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リンク構造を利用したウェブマイニング
による公式サイト自動収集システムの
構築に関する研究
北海道大学大学院 工学研究科 システム情報工学専攻
複雑系工学講座 調和系工学分野 修士2年
髙木耕一郎
平成 15 年度 修士論文発表
背景
•札幌市中央区 の 飲食店
•ニセコ の 宿泊施設
•岩見沢市 の 病院
地域 カテゴ
リー
の公式サイトを複数収集し比較
公式サイト=企業等が自ら作成したウェブサイト
利点 : 複数の1次情報を比較可能
既存のサーチエンジン・ポータルサイトでは困難
ロボット型検索エンジン → 適切なキーワードが存在しない
ディレクトリ型検索エンジン・ポータルサイト → 登録数が少ない
目的
あるカテゴリーの公式サイトを地域に分類して収集す
るシステムの構築
ディレクトリ型検索エンジン
Yahoo! Japan 9798 サイト
Excite 7209 サイト
ポータルサイト
ホテルナビ 3327 サイト
約 16000 サイトを収集
日本全国の宿泊施設公式サイト
より多くの登録数を持つ検索エンジンを作成
日本全国の宿泊施設に適用
提案手法(宿泊施設の場合)
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Step 1
候補集合 C の収集
Step 2
公式サイト の抽出
※わずかなルール
の変更により他の
対象にも適用可能
基本となるアイデア
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
電話番号を含む
・予約等の連絡先として
・地理的位置情報を持つ
他のサイトからのリンクが多い
・ポータルサイト
・リンク集
・自治体の公式サイト
URL
テキスト
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Step 1:候補集合 C の収集
R
検索エンジンの検索結果集合 R
•検索エンジン: Google
•検索キーワード:
例:ホテル
•検索エンジン(Excite)の登録サイト (5566サイト中)
→ 3392 サイト (60.9%)
•Googleによる検索結果数 8,430,000 件
キーワードの選択は非常に困難
望ましい条件
• 多くの公式サイトに含まれる
• 公式サイト以外には含まれない
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Step 1:候補集合 C の収集
R
検索エンジンの検索結果集合 R
•検索エンジン: Google
•検索キーワード: P and Q
P = {“011”,”0123”,“0136”,”0137” ・・・}
(電話番号の市外局番の集合)
Q = {“ホテル ”, “ペンション”,
“ユースホステル”, “ロッジ”, “ロッ
ヂ”, “民宿”, “旅館”, “宿泊”, “予
約”, “料金”, “料理”, “温泉" }
Excite の登録サイト (5566サイト)
•P を含むサイト : 89.8 % (テキストに限定)
•Q を含むサイト : 99.8 %
電話番号
・公式サイトが含む可能性が高い
・公式サイト以外が含む可能性が低い
※約10%のサイトは電話番号が画像
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合 O
候補集合 C
Step 1:候補集合 C の収集
R
R+(p1)R-(p1)
p1
p2
p3
R+(p3)R-(p2)
R- R+
ハイパーリンク
ウェブページ
ハイパーリンクを用いた R の拡張 [Kleinberg 98]
候補集合 C = R ∪ R+ ∪ R-
•R だけでは不足
•C の要素間に多数のリンクの存在が必要
検索エンジン(Google)の利用
ウェブクローリング
R の要素のHTML文章
からアンカータグを抽出
※HTML文章は多
数のエラーを含む
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Step 2:公式サイトの抽出
Ci
電話番号 i を含むページの集合 Ci
電話番号 i が宿泊
施設のものである
Ci は公式サイトを含
む可能性が高い
公式サイトは電話番号を含む
基本となるアイデア
※電話番号が宿
泊施設のものであ
るかの判断方法
※Ci からの公式
サイトの抽出方法
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Step 2:公式サイトの抽出
Ci
電話番号 i を含むページの集合 Ci
を抽出
Step 2-1 電話番号 i が宿泊施設
のものであるか判断
Step 2-2 Ci の要素を公式サイトで
ある可能性に従ってランキング
3 2 1ランク
C が含む全ての電話番号に対して以下を行う
ランク1位を公式サイトとして抽出
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Ci
Step 2-1 電話番号 i が宿泊施設のものであるか判断
公式サイト <TITLE>X ホテルのホームページへようこそ</TITLE>
ポータルサイト・リンク集 等
<A href=“・・・”>X ホテルのホームページ</A>
仮説 1 : 公式サイトのタ
イトルタグは W を含む
タグ分析文字列集合 W (要素数85
個)
Exciteの登録サイト (5566サイト)
→ タイトルタグに W を含むサイト : 81.1%
ホテル・ほてる・HOTEL・hotel・Hotel・HOTEL・hotel・Hotel・・・
ペンション・ぺんしょん・PENSION・pension・Pension・・・・・・・・・・・
宿・やど・ヤド・YADO・yado・Yado・YADO・yado・Yado・・・・・・・
旅館・リョカン・りょかん・RYOKAN・ryokan・Ryokan・RYOKAN・
コテージ・こてーじ・COTAGE・cottage・Cottage・COTAGE・・・・・
山荘・サンソウ・さんそう・SANSOU・sansou・Sansou・Sansou・・
ホステル・ほすてる・HOSTEL・hostel・Hostel・HOSTEL・・・・・・・
ロッジ・ろっじ・ロッヂ・ろっぢ・RODGE・rodge・Rodge・RODGE・・
仮説 2 : 公式サイトへ
のリンクを表すアン
カータグは W を含む
※タイトルタグを持た
ない公式サイトもある
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
Ci
Step 2-2 公式サイトである可能性に従ったランキング
URL文字数 (電話番号を含むページ)
度数分布 横軸:文字数 縦軸:ページ数
候補集合 C
平均 59.32 文字
Exciteの登録サイト
平均 46.87 文字
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99
3 2 1ランク
公式サイト
(トップペー
ジ)
ポータルサイト・リンク集等
(トップページ以外のペー
ジ)
仮説 3 : 公式サイトへの多くのリンクが存在
仮説 4 : 公式サイトの電話番号を含むページ = URLの文字数の少ない
仮説 5 : 公式サイトに含まれる電話番号は5つ以下である
公式サイトとして抽出
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
評価
Ci
電話番号 i を含むページの集合 Ci を抽出
Step 2-1 電話番号 i が宿泊施設のものである
か判断 → 正確であるか?
Step 2-2 Ci の要素を公式サイトである可能性
に従ってランキング
→公式サイトが1位にランクされたか?
3 2 1ランク
評価の対象地域 ・札幌市 中央区 (人口が多い地域)
・音威子府村・美深町・中川町 (人口が少ない地域)
・倶知安町 (宿泊施設の多い観光地)
評価(Step 2-1)電話番号が宿泊施設のものであるか判断
計 正 誤
宿泊施設 80 76 4 95.0%
宿泊施設でない 34 33 1 97.1%
判断困難 12
計 正 誤
宿泊施設 23 22 1 95.7%
宿泊施設でない 71 71 0 100.0
%
判断困難 4
計 正 誤
宿泊施設 11 11 0 100.0
%
宿泊施設でない 46 46 0 100.0
%
倶知安町 : 市外局番 0136 , 市内局番 21,22,23 → 126 個
札幌市中央区 : 市外局番 011 , 市内局番 511,512,513,518 → 98 個
音威子府村・中川町・美深町 : 市外局番 01656 → 63 個
判断は高精度である
評価(Step 2-2)公式サイトである可能性に従ったランキング
計 正 誤
倶知安町 60 59 1 98.3%
札幌市中央区 22 21 1 95.5%
音威子府村・中川町・美深町 3 2 1 66.7%
公式サイトがランク1位
ランキングは高精度である
WWW
宿泊施設集合
公式サイト集合
候補集合 C
日本全国への適用
11,557,028 ページ収集
収集期間 2003年11~12月
電話番号を抽出 : 328,255個
・宿泊施設 : 74845個 (22.8%)
・宿泊施設でない : 232316個 (70.8%)
・判断困難 : 21094個 (6.4%)
約16000サイト
ランダムに抽出した0.5%を調査
結論
公式サイト収集システムを構築し日本全国の宿泊施設に適用した
アルゴリズムが高精度であることを確認できた
実行時間は数週間 → 常に最新の情報を得ることが可能
検索キーワード集合 Q とタグ分析文字列集合 W の変更により他の対象
に適用可能 (飲食店・病院・ゴルフコースなど)
収集結果 公式サイト検索エンジン (officialgate.com) に利用
例:飲食店
•Exciteの登録サイト(226サイト)
→ 98.23%が電話番号を含む (テキストによるもの:88.05%)
•公式サイトへのリンクが多数存在
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