DEIM Forum 2014 P3-3 A Foreseeing System of Search Results based on Query Operations on the Graph Interface

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1 DEIM Forum 2014 P3-3 A Foreseeing System of Search Results based on Query Operations on the Graph Interface j110015@ns.kogakuin.ac.jp, kitayama@cc.kogakuin.ac.jp Web web 1. Web Web URL Google- Blog 1 Web Blog Tips Web Web Web Web (SEO) SEO Web html Web Web 1http://googleblig.blogspot.com/2008/07/we-knew-web-was-big.html Web Web Web Web Web Web Web Google Web HITS PageRank Web Rerank.jp [6] STAR [10] STAR,

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4 図4 全体のフロー図 図5 インタフェース A:プロトタイプシステム 表 1 実験結果 1 評価が一致 評価が不一致 ドライブ デート イベント 25 6 表 2 実験結果 2 A B C 最も参考にならなかった 参考にならなかった 2 2 どちらとも言えない 参考になった 最も参考になった 表 3 実験結果 3 A 時間がかからなかった B C 図 6 インタフェース B:通常の検索結果 中間 3 7 に評価実験を行った. 表の 2 では 7の人がインタフェース A 最も時間がかかった が参考になったという結果になった. インタフェース A では操 作したキーワードに対して, 連動するキーワードや, 淡化する ドに関して評価が一致したのが 40 件 評価の不一致は 29 件 キーワード, 新たに出現するキーワードといった視覚情報があ あった イベントのクラスタから抽出したキーワードに関して るため, インタフェース B, インタフェース C よりもキーワード 評価が一致したのが 25 件 評価の不一致は 6 件あった 各ク を加えるべきかどうか決定する際の判断材料が分かりやすいた ラスタに関して評価が一致するクラスタの方が多い結果となっ め, 最も参考になったと考えられる. た クラスタは必要な単語が連動するため ユーザが必要な語 表の 3 ではインタフェース A が最も判断に時間がかからな を操作した際に適切な語が連動すると考えられる しかしなが く, インタフェース C が 2 番目に時間がかかり, インタフェース ら 評価が分かれたクラスタは必要な単語と不要な単語が連動 B が最も判断に時間がかかるという結果になった. インタフェー するため 改善が必要である ス A では判断材料が他のインタフェースと比較して分かりやす 5. 2 提案インタフェースの比較実験 提案するプロトタイプシステムをインタフェース A とし, 通 いため, 最も時間がかからなかったと考えられる インタフェースの考察 常の検索結果をインタフェース B, タグクラウドをインタフェー 本インタフェースでは推薦キーワードをノード その関係を ス C として,2 種類の比較実験を被験者 10 人に行った. 実験結 エッジとしたグラフとして視覚化させる 内円と外円に対する 果を表 2 と表 3 に表す. 表 2, 表 3 の各値は 10 人中の回答結果 ノードの位置関係を利用してクエリを生成するシステムにする を表している. ことにより 複数のキーワードの組み合わせによるクエリを直 実験 2 の内容は ルート をインタフェースの検索ワードに 感的に作成 理解できると考えた 加えた際の出力を被験者が見て, 検索ワードとして加えてよい 図 8 は ドライブ 夜 をクエリとして検索した際のインタ か参考になったかどうかの評価実験を被験者 10 人に行った. 実 フェースの初期位置である AND 検索の例としては図 9 はユー 験 3 の内容は実験 2 の判断にかかった時間を同じ被験者 10 人 ザが 夜景 のキーワードを操作した際に 連動して スポッ

5 図7 インタフェース C:タグクラウド 図 10 キーワード 福岡 を遠ざけた場合の挙動 ワードが OR 検索に加わり ドライブ 夜 (-(福岡 九州) -(福岡 高速)) の検索式が生成される様子を示したものであ る 新たに追加する語はキーワード操作によって出来た検索式 から検索結果を取得し 推薦キーワードを再抽出する 図 10 は 新しい語として 画像 高速 情報 阪神 湾岸 Turbo Night を取得している様子を表している 上記で説明したユーザのクエリ生成を支援する検索結果予見 システムについて考察する キーワードを操作すると関連する キーワードが動くことで いま操作しているキーワードがどん な情報を持っているかユーザは知ることができる 例えば図 9 図 8 検索結果予見システム は 夜景 のキーワードを操作すると 東京 スポット 首 都 が連動する様子を示している この連動するキーワードか ら 夜景 のクエリを AND 検索に加えると 次の検索結果に は 東京 に関する検索結果が増えそうだと予見することがで きる また 図 10 は 福岡 のキーワードを操作して 九州 高 速 のキーワードが連動する様子を示している この連動する キーワードから 福岡 のクエリを NOT 検索に加えると 次 の検索結果には 九州 や 高速 に関する検索結果が減りそ うだと予見することができる このことからユーザは連動する キーワードを参考に検索結果の概要を予見しながら 検索式を 生成できると考える キーワード操作と同時に新たなキーワードを抽出してくるこ とで キーワード操作による次の検索結果の概要を予見するこ 図 9 キーワード 夜景 を近づけた場合の挙動 とができると考える 図 9 では 横浜 みなとみらい 冬 コース 関東 エリア ブリッジ きれい というキー ト 東京 首都 の 3 つの推薦キーワードが OR 検索に加わ ワードが新たに提示された様子を表している これらの新たに り ドライブ 夜 (夜景 (スポット 東京 首都)) の検 提示されたキーワードから検索結果には関東エリアや 横浜み 索式が生成される様子を示したものである 新たに追加する語 なとみらいに関する情報が含まれそうだと予見することがで はキーワード操作によって出来た検索式から検索結果を取得し きる 推薦キーワードを再抽出する 図 9 は新しい語として 横浜 また 図 10 では新たに 画像 高速 情報 阪神 湾 みなとみらい コース 冬 関東 エリア ブリッジ 岸 Turbo Night というキーワードを提示している様子を きれい を取得する様子を表している 表している 自分の検索意図とは合わないキーワードを操作し NOT 検索の例としては図 10 はユーザが 福岡 のキーワー ドを操作した際に 連動して 九州 高速 の 2 つの推薦キー た結果 新たなキーワードとして 阪神 湾岸 を取得した このことから次の検索結果には 阪神 や 湾岸 に関する情

6 6. ForeseeSearch / Web 25 (B)( ) [1] Web 18 5 DBSJ C [2] Clusty: [3] Amazonode: [4],, Vol38, No11 pp [5] Quintura: [6] Rerank: [7] Broder, AA taxonomy of web search, SIGIR Forum, Vol. 36, No. 2, 2002 [8] Jones S,VQuery: a graphical user interface for Boolean query Specification and dynamic result preview1998 [9], Web The 19th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 3C [10] Web 19 B

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