抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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インターネットの普及に伴い,情報交換の場としての電子掲示板(BBS)の利用が拡大している。BBSには有用な情報が多く含まれ,それらを効率的に取り出したいというニーズが高まっている。BBS記事検索では,自然文で入力された検索クエリとBBSにおける質問記事でコサイン類似度を算出し,スレッドを検索する研究が行われている。しかし,BBSの記事に含まれる文章は整形されていないため,従来の検索手法ではその精度に限界があった。そこで,一旦検索が終わり,そこから得られた利用者による評価結果を,以後の利用者の検索に活かすことで検索精度を向上させる,利用者評価を用いたBBSにおける記事検索方式が提案されている。しかし,利用者評価を用いたBBSにおける記事検索方式では,フィードバッククエリ群のクラスタリングに多大な時間を要するため,オンラインサービスに供することができないという問題があった。本研究では,利用者評価を用いたBBS検索方式において,過去の検索でのクラスタリング結果を再利用することで.オンライン処理の応答性能の改善方式を提案した。提案方式の評価実験を行った結果,9個の検索クエリに対するクラスタ作成時間は平均25.4秒から平均3.1秒に短縮できた.その際の検索結果上位10位に含まれる正解記事数が既存方式では平均60件であったのに対して,提案方式では平均61件であった。よって,検索精度を維持した上でクラスタ作成時間を削減でき,提案方式の有効性を示せた。
