Webからの 人間関係ネットワークの抽出と 情報支援

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1 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

2 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

3 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・・・

4 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

5 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

6 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・・・

7 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

8 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

9 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

10 ページの内容から得る属性

11 C4.5で得られたルール

12 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

13 RDFで書く

14 オーソリティ度の算出 PageRankのような活性伝播

15 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。

16 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

17 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。