減衰流を用いたWikipedia上のエンティティ間の意味的な関係強度の計算手法
A method for computing strength of semantic relation between entities on Wikipedia using generalized maximum flow.

概要

巨大なソーシャルネットワークの理解することを支援することは計算機の今後の重要な使命の一つである。
セマンティックウェブは論理構造を持つ文をクエリとする高度な検索を目指す。減衰流はネットワークの任意の二点の関連強度を測定する手段を提供する。本研究ではこれらの手法を組み合わせ、関係の意味合いと強さを同時に表すことができるモデルについて検討する。
Wikipediaは多くの執筆者が編集する巨大な百科事典であり、エンティティ間のリンクや、エンティティへの構造的なタグ付けなど、利用できるデータが多い。ゆえに本研究ではフィールドとして、Wikipedia上のエンティティ間の関係の理解支援を選んだ。

産業界への展開例・適用分野

ある特定の人物と関係を持ちたい場合に、どのように人脈を構築すればよいのかは自明ではない。スモールワールド仮説のように「最短距離を行けば良い」というものではないように思われる。
人は自分と同じ特徴を持つ人のことを信用しやすい。本研究はエンティティの属性を考慮して関連強度を測るものであるため、人の特徴を踏まえた上で人脈形成の意思決定を支援し、スカウトや営業活動を効率化できるのではないかと期待する。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
瀬戸口 司	社会情報学専攻	吉川研究室	修士2回生
浅野 泰仁	社会情報学専攻	吉川研究室	准教授
吉川 正俊	社会情報学専攻	吉川研究室	教授

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