IR

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Eric Freeman, Scott Fertig

Lifestreams: Organizing your Electronic Life

AAAI Fall Symposium: AI Applications in Knowledge Navigation and Retrieval, November 1995

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Lifestreamsの文献。関連文献

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mirrorworld.comというので商売しているらしい! (2001/1/8 増井)
mirrorworld.comは無くなっている。 (2003/8/1 増井)

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と思ったら http://www.scopeware.com/|http://www.scopeware.com/で商品化されてる! (2003/9/4 増井)

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増井俊之

ウヲフフ駭客日記(21) - 写真整理地獄

ASCII, No. 302, August 2002

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Kenjin

Kenjin

Web文書, 2000

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(2000/5/6の百式の記事より:)
検索新手法です
なんかあやしい。「賢」の字のロゴも結構あやしい。でも提供しているサービスはなかなか興味ぶかい。
Kenjinでは、検索の新しい方式を模索した結果、「アクティブウィンドウにある内容を解釈して、関連ある情報を検索してくれる」というサービスを提供している。また、このサービスは常駐プログラムを利用するので、 Kenjinのサイトで、プログラムのダウンロード、ユーザー登録をおこなう必要がある。
さて、このサービス、目新しい点が２つある。まずは「アクティブウィンドウにある内容を解釈して」という部分である。今までは検索のキーワードは自分で検索キーワードとして入力する方式が主であった。Kenjinでは、アクティブウィンドウに表示されている内容がすべて検索内容になるので、今読んでいる WEBサイトや、今WORDで書いている文章などが検索のトリガーとなる。
また、もう一つの目新しい点は、検索対象となる情報ソースである。今までは検索対象となる情報ソースはWEBサイトが主であった。Kenjinではさらにそれをすすめて、自分のローカルPC上のファイル、Kenjinで登録されたほかのユーザーをも（！）情報ソースとしている。アクティブウィンドウの内容に興味のありそうな人にコンタクトができるというわけである。どのユーザーがどんな興味をもっているか、というのはその人のKenjinを使用した検索内容から類推しているのであろう（そう考えると自分の行動パターンもKenjinに把握されているようでちょっと恐い）。
ちなみに検索結果の精度はあまりよくない、という噂を聞くが、そのユニークさからなんとなく応援したくなるサイトの一つである。
それにしてもあやしい。

「」

面白いと思うが、2003年8月現在サイトが存在しないようである。(2003/8/18 増井)

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Scott Fertig, Eric T. Freeman, David Gelernter

``Finding and Reminding'' Reconsidered

SIGCHI Bulletin, Vol. 28, No. 1, pp. 66-69, January 1996

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Barreau/Nardiの記事に対する反論。現状のデスクトップ上で人々がアイコンとかの置き場所を活用しているからといって、それが最適だとは言えないだろうということ。より良くするための工夫として、 Dynamic Query, Semantic File System(MIT, David Giffordのもの: 連想検索にもとづくvirtual directoryを使う), Lifestreamsをあげている。

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ファイル名だけでなく、中身や作成時刻も活用して動的検索すればいいということになるだろう。

中身の視覚化の工夫 (どんな中身かすぐわかる)
ブラウジングの工夫 (ズーム/スクロール)
作成時刻の活用 (超整理?)
中身の検索 (曖昧検索)
他ファイルへのリンク
Internetへのリンク

などを使えば結構使えるだろう。

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Steve G. Steinberg

Lifestreams

WIRED, Vol. 5, No. 2, pp. 148-151, 204-209, February 1997

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David Gelernterらが提唱している``Lifestream''という超整理法的(時間のみによる管理を行なう)ファイル整理法などについての記事。 Barreau/NardiのSIGCHI Bulletinの記事に対するGlernterらの反論についての話もある。

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Deborah Barreau, Bonnie A. Nardi

Finding and Reminding -- File Organization from the Desktop

SIGCHI Bulletin, Vol. 27, No. 3, pp. 39-43, July 1995

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人はどのようにデスクトップを整理してファイルを整理しているかについての調査。 Galernterらに反論されており、経緯がWiredの記事に載っている。

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Ben Shneiderman, Catherine Plaisant

HCIL Open House Workshop: Personal Photo Libraries - Innovative Designs

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Ben ShneidermanらがLiebermanなどを呼んで写真検索のワークショップをやったらしい。自分のところのPhotoMesa、PhotoFinder、LiebermanのAriaなどが発表されたらしい。

「」

あまり面白い発表はなかったようだが... (2003/8/7 増井)

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Henry Lieberman, Elizabeth Rosenzweig, Push Singh

Aria: An Agent For Annotating And Retrieving Images

IEEE Computer, pp. 57-61, July 2001

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オブジェクト指向や例示インターフェイスに関する研究で有名な、 MIT Media LaboのHenry Lieberman氏は、デジカメ写真に簡単にアノテーションを付加することができる ARIAというシステムを開発しています。
あるユーザーが、写真を添付した電子メールを送ったとき、写真の周囲のメールテキストとその写真とは深い関係があるはずですから、そのメールテキストを写真の説明文書であると考えて、後で検索に用いることができるはずです。たとえばMITの見学に関するメールにMITの写真を添付した場合、メール文中には「MIT」とか「見学」とかいったキーワードがあるはずですから、そのようなキーワードを使ってその写真を後で検索することができるようになります。
ARIAはこのような検索を動的に行ないます。ユーザーが何かテキストを入力した場合、常に画像検索エージェントが関連する画像を検索してリストを表示します。それらの画像をまた文章に添付することによりさらに画像に対する説明文書が追加されることになります。 ARIAでは、このような単純な操作によって画像とテキストの関連をどんどん増やしていくことができますから、デジカメ画像の整理を効率化することができます。
(ASCII 2002年8月号の増井の記事より)

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Hugo Liu, Ted Selker, Henry Lieberman

Visualizing the Affective Structure of a Text Document

CHI '03 extended abstracts on Human factors in computer systems, pp. 740-741 , April 2003

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6類の「Ekman emotion」を使ってテキストの「Affectiveness」(感情?情動?情緒?)を視覚化する。テキストの気分というのは膨大なデータベース (OpenMind) から抽出する。センテンスごとに気分を抽出し、それをクラスタ化して大きな気分を表現する。 (2003/8/7 増井)

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Liu Wenyin, Susan Dumais, Yanfeng Sun, HongJiang Zhang, Mary Czerwinski, Brent Field

Semi-Automatic Image Annotation

Human-Computer Interaction - Interact '01 Proceedings, pp. 326-333, 2001

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適合フィードバックを使って写真検索をするとき、ポジティブと判定された写真に対してはそのキーワードを付加してしまうという方法。 (2003/8/7 増井)

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Chaomei Chen

Information Visualisation and Virtual Environments

Springer Verlag, November 1999

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Chen氏というのがどういう人か知らないのだが、 Hypertext関連の仕事をしていた人らしい。複雑なリンクで結ばれた沢山のノードの中の不要なリンクを綺麗にして視覚化する方法とかをやってたようである。最近はVirtual World関連もやっているのだろう。本の表紙の写真は氏の手法を適用した視覚化結果の例である。
というわけで、Chen氏に関連のある仕事とかChen氏のお友達と思われる人達の仕事は沢山載っているが抜けがかなり多いように思う。以下の話については割と詳しく書いてある。referenceのひとつとしては有用だと思う。

IRと視覚化
SOM的視覚化
Virtual Worldと視覚化

そもそもVirtusl Worldと情報視覚化に何の関係があるのかは結局よくわからない。 (2000/12/14 10:42:56 増井)

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Stuart K. Card, George G. Robertson, Jock D. Mackinlay

The Information Visualizer, an information workspace

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'91), pp. 181-188, April 1991

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Cone TreeやPerspective Wallなどの総称

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J. Cugini, C. Piatko, S. Laskowski

Interactive 3D Visualization for Document Retrieval

Proceedings of the Workshop on New Paradigms in Information Visualization and Manipulation, ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '96), November 1996

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J. Cugini, S. Laskowski, C. Piatko

Document Clustering in Concept Space: The NIST Information Retrieval Visualization Engine (NIRVE).

CODATA Euro-American Workshop on Visualization of Information and Data, June 1997

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Upendra Shardanand, Pattie Maes

Social Information Filtering: Algorithms for Automating ``Word of Moutn''

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 210-217, May 1995

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各種の音楽CDに対するいろんな人の評価をあらかじめ蓄積しておいて、自分の評価をシステムに知らせることにより、他人の好みから判定してCDを推薦するRingoというシステム。
システムに参加するときは、100種類ぐらいの音楽に対し好き/嫌いを7段階で評価する。 Ringoはこの結果と他の人の評価結果から別のCDを推薦する。
推薦アルゴリズムとして以下の4種類を調べた。

評者間の平均二乗誤差
評者間の相関
評者間の相関(特に好き/嫌いなものについてのみ計算)
アーチスト間の相関

この結果、制約つき相関が最も効果的であったらしい。
精度の評価は、ある個人が実際に評価した結果の9割からのこりの1割をシステムが推定し、実際の評価結果と比べて行なった。
評価者が増える程精度もかなり向上する。

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Social Filteringの草分けとして面白いと思う。(1997/1/26 増井)

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Padmini Srinivasan

Query Expansion and MEDLINE

Information Processing and Management, Vol. 32, No. 4, pp. 431-443, July 1996

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Padmini Srinivasan

Retrieval Feedback in MEDLINE

Journal of the American Medical Informatics Association, Vol. 3, No. 2, pp. 157-165, 1996

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MEDLINEという医学症例(?)データベースの検索をするとき、普通のrelevance feedbackを行なうかわりに、マッチ上位のもののカテゴリ(MeSHというらしい)をキーワードに追加して再検索するとうまくいったという話らしい。

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Hearst_Cataconeの参考文献になっていた。論文未入手だが、確かにそうやればうまくいきそうな気はする。 (1998/2/24 増井)

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Ben Shneiderman

Visual User Interfaces for Information Exploration

Technical Report #CAR-TR-577 ,Human-Computer Interaction Laboratory, University of Maryland, August 1991

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ビジュアルインタフェースを使用した3種類の情報検索方式の紹介。

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John R. Smith, Shih-Fu Chang

VisualSEEk: A Fullly Automated Content-Based Image Query System

Proceedings of ACM International Conference on Multimedia, pp. 87-93, 1996

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舘村純一

DocSpace: 文献空間のインタラクティブ視覚化

インタラクティブシステムとソフトウェアIV: 日本ソフトウェア科学会 WISS'96, pp. 11-20 , December 1996

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文書間の距離を計算してばねモデルで視覚化したもの。

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高橋克巳, 三浦信幸, 坂本仁明, 島健一

位置指向の情報統合

Japan World Wide Web Conference '97 Proceedings, pp. , December 1997

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関連論文: Miura_MobileInfoSearch2

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James A. Wise, James J. Thomas, Kelly Pennnock, David Lantrip, Marc Pottier, Anne Schur, Vern Crow

Visualizing the Non-Visual: Spatial Analysis and Interaction with Information from Text Documents

Proceedings of the Information Visualization Symposium '95, pp. 51-58, October 1995

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文書間の距離から文書を地形的に配置する。

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Uses multidimensional scaling of the similarities betwen documents (based on the correlation between their vector representations) to plot one point in Euclidean space for each document. These points from a semantic scatterplot. Similar documents tend to lie near each other, although the axes of the space aren't always easy to interpret. The galaxy can also be projected onto a plane and elevation used to code frequency of mention, forming a semantic landscape of documents. (Cardのサーベイより)

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Ian H. Witten, Alistair Moffat, Timothy C. Bell

Managing Gigabytes: Compressing and Indexing Documents and Images

Van Nostrand Reinhold, New York, 1999

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第2版が出た(1版は1994)。 Webの話とかも書いてあるらしい。

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A. Spoerri

Visual Tools for Information Retrieval

Proceedings of 1993 {IEEE} Symposium on Visual Languages (VL'93), pp. 160-168, 1993

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A. SpoerriのInfoCrystalは，集合を表すVenn図を抽象化したデータベース検索ツールである．一般にVenn図では集合が多くなると，各集合の交わり部分が複雑になり過ぎるという欠点がある，これに対し，InforCrystalは，各部分集合をボタンとして表示し，空間的に配置する．また，各集合をさらに階層的に検索することが可能である． (小池氏の bit別冊記事)

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Bradley J. Rhodes, Thad Starner

Remembrance Agent: A continuously running automated information retrieval system

Proceedings of The First International Conference on The Practical Application Of Intelligent Agents and Multi Agent Technology (PAAM '96), pp. 487-495, 1996

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Gerald Salton, A. Wong, C. S. Yang

A Vector Space Model for Automatic Indexing

cacm, Vol. 18, No. 11, pp. 613-620, 1975

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テキスト検索でよく使われるベクトル空間モデルのもと文献らしい

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加藤俊一, 下垣弘行, 藤村是明

画像対話型商標・意匠データベースTRADEMARK

電子情報通信学会論文誌, Vol. J72-D-II, No. 4, pp. 535-544, 1989

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Toshiyuki Masui, Mitsuru Minakuchi, George R. Borden, Kouichi Kashiwagi

WING: A Multiple-view Smooth Information Retrieval System

Proceedings of the Ninteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. (to appear), August 1996

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Yasushi Ogawa, Toru Matsuda

Overlapping statistical word indexing: a new indexing method for Japanese text

Preceeding of the 20th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 226-234, July 1997

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日本語文書のインデクシングを行なうとき、連結2文字の接続頻度だけを考慮して単語を抽出するとうまくいかないが、低い閾値で単語抽出して文書をブツ切りにした後でそれらを連結するようにすればうまくいく、といった話。たとえば「大使公邸」を前者でインデクシングすると「大使/公/邸」になってしまうが、後者だと「大使公邸」「大使」「公」「邸」という風にもっともらしいインデクスができる、らしい。

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それほど効果があるようには思えないのだが... だいいちあんまり面白くないような。(1998/2/24 増井)

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Steve Lawrence, C. Lee Giles, Kurt Bollacker

Digital Libraries and Autonomous Citation Indexing

IEEE Computer, Vol. 32, No. 6, pp. 67-71, June 1999

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Web上の文献を探し回って参照関係をデータベース化した検索システム。結構頑張っていて増井の文献もしっかりデータベースに入っている。 PSとかPDF形式のファイルを解析して文献参照を抜き出し、参照関係とかどういうコンテクストで参照されているかをWeb上で検索できる。残念ながら、Toshiyuki MasuiとT. Masuiが同一人物であることはわからない。
ある文献に対して参照が増えたらメールで通知するといったことも試みられているらしい。
TF/IDFのかわりにCC(参照関係)/IDFという概念を使おうとしている。

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学術的に凄いとは思わないが大変実用的である。掲示板も追加すれば本格的な文献Webになる気がする。

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西岡真吾, 丹羽芳樹, 岩山真, 高野明彦

文献検索支援インタフェースDualNavi

インタラクティブシステムとソフトウェアV: 日本ソフトウェア科学会 WISS'97, pp. 43-48, December 1997

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Robert R. Korfhage

To See or Not To See = Is That the Query?

Proceedings of the Forteenth Annual International ACM/SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 134-141, October 1991

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検索キーワードを2次元空間上に配置し、そのキーワードで検索された文書をその間に配置する。

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昔は面白いと思われたのだろうか?

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Udi Manber, Mike Smith, Burra Gopal

WebGlimpse - Combining Browsing and Searching

Usenix Technical Conference, pp. 195-206, January 1997

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キーワード検索を行なうページの範囲を、あるページの「近傍」に制限することによりキーワード検索とブラウジングを融合しようとしている。

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キーワード検索とブラウジングをうまく融合する方法は確かに重要だと思う。「ネットワークの研究」についてWebで検索するとき、「研究」などというキーワードが何の役にもたたないということを例としてあげている。(増井)

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なんとManber氏はUSENIXの Software Tools User Group Awardというのを取ったらしい。 PerlとTcl/Tkに続いての受賞だからたいしたものである。 Manber氏はなんと今はYahoo!のチーフサイエンティストなんだそうである。金持ちになったのね! (2000/2/23 増井)

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Robert R. Korfhage

Information Strage and Retrieval

John Wiley & Sons, June 1997

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美濃導彦

知的映像メディア検索技術の動向

人工知能学会誌, Vol. 11, No. 1, pp. 3-9, January 1996

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ビデオ映像の検索手法のサーベイ。

映像に付加されたテキストを使う検索
カット抽出方法
- 突然の画面変化(ヒストグラム/フレーム差分など)を使えば誤差3%以下にすることができる
ショット抽出法
- オプティカルフロー、時空間スペース(外村)、字幕抽出、アノテーション利用、色情報利用など
色の組み合わせによる画像検索方法
ジェスチャを使った動画像マッチング
ショット表示手法のインタフェースの工夫

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すぐ考えつきそうな方法は色々試されているようだが、要するにあまりうまい方法が無いということなのだろうか。

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三浦信幸, 高橋克巳, 横路誠司, 島健一

位置指向の情報統合～モーバイルインフォサーチ2実験～

情報処理学会第57回全国大会講演論文集第3分冊, pp. 637-638, October 1998

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位置指向の情報検索サービスの実験。各種の地図サービスやMapServerなどと連携していて面白い。

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Paul S. Jacobs

Text-based Intelligent Systems: Current Research and Practice in Information Retrieval and Extraction

Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1992

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金原史和, 佐藤真一, 濱田喬

プリミティブ分解による多様な検索条件を扱いうるカラー画像検索

情報処理学会論文誌, Vol. 37, No. 11, pp. 1989-2000, November 1996

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Steve Lawrence, C. Lee Giles

Searching the World Wide Web

Science, Vol. 280, No. 5360, pp. 98-100, 1998

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AltaVistとかHotbotとかいろいろな検索エンジンを調べた結果、思うほど検索結果は実態を反映していないということがわかった。

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Wired Newsで紹介されていた。割とあたりまえの結果と思うが、なんでこんなのがScienceに載るんじゃ?

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David Maltz, Kate Ehrlich

Pointing The Way: Active Collaborative Filtering

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 202-209, May 1995

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Lotus Notes上に作った「アクティブ協調フィルタリング」システム。これが面白いよ、という意見をメールのように関連する人達に送りつけるというもの。

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Marti A. Hearst

TileBars: Visualization of Term Distribution Information in Full Text Information Acces

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 59-66, May 1995

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検索単語が文書内のどのあたりにどう分布しているかを視覚化する。Card等によりよく宣伝されているがそんなに面白いものだろうか?(1998/2/24 増井)

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Will Hill, Larry Stead, Mark Rosenstein, George Furnas

Recommending and Evaluating Choices in a Virtual Community of Use

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 194-201, May 1995

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自分に趣味が似た人の嗜好を活用するシステム。電子メールにより各人が映画に点数をつけ、自分と似た趣味の人達のデータをもとにシステムが映画を推薦する。推薦された映画と自分の好みの相関は0.62と高かった。誰が自分と趣味が似ているのか最初はわからないようになっているが、ぜひ教えてくれという要求も多かったらしい。趣味をたよりにつきあう相手をみつけるとかいう話もあるらしい。

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実験の参加者は250人ぐらい。これぐらいいれば実用になるのかもしれない。

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Marti A. Hearst

User Interfaces and Visualization

Modern Information Retrieval, pp. 257-323, May 1999

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Matthias Hemmje, Clemens Kunkel, Alexander Willett

LyberWorld - A Visualiation User Interface Supporting Fulltext Retrieval

Proceedings of the Seventeenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 249-259, July 1994

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Amarnath Gupta, Ramesh Jain

Visual Information Retrieval

cacm, Vol. 40, No. 5, May 1997

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Marti A. Hearst, Chandu Karadi

Cat-a-Cone: an interactive interface for specifying searches and viewing retrieval results using a large category hierarchy

Preceeding of the 20th Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 246-255, July 1997

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Query結果をWebBookで表現し、開いたページのカテゴリ階層を ConeTreeで表現する。

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Query結果とカテゴリをWING的に表現した感じがする。

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M. Flickner

Query by Image and Video Content: The QBIC System

IEEE Computer, Vol. 28, No. 9, 1995

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Ken Fishkin, Maureen C. Stone

Enhanced Dynamic Queries via Movable Filters

Proceedings of the ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'95), pp. 415-420, May 1995

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読んでないが、MagicLensに検索機能をつけたようなものか? (1998/8/31 増井)

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赤間浩樹, 三井, 紺谷, 串間

画像内オブジェクトの自動抽出を使った画像検索システムExSight

DEWS'97 Proceedings, March 1997

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Ricardo Baeza-Yates, Berthier Ribeiro-Neto

Modern Information Retrieval

Addison-Wesley, May 1999

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情報検索について幅広く解説した本。何人かの分担執筆で、インタフェースの章はHearstが書いており、 Web上に全文公開されている。

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Christopher Ahlberg, E. Wistrand

IVEE: An Information Visualization and Exploration Environments

Proceedings of the Information Visualization Symposium '95, pp. 66-73, October 1995

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Homefinderなどを動的検索ツールキットで作りなおした (増井)

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IVEEという会社を作ったようである。いろんな視覚化ツールを売ってるようだが商売になっているのか?? (増井)
現在はSpotFire という会社になっている。金融関連の視覚化ツールをいろいろ作ってひと儲けしてるという噂もある。 (2003/8/1 増井)

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Reading and writing the electronic book.

IEEE Computer, Vol. 18, No. 1, pp. 15-30, Oct 1985

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Christopher Williamson, Ben Shneiderman

The Dynamic HomeFineder: Evaluating Dynamic Queries in a Real-Estate Information Exploration System

Proceedings of the Fifteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 338-346, June 1992

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Yuji Ayatsuka, Jun Rekimoto, Satoshi Matsuokan

Popup Vernier: A Tool for Sub-pixel-pitch Dragging with Smooth Mode Transition

Proceedings of the {ACM} Symposium on User Interface Software and Technology (UIST'98), pp. 39-48, November 1998

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Francis Niall Teskey

Information retrieval systems for the future

Publication Section, British Library Lending Division, 1984

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Ricardo A. Baeza-Yates, Gaston H. Gonnet

A New Approach to Text Searching

SIGIR89, pp. 168-175, June 1989

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Waterloo大学のパターンマッチシステム。長さnのパターンのマッチングを計算するとき、マッチ状態をnビットで表現し、ビットkがk文字マッチしていることを示すようにする。例えば"11101"は2文字マッチしていることを示す。次の文字がcであるとき、この状態変数を1ビット左にシフトし、 T[c]とのORを計算することにより新しい状態を計算する。 T[c]はあらかじめ計算しておく値で、パタン文字==cの位置だけ0になっている。(例えば、パタン"abac"に対し T['a']="0101"となる。) k個のミスマッチを許すときはOR のかわりに加算を使ってミスマッチ個数を計算する。

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Shifter Algorithmと呼ぶらしい。条件によってはBMより実行が速いといっているがどのようなものであろうか。状態の表現方法が違うだけのような気がするが。Univ. of Waterlooのシステムを使ったと称するIRシステムが商用になっているが、これのことなのだろうか？ミスマッチにはいろいろなタイプがあるが、どのタイプに対しても計算可能なのだろうか？

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Jim Barnett, Kevin Knight, Inderjeet Mani, Elaine Rich

Knowledge and Natural Language Processing

cacm, Vol. 33, No. 8, pp. 50-71, August 1990

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CYC(MCCの大規模知識ベース)の自然言語インタフェース

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Francis Niall Teskey

Principles of text processing

Halsted Press, 1982

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Howard Baldwin

In Search Of Text

UNIX World, Vol. 7, No. 8, pp. 71-72, August 1990

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UNIX上のテキスト検索ツールの紹介

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Timothy C. Bell, A. Moffat, C. G. Nevill, I. H. Witten, J. Zobel

Data compression in full text retrieval systems

J. ASIS, pp. to appear, 1993

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D. C. Blair, M. E. Maron

An Evaluation of Retrieval Effectiveness for a Full-Text Document-Retrieval System

cacm, Vol. 28, No. 3, pp. 289-299, March 1985

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IBMのSTAIRSのようなフルテキストサーチシステムは precision rateは高くできるがrecall rateが非常に低くなってしまうことを実験により示した。扱える範囲まで検索範囲を絞るためにはたくさんのキーワードを指定しなければならなくなるが、キーワードを多数使用すると、ひとつでもそれらのキーワードを含まない文書は漏れてしまうからである。

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D. C. Blair, M. E. Maron

Author's Response

cacm, Vol. 28, No. 11, pp. 1240-1242, November 1985

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Abraham Bookstein, Shmuel T. Klein, Timo Raita

Is Huffman Coding Dead?

Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 80-87, June 1993

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算術符号がポピュラーになってしまったのでハフマン符号は忘れられているが、ハフマン符号はそんなに効率が悪いわけでもないし計算も高速にできるのでまだまだ使い道があるという話

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Abraham Bookstein, Shmuel T. Klein, D. A. Ziff

A systematic approach to compressing a full text retrieval system

Information Processing \& Management, Vol. 28, pp. 795-806, 1992

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S. K. Card

Visualizing Retrieved Information: A Survey

IEEE Computer Graphics and Applications, Vol. 16, No. 2, pp. 63-67, 1996

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情報視覚化システムを4個に分類して各種の視覚化システムを紹介している。

Infospace(文書空間)
WiseのGalaxy, Rennisonの Galaxy of News, Feinerのworlds within worlds, Benedikt, ,
Workspace
Sensemaking tools
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ACM

Proceedings of the Seventeenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, July 1994

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ACM

Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, June 1993

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ACM

Proceedings of the Forteenth Annual International ACM/SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, October 1991

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Ron Sacks-Davis, Peter Wallis, Ross Wilkinson

Using Syntactic Analysis in a Document Retrieval System That Uses Signature Files

13th International Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR'90), pp. 179-192, September 1990

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逆インデクス法とシグナチャ法を比較するとシグナチャが優れている。シグナチャ法を使う場合検索のための参照シグナチャの選び方が重要である。検索文字列中から名詞節を抜き出し、適切な数の侯補が得られるようにこれらの and,orを構成すれば適切な数の侯補をとりだせる。

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G. F. DeJong

An Overview of the FRUMP System

Strategies for Natural Language Processing, pp. 149-176, 1982

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G. F. DeJong

Skimming Stories in Real Time: An Experiment in Integrated Understanding

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Paul Dourish, W. Keith Edwards, Anthony LaMarca, Michael Salisbury

Uniform Document Interactions Using Document Properties

Proceedings of the {ACM} Symposium on User Interface Software and Technology (UIST'99), pp. 55-64, November 1999

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Prestoというファイル管理手法。ファイル階層やファイル名でなく属性で管理を行なう。

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Mark E. Frisse, Steve B. Cousins

Information Retrieval From Hypertext

Hypertext'89 Proceedings, pp. 199-212, November 1989

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ハイパーテキストを「ドキュメント空間」と「インデクス空間」に分ける。ドキュメント空間とは普通のハイパーテキスト構造だが、インデクス空間というのは概念の継承関係をもったインデクスの木である。構造をもつインデクスから本体のドキュメント空間を検索する。その際検索がうまくいったかどうかをユーザに聞くことにより概念の継承の確からしさを強化する。ちなみに普通の全文検索の場合はドキュメント空間もインデクス空間もともにフラットな場合に相当する。普通のハイパーテキストはドキュメント空間のみ構造化されていることになる。

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Gerard Salton, Michael J. McGill

Introduction to modern information retrieval

McGraw-Hill, New York, 1983

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Michael Fuller, Eric Mackie, Ron Sacks-Davis, Ross Wilkinson

Structured Answers for a Large Structured Document Collection

Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 204-213, June 1993

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キーワードによる検索では文書の構造や関連がわかりにくい。ハイパーテキストはキーワードによる検索がやりにくい。 SGML文書をハイパーテキストだと思えば問題が解決する。全体構造（目次とか）は一番重要なのに単なるキーワード検索では項目のリストしかでてこない。検索結果に対応する目次を出すといったように、構造をもった文書を検索するときはその構造も表示してやるのがよい。普通の文書をSGML化してそれをハイパーテキストにする方法をとる。 (HyperBaseという) HyperTextの検索がしっかりしていればリンクをきちんと張らなくても大丈夫。ひとつのドキュメントがいくつものノードに分割されているときは・子ノードを再帰的に検索する・子ノードの概要を親ノードに書いておくの２種類の方法がある。

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Gerald Salton

Automatic Text Processing

Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1989

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テキスト処理の教科書

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Gerald Salton, C. Buckley

On the automatic generation of content links in hypertext

Technical Report #89-993, April 1989

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Relevance Feedbackについても書いてある？

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Geranrd Salton, Maria Smith

On the Application of Syntactic Methodologies in Automatic Text Analysis

SIGIR89, pp. 137-150, June 1989

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言語学的アプローチのまとめ。名詞句を抽出する単純な構文的アプローチは成功しない。辞書を使って同義語を使うのは少しまし。知識ベースを使う方法はむずかしくてうまくいかない。(広い範囲から知識を得なければならないから。) 構文情報+統計、正規化テクニックを使うのがよい。

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斎藤康己

桶と壷

bit, Vol. , No. 7, pp. 46-50, July 1996

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曖昧な情報の検索について・表記の揺れでみつからない・偶然/発想の転換でみつかる・ニアミスが多い・人に聞くのが速い・WWWは役にたつ・執念でみつかる

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D. Goldberg, D. Nichols, B. M. Oki, D. Terry

Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry

cacm, Vol. 35, No. 12, pp. 51-60, December 1992

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Tapestryという協調フィルタリングシステム

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Donna Harman, Gerald Candela

Bringing Natural Language Information Retrieval Out Of The Closet

SIGCHI Bulletin, Vol. 22, No. 1, pp. 42-48, July 1990

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自然言語で質問を行なう検索システム。検索される文書はあらかじめ逆インデクスを作成しておき、質問文中の単語とマッチングをとることにより侯補を生成する。構文解析は全く行なわない。

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Gerard Salton

Another Look at Automatic Text-Retrieval Systems

cacm, Vol. 29, No. 7, pp. 648-656, July 1986

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Daniel E. Rose, Richard Mander, Tim Oren, Dulce B. Poncele\'{o}n, Gitta Salomon, Yin Yin Wong

Content Awareness in a File System Interface: Implementing the 'Pile' Metaphor for Organizing Information

Proceedings of the Sixteenth Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, pp. 260-269, June 1993

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たくさんのファイルを「書類の山」として表現し、自動的にキーワードをふったり分類して山を分けたりするシステム・キーワードは自動的に抽出する・キーワードが近い（ベクトルの角度が小さい）ものを集めて山を分類する。