抄録

D-019
トピックグラフを用いた相対的文書ランキング

近年，インターネットの利用環境は多様化している．
ユーザが必ずしも効果的なクエリを入力できない場合にも的確な検索結果を返すためには，クエリ拡張が有効であるが，履歴情報の不足による精度の低下が問題となる．
また，ユーザによるクエリの修正を支援するには，複数のトピックにまたがる検索結果の相対的なランキングも重要である．
本研究では，履歴情報を用いずに多面的なクエリ拡張を行い，得られたトピックに基づいて文書を相対的にランキングする手法を提案する．
具体的には，入力クエリに関連する複数のトピックを抽出して拡張クエリを生成し，その検索結果から構築するトピックグラフを用いて文書に相対的な重みを付与する．