主催: 日本ソフトウェア科学会
東京理科大学大学院
東京理科大学
(EndNote、Reference Manager、ProCite、RefWorksとの互換性あり)
(BibDesk、LaTeXとの互換性あり)
Web上のデータは爆発的に増加し続けており，ユーザが自分の興味のあるページを獲得することは非常に困難である．そのような背景から興味を共有するWebページ集合 (Webコミュニティ)を発見するための研究が行われてきている．本研究では，２部グラフ構造を基本的な構造としてもつ手法に起こりやすいトピック・ドリフト現象に対し，Webページのテキスト情報を積極的に利用し抑制しつつ，獲得されたコミュニティをより有意義なものへと洗練するための手法について述べる．
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