増井 俊之
近傍関係を活用した情報検索
情報処理学会ヒューマンインタフェース研究会研究報告, Vol. 2003-HI-104, pp. 53-58, July 2003

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渡邊 恵太, 安村 通晃
第10回 インタラクティブシステムとソフトウェアに関する ワークショップ(WISS2002) 論文集, pp. 99-104, November 2002

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Martin Wattenberg
CHI '01 extended abstracts on Human factors in computer systems , pp. 381-382, March 2001
株価の変動を手書きで検索するシステム。 特にヒネリは無い模様。 (2003/10/20 増井)

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西岡 真吾 , 今一 修
情報処理学会 自然言語処理研究会 研究報告, Vol. 2000, No. 137, June 2000

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Eric Freeman, Scott Fertig
AAAI Fall Symposium: AI Applications in Knowledge Navigation and Retrieval, November 1995
Lifestreamsの文献。 関連文献
mirrorworld.comというので 商売しているらしい! (2001/1/8 増井)
mirrorworld.comは無くなっている。 (2003/8/1 増井)
と思ったら http://www.scopeware.com/|http://www.scopeware.com/で 商品化されてる! (2003/9/4 増井)

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増井 俊之
ASCII, No. 302, August 2002

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Kenjin
Web文書, 2000
(2000/5/6の百式の記事より:)
検索新手法です
なんかあやしい。「賢」の字のロゴも結構あやしい。でも提供しているサービスはなかなか興味ぶかい。
Kenjinでは、検索の新しい方式を模索した結果、「アクティブウィンドウにある 内容を解釈して、関連ある情報を検索してくれる」というサービスを 提供している。また、このサービスは常駐プログラムを利用するので、 Kenjinのサイトで、プログラムのダウンロード、ユーザー登録をおこなう必要がある。
さて、このサービス、目新しい点が2つある。まずは「アクティブウィンドウ にある内容を解釈して」という部分である。今までは検索のキーワードは自分 で検索キーワードとして入力する方式が主であった。Kenjinでは、アクティブ ウィンドウに表示されている内容がすべて検索内容になるので、今読んでいる WEBサイトや、今WORDで書いている文章などが検索のトリガーとなる。
また、もう一つの目新しい点は、検索対象となる情報ソースである。今までは 検索対象となる情報ソースはWEBサイトが主であった。Kenjinではさらにそれ をすすめて、自分のローカルPC上のファイル、Kenjinで登録されたほかのユー ザーをも(!)情報ソースとしている。アクティブウィンドウの内容に興味の ありそうな人にコンタクトができるというわけである。どのユーザーがどんな 興味をもっているか、というのはその人のKenjinを使用した検索内容から類推 しているのであろう(そう考えると自分の行動パターンもKenjinに把握されて いるようでちょっと恐い)。
ちなみに検索結果の精度はあまりよくない、という噂を聞くが、そのユニーク さからなんとなく応援したくなるサイトの一つである。
それにしてもあやしい。
「」
面白いと思うが、2003年8月現在サイトが存在しないようである。(2003/8/18 増井)

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Scott Fertig, Eric T. Freeman, David Gelernter
SIGCHI Bulletin, Vol. 28, No. 1, pp. 66-69, January 1996
Barreau/Nardiの記事に 対する反論。 現状のデスクトップ上で人々がアイコンとかの置き場所を 活用しているからといって、それが最適だとは言えないだろうということ。 より良くするための工夫として、 Dynamic Query, Semantic File System(MIT, David Giffordのもの: 連想検索にもとづくvirtual directoryを使う), Lifestreamsをあげている。
ファイル名だけでなく、中身や作成時刻も活用して 動的検索すればいいということになるだろう。 などを使えば結構使えるだろう。

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Steve G. Steinberg
Lifestreams
WIRED, Vol. 5, No. 2, pp. 148-151, 204-209, February 1997
David Gelernterらが提唱している``Lifestream''という 超整理法的(時間のみによる管理を行なう)ファイル整理法などに ついての記事。 Barreau/NardiのSIGCHI Bulletinの記事 に対するGlernterらの反論についての 話もある。

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Deborah Barreau, Bonnie A. Nardi
Finding and Reminding -- File Organization from the Desktop
SIGCHI Bulletin, Vol. 27, No. 3, pp. 39-43, July 1995
人はどのようにデスクトップを整理してファイルを整理して いるかについての調査。 Galernterらに反論されており、 経緯がWiredの記事に載っている。

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Ben ShneidermanらがLiebermanなどを呼んで写真検索のワークショップをやったらしい。 自分のところのPhotoMesa、PhotoFinder、LiebermanのAriaなどが発表されたらしい。
「」
あまり面白い発表はなかったようだが... (2003/8/7 増井)

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Henry Lieberman, Elizabeth Rosenzweig, Push Singh
IEEE Computer, pp. 57-61, July 2001
オブジェクト指向や例示インターフェイスに関する研究で有名な、 MIT Media LaboのHenry Lieberman氏は、 デジカメ写真に簡単にアノテーションを付加することができる ARIAというシステムを開発しています。
あるユーザーが、写真を添付した電子メールを送ったとき、 写真の周囲のメールテキストとその写真とは深い関係があるはずですから、 そのメールテキストを写真の説明文書であると考えて、 後で検索に用いることができるはずです。 たとえばMITの見学に関するメールにMITの写真を添付した場合、 メール文中には「MIT」とか「見学」とかいったキーワードがある はずですから、そのようなキーワードを使ってその写真を後で検索 することができるようになります。
ARIAはこのような検索を動的に行ないます。 ユーザーが何かテキストを入力した場合、 常に画像検索エージェントが 関連する画像を検索してリストを表示します。 それらの画像をまた文章に添付することにより さらに画像に対する説明文書が追加されることになります。 ARIAでは、このような単純な操作によって 画像とテキストの関連をどんどん増やしていくことができますから、 デジカメ画像の整理を効率化することができます。
(ASCII 2002年8月号の増井の記事より)

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Hugo Liu, Ted Selker, Henry Lieberman
CHI '03 extended abstracts on Human factors in computer systems, pp. 740-741 , April 2003
6類の「Ekman emotion」を使って テキストの「Affectiveness」(感情?情動?情緒?)を視覚化する。 テキストの気分というのは膨大なデータベース (OpenMind) から抽出する。 センテンスごとに気分を抽出し、それをクラスタ化して大きな気分を表現する。 (2003/8/7 増井)

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Liu Wenyin, Susan Dumais, Yanfeng Sun, HongJiang Zhang, Mary Czerwinski, Brent Field
Human-Computer Interaction - Interact '01 Proceedings, pp. 326-333, 2001
適合フィードバックを使って写真検索をするとき、 ポジティブと判定された写真に対してはそのキーワードを付加してしまうという方法。 (2003/8/7 増井)

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Chaomei Chen
Springer Verlag, November 1999
Chen氏というのがどういう人か知らないのだが、 Hypertext関連の仕事をしていた人らしい。 複雑なリンクで結ばれた沢山のノードの中の 不要なリンクを綺麗にして視覚化する方法とかを やってたようである。最近はVirtual World関連も やっているのだろう。 本の表紙の写真は氏の手法を適用した視覚化結果の例である。
というわけで、Chen氏に関連のある仕事とかChen氏の お友達と思われる人達の仕事は沢山載っているが 抜けがかなり多いように思う。以下の話については 割と詳しく書いてある。referenceのひとつとしては 有用だと思う。 そもそもVirtusl Worldと情報視覚化に何の関係が あるのかは結局よくわからない。 (2000/12/14 10:42:56 増井)

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Stuart K. Card, George G. Robertson, Jock D. Mackinlay
The Information Visualizer, an information workspace
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'91), pp. 181-188, April 1991
Cone TreeやPerspective Wallなどの総称

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J. Cugini, C. Piatko, S. Laskowski
Proceedings of the Workshop on New Paradigms in Information Visualization and Manipulation, ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '96), November 1996

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J. Cugini, S. Laskowski, C. Piatko
CODATA Euro-American Workshop on Visualization of Information and Data, June 1997

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Upendra Shardanand, Pattie Maes
Social Information Filtering: Algorithms for Automating ``Word of Moutn''
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 210-217, May 1995
各種の音楽CDに対するいろんな人の評価をあらかじめ蓄積しておいて、 自分の評価をシステムに知らせることにより、 他人の好みから判定してCDを推薦するRingoというシステム。
システムに参加するときは、100種類ぐらいの音楽に対し 好き/嫌いを7段階で評価する。 Ringoはこの結果と他の人の評価結果から別のCDを推薦する。
推薦アルゴリズムとして以下の4種類を調べた。 この結果、制約つき相関が最も効果的であったらしい。
精度の評価は、ある個人が実際に評価した結果の9割から のこりの1割をシステムが推定し、実際の評価結果と比べて 行なった。
評価者が増える程精度もかなり向上する。
Social Filteringの草分けとして面白いと思う。(1997/1/26 増井)

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Padmini Srinivasan
Information Processing and Management, Vol. 32, No. 4, pp. 431-443, July 1996

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Padmini Srinivasan
Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 3, No. 2, pp. 157-165, 1996
MEDLINEという医学症例(?)データベースの検索をするとき、 普通のrelevance feedbackを行なうかわりに、 マッチ上位のもののカテゴリ(MeSHというらしい)をキーワードに追加して 再検索するとうまくいったという話らしい。
Hearst_Cataconeの参考文献になっていた。 論文未入手だが、確かにそうやればうまくいきそうな気はする。 (1998/2/24 増井)

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Ben Shneiderman
Visual User Interfaces for Information Exploration
Technical Report #CAR-TR-577 ,Human-Computer Interaction Laboratory, University of Maryland, August 1991
ビジュアルインタフェースを使用した3種類の情報検索方式の紹介。

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John R. Smith, Shih-Fu Chang
Proceedings of ACM International Conference on Multimedia, pp. 87-93, 1996

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舘村 純一
インタラクティブシステムとソフトウェアIV: 日本ソフトウェア科学会 WISS'96, pp. 11-20 , December 1996
文書間の距離を計算して ばねモデルで視覚化したもの。

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高橋 克巳, 三浦 信幸, 坂本 仁明, 島 健一
Japan World Wide Web Conference '97 Proceedings, pp. , December 1997
関連論文: Miura_MobileInfoSearch2

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James A. Wise, James J. Thomas, Kelly Pennnock, David Lantrip, Marc Pottier, Anne Schur, Vern Crow
Visualizing the Non-Visual: Spatial Analysis and Interaction with Information from Text Documents
Proceedings of the Information Visualization Symposium '95, pp. 51-58, October 1995
文書間の距離から文書を地形的に配置する。
Uses multidimensional scaling of the similarities betwen documents (based on the correlation between their vector representations) to plot one point in Euclidean space for each document. These points from a semantic scatterplot. Similar documents tend to lie near each other, although the axes of the space aren't always easy to interpret. The galaxy can also be projected onto a plane and elevation used to code frequency of mention, forming a semantic landscape of documents. (Cardのサーベイより)

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Ian H. Witten, Alistair Moffat, Timothy C. Bell
Van Nostrand Reinhold, New York, 1999
第2版が出た(1版は1994)。 Webの話とかも書いてあるらしい。

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A. Spoerri
Visual Tools for Information Retrieval
Proceedings of 1993 {IEEE} Symposium on Visual Languages (VL'93), pp. 160-168, 1993
A. SpoerriのInfoCrystalは, 集合を表すVenn図を抽象化したデータベース検索ツールである. 一般にVenn図では集合が多くなると, 各集合の交わり部分が複雑になり過ぎるという欠点がある, これに対し,InforCrystalは,各部分集合をボタンとして表示し, 空間的に配置する. また,各集合をさらに階層的に検索することが可能である. (小池氏bit別冊記事)

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Bradley J. Rhodes, Thad Starner
Proceedings of The First International Conference on The Practical Application Of Intelligent Agents and Multi Agent Technology (PAAM '96), pp. 487-495, 1996

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Gerald Salton, A. Wong, C. S. Yang
A Vector Space Model for Automatic Indexing
cacm, Vol. 18, No. 11, pp. 613-620, 1975
テキスト検索でよく使われるベクトル空間モデルのもと文献らしい

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加藤 俊一, 下垣 弘行, 藤村 是明
電子情報通信学会論文誌, Vol. J72-D-II, No. 4, pp. 535-544, 1989

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Toshiyuki Masui, Mitsuru Minakuchi, George R. Borden, Kouichi Kashiwagi
WING: A Multiple-view Smooth Information Retrieval System
Proceedings of the Ninteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. (to appear), August 1996

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Yasushi Ogawa, Toru Matsuda
Overlapping statistical word indexing: a new indexing method for Japanese text
Preceeding of the 20th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 226-234, July 1997
日本語文書のインデクシングを行なうとき、 連結2文字の接続頻度だけを考慮して単語を抽出すると うまくいかないが、 低い閾値で単語抽出して文書をブツ切りにした後で それらを連結するようにすればうまくいく、といった話。 たとえば「大使公邸」を前者でインデクシングすると 「大使/公/邸」になってしまうが、後者だと 「大使公邸」「大使」「公」「邸」という風に もっともらしいインデクスができる、らしい。
それほど効果があるようには思えないのだが... だいいちあんまり面白くないような。(1998/2/24 増井)

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Steve Lawrence, C. Lee Giles, Kurt Bollacker
IEEE Computer, Vol. 32, No. 6, pp. 67-71, June 1999
Web上の文献を探し回って参照関係をデータベース化した 検索システム。結構頑張っていて増井の文献もしっかり データベースに入っている。 PSとかPDF形式のファイルを解析して文献参照を 抜き出し、参照関係とかどういうコンテクストで 参照されているかをWeb上で検索できる。 残念ながら、Toshiyuki MasuiとT. Masuiが同一人物 であることはわからない。
ある文献に対して参照が増えたらメールで通知すると いったことも試みられているらしい。
TF/IDFのかわりにCC(参照関係)/IDFという概念を 使おうとしている。
学術的に凄いとは思わないが大変実用的である。 掲示板も追加すれば本格的な文献Webになる気がする。

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西岡 真吾, 丹羽 芳樹, 岩山 真, 高野 明彦
インタラクティブシステムとソフトウェアV: 日本ソフトウェア科学会 WISS'97, pp. 43-48, December 1997

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Robert R. Korfhage
To See or Not To See = Is That the Query?
Proceedings of the Forteenth Annual International ACM/SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 134-141, October 1991
検索キーワードを2次元空間上に配置し、 そのキーワードで検索された文書をその間に配置する。
昔は面白いと思われたのだろうか?

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Udi Manber, Mike Smith, Burra Gopal
Usenix Technical Conference, pp. 195-206, January 1997
キーワード検索を行なうページの範囲を、 あるページの「近傍」に制限することにより キーワード検索とブラウジングを融合しようとしている。
キーワード検索とブラウジングをうまく融合する方法は 確かに重要だと思う。 「ネットワークの研究」についてWebで検索するとき、 「研究」などというキーワードが何の役にもたたないと いうことを例としてあげている。(増井)
なんとManber氏はUSENIXの Software Tools User Group Awardというのを取ったらしい。 PerlとTcl/Tkに続いての受賞だからたいしたものである。 Manber氏はなんと今はYahoo!のチーフサイエンティスト なんだそうである。金持ちになったのね! (2000/2/23 増井)

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Robert R. Korfhage
John Wiley & Sons, June 1997

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美濃 導彦
知的映像メディア検索技術の動向
人工知能学会誌, Vol. 11, No. 1, pp. 3-9, January 1996
ビデオ映像の検索手法のサーベイ。
すぐ考えつきそうな方法は色々試されているようだが、 要するにあまりうまい方法が無いということなのだろうか。

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三浦 信幸, 高橋 克巳, 横路 誠司, 島 健一
情報処理学会 第57回全国大会 講演論文集 第3分冊, pp. 637-638, October 1998
位置指向の情報検索サービスの実験。 各種の地図サービスやMapServerなどと連携していて面白い。

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Paul S. Jacobs
Text-based Intelligent Systems: Current Research and Practice in Information Retrieval and Extraction
Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1992

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金原 史和, 佐藤 真一, 濱田 喬
情報処理学会論文誌, Vol. 37, No. 11, pp. 1989-2000, November 1996

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Steve Lawrence, C. Lee Giles
Science, Vol. 280, No. 5360, pp. 98-100, 1998
AltaVistとかHotbotとかいろいろな検索エンジンを 調べた結果、思うほど検索結果は実態を反映していない ということがわかった。
Wired Newsで紹介されていた。 割とあたりまえの結果と思うが、 なんでこんなのがScienceに載るんじゃ?

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David Maltz, Kate Ehrlich
Pointing The Way: Active Collaborative Filtering
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 202-209, May 1995
Lotus Notes上に作った「アクティブ協調フィルタリング」 システム。これが面白いよ、という意見をメールのように 関連する人達に送りつけるというもの。

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Marti A. Hearst
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 59-66, May 1995
検索単語が文書内のどのあたりにどう分布しているかを 視覚化する。Card等によりよく宣伝されているが そんなに面白いものだろうか?(1998/2/24 増井)

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Will Hill, Larry Stead, Mark Rosenstein, George Furnas
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 194-201, May 1995
自分に趣味が似た人の嗜好を活用するシステム。 電子メールにより各人が映画に点数をつけ、自分と似た 趣味の人達のデータをもとにシステムが映画を推薦する。 推薦された映画と自分の好みの相関は0.62と高かった。 誰が自分と趣味が似ているのか最初はわからないように なっているが、ぜひ教えてくれという要求も多かったらしい。 趣味をたよりにつきあう相手をみつけるとかいう話もあるらしい。
実験の参加者は250人ぐらい。これぐらいいれば 実用になるのかもしれない。

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Marti A. Hearst
Modern Information Retrieval, pp. 257-323, May 1999

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Matthias Hemmje, Clemens Kunkel, Alexander Willett
Proceedings of the Seventeenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 249-259, July 1994

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Amarnath Gupta, Ramesh Jain
Visual Information Retrieval
cacm, Vol. 40, No. 5, May 1997

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Marti A. Hearst, Chandu Karadi
Preceeding of the 20th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 246-255, July 1997
Query結果をWebBookで表現し、開いたページのカテゴリ階層を ConeTreeで表現する。
Query結果とカテゴリをWING的に表現した感じがする。

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M. Flickner
IEEE Computer, Vol. 28, No. 9, 1995

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Ken Fishkin, Maureen C. Stone
Enhanced Dynamic Queries via Movable Filters
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 415-420, May 1995
読んでないが、MagicLensに検索機能をつけたようなものか? (1998/8/31 増井)

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赤間 浩樹, 三井, 紺谷, 串間
DEWS'97 Proceedings, March 1997

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Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto
Addison-Wesley, May 1999
情報検索について幅広く解説した本。 何人かの分担執筆で、 インタフェースの章はHearstが書いており、 Web上に全文公開されている。

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Christopher Ahlberg, E. Wistrand
Proceedings of the Information Visualization Symposium '95, pp. 66-73, October 1995
Homefinderなどを動的検索ツールキットで作りなおした (増井)
IVEEという会社を 作ったようである。いろんな視覚化ツールを売ってるようだが 商売になっているのか?? (増井)
現在はSpotFire という会社になっている。 金融関連の視覚化ツールをいろいろ作って ひと儲けしてるという噂もある。 (2003/8/1 増井)

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Reading and writing the electronic book.
IEEE Computer, Vol. 18, No. 1, pp. 15-30, Oct 1985

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Christopher Williamson, Ben Shneiderman
The Dynamic HomeFineder: Evaluating Dynamic Queries in a Real-Estate Information Exploration System
Proceedings of the Fifteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 338-346, June 1992

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Yuji Ayatsuka, Jun Rekimoto, Satoshi Matsuokan
Proceedings of the {ACM} Symposium on User Interface Software and Technology (UIST'98), pp. 39-48, November 1998

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Francis Niall Teskey
Information retrieval systems for the future
Publication Section, British Library Lending Division, 1984

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Ricardo A. Baeza-Yates, Gaston H. Gonnet
A New Approach to Text Searching
SIGIR89, pp. 168-175, June 1989
Waterloo大学のパターンマッチシステム。長さnのパターン のマッチングを計算するとき、マッチ状態をnビットで表現 し、ビットkがk文字マッチしていることを示すようにする。 例えば"11101"は2文字マッチしていることを示す。次の文 字がcであるとき、この状態変数を1ビット左にシフトし、 T[c]とのORを計算することにより新しい状態を計算する。 T[c]はあらかじめ計算しておく値で、パタン文字==cの位置 だけ0になっている。(例えば、パタン"abac"に対し T['a']="0101"となる。) k個のミスマッチを許すときはOR のかわりに加算を使ってミスマッチ個数を計算する。
Shifter Algorithmと呼ぶらしい。条件によってはBMより実 行が速いといっているがどのようなものであろうか。状態 の表現方法が違うだけのような気がするが。Univ. of Waterlooのシステムを使ったと称するIRシステムが商用に なっているが、これのことなのだろうか? ミスマッチには いろいろなタイプがあるが、どのタイプに対しても計算可 能なのだろうか?

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Jim Barnett, Kevin Knight, Inderjeet Mani, Elaine Rich
Knowledge and Natural Language Processing
cacm, Vol. 33, No. 8, pp. 50-71, August 1990
CYC(MCCの大規模知識ベース)の自然言語インタフェース

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Francis Niall Teskey
Principles of text processing
Halsted Press, 1982

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Howard Baldwin
In Search Of Text
UNIX World, Vol. 7, No. 8, pp. 71-72, August 1990
UNIX上のテキスト検索ツールの紹介

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Timothy C. Bell, A. Moffat, C. G. Nevill, I. H. Witten, J. Zobel
Data compression in full text retrieval systems
J. ASIS, pp. to appear, 1993

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D. C. Blair, M. E. Maron
An Evaluation of Retrieval Effectiveness for a Full-Text Document-Retrieval System
cacm, Vol. 28, No. 3, pp. 289-299, March 1985
IBMのSTAIRSのようなフルテキストサーチシステムは precision rateは高くできるがrecall rateが非常に低く なってしまうことを実験により示した。扱える範囲まで検 索範囲を絞るためにはたくさんのキーワードを指定しなけ ればならなくなるが、キーワードを多数使用すると、ひと つでもそれらのキーワードを含まない文書は漏れてしまう からである。

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D. C. Blair, M. E. Maron
Author's Response
cacm, Vol. 28, No. 11, pp. 1240-1242, November 1985

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Abraham Bookstein, Shmuel T. Klein, Timo Raita
Is Huffman Coding Dead?
Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 80-87, June 1993
算術符号がポピュラーになってしまったのでハフマン符号は 忘れられているが、ハフマン符号はそんなに効率が悪い わけでもないし計算も高速にできるのでまだまだ使い道が あるという話

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Abraham Bookstein, Shmuel T. Klein, D. A. Ziff
A systematic approach to compressing a full text retrieval system
Information Processing \& Management, Vol. 28, pp. 795-806, 1992

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S. K. Card
Visualizing Retrieved Information: A Survey
IEEE Computer Graphics and Applications, Vol. 16, No. 2, pp. 63-67, 1996
情報視覚化システムを4個に分類して各種の視覚化システムを紹介している。
  1. Infospace(文書空間)
    WiseのGalaxy, RennisonのGalaxy of News, Feinerのworlds within worlds, Benedikt, ,
  2. Workspace
  3. Sensemaking tools
  4. Document

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ACM
Proceedings of the Seventeenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, July 1994

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ACM
Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, June 1993

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ACM
Proceedings of the Forteenth Annual International ACM/SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, October 1991

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Ron Sacks-Davis, Peter Wallis, Ross Wilkinson
Using Syntactic Analysis in a Document Retrieval System That Uses Signature Files
13th International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'90), pp. 179-192, September 1990
逆インデクス法とシグナチャ法を比較するとシグナチャが 優れている。シグナチャ法を使う場合検索のための参照シ グナチャの選び方が重要である。検索文字列中から名詞節 を抜き出し、適切な数の侯補が得られるようにこれらの and,orを構成すれば適切な数の侯補をとりだせる。

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G. F. DeJong
An Overview of the FRUMP System
Strategies for Natural Language Processing, pp. 149-176, 1982

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G. F. DeJong
Skimming Stories in Real Time: An Experiment in Integrated Understanding

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Paul Dourish, W. Keith Edwards, Anthony LaMarca, Michael Salisbury
Uniform Document Interactions Using Document Properties
Proceedings of the {ACM} Symposium on User Interface Software and Technology (UIST'99), pp. 55-64, November 1999
Prestoというファイル管理手法。 ファイル階層やファイル名でなく属性で管理を行なう。

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Mark E. Frisse, Steve B. Cousins
Information Retrieval From Hypertext
Hypertext'89 Proceedings, pp. 199-212, November 1989
ハイパーテキストを「ドキュメント空間」と「インデクス 空間」に分ける。ドキュメント空間とは普通のハイパー テキスト構造だが、インデクス空間というのは概念の 継承関係をもったインデクスの木である。 構造をもつインデクスから本体のドキュメント空間を 検索する。その際検索がうまくいったかどうかをユーザに 聞くことにより概念の継承の確からしさを強化する。 ちなみに普通の全文検索の場合はドキュメント空間も インデクス空間もともにフラットな場合に相当する。 普通のハイパーテキストはドキュメント空間のみ構造化 されていることになる。

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Gerard Salton, Michael J. McGill
Introduction to modern information retrieval
McGraw-Hill, New York, 1983

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Michael Fuller, Eric Mackie, Ron Sacks-Davis, Ross Wilkinson
Structured Answers for a Large Structured Document Collection
Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 204-213, June 1993
キーワードによる検索では文書の構造や関連がわかりにくい。 ハイパーテキストはキーワードによる検索がやりにくい。 SGML文書をハイパーテキストだと思えば問題が解決する。 全体構造(目次とか)は一番重要なのに単なるキーワード検索では 項目のリストしかでてこない。検索結果に対応する目次を出すと いったように、構造をもった文書を検索するときはその構造も 表示してやるのがよい。 普通の文書をSGML化してそれをハイパーテキストにする方法をとる。 (HyperBaseという) HyperTextの検索がしっかりしていればリンクをきちんと張らなく ても大丈夫。 ひとつのドキュメントがいくつものノードに分割されているときは ・子ノードを再帰的に検索する ・子ノードの概要を親ノードに書いておく の2種類の方法がある。

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Gerald Salton
Automatic Text Processing
Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1989
テキスト処理の教科書

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Gerald Salton, C. Buckley
On the automatic generation of content links in hypertext
Technical Report #89-993, April 1989
Relevance Feedbackについても書いてある?

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Geranrd Salton, Maria Smith
On the Application of Syntactic Methodologies in Automatic Text Analysis
SIGIR89, pp. 137-150, June 1989
言語学的アプローチのまとめ。名詞句を抽出する単純な構 文的アプローチは成功しない。辞書を使って同義語を使う のは少しまし。知識ベースを使う方法はむずかしくてうま くいかない。(広い範囲から知識を得なければならないから。) 構文情報+統計、正規化テクニックを使うのがよい。

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斎藤 康己
桶と壷
bit, Vol. , No. 7, pp. 46-50, July 1996
曖昧な情報の検索について ・表記の揺れでみつからない ・偶然/発想の転換でみつかる ・ニアミスが多い ・人に聞くのが速い ・WWWは役にたつ ・執念でみつかる

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D. Goldberg, D. Nichols, B. M. Oki, D. Terry
Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry
cacm, Vol. 35, No. 12, pp. 51-60, December 1992
Tapestryという協調フィルタリングシステム

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Donna Harman, Gerald Candela
Bringing Natural Language Information Retrieval Out Of The Closet
SIGCHI Bulletin, Vol. 22, No. 1, pp. 42-48, July 1990
自然言語で質問を行なう検索システム。検索される文書は あらかじめ逆インデクスを作成しておき、質問文中の単語 とマッチングをとることにより侯補を生成する。構文解析 は全く行なわない。

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Gerard Salton
Another Look at Automatic Text-Retrieval Systems
cacm, Vol. 29, No. 7, pp. 648-656, July 1986

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Daniel E. Rose, Richard Mander, Tim Oren, Dulce B. Poncele\'{o}n, Gitta Salomon, Yin Yin Wong
Content Awareness in a File System Interface: Implementing the 'Pile' Metaphor for Organizing Information
Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 260-269, June 1993
たくさんのファイルを「書類の山」として表現し、自動的に キーワードをふったり分類して山を分けたりするシステム ・キーワードは自動的に抽出する ・キーワードが近い(ベクトルの角度が小さい)ものを集めて 山を分類する。

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A. Moffat, J. Zobel
Coding for compression in full-text retrieval systems
Proceedings of Data Compression Conference, pp. 23-32, April 1992

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Alistair Moffat, Justin Zobel
Parameterized Compression for Sparse Bitmaps

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水口 充 , 浦野 直樹
ト鷦┠織ぅ鵐織侫А璽垢砲茲訃霾鷂〆システ/b>
インタラクティブシステムとソフトウェアVI: 日本ソフトウェア科学会 WISS'98, pp. 159-164, 1998

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市村 哲, 前田 典彦, 工藤 正人, 松下 温
本とハイパーテキストの複合メディア: OpenBook
情報処理学会論文誌, Vol. 34, No. 5, pp. 1053-1063, May 1993
ハイパーテキストのノードのうちインデクス検索にひっか かったノードを包含関係にもとづいて1次元化して並べ、 本のように見えるようにして提示する。 Frisse_HyperTextでいうところの「ドキュメント 空間」と「インデクス空間」を検索に使用し、指定した キーワードの下位概念を含むノードすべて及びそれらの ノードと包含関係にあるノードをすべて並べて本とする。

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Paul S. Jacobs, Lisa F. Rau
SCISOR: Extracting Information from On-line News
cacm, Vol. 33, No. 11, pp. 88-97, November 1990
Dow-Jonewのニュースから買収や合併情報を抜き出すシステ ム。ボトムアップに簡単な構文解析をして枝をいくつか作っ た後、意味的にトップダウンにそれを解析してフレームを 作り、質問から作成されたフレームとマッチングをとる。

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Douglas P. Metzler, Stephanie W. Haas
The Constituent Object Parser: Syntactic Structure matching for Information Retrieval
SIGIR89, pp. 117-126, June 1989
構文情報はIRに重要である。junior collegeを捜している ときcollege juniorsがみつかっても仕方がない。単語間の 依存関係を使用してこれに対処する。

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Wendy Mackay, T. W. Malone, K. Crowston, Ramana Rao, D. Rosenblitt, S. K. Card
How do experienced Information Lens users use rules?
Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems, April 30-May 4 1989

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Michael Loren Mauldin
Information Retrieval by Text Skimming
キーワードだけを使うIRシステムでは精度に上限がある (juvenile victim of a crimeとjuvenile criminalが区別 できない)。これをKeyword Barrierと呼ぶ。これを越える ため構文解析した結果をCase Frame化してIRに使用する。

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Robert Krovetz
Word Sense Disambiguation Using Machine-Readable Dictionaries
SIGIR89, pp. 127-136, June 1989
単語にインデックスをつけてその頻度から情報抽出するや りかたは、単語があいまいなため関係ない文書をみつけて しまうことが多い。意味で検索できるようにする。単語の 意味の判定には辞書を使うが、いろいろな側面から判断す る。

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増井 俊之, 水口 充, George Borden, 柏木 宏一
第37回冬のプログラミングシンポジウム予稿集, pp. 13-23, January 1996
WINGとピテカン辞書について紹介している。 山内賞受賞。

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Toshiyuki Masui, Kouichi Kashiwagi, George R. Borden
CHI'95 Conference Companion, pp. 143-144, May 1995

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Michael Mauldin, Jaime Carbonell, Richmond, Thomason
Beyond the Keyword Barrier: Knowledge-Based Information Retrieval
Information Services \& Use, Vol. 7, pp. 103-117, 1987
Ferret IRシステムの概要。Ferretは「知識ベース」のIRシ ステムで、テキストのフレーム表現と質問のフレーム表現 を比較して検索を行なう。パーザにはFRUMPを拡張した skimming parserを使用している。Genetic Algorithmなど を使ったマシンラーニング手法を使用してチューニングを 行なう。知らない単語はオンライン辞書を使って判断する。

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増井 俊之
シグナチャと曖昧検索を用いた文書検索システム
第18回 jus UNIXシンポジウム論文集, pp. 9-16, November 1991

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Gordon Linoff, Craig Stanfil
Compression of Indexes with Full Positional Information in Very Large Text Databases
Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 88-95, June 1993
テキストデータベースにあらわれる単語の出現位置を示すインデクス ファイル(concordance)の圧縮方法。小さな数は少ないビット数で 表現するようにn-s符合化という、エリアス符合もどきを使っている。 ・Dynamicなテキストデータに使えるような気がしない。 ・もとのテキストは圧縮していないのが不思議。

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M. E. Lesk
SIGIR 1985
SIGIR Forum, Vol. 18, No. 2-4, pp. 10-15, Fall 1985

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