Japanese)世界のWebぺ一ジの総数は2004年10月現在、およそ42億ページと推定されており、日々々増加し続けている。この膨大なWeb情報を有効活用するための研究は情報化社会における急務である。mining(ユーザの閲覧で生じるログデータ等の分析)の3つに分類できる。(1)や(3)のアプローチは従来からのデータベースや情報検索技術を用いた研究が盛んに行なわれているのに対し、(2)のアプローチは比較的新しいものである。98]などがあり、特定のトピックに関する有用なページを見出したり、ページの重要度のランキングを行なったりするものである。Webにおけるハイパーリンクの構造については、巨視的には蝶ネクタイ構造であるとの主張がBroderらによってなされており、また微視的には関連ページ集合が2部グラフを構成することがKumarらによって指摘されている。両者の問の中間的な構造については解明されておらず、そのモデル化を行なうことは極めて新奇性のある研究テーマである。(1)ロボットがWebベージを収集する際の戦略決定(2)Webコンテンツ生成における社会学の理解(3)リンク情報を用いるWebアルゴリズムの振舞いの分析(4)Web構造の発展の予測とそれを発見するアルゴリズムの開発(5)Webグラフでの重要な新現象の出現の予測。minlngの研究は、(1)や(3)のような工学的な意味においても、また(2)や(5)のような社会学的な意味においても重要なものであると考えられる。本研究提案者はハイパーリンクのグラフ構造に基づいて、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを発見および視覚化するシステムを構築しており、本研究課題ではその成果をさらに発展させる形で、以下の三つの研究項目について取り組む。Webbコミュニティのモデル化:Webコミュニティに対応するハイパーリンクのグラフ構造をモデル化し、Webコミュニティの動的変化の検川や、複数コミュニティ間の関連性の発見を行なうシステムを構築する。Web視聴率からのユーザコミュニティの発見:Web視聴率データを基に、各ユーザのアクセスパターンを明らかにする手法について考察し、そのパターンから類似した興味をもつユーザコミュニティを発見するシステムを構築する。Webコミュニティとユーザコミュニティとの相互作用の解明:ユーザコミュニティに対応するWebコミュニティに特徴的なグラフ構造の分析や、Webコミュニティにおける動的変化がユーザコミュニティに及ぼす影響の解明などに取り組む。