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/\u003e　そこで本研究では，Web上の情報源の多くがWeb上の情報を収集し同時に発信もしている「情報発信者」である点に着目し，情報収集支援の対象となる利用者が一つの情報源となり，そのような情報源間での情報共有を支援することによって情報収集の支援を行うというアプローチを取る．これは情報収集の支援に積極的に人の知識を利用するアプローチであり，品質にばらつきのあり内容分類だけでなく価値判断が重要なWeb情報には適していると考えられる．\u003cbr /\u003e　本論文は6章からなるが，大きく分けると2部からなる．前半では，どのようにして互いに異なる概念体系を持つ不均質な情報源間での情報共有を実現すればよいかということについて述べる．後半では，そのような不均質な情報源が複数存在し，ネットワーク状に情報共有を行う場合において，どのようにして適切な共有相手を発見するか，また，そのようなネットワーク構造を用いた情報共有はどのような特性を持つのかについて述べる．\u003cbr /\u003e　1章では，本論文の目的と問題の分析，および本研究のアプローチを述べる．この章において，本論文での情報収集支援とは情報を収集する主体的な存在の間での情報共有を支援することによって為されることを示す．その上で本研究で取り組むべき課題として情報共有の問題点を示し，それに関係する既存の研究を概観して位置づけることにより，本論文が扱う領域について明確化を行う．章の最後に本論文の構成を述べる．\u003cbr /\u003e　2章では，異なる概念体系を持つ不均質な情報源間での情報共有の方法について議論する．これは情報共有を行う情報源をそれぞれどのように表現するかという問題と密接に関係する．本研究では，情報源をそれぞれ概念階層で表現し，共有対象となる情報はその概念階層の中に格納されているものとした．この手法の有効性を被験者を用いた実験により検証する．\u003cbr /\u003e　3章では，4章で概念階層を用いた情報共有の有効性が示されたのを踏まえ，類似する概念階層の発見手法について議論する．概念階層内の情報を利用した類似概念階層の発見手法はいくつか提案されているが，本研究では概念階層内の情報の内容的類似性と，概念階層の構造自体の特徴を用いた類似概念階層発見システムWebHicalを提案する．この手法の有効性を実データを用いた実験により検証する．\u003cbr /\u003e　4章では，情報共有の相手をどのようにして見つけるかという点について議論する．より良い情報共有を実現するためには共有相手の選択が重要である．しかし，一般に膨大な数の共有相手となる情報源の中から適切なものを見つけるのは困難である．そこで本研究では，友人に友人の友人を紹介してもらうという私たちが日常生活において行っている新しい知り合いの獲得手法を模倣した，近傍仲介法を提案する．近傍仲介法はボトムアップな共有相手発見手法であり，トップダウンなマッチングシステムとは異なった特徴を持つ．この手法の有効性をシミュレーション実験により検証する．\u003cbr /\u003e　5章では，情報源である人がもともと知り合いである相手をシステムに登録し情報共有を行った場合にどのような振る舞いが見られるか，また，そのような情報源のネットワーク（情報源が人に限定されるのであればパーソナルネットワーク）が，情報共有にどのように応用することができるか，これら点について実際にシステムを運用し，その利用ログの分析から検証する．\u003cbr /\u003e　6章では，本論文の結論と展望を述べる．", "subitem_description_type": "Other"}]}, "item_1_description_18": {"attribute_name": "フォーマット", "attribute_value_mlt": [{"subitem_description": "application/pdf", "subitem_description_type": "Other"}]}, "item_1_description_7": {"attribute_name": "学位記番号", "attribute_value_mlt": 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