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 エッジ 今年と過去４年のJSAI全国大会参加者 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 改良 最終的に でも、これだと、有名な人からエッジが張られない。 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 検索されたページの内容から判定 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
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
おわりに Webから人間関係をマイニング 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 気をつけるべき点 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。