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Library　and　Information　Science　No．49　2003 展望論文 文書クラスタリングの技法：文献レビュー 岸　　田　　和　　明 Kagualei　KISHZDA Re－sume’ 　1．　はじ～￠）に II．文書クラスタリングの特徴と類型 　　A．文書クラスタリングの一般的特徴 　　B．文書クラスタリング技法の類型 III．文書クラスタリングの技法 A． 単一パス・アルゴリズム B． 階層的クラスタリング C． 次元縮約法に基づくクラスタリング D． 確率モデルに基づくクラスタリング 岸田和明：駿河台大学文化情報学部，埼玉県飯能市阿須698 Kazuaki　Kishida：　Surugadai　University，　698　Azu，　Hanno，　Saitama e－mail：　kishida＠surugadai．ac．jp 受付日：2004年2月25日　改訂稿受付日：2004年6月28日　受理日 2004年8月19日 一　33　一 文書クラスタリングの技法：文献レビュー 　E．データマイニング手法の応用 　F．文書構造の視覚化のための技法 　G．文書クラスタリング技法の総括 IV．文書クラスタリングの研究課題 　A．計算量の問題 　B．特徴抽出 　C．重みと類似度の計算方法 　D．クラスタリングの結果の評価 　E．実験による性能比較 V．おわりに はない。文書のクラスタリング自体は，WWWの 1．はじめに 組織化やテキストマイニング（あるいはデータマ 　情報検索の分野では，図書や雑誌論文などの文 イニング）など，現在，さまざまな領域で研究が 進められており，本稿では，それらに関しては一・ 書（documents）の集合を内容的に均質ないくつ かの群に分けるたあの，文書クラスタリング 部を論じるのみである。特に，データマイニング （document　clustering）の研究が，長年にわたっ におけるクラスタリング手法については，いくつ て試みられてきた。その応用目的としては以下の かの研究例を除き（第III章E節参照），本稿の対 ものが挙げられる（岸田（2003）46））。 象外とする。これらについては，Jainら（1999）39） 1．従来の情報検索にクラスタリングの結果を ビュー論文がある。また，現在盛んに研究されて 　　直接適用することによって検索性能を向上 　　させる。