「リンク情報の利用によるWeb 検索性能の改善」 ［論文誌Vol.46, No.SIG8(TOD26), pp. 48-59 (2005)］

［論文概要］
　本研究は，Web文書クラスタリングの新手法を提案し，そのクラスタ情報の利用によりWeb検索性能の向上を実現する．リンク解析に関する研究にはWeb 構造解析の域を出ない傾向もあるが，本研究の特徴はリンク解析を情報検索という具体的アプリケーションに利用した点にある．提案のクラスタリング手法はグラフ理論における単一始点最短パス問題という古典的問題の一応用となっており，またクラスタの中心となるWebページの抽出にはP2P分野で使われる２ホップ帰還確率を援用している．評価実験は，提案手法がワンクリック距離文書モデルの下でWeb検索性能を大きく改善できることを示した．

［推薦理由］
　本論文は，Webサイト内のリンク情報を使用する新しいクラスタリング・アルゴリズムを提案し，NTCIR-3 WEBテストコレクションを用いた検索評価実験を通じてその検索への有効性を示したものである。Web検索では一つのトピックが分割記述された論理ページ単位を適切に扱うことが求められ，これまで各種の手法が提案されたがどれも明確な効果を示すことができなかった。本手法は，一定規模のテストコレクションを用いた客観的評価により，明確な有効性が示された初めての例と言える。実験では既存手法との比較評価や複数の代表的指標による評価を行っており信頼性も高い。本研究が将来のWeb検索技術に与える影響は大きいものと考えられる。よって本論文を論文賞に推薦する。