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Subject-Specific Popularity - Ask Jeevesの検索アルゴリズム


2004年08月24日 12:28 | TrackBack (2) | [検索エンジンニュース 2004 [II]]

Ask Jeevesの検索アルゴリズム「サブジェクト・スペシフィック・ポピュラリティ」について。

Ask.jpの検索エンジンの特徴の説明に次のような記述があります。

ユーザーが検索をすると、検索ワードと同一の概念を持つページ群(星雲)が検索時に動的かつ複数抽出されます。さらに、その同一概念(星雲)の中で、中心的なページ(恒星)とその他のページ(惑星)との関係を把握します。最終的には、どのページが”オーソリティ”として適切かが評価され、検索結果に集約されます。[Ask JP / Webサイトの情報を多次元解析。オーソリティを見極める検索エンジン]
Teoma, which means 'expert' in Gaelic, is unlike any other search engine out there. Now, we could throw a lot of fancy terms at you, like refinement and relevance and advanced algorithms. And all of these describe what makes Teoma so powerful. But, what's really important for you to know is that Teoma adds a new dimension to your search results-authority. Instead of ranking results based upon the sites with the most links leading to them, Teoma analyzes the Web as it naturally occurs - in its subject-specific communities - to determine which sites are most relevant. [Ask Jeeves / Technology & Features]

Ask.jpに記載されているサブジェクト・スペシフィック・ポピュラリティの日本語説明は一般の方には少々難しいと思いますので易しい解説をします。

Ask Jeevesは米Teomaの検索技術を採用したロボット型検索エンジンです。そのTeomaは検索アルゴリズムにSubject-Specific Popularity(サブジェクト・スペシフィック・ポピュラリティ)を採用しており、Ask Jeevesにも搭載されています。

Subject-Specific Popularityとは、ハイパーリンク構造の分析を基本にした検索アルゴリズムです。検索キーワードと関連性あるテーマ(トピック)を持つWebページを抽出し、そのページ群の中でハイパーリンク構造を分析して重要度の高いWebページを特定しようとするアプローチです。

例を用いて説明をしましょう。例えば、目の前に著名な物理学者が10人いたとします。この10人の中から最も優秀な物理学者を選ぶ時に、次の2つの方法のうち、どちらがより信頼性が高いでしょうか。

  1. 街を歩いているそのへんのおばさんやおじさんを適当につかまえてきて、10人のうちどの人が優れているかを選んで投票してもらう
  2. 物理学の勉強をしている人たちを集めて、誰がいいかを投票してもらう

1は物理学に全然詳しくない人が適当に(直感とか、顔がかっこいいとか、etc..)で選んでしまうでしょう。これでは本当に10人の中から選ばれた1人が物理学者として優秀かどうか怪しいですね。

一方2のように、同じ物理学に精通している人が「この人がいいね!」と選んでくれた方が、「より適切に優れた物理学者を1人選ぶ」上では信頼できます。投票してくれた人はみんな物理学のことが詳しいわけです。その詳しい人たちから選ばれた1人はきっと優秀であり、物理学における”権威”でしょう。

Ask Jeevesはこの概念を取り入れています。例えば検索キーワードが「SEM」であれば、まず「SEM」に関連するWebページ群をすべて抽出し、そのページ群の中でリンク解析を行いどのページが最もよく質・量的に高いリンクを獲得しているかを選ぶのです。同じ「SEM」を話題にするページから張られたリンクの集計で最も評価が高いページは、きっと「SEM」において優れたページであると判断できるからです。

ちなみにGoogleのPageRankアルゴリズムは1に近いものです。つまり、あるページのリンクを分析する時、リンク元ページのコンテンツと関連性があるか否かに関わらずそこにリンクが存在する限りリンクをカウントします。例えば花屋さんのページから自動車中古車販売のページに対してリンクが張られていた場合もPageRankアルゴリズムの下では1つのリンクとして数えます。PageRankはインターネット全体における各々のWebページの価値を決定するアルゴリズム所以です。

しかしPageRankの欠点はここにあります。「関連性の高いWebページを特定する」ために必要な要素は、各々のページのネット全体における評価ではなくて、検索キーワードに関連するWebページ群における評価のはずです。例えばキーワード「花屋」で検索した時に、私たちが知りたいことは(キーワードとは無関係に)インターネット全体において重要性の高いページではなくて、キーワード「花屋」に関係するページ群の中で最も重要性の高いページのはずです。花屋さんのページから中古自動車販売のページにリンクが張られていても、このリンクにどれほどの意味があるのでしょうか。検索キーワードに関連性の高いページを見つけるという目的を達成するためには、むしろリンクの価値をおかないか少なくとも低く見た方が合理的なはずです。

Ask JeevesのSubject-Specific PopularityはこうしたPageRankの欠点を解消したアルゴリズムなのです。Ask Jeevesの検索アルゴリズムが他の検索エンジン(例えばGoogleやYSTより)より適切な検索結果を表示できるとする根拠はここにあります。


Ask Jeevesの検索アルゴリズムの特徴がかいま見える例として、「blog」や「seo」などのキーワードでYahoo!JAPAN、Google、Ask Jeevesを比較してみて下さい。特に業界関係者なら顕著な違いに気がつくはずです。

ref.
Teoma's Search Technology Summed Up
Teoma's Search Technology


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