【技術分類】

　Ｅ−２−（２）　カテゴリ分類表示


【技術の名称】

　書架イメージを採用した検索インターフェイス


【技術内容】

　電子図書館や電子博物館構想に基づき、古文書や貴重書をデジタル化しインターネットを利用した情報発信が進んでいるが「膨大なデジタル化記録をどのように継承するか」という問題がある。事例では「日本経済史資料」の保存と提供にアナログ化とデジタル化の両立を目指し、保存はアナログ、データベース化や情報発信はデジタル化の結論に達した。資料はカラーマイクロ化し、画像データベースを構築する。
　利用者が検索するには利用目的を入力後、続いてどの分野の資料を閲覧するか、書架イメージから該当する資料の背表紙をクリックする。クリックを繰り返することで、書架部分が拡大されたり、資料分類や目録が表示される。
　このように図書館で書架の資料を探すのと同様の雰囲気を与えるユーザインターフェイスとして実現した（図）。


【図】

　　図　画像検索画面

　　画像検索画面

　出典：「古文献資料のカラーマイクロ化とWWWによる画像検索システム　―近世史料「日本経済史資料」の保存と提供の両立を図る―」、「月刊IM　39巻　２号」、（2000年１月15日）、柴山守著、（社）日本画像情報マネジメント協会発行、18頁　図５　WWWによる「日本経済史資料」画像検索


【応用分野】


【出典／参考資料】

　「古文献資料のカラーマイクロ化とWWWによる画像検索システム　―近世史料「日本経済史資料」の保存と提供の両立を図る―」、「月刊IM　39巻　２号」、（2000年１月15日）、柴山守著、（社）日本画像情報マネジメント協会発行、15頁〜19頁



【技術分類】

　Ｅ−２−（２）　カテゴリ分類表示


【技術の名称】

　リンク解析によるカテゴリ分類表示インターフェース


【技術内容】

　効率的な情報検索を実施するためには、ユーザとサーチエンジンとの間に、検索結果の可視化など何らかの仲介機能が必要である。一般的なユーザの検索手続きを見ると、検索したページからそこにリンクされたページへと次々とURLを辿って行くことが多い。ハイパーテキストは構造上、現在読んでいるページが全体でどのあたりに位置するか見当をつけることができない。そのためWWWページにおける迷子問題などが生じる。
　検索結果を分析すると、多くの場合、それぞれのページ同士が結びついた「群」を見出すことができる。分析によると、一つの検索で平均3.41個の群があり、一つの群は平均3.31個のページから構成されている。
　この論文では、「群」に注目する可視化手法が検討され、システム実装された。図１は一つ検索で得られた群を表示したサムネール画面である。群を指定すれば各ページのリンク状況を示した図２のグラフ画面が得られる。これら可視化インターフェースを実装することでWWWページにおける迷子問題を解決することができる。


【図】

　　図１　サムネール画面

　　サムネール画面

　出典：「検索効率を支援するサーチエンジンのインターフェースの評価」、「電子情報通信学会技術研究報告　Vol.98　No.643」、（1999年３月６日）、高橋弘行、赤堀侃司著、（社）電子情報通信学会発行、69頁　図３　サムネール画面


　　図２　グラフ画面

　　グラフ画面

　出典：「検索効率を支援するサーチエンジンのインターフェースの評価」、「電子情報通信学会技術研究報告　Vol.98　No.643」、（1999年３月６日）、高橋弘行、赤堀侃司著、（社）電子情報通信学会発行、69頁　図４　グラフ画面


【応用分野】


【出典／参考資料】

　「検索効率を支援するサーチエンジンのインターフェースの評価」、「電子情報通信学会技術研究報告　Vol.98　No.643」、（1999年３月６日）、高橋弘行、赤堀侃司著、（社）電子情報通信学会発行、65〜72頁



【技術分類】

　Ｅ−２−（２）　カテゴリ分類表示


【技術の名称】

　Jaccard係数によるカテゴリ分類表示インタフェース


【技術内容】

　Webページ集合の視覚化を考える場合、単にハイパーリンクにおける結合関係をグラフ上で表現するだけではなく、内容的に関連のあるWebページを、内容を理解して配置することが望ましい。本論文ではWebページ間の関連を調べるために、サーチエンジンにおける参照度を用いた手法について述べられている。すなわち本システムでは、二つのWebページのURLをサーチエンジンで検索し、両方のWebページが現れるページ数を片方が現れるページ数で割ったJaccard係数を求め、その値に基づいてグラフ上に配列して行く可視化手法が採用された。
　システム概要を図１に示す。Web集合を視覚化するシステムは、HTMLファイルの取得、ハイパーリンクの抽出、Webページ間のJaccard係数の計算、グラフ生成の４つのプロセスから構成される。作成されたグラフを図２に示す。Webページの内容についての解釈を行わない単純な手法ではあるが、生成されたグラフにおいては、内容的に関連の深いWebページの多くが接近して配置された表示となっている。


【図】

　　図１　システムの概要

　　システムの概要

　出典：「対象の参照度に基づく視覚化手法」、「人工知能学会第43回知識ベースシステム研究会資料」、（1999年３月23日）、村田剛志著、（社）人工知能学会発行、100頁　図１　システムの概要


　　図２　Jaccard係数を用いた視覚化

　　Jaccard係数を用いた視覚化

　出典：「対象の参照度に基づく視覚化手法」、「人工知能学会第43回知識ベースシステム研究会資料」、（1999年３月23日）、村田剛志著、（社）人工知能学会発行、102頁　図２　Jaccard係数を用いた視覚化


【応用分野】


【出典／参考資料】

　「対象の参照度に基づく視覚化手法」、「人工知能学会第43回知識ベースシステム研究会資料」、（1999年３月23日）、村田剛志著、（社）人工知能学会発行、99〜104頁