1.はじめに Webデータにおけるパターン発見をデータマイニング技術を用いて行なうこと をWebマイニングと呼ぶ。Webマイニングは、自然言語処理や機械学習、データ マイニングなどの人工知能の分野にとどまらず、情報検索やデータベースなど 幅広い分野と関連する複合的な研究分野である。 注目するWebデータの種類によって、Webマイニングは以下の3つに分類される。 1) Webページのコンテンツに注目し、自然言語処理やデータベースのアプローチを用いて、 テキストマイニングによる情報抽出や半構造データにおける検索のモデル化などを 目指すWeb内容マイニング 2) Webページ間を結ぶハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に注目し、 関連ページの発見や重要ページのランキング、グラフ構造のモデル化などを 目指すWeb構造マイニング 3) Webページの閲覧によって生じる(サーバー側やクライアント
appendix:年表・出典文献リスト・全てのリンク・人 名引き 哲学、宗教、文学、芸術、そして科学など、我々の全ての知的創造行為は「我々は何処から来て、何処へ行くのか」という疑問への探求ではないだろうか? 残念ながら我々は、こうした究極の問いに最終的な回答をだせる知的レベルに未だ至っていない。 この探求に必要なのは、あらゆる分野@の、それぞれの知を一つ一つ検証し、次にそれぞれ検証された知のパーツを結集し統合化を図ることだろう。 しかし、知のパーツは未完成であり、統合化への手法はその存在すら疑問というレベルにある。それ故、究極の理論を組み上げるのは、二重の意味で不可能な状態にあるといえるだろう。 今の我々に可能なのは、それぞれの理論を比較し、矛盾を探し、その根本的な問題は何なのか、なぜそれが問題なのか、どこが難しいのか、なにが欠けているのか、何処までが解かっているのかを問い、それぞれの理論
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