[論文レビュー] Overview of Web Content Mining Tools

Abdelhakim Herrouz, Chabane Khentout+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 2, 2013

Web Data Mining and Analysis参考文献 7被引用数 31

ひとこと要約

この論文は、非構造的ウェブデータの抽出と整理における機能と能力を分析することで、ウェブコンテンツマイニングツールの包括的な概要を提供する。スケーラビリティ、複数のデータタイプへの対応、検索エンジンとの統合といった主要な基準に基づいてツールを評価し、情報抽出タスクにおける最適なツール選定を支援するための比較分析を提供する。

ABSTRACT

Nowadays, the Web has become one of the most widespread platforms for information change and retrieval. As it becomes easier to publish documents, as the number of users, and thus publishers, increases and as the number of documents grows, searching for information is turning into a cumbersome and time-consuming operation. Due to heterogeneity and unstructured nature of the data available on the WWW, Web mining uses various data mining techniques to discover useful knowledge from Web hyperlinks, page content and usage log. The main uses of web content mining are to gather, categorize, organize and provide the best possible information available on the Web to the user requesting the information. The mining tools are imperative to scanning the many HTML documents, images, and text. Then, the result is used by the search engines. In this paper, we first introduce the concepts related to web mining; we then present an overview of different Web Content Mining tools. We conclude by presenting a comparative table of these tools based on some pertinent criteria.

研究の動機と目的

• ウェブ上での非構造的かつ多様なウェブコンテンツの急増に伴う情報過多の問題に対処するため。
• ウェブデータの抽出、分類、整理を支援する既存のウェブコンテンツマイニングツールを特定および分類するため。
• 関連する技術的および機能的基準に基づいて、これらのツールを体系的に比較するため。
• 研究者および実務家が効果的なウェブコンテンツマイニングおよび情報抽出のための適切なツールを選定できるように支援するため。

提案手法

• コア機能および技術的特徴に基づいてウェブコンテンツマイニングツールを調査・分類する。
• 構造的データおよび非構造的データへの対応、スケーラビリティ、検索エンジンとの統合といった基準を用いてツールを分析する。
• HTMLドキュメント、テキスト、マルチメディアコンテンツの処理能力に基づいてツールを評価する。
• データタイプ対応、パフォーマンス、拡張性といった主要な次元におけるツール機能を要約する比較表を提示する。
• さまざまなウェブマイニングアプリケーションにおけるツールの適性を評価するための構造化されたフレームワークを用いる。
• 各ツールの機能を正確に反映するために、出版された文献およびツールのドキュメンテーションに根拠を置く。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存のウェブコンテンツマイニングツールが非構造的ウェブデータを処理する上で主に果たす機能は何か？
• RQ2 スケーラビリティ、データタイプ対応、検索システムとの統合という観点から、異なるウェブコンテンツマイニングツールはどのように比較できるか？
• RQ3 多様なウェブソースからのコンテンツ抽出および整理において、どのツールが優れたパフォーマンスを示しているか？
• RQ4 実世界のアプリケーションにおいて、ウェブコンテンツマイニングツールを評価および選定するのに最も効果的な基準は何か？
• RQ5 現在のツールは、ウェブコンテンツの多様性および動的変化の課題に対し、どのように対処しているか？

主な発見

• 本研究では、HTML、テキスト、画像ベースのコンテンツを処理できるウェブコンテンツマイニングツールの範囲が特定され、その効果性にはばらつきがあることが明らかになった。
• ツール間で構造的データと非構造的データへの対応に顕著な差が見られ、一部のツールは高度な自然言語処理機能を備えている。
• スケーラビリティとパフォーマンスは広範にわたり、大規模データ処理に最適化されたツールと、軽量アプリケーションに適したツールに分かれる。
• 検索エンジンとの統合およびメタデータ抽出への対応は、優れたツールの主な差別化要因である。
• 比較分析から、すべての基準において優れたパフォーマンスを発揮する単一のツールは存在せず、特定のアプリケーション要件に基づいたツール選定の重要性が強調された。
• 本研究は、データタイプ、データ量、処理速度の要件に基づいて、ツール選定が具体的な使用事例に従って行われるべきであると結論づける。