 究に不可欠なもの，そうでないものもとりまぜて，簡単に(無料で)アクセスで き，役に立つ情報を紹介していきたいと思います．また，ここで紹介したリンク は，人工知能学会Web page(http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/)上でも 公開される予定です． さて，第１回目は，これまで自然言語処理(NL)や，Web上での情報検索(IR)， 可視化のプロジェクトに携わってきた研究者のブックマークです． 1. 論文データベース，電子会議録 私が入社した頃は，会社の文房具棚に海外の研究者に論文を送ってもらう ための葉書というものがありました．この葉書を出すことから始まって，実際 に論文のコピーを手に入れるまでに数週間
Web構造マイニング（Web Structure Mining）(注1)の，Webとは，説明するまでもなく，今，あなたが見ているものです．また，マイニングの元の意味は「（鉱山から鉱石を）掘り起こす」ということですが，ここでは本当の鉱山を掘るのではありません．Webを，情報が埋もれている「鉱山」だと思って，情報や知識を見つけ出すことをマイニングと呼んでいます．すなわち，Web構造マイニングとは，「Webの構造から情報や知識を見つけ出す」ことです． では，Webの構造とはいったい何でしょうか？ここでは，リンクに注目します．リンクとは，みなさんがWebを見ているときに，ページの中をクリックして，別のページに移動しているでしょう．このクリックすると，別のページへ移る仕掛けのことをリンクといいます． 右の図を見てください．一番左に「グルメガイド」というページがあります．このページには「ケーキ」や「寿
１．はじめに Webデータにおけるパターン発見をデータマイニング技術を用いて行なうこと をWebマイニングと呼ぶ。Webマイニングは、自然言語処理や機械学習、データ マイニングなどの人工知能の分野にとどまらず、情報検索やデータベースなど 幅広い分野と関連する複合的な研究分野である。 注目するWebデータの種類によって、Webマイニングは以下の3つに分類される。 1) Webページのコンテンツに注目し、自然言語処理やデータベースのアプローチを用いて、 テキストマイニングによる情報抽出や半構造データにおける検索のモデル化などを 目指すWeb内容マイニング 2) Webページ間を結ぶハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に注目し、 関連ページの発見や重要ページのランキング、グラフ構造のモデル化などを 目指すWeb構造マイニング 3) Webページの閲覧によって生じる(サーバー側やクライアント
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