人工知能の話題: Web構造マイニング (Web Structure Mining)
Web構造マイニング（Web Structure Mining）(注1)の，Webとは，説明するまでもなく，今，あなたが見ているものです．また，マイニングの元の意味は「（鉱山から鉱石を）掘り起こす」ということですが，ここでは本当の鉱山を掘るのではありません．Webを，情報が埋もれている「鉱山」だと思って，情報や知識を見つけ出すことをマイニングと呼んでいます．すなわち，Web構造マイニングとは，「Webの構造から情報や知識を見つけ出す」ことです． では，Webの構造とはいったい何でしょうか？ここでは，リンクに注目します．リンクとは，みなさんがWebを見ているときに，ページの中をクリックして，別のページに移動しているでしょう．このクリックすると，別のページへ移る仕掛けのことをリンクといいます． 右の図を見てください．一番左に「グルメガイド」というページがあります．このページには「ケーキ」や「寿
私のブックマーク「Web構造マイニングとWeb視覚化」
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
連結グラフ - Wikipedia
連結グラフ（れんけつグラフ、英: connected graph）は、グラフ上の任意の2頂点間に道が存在するグラフのことである。連結でないグラフを非連結グラフ (disconnected graph) と呼ぶ。極大で連結な部分グラフは、連結成分 (connected component) という。 グラフがどの程度かたく結びついているかを示す不変量として連結度があり、主に点連結度 (vertex-connectivity) と辺連結度 (edge-connectivity) に分類される。また、グラフ全体の連結度 (それぞれ、辺連結度) について、指定した2点間に対する連結性を示す不変量として、局所点連結度 (local vertex-connectivity) (それぞれ、局所辺連結度 (local edge-connectivity) ) がある。点連結度 (それぞれ、局所点連結度)
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