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DEIM Forum 2010 D8-3
Winny ネットワーク 上 を 流 通 するコンテンツの 傾 向 と 分 析 (O)
†1
打 田 研 二
†2
高 木 浩 光
†3
山 崎 邦 弘
†4
山 名 早 人
†1,†3 早 稲 田 大 学 大 学 院 基 幹 理 工 学 研 究 科 〒169-8555 東 京 都 新 宿 区 大 久 保 3-4-1
†2 産 業 技 術 総 合 研 究 所 〒101-0021 東 京 都 千 代 田 区 外 神 田 1-18-13 秋 葉 原 ダイビル
†4 早 稲 田 大 学 理 工 学 術 院 〒169-8555 東 京 都 新 宿 区 大 久 保 3-4-1
E-mail:
†1, †3, †4
{k_uchida,yaz79,yamana}@yama.info.waseda.ac.jp
†2 takagi.hiromitu@aist.go.jp
あらまし 近 年 、P2P(Peer to Peer) ファイル 共 有 ソフトの 利 用 が 一 般 世 帯 にまで 広 まっており, 様 々なコンテ
ンツが P2P ファイル 共 有 ソフト 上 で 共 有 されている.しかし,P2P ファイル 共 有 ソフトのネットワーク 上 を 流
通 しているコンテンツに 対 する 網 羅 的 な 調 査 報 告 は 存 在 しない.そこで 本 稿 では,Winny ネットワーク 上 の
4,000 千 万 件 のインデックスを 解 析 することにより,コンテンツの 分 布 を 明 らかにする. 具 体 的 には,ファイ
ル 名 についてその 分 布 をクラスタリングし 解 析 した.なお,ファイル 名 には 特 有 の 単 語 が 存 在 し, 既 存 の 形 態
素 解 析 をそのまま 適 用 することができないため,シーケンシャルパターンマイニングを 応 用 することにより,
未 知 の 単 語 についての 抽 出 を 試 みた. 実 験 の 結 果 ,Winny ネットワークを 流 通 するコンテンツを 単 語 単 位 の 粒
度 で 知 ることができ, 特 に 同 人 ,アダルト,アニメに 関 連 するファイルが 多 いことが 判 明 した.
キーワード P2P,Winny,ファイル 交 換 ソフトウェア, 単 語 抽 出
The Analysis of Contents on the Winny Network(O)
Kenji Uchida †1 Hiromitsu Takagi †2 Kunihiro Yamazaki †3 Hayato Yamana †4
†1,†3 Graduate School of Fundamental Science and Engineering, Waseda University 3–4–1 Okubo, Shinjuku-ku, Tokyo, 169–8555, Japan
†2 Research Center for Information Security, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
Akihabara Daibiru, 1-18-13 Sotokanda, Chiyoda-ku, Tokyo 101-0021, Japan
†4 Science and Engineering, Waseda University 3–4–1 Okubo, Shinjuku-ku, Tokyo, 169–8555, Japan
†1, †3, †4
E-mail:
{k_uchida,yaz79,yamana}@yama.info.waseda.ac.jp
†2 takagi.hiromitu@aist.go.jp
Abstract Recently, the use of the P2P(Peer to Peer) file sharing software are spread and various contents are shared on the
P2P software. However, there is no comprehensive research about the contents shared on P2P network. In this paper, we
research what contents are shared on the Winny network. We collected four billion file indexes on the Winny network and
analyzing those indexes for investigating what contents are much shared and we clustered similar contents about filename. We
attempted extracting words by using sequential pattern mining. We couldn't use a normal morphological analysis machine
because contents are named by particular way. As a result, we acquired word-level contents shared on the Winny network. We
could find out a lot of contents are shared, especially that are relevant to coterie or adult or cartoon.
Keyword Peer to Peer, Winny, File sharing software, word extraction
1. はじめに
昨 今 ,ユ ー ザ が 大 容 量 の デ ー タ を 高 速 に ダ ウ ン ロ ー
ド , ア ップ ロ ー ド す る こ と が 可 能 にな る に 伴 い,
P2P(Peer to Peer)アプ リ ケ ー シ ョン が 一 般 の 人 々 へ
普 及 し てい っ た . な か で も フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト の 普 及
は 特 に 目 覚 ま し い.Gnutella[1], BitTorrent[2],
FastTrack[3], Overnet[4]な ど の プロ ト コ ル を 基 盤 に
用 いて P2P ファイル 共 有 ソフトを 開 発 しやすいこと
も あ り,こ れ ら の プ ロ トコ ル を 利 用 し た P2P ファイル
共 有 ソ フト が 世 界 中 で 1 日 あ た り 数 百 万 人 規 模 の ユ ー
ザ に 利 用 さ れ て い る [3][5][6][7]. 日 本 にお い て も
Winny[8]や Share[9]と い っ た フ ァイ ル 共 有 ソ フ ト が
多 数 の ユー ザ に 利 用 さ れ て い る . 一 方 で , コンピュー
タ ソ フ トウ ェ ア 著 作 権 協 会 ( 以 下 ACCS)が 行 った 調 査
に よ る と,P2P ネットワーク 上 で 共 有 されているファ
イ ル に は 現 在 の 著 作 権 法 上 違 法 と され る フ ァ イ ル が 多
い と 報 告 されている[10]. しかし, 従 来 の 調 査 では 音
楽 や 動 画 な ど と い っ た 大 ま か な カ テゴ リ 単 位 で コ ン テ
ン ツ の 流 通 状 況 を 明 らかにした 資 料 は 存 在 し て い る が ,

何 のコ ンテ ン ツ が P2P フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト で 共 有 さ
れているかまでは 明 らかにされておら ず , 詳 細 は 不 明
である.
そ こ で 本 稿 で は 国 内 で 広 く 普 及 し てい る フ ァ イ ル
共 有 ソフト Winny を 観 測 の 対 象 とし , 何 のコンテンツ
が P2P フ ァ イル 共 有 ネ ッ ト ワ ー ク 上 を 流 通 し て い る
かを 把 握 す る 手 法 を 提 案 する.Winny 上 でキーと 呼 ば
れ る イ ンデ ッ ク ス 情 報 を 観 測 し , どの よ う な コ ン テ ン
ツが Winny 上 で 流 通 し て い る か 推 定 す る .イ ン デ ッ ク
ス 情 報 に 含 ま れ る ファイル 名 から,ヒューリスティッ
ク な 手 法 を 用 い て Winny 上 で 使 用 さ れ て い る 単 語 を
機 械 的 に 抽 出 す る .そ し て , 抽 出 さ れた 単 語 同 士 の フ ァ
イ ル 名 に 対 す る 共 起 率 を 用 い る こ とに よ り , 類 似 す る
単 語 同 士 で クラスタを 構 成 す る . 最 後 に 構 成 さ れ た ク
ラ ス タ 群 を 出 力 す る こ と に よ り ,Winny 上 を 流 通 する
コ ン テ ンツ を 視 覚 的 に 捉 え る こ と を 可 能 に す る .
本 稿 で は 以 下 の 構 成 を と る .まず 第 2 節 で 既 存 研 究
と そ の 問 題 点 を 述 べ , 第 3 節 で 提 案 手 法 で 用 い る 関 連
技 術 に つい て 述 べ る . 次 に 第 4 節 で 提 案 手 法 の 詳 細 を
述 べ る.そ し て 第 5 節 で は 実 験 の 結 果 を 記 す と と も に
考 察 し , 最 後 に 第 6 節 でまとめる.
2. P2P ファイル 共 有 ソフトに 関 わる 研 究
本 節 で は,P2P ファイル 共 有 ソフトの 解 析 調 査 に 関
連 し て いる 既 存 研 究 を 報 告 す る .
2.1. コンテンツの 流 通 状 況
こ れ ま で に P2P フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト 内 の コ ン テ ン
ツ の 流 通 状 況 を ま と め た 報 告 は 少 ない . 本 節 で は , 拡
張 子 で コ ン テ ン ツ の 統 計 を と っ た 大 井 ら の 研 究 [11]と ,
大 ま か なカ テ ゴ リ に 人 手 で 分 類 した ACCS の 報 告 [10]
について 示 す.
2.1.1. 大 井 らの 調 査 [11]
P2P ネッ ト ワ ー ク 内 を 流 通 す る フ ァイ ル の サ イ ズ や
拡 張 子 の 分 布 が 大 井 らによって 調 査 さ れ , 報 告 されて
い る . 大 井 ら の 実 験 で は WinMX, Gnutella, Winny
の 3 つの P2P ネットワーク 内 に 流 通 するファイル 情 報
を 収 集 し, 各 P2P ネ ット ワ ー ク に 対 し て 音 楽 (mp3),
動 画 (mpg),ア ー カ イ ブ (zip), 画 像 フ ァ イル (jpg)などと
いった 代 表 的 な 拡 張 子 で 集 計 し , ネッ ト ワ ー ク 全 体 に
おける 拡 張 子 の 流 通 の 割 合 を 調 査 して い る .Winny に
ついては 2003 年 4 月 18 日 から 20 日 まで の 3 日 間 (68
時 間 ) 測 定 し て い る . 図 1 に 大 井 ら によ っ て 報 告 さ れ た
Winny ネットワークにおける 拡 張 子 の 分 布 を 示 す.
図 1 Winny で 流 通 している 拡 張 子 分 布
( 文 献 [11]の 図 8 (a)のデータから 再 構 成 )
2.1.2. ACCS の 報 告 [10]
ACCS は , 実 際 に P2P フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト を 利 用 し
た 経 験 があ る ユ ー ザ に 対 し て WEB ア ン ケ ート を 2007
年 9 月 14 日 ~2007 年 9 月 24 日 の 期 間 で 実 施 し て い
る . ユ ーザ は { 音 楽 , 映 像 , ソ フ ト ウェア, 写 真 ・ 画
像 , 情 報 漏 洩 } の カ テ ゴ リ で 自 分 がダウンロードした
こ と が ある ファイルを 回 答 している.
ま た , 実 際 に ど の よ う な コ ン テ ン ツ が P2P ネ ッ ト
ワ ー ク 上 で 流 通 しているかを 把 握 するため,Winny を
対 象 と して 調 査 を 行 っ て い る.2007 年 9 月 28 日 17:00
から 2007 年 9 月 29 日 17:00 までの 24 時 間 の 間 に
Winny ネットワークから 得 られたファイル 名 から 約
20,004 件 を ラ ン ダ ムに 抽 出 し , 人 手 に よ って 予 め 用 意
された 6 つのカテゴリに 分 類 し , 著 作 権 物 の 割 合 を 推
定 し て いる .そ の 際 の 調 査 結 果 を 図 2 に 示 す.しかし,
図 2 に 示 さ れ て い る よ う に 集 計 外 とな る フ ァ イ ル が 全
体 の 中 で 49%もの 割 合 を 占 めており, 半 分 のファイル
に 対 し ては 不 明 瞭 な 結 果 に 終 わ っ てい る .
2.1.3. 従 来 のコンテンツ 分 析 の 課 題
大 井 ら の 研 究 では, 対 象 と す る P2P フ ァ イ ル 共 有
ネ ッ ト ワー ク 内 を 流 通 す る フ ァ イ ルを い く つ か の 拡 張
子 に よ って 分 類 し , そ れ ぞ れ の 拡 張 子 が ネ ッ ト ワ ー ク
を 占 め る 割 合 を 示 し て い る . 一 方 ,ACCS は Winny ネッ
ト ワ ー ク 上 を 流 通 し て い る フ ァ イ ル 名 を ラ ン ダ ム に 抽
出 し , 人 手 に よ っ て そ れ ら の フ ァ イル 名 を 大 まかなカ
テ ゴ リ へ 分 類 し て い る .しかし,どち ら の 研 究 も 流 通
しているコンテンツの 大 ま か な 性 質 を 知 る こ と は で き
て も , 具 体 的 に 何 の フ ァ イ ル が 共 有 さ れ て い る か 知 る
こ と は でき な い .
2.2. 参 加 ノード 数 分 析
図 2 Winny にて 流 通 しているコンテンツ
( 文 献 [10]の 図 2 のデータから 再 構 成 )
P2P ファ イ ル 共 有 ネ ッ ト ワ ー ク が どの 程 度 の ノ ー ド
数 に よ って 構 成 さ れ て い る か 調 査 した 研 究 は 多 数 報 告
さ れ て いる [3][5][6][7].ま た , 本 稿 で 分 析 の 対 象 と し
た Winny ネ ッ ト ワ ー ク に 関 し て の ノ ー ド 数 の 分 析 も
既 に 行 われ て い る . 全 ノ ー ド 数 の 把 握 が 困 難 な Winny
ネ ッ ト ワー ク の 規 模 を 推 定 す る た めに , 実 測 に よ っ て
得 られた Winny の 通 信 デ ー タ を 使 用 し , シ ミ ュ レ ー
ションによって Winny ネットワークの 規 模 を 推 定 す
る 研 究 [12]や,11 台 の 観 測 装 置 を 用 い て Winny ネッ
ト ワ ー クを 監 視 す る こ と に よ っ て 一 意 な ノ ー ド 数 を 算

出 す る 方 法 も あ り,Winny の ノ ー ド 数 の 規 模 は 2006
年 8 月 地 点 で 「 平 日 で 39~ 41 万 , 土 日 で は 43~ 44
万 以 上 のノ ー ド 数 」 で あ る と 報 告 され て いる[13].
2.3. トラヒック 量 分 析
1024 番 以 降 の ポ ー ト を 使 用 し て い る ト ラ ヒ ッ ク を
観 測 す るこ と に よ っ て ,P2P フ ァイ ル 共 有 ソ フ ト が ど
の 程 度 のト ラ ヒ ッ ク を 発 生 さ せ て いる か を 推 測 す る 研
究 が 行 わ れ て い る [14][15]. し か し , ポ ー ト 番 号 だ け
で は 実 際 に そ の 通 信 が P2P に よ る も の か ど う か を 判
別 す る こ と は で き な い . そ こ で [14][15]で は , 通 信 に
用 い ら れる ト ラ ヒ ッ ク の 特 徴 や , ノー ド 間 通 信 の サ ー
バ /クラ イ ア ン ト 関 係 を 用 い る こ とに よ っ て ,ト ラ ヒ ッ
クが P2P に よ る も の か ど う か を 特 定 す る 方 法 を 提 案
し て い る.
3. 関 連 技 術
2.1 で 述 べ た 通 り , 既 存 研 究 で は コ ン テ ン ツ の 詳 細
な 分 布 まで は 知 る こ と は で き な い .そ こ で 本 稿 で は ,
単 語 単 位 の 粒 度 で 対 象 の
P2P フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト
ネ ッ ト ワー ク を 流 通 す る コ ン テ ン ツの 分 布 を 視 覚 的 に
把 握 す る 手 法 を 提 案 す る . 提 案 手 法 で は , 図 3 に 示 す
技 術 を 利 用 す る.
1 対 象 と す る P2P フ ァ イ ル 共 有 ネ ッ ト ワ ー ク の 単 語 を 機
械 的 に 抽 出 す る .
2 1 で 抽 出 し た 単 語 同 士 を ク ラ ス タ リ ン グ す る .
3 2 で 得 た ク ラ ス タ リ ン グ の 結 果 を 平 面 上 に 図 示 す る .
図 3 本 稿 で 要 求 さ れ る 技 術
以 下 , 単 語 抽 出 , ク ラ ス タ リ ン グ ,デ ー タ の 可 視 化
に 関 わ るそ れ ぞ れ の 技 術 に つ い て 説 明 す る .
3.1. 単 語 抽 出
自 然 言 語 処 理 の 分 野 に お い て , 未 知 語 の 抽 出 に つ い
て は 広 く 研 究 さ れ て き た [16][17]. 特 に 日 本 や 中 国 に
は , 西 欧 の 言 語 と 違 っ て 空 白 の よ うな 明 確 な 単 語 の 境
界 が 用 いら れ て い な い の で , 機 械 が 単 語 を 特 定 し , 抽
出 す る こと は 難 し い . 一 般 に は 形 態 素 解 析 と 呼 ば れ る
手 法 に より , 辞 書 を 基 に 文 を 単 語 毎 に 区 切 る 必 要 が あ
る が , その 際 に は 辞 書 に な い 未 知 語 を う ま く 認 識 で き
な い 問 題 が あ る . そ の た め , 例 え ば 中 川 ら は 未 知 語 で
あ る 専 門 用 語 を 専 門 分 野 コ ー パ ス から 抽 出 す る 手 法 を
提 案 し てい る [16].
中 川 ら の 手 法 は ,「 連 続 す る 単 語 が あ る 場 合 に そ の
単 語 が 出 て く る 順 番 の 確 率 に よ っ て 複 合 名 詞 が 専 門 用
語 で あ るか ど う か を 判 断 す る 」 と いう 考 え 方 に 基 づい
ている.し か し , 本 稿 の 場 合 は そ もそ も 未 知 語 の 範 囲
が 幅 広 く 事 前 に 辞 書 を 用 意 す る こ とが で き な い .
辞 書 を 用 いずに 未 知 語 を 抽 出 する 手 法 は Klein に
よ っ て 行 わ れ て い る [17]. Klein は 単 語 抽 出 の 対 象 と
す る ド キュ メ ン ト の 文 字 列 に 対 し て, 文 字 を 区 切 り 単
位 とする N-gram を 総 当 た り で 作 成 し て い る .N-gram
と は,あ る 文 字 列 から 文 字 や 単 語 など を 区 切 り と し て ,
N 個 連 続 で 切 り 出 し た 並 び の 集 合 のこ と を 指 す .
Klein の 提 案 したアルゴリズムは 以 下 の 通 りである.
単 語 候 補 文 字 列 を S と す る. 文 字 列 S の 最 後 尾 へ 任 意
の 1 文 字 を 足 し て , 予 め 作 成 し て おい た (S の 文 字 列 長
+1)-gram の 中 か ら 一 致 す る 文 字 列 を 探 し , 該 当 す る 文
字 列 集 合 Z を 作 成 す る . 次 に 対 象 とす る ド キ ュ メ ン ト
中 で S が Z の 各 要 素 全 てに 対 して 状 態 遷 移 する 確 率 を
調 べ る . 状 態 遷 移 の 確 率 モ デ ル に は 隠 れ マ ル コ フ モ デ
ル を 採 用 し ている. 最 後 に 尤 度 が 高 か っ た も の か ら 順
に 単 語 の 候 補 群 を 作 成 し て い く と いう も の で あ る . 対
象 ド キ ュメ ン ト の 性 質 に 依 存 し な い 汎 用 性 の 高 い 手 法
と 言 え る 反 面 , 解 析 対 象 と な る ド キュ メ ン ト の 文 字 数
や 種 類 が 大 き く な る と 状 態 遷 移 数 の 増 大 に 従 っ て 計 算
量 が 増 えてしまうという 難 点 がある.
3.2. クラスタリング
ド キ ュ メン ト を クラスタリングする 手 法 に は, 最 短
距 離 法 など の 階 層 型 手 法 と ,k-means 法 [18]などの 非 階
層 型 手 法 に 大 き く 分 け ら れ る .
3.2.1. 階 層 型 クラスタリング
階 層 型 クラ ス タ リ ン グ とは, ク ラス タ 間 の 距 離 関 数
に 基 づ き, 最 も 距 離 の 近 い 二 つ の クラ ス タ を 逐 次 的 に
併 合 する 手 法 である. そ し て , こ の 併 合 操 作 を 全 ての
対 象 が 一 つ の ク ラ ス タ に 併 合 さ れ るま で 繰 り 返 す こ と
に よ り 処 理 を 完 了 す る .
ク ラ ス タ C 1 と C 2 の 距 離 関 数 D C 1 , C 2 の 違 い に よ り 以
下 の よ うな 手 法 に 区 別 できる.
最 短 距 離 法 D C 1 , C 2 = min
x 1 ∈C 1 ,x 2 ∈C 2
D x 1 , x 2 (3.1)
最 長 距 離 法 D C 1 , C 2 = max
x 1 ∈C 1 ,x 2 ∈C 2
D x 1 , x 2 (3.2)
1
群 平 均 法 D C 1 , C 2 =
D x
n 1 × n 1 , x 2 (3.3)
2
x 1 ∈C 1 x 2 ∈C 2
ここで x は 対 象 となるドキュメントを 表 す.これら
の 方 法 は , 任 意 の 対 象 間 の 距 離 D x i , x j が 与 え ら れ て い
る 場 合 に 適 用 可 能 で あ る . 対 象 が 数 値 ベ ク ト ル で 記 述
さ れ て いる 場 合 に は , ベ ク ト ル 間 のユ ー ク リ ッ ド 距 離
な ど を 求 め て 適 用 す る . す べ て の 対 象 間 の 距 離 を 計 算
す る の で, 計 算 量 は 少 な く と も O N 2 に なる .
3.2.2. 非 階 層 型 クラスタリング 手 法
非 階 層 型 ク ラ ス タ リ ン グ 手 法 と は, 各 デ ー タ を 複 数
の ク ラ スタ に 分 類 す る 手 法 で あ る . 非 階 層 型 クラスタ
リ ン グ 手 法 と し て 代 表 的 な ア ル ゴ リ ズ ム に,k-means

法 [18]が 存 在 する. 一 般 的 な k-means 法 は, 図 4 に 記
し た 手 順 で 実 行 される.
1 ク ラ ス タ の 個 数 k を 決 め , 各 ク ラ ス タ の 初 期 ベ ク ト ル
を 作 成 す る c 1 , ⋯ , c k .
2 N 件 の 分 類 対 象 を , そ れ ぞ れ , 最 も 近 い ベ ク ト ル c k に
従 っ て 分 類 し , そ の ク ラ ス タ に 割 り 当 て て , ベ ク ト ル
c k を 更 新 す る .
3 も し ベ ク ト ル c k が 変 化 し な く な れ ば 処 理 を 終 了 し ,そ う
で な け れ ば 2 に 戻 る .
図 4 k-means
一 般 的 な k-means 法 で は ,ク ラ ス タ ベ クト ル c k が 安
定 す る まで , 分 類 対 象 の ク ラ ス タ への 割 り 当 て と ク ラ
ス タ ベ クト ル の 更 新 と が 反 復 的 に 繰 り 返 さ れ る . こ の
反 復 回 数 を r と す れ ば, 一 般 的 な k-means 法 の 計 算 量
は Ο N × M × k × r と な る.こ こ で N は 文 書 数 ,M は 語
数 ( ベ クト ル の 次 元 ) で あ る . 階 層 型 ク ラ ス タ リ ン グ
手 法 の 計 算 量 が O N 2 に な っ て し ま う の に 対 し て ,
k-means 法 の 計 算 量 は Ο N × M × k × r と 少 な い とい う
利 点 が ある .し かし ,ク ラ ス タ 数 k を 前 もって 与 える
必 要 が あ り,ま た , ク ラ ス タ の 重 心 の 初 期 ベ ク ト ル
c 1 , ⋯ , c k の 設 定 に よ っ て は 局 所 解 に 陥 っ て し ま い , 正
し く ク ラス タ リ ン グ さ れ な い 可 能 性 が あ る . こ の 問 題
を 解 消 す る た め に
k-means++ 法 [19]が 考 案 された.
k-means++は 初 期 ベクトルの 配 置 を 考 慮 す る も の で ,
既 に 置 かれ た ベ ク ト ル の 近 く に 初 期 ベ ク ト ル が 配 置 さ
れ る 確 率 を 減 ら し , な る べ く 等 距 離 上 に 初 期 ベ ク ト ル
を 配 置 でき る よ う に 改 良 さ れ た も ので あ る .
また, 適 切 と 思 われるクラスタ 数 を 自 動 的 に 決 定 す
る こ と がで き る x-means[20]と い う 手 法 も 考 案 さ れ て
いる.x-means は , k = 2 と し て 再 帰 的 に k-means 法
を 実 行 する . ク ラ ス タ の 分 割 前 と 分 割 後 で 情 報 量 規 準
の 一 つ であ る BIC( Bayesian Information Criterion)
を 比 較 し,クラスタの 分 割 が 妥 当 と 判 断 されるまで 分
割 を 続 け, 適 切 なクラスタ 群 が 構 成 される.
3.3. データの 可 視 化
本 節 で は 階 層 型 デ ー タ を 視 覚 化 す る 有 名 な 手 法 で
ある treemaps と, 視 覚 化 だけでなくクラスタリング
の プ ロ セス 自 体 も 受 け 持 つ こ と が でき る 自 己 組 織 写 像
に つ い て 説 明 す る .
3.3.1. treemaps
treemaps は 木 構 造 デ ー タ を 視 覚 化 す る 方 法 で あ る.
階 層 型 デー タ も 一 種 の 木 構 造 と し て 扱 う こ と が で き る .
特 に 長 方 形 の 領 域 に 区 切 り 階 層 型 デー タ を 出 力 す る 方
法 は , こ れ ま で に 多 数 報 告 さ れ て い る [21][22]. い ず
れ も ル ート ノ ー ド か ら 内 部 ノ ー ド を 再 帰 的 に 辿 っ て い
き , 内 部 ノ ー ド の 領 域 を 確 保 し て いっ た 後 に , 辿 っ た
先 が リ ーフ ノ ー ド で あ れ ば そ の 確 保 し た 領 域 を リ ー フ
ノ ー ド へ 割 り 当 て る と い う ア ル ゴ リズ ム に よ っ て 構 成
さ れ て いる . また,リーフノードの 領 域 を 長 方 形 でな
く ボ ロ ノイ 図 の よ う な 領 域 を 確 保 して 木 構 造 の デ ー タ
を 視 覚 化 す る
voronoi-treemaps[23] と い う 手 法 が
Michael ら によって 考 案 されている.リーフの 重 心 を
二 次 元 上 の ど こ に 位 置 に マ ッ ピ ン グす る か を 決 定 し ,
ボ ロ ノ イ 図 で 領 域 を 確 保 する 点 が 前 者 と は 異 なる. 全
て の リ ーフ の 重 心 が 二 次 元 上 にマッピングした 後 , 最
後 に そ の 点 が 持 つ べ き 領 域 の 境 界 線 を 引 く こ と に よ り
voronoi-treemaps は 完 了 する.
3.3.2. 自 己 組 織 化 写 像 (Self-organizing-maps)
Kohonen
によって 提 唱 された 自 己 組 織 化 写 像
(Self-organizing maps, 以 下 SOM)は ニ ュ ー ラル ネ ッ
ト ワ ー クを 模 し た 基 本 学 習 ア ル ゴ リズ ム の 1 つであり,
学 習 し た 結 果 を 様 々 な 形 式 へ マ ッ ピン グ で き る . 入 力
層 と 競 合 層 か ら な る 2 層 構 造 を 用 いる こ と に よ り 学 習
す る . 入 力 層 に は n 次 元 の デ ー タ を 与 え , 競 合 層 では
m 次 元 上 に 配 置 さ れ た ノ ー ド が その ま ま 学 習 す る . 入
力 層 と 競 合 層 の 次 元 は 自 由 に 設 定 でき る た め , 高 次 元
デ ー タ の 視 覚 化 に よ く 用 い ら れ る . 現 在 で は SOM を
教 師 な し 学 習 の ク ラ ス タ リ ン グ に も 応 用 さ れ て い る .
4. 提 案 手 法
本 節 では,4.1 節 において 要 求 条 件 を 示 し,4.2 節 で
本 手 法 の 詳 細 に つ い て 述 べ , 4.3 節 に て 本 手 法 の 性 質
や 適 用 範 囲 つ い て ま と め る .
4.1. 要 求 条 件
本 研 究 の 目 的 は P2P ネ ッ ト ワ ー ク を 流 通 し て い る コ
ンテンツを 単 語 単 位 で 調 べ , そ の 結 果 を 視 覚 化 す る こ
とである. 本 稿 で は 対 象 と す る P2P ネ ッ トワ ー ク を 流
通 し て いる フ ァ イ ル 名 全 体 か ら 単 語 を 抽 出 し ,その 抽
出 し た 単 語 同 士 の 関 連 性 を 求 め て ,そ の 結 果 を 図 示 す
る プ ロ セス を 経 ることによりこれを 実 現 している.そ
の 際 に 収 集 するデータに 偏 りが あ ると , 結 果 に 偏 りが
生 じ て しま う の で 注 意 が 必 要 で あ る. ま た , 固 有 名 詞
の 単 語 辞 書 を 予 め 用 意 できな い も のと す る . そのため
には 図 5 に 示 す 要 求 条 件 を 満 た さ な く て は な ら な い .
1 分 析 す る デ ー タ に 偏 り が 生 じ な い よ う に す る た め に , P2P
ネ ッ ト ワ ー ク 全 体 か ら フ ァ イ ル 名 を 収 集 す る .
2 収 集 し た フ ァ イ ル 名 か ら 単 語 を 抽 出 す る .
3 抽 出 さ れ た 単 語 同 士 の 距 離 を 定 義 す る 関 数 が 存 在 し , 単 語 同
士 の 関 連 性 の 強 さ が 定 義 で き る .
4 得 ら れ た 単 語 同 士 の 関 連 性 を 平 面 上 に マ ッ ピ ン グ す る .
図 5 コ ン テ ン ツ 分 析 の た め の 要 求 条 件

4.2. 提 案 手 法 詳 細
本 節 では 4.1 で 述 べた 条 件 を 満 たすための 詳 細 なプ
ロ セ ス を 記 載 す る . 始 め に 提 案 手 法 の 流 れ を 述 べ た 後
に , そ のプ ロ セ ス の 中 で 用 い ら れ てい る 技 術 の 詳 細 に
つ い て 説 明 す る .
4.2.1. 提 案 手 法 の 流 れ
P2P ネッ ト ワ ー ク 上 で 流 通 し て い るコ ン テ ン ツ を 視
覚 的 に 把 握 す る た め に は, 図 5 で 示 し た 要 求 条 件 を 満
たしつついくつかのプロセスを 経 る 必 要 がある.そこ
で , 本 節 で は 図 6 に 提 案 手 法 全 体 の 流 れ を 示 し , 各 プ
ロ セ ス が 図 5 で 示 し た 要 求 条 件 と ど の よ う に 対 応 す
る の か を 説 明 し た 後 に , 各 プ ロ セ スの 概 要 に つ い て 説
明 す る . 各 プ ロ セ ス の 詳 細 な 手 順 に つ い て は 4.2.2~
4.2.5 で 述 べる .
Start
P2Pネットワーク 全 体 のファイル 名 収 集
辞 書 を 作 成 ( 全 単 語 抽 出 )
単 語 同 士 の 共 起 率 を 求 めクラスタリング
クラスタリング 結 果 を 可 視 化 するよう 出 力
End
図 6 提 案 手 法 フ ロ ー チ ャ ー ト
全 体 の 流 れ と し て は ,ま ず 対 象 と す る P2P ファイル
共 有 ソ フ ト ネ ッ ト ワ ー ク を 流 れ て い る コ ン テ ン ツ の
ファイル 名 を 万 遍 無 く 収 集 する. 本 稿 では 実 際 に
Winny ネットワークを 流 通 しているインデックス 情
報 を 自 動 的 に 収 集 す る プ ロ グ ラ ム を 作 成 す る こ と に よ
り 解 決 して い る ( 図 5 1 ).
次 に そ の 得 ら れ た フ ァ イ ル 名 の 情 報 か ら ,そ の P2P
フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト 内 で 単 語 と し て 扱 わ れ て い る 語 を
機 械 的 に 抽 出 す る ( 図 5 2 ).つ ま り ,こ れ に よ り 対 象
と す る P2P フ ァ イ ル 共 有 ソ フ ト に 特 化 し た 単 語 リ ス
ト D を 作 成 す る こ と が で き る .
次 に ,フ ァ イ ル 名 単 位 で の 単 語 同 士 の 共 起 数 を 求 め
る.い ま , D の i 番 目 の 要 素 をd i , 単 語 d i と d j との 共 起
回 数 をC(d i , d j )と 表 現 す る と す る.ま た, 単 語 w が 他 の
単 語 と 共 起 し た 回 数 の 合 計 を Sum(w)と す ると ,D の 要
素 数 を N とし て 式 (4.1)の よ う に 表 現 で き る .
( 図 5 3 ).な お , 本 稿 で は Ward 法 に よ っ て 単 語 同 士
の 距 離 を 定 義 し て い る . Ward 法 ではクラスタPとQの
間 の 距 離 distance P, Q を 以 下 の 通 り 定 義 す る .
distance P, Q = E P ∪ Q − E P − E Q (4.3)
ここでE X は,Xの す べて の 点 か ら Xの 重 心 ま で の 距
離 の 二 乗 の 総 和 である.Ward 法 は 他 の 距 離 関 数 に 比
べ 分 類 感 度 が 高 い と い わ れ て い る . 以 上 の プ ロ セ ス に
よ り 単 語 同 士 の 距 離 が 計 算 できるので,これを 基 に 階
層 型 ク ラス タ リ ン グ を 行 い , 類 似 した 単 語 同 士 や 性 質
が 近 い 単 語 同 士 を ま と め る . 最 後 にク ラ ス タ リ ン グ に
よって 得 られた 階 層 型 構 造 のデータを voronoi-treem
aps の よう に 視 覚 化 することで, 本 稿 の 最 終 目 的 を 達
成 す る こと が で き る ( 図 5 4 )
4.2.2. Winny ネットワーク 全 体 のキー 収 集
Winny ネットワーク 上 のコンテンツを 分 析 するため
には,Winny ネットワー ク で 流 通 して い る フ ァ イ ル の
フ ァ イ ル 名 を 偏 り な く 取 得 す る 必 要 が あ る .
そ こで Winny ネ ッ ト ワ ー ク に 参 加 し て い る 全 て の
ノ ー ド を 満 遍 なく 巡 回 するク ロ ー ラー プログラムを 作
成 した. ク ロ ー ラ ー は Winny の プ ロ ト コ ル に 則 っ て
Winny のピアと 通 信 を 試 み, フ ァ イル の イ ン デ ッ クス
情 報 を 取 得 す る . 実 際 にファイル 転 送 に 関 わることは
何 も せ ず, Winny ネ ッ ト ワ ー ク の キー を 収 集 し 続 け る
プ ロ グ ラム で あ る . こ の プ ロ グ ラ ムを 連 続 稼 働 するこ
とによって 、 一 定 期 間 に お け る 流 通 フ ァ イ ル の フ ァ イ
ル 名 情 報 を 収 集 し た .
4.2.3. Winny で 用 いられている 単 語 の 抽 出 方 法
Winny ネットワークで 得 られるファイルにつけられ
て い る ファ イ ル 名 は , 他 の 一 般 文 書 と 比 べ て 図 7 に 示
す 特 徴 を 有 し て い る も の が 多 い .
1. 同 じ フ ァ イ ル が 多 く 存 在 す る .
2. 区 切 り 文 字 としてスペースが 入 っていることが 多 く,
全 体 と し て 長 く て も 10 文 字 前 後 で ほ と ん ど の フ ァ イ
ル 名 が ス ペ ー ス で 区 切 ら れ る .
3. 比 較 的 短 い 単 語 同 士 の 連 続 に よ っ て 構 成 さ れ る . 助 詞
や 副 助 詞 を あ ま り 含 ま な い .
図 7 Winny ネ ッ ト ワ ー ク 上 の フ ァ イ ル 名 の 特 徴
以 上 の 3 つ の 特 徴 を 利 用 す る こ と に よ り , Winny
ネ ッ ト ワー ク 上 の 単 語 を 高 速 に 抽 出 で き る ヒ ュ ー リ ス
テ ィ ッ クな 手 法 を 図 8 に 示 す.
N−1
Sum(d i ) = C(d i , d j )
k=0,i≠k
(4.1)
次 に , 各 単 語 が 他 の 単 語 と 共 起 す る 確 率 ベ ク ト ル を
定 義 す る. 単 語 d i のベクトル 成 分 v i は N 次 元 で 構 成 さ
れ, 式 (4.2)により 計 算 する.
v i = C d i , d 0 , C d i , d 1 , C d i , d 2 … C d i , d N−1 /sum(d i ) (4.2)
以 上 の 計 算 に よ り , 各 単 語 の ベ ク ト ル が 定 義 さ れ ,
単 語 同 士 の ベ ク ト ル 成 分 に よ っ て 距 離 を 定 義 で き る
図 8 単 語 抽 出 と 前 処 理 フ ロ ー チ ャ ー ト

図 9 と 図 10 に 各 step の 説 明 を 示 す . な お , 文 字
列 S が 文 字 列 Z の 部 分 文 字 列 であるということは,S
が Z に 含 まれ る 文 字 列 で あ る こ と を 意 味 す る .
step1. フ ァ イ ル 名 の 中 に は , 制 御 文 字 (ASCII コードで 1~
31)や 特 殊 文 字 な ど 無 効 な 文 字 を 含 む も の が 僅 か な が ら 存
在 す る .そ れ ら 無 効 な 文 字 が 存 在 し た 場 合 , 空 白 文 字 へ 変
更 す る .
step2. 大 文 字 小 文 字 や 全 角 半 角 の 異 な る 単 語 同 士 は 通 常 同
じ 意 味 を 表 す .そ の た め , 英 字 や 記 号 の 大 文 字 小 文 字 ,カ
ナ 文 字 や 空 白 文 字 の 全 角 半 角 の 形 式 を 統 一 す る .
step3. 重 複 フ ァ イ ル 名 を カ ウ ン ト し て お く . 同 じ フ ァ イ ル
名 を 繰 り 返 し 読 み 込 ま な く て も よ く な り , 後 の 処 理 を 大 幅
に 高 速 化 で き る .
step4. 実 際 に 単 語 の 抽 出 を 行 う プ ロ セ ス へ と 移 行 す る . 図
10 に 記 す stepA~ stepE を 行 う こ と で , 単 語 を 機 械 的 に 抽
出 す る こ と が で き る .
図 9 前 処 理 ス テ ッ プ
stepA. 収 集 し た フ ァ イ ル 名 の 文 字 列 か ら 形 成 さ れ る 部 分 文
字 列 の 全 て の パ タ ー ン を 作 成 す る . 作 成 さ れ た 部 分 文 字 列
群 が そ れ ぞ れ 単 語 候 補 と な る .
stepB. 作 成 さ れ た 部 分 文 字 列 全 て に 対 し て , 全 て の フ ァ イ
ル 名 か ら 出 現 回 数 を カ ウ ン ト し , 全 て の 部 分 文 字 列 か ら 構
成 さ れ る prefix-tree を 作 成 す る . 次 に 作 成 さ れ た 部 分 文 字
列 全 て に 対 し て stepC 以 降 を 行 う . こ の 際 に 単 語 候 補 と
stepC.
な っ て い る 部 分 文 字 列 を S と す る .
S が 単 語 の 候 補 と な り 得 る か ど う か を , S の 出 現 回
数 t に 応 じ て α を 閾 値 と し て 判 断 す る .
stepD. prefix-tree の 中 か ら ,S に 任 意 の 1 文 字 を 足 し た 場 合
存 在 す る リ ー フ が あ る か ど う か を 探 す . 存 在 し な け れ ば
S を 単 語 で あ る と 判 断 し , 存 在 す る な ら ば stepE へ 進 む
stepE. prefix-tree から S に 任 意 の 1 文 字 を 足 し た も の の う
ち , 出 現 回 数 が 最 大 も の を 探 し そ の 出 現 回 数 を u と す る .
次 に t に 対 す る u の 割 合 を 計 算 し ,そ の 割 合 が 閾 値 β 以 下
な ら ば S を 単 語 と 判 断 し , β 以 上 な ら ば 単 語 で な い と 判
断 す る .
図 10 単 語 抽 出 ス テ ッ プ
な お , 本 実 験 で は 4000 万 の フ ァ イル 名 を 対 象 に 実
験 を 行 った. フ ァ イ ル 名 の 重 複 を 取 り 除 い た 結 果 ユ
ニークなファイル 名 は 300 万 程 で あり , 最 も 多 いもの
では 1 つの フ ァ イ ル 名 で 10 万 もの 重 複 が 見 ら れた .
実 際 の 実 験 で は α =10000,β =0.3 に 設 定 す る こ と に
より,5164 個 の 単 語 と 見 な さ れ る 語 を 抽 出 し た .
4.2.4. 関 連 する 単 語 のグループ 化
4.2.3 ま で のプ ロ セ ス により,Winny 上 での 単 語 を 抽
出 す る こ と が できた. 単 語 を 定 義 す る こ と に よ り ,
Winny のファイル 名 から 単 語 同 士 の 共 起 率 を 求 めるこ
と が で きる . 図 11 で ク ラ ス タ リ ング の 結 果 を 得 ら れ
る ま で のス テップを 説 明 する.
step1. 4.2.3 で 抽 出 し た 任 意 の 2 単 語 が , 収 集 さ れ た フ ァ イ
ル 名 上 で 共 起 す る 回 数 を カ ウ ン ト す る .こ れ を 全 て の 単 語
の 組 み 合 わ せ に 対 し て 行 う .
step2. 単 語 の 共 起 回 数 で は , 単 語 自 体 の 出 現 頻 度 が 大 き く
異 な る 単 語 同 士 で は , 同 様 の 使 わ れ 方 を し て い て も , 距 離
の 差 が 開 い て し ま う .そ こ で , 共 起 回 数 ベ ク ト ル を 正 規 化
す る こ と で ,マ イ ナ ー な 言 い 回 し の 単 語 で も 同 様 な 使 わ れ
方 を し て い る 他 の 単 語 と 距 離 を 近 く す る こ と が で き る .
step3. step2 で 正 規 化 さ れ た 共 起 率 ベ ク ト ル を 用 い て 階 層 型
ク ラ ス タ リ ン グ を 実 行 す る .
step4. ク ラ ス タ 間 距 離 が γ 以 内 同 士 の 類 似 度 が 高 い 単 語 同
士 を 同 一 ク ラ ス タ と し て 結 合 す る .
図 11 ク ラ ス タ リ ン グ ス テ ッ プ
な お,step3,step4 で 用 いるクラスタ 間 の 距 離 は(4.3)
式 の Ward 法 を 用 いて 計 算 している.
4.2.5. データの 視 覚 化
階 層 型 クラスタリングによって 得 られた 階 層 型 構
造 を 持 った デ ー タ を , voronoi-treemaps の 考 え 方 を
用 いて 出 力 する. 本 稿 では, 単 語 同 士 の 距 離 が 近 く
同 一 のクラスタに 属 するとみなされた 単 語 同 士 は 同
一 色 で 表 示 するように 考 案 し て い る.
あるクラスタC を 示 す 色 は C を 構 成 する 単 語
s(s ∈ C )の RGB 値 の 平 均 値 によって 定 義 される.C
を 構 成 するsの 色 は,Winny ネットワーク 上 でのsの
出 現 頻 度 αと,sを ク エ リと し て Yahoo! Japan で 検 索
したときのヒット 件 数 βの 比 率 γ(= α/β)によって 決 定
さ れ る . 本 稿 で は , γの 値 が 大 き い ,つ ま り Web 上
で の ヒ ット 件 数 βに 対 し,Winny 上 での 出 現 回 数 αの
比 率 が 大 き い 値 を よ り Winny に 特 徴 的 な 語 と し て 考
え, 赤 色 に 近 くなるようにS の 色 が 定 義 される. 逆
に γの 値 が 小 さ い ,つ ま り Web 上 で の ヒ ッ ト 件 数 βに
対 し,Winny 上 での 出 現 回 数 αの 比 率 が 小 さ い 値 を よ
り 一 般 的 に 用 いられる 語 として 青 色 に 近 くなるよう
に sの 色 が 定 義 し さ れ る . そ し て , あ ま り ど ち ら に
偏 っ て い る と も 言 え な い 単 語 は sの 色 が 緑 色 に 近 く
なるように 以 下 に 示 される 式 によってそれぞれ 定 義
される.
な お , 式 中 で 用 い ら れ る 定 数 M は 全 ての 単 語 の 平 均
出 現 回 数 で あ る .
R = min(255,128 × M × γ) (5.1)
B = min(255,128 × M × 1 γ ) (5.2)
G = min(0,128 − abs R − B ) (5.3)
mi n a, b は aと bの 2 つで 最 小 の 値 を 返 す 関 数 であり,
max a, b は aと bの 2 つ で 最 大 の 値 を 返 す 関 数 であ る .
また,abs(x)は xの 絶 対 値 を 返 す 関 数 で あ る.
4.3. 本 手 法 が 適 用 される 範 囲
本 節 で 説 明 し た 各 プ ロ セ ス を 経 る こ と に よ っ て 最
終 的 に コン テ ン ツ の 分 布 を 示 し た 平 面 図 を 得 る こ と が

で き る . 特 に 4.2.3 で 説 明 し た 単 語 の 抽 出 方 法 は 本 稿
独 自 の アル ゴ リ ズ ム で あ り ,P2P ネッ ト ワ ー ク で 流 通
す る フ ァイ ル 名 の 付 け ら れ 方 の 特 性 を 利 用 し た 方 法 と
な っ て いる .また, 西 欧 な ど の 文 化 圏 で P2P ファイル
共 有 ソ フト ネ ッ ト ワ ー ク を 流 通 し てい る コ ン テ ン ツ を
解 析 の 対 象 と する 場 合 には,ファイル 名 を 空 白 文 字 で
区 切 っ て 単 語 と す る よ う に 単 語 抽 出 の ア ル ゴ リ ズ ム の
部 分 を 変 更 す る こ と で , 本 手 法 が その ま ま 適 用 で き る
と 考 え られ る .
5. 結 果
本 稿 では 2009 年 7 月 1 日 の 24 時 間 に Winny ネッ
ト ワ ー クか ら 収 集 し た 4000 万 個 のインデックス 情 報
に 対 して 分 析 を 行 った.
2
4
3
5
1
5.1. 単 語 抽 出 について
イ ン デ ック ス 情 報 か ら 得 ら れ た 4000 万 ファイル 名
を 対 象 と し 4 . 2 . 3 で 使 用 す る 閾 値 α , β を (α, β) =
(10000,0.3)と し て 実 験 を 行 っ た と こ ろ 5164 単 語 を 抽
出 した. α の 値 を 小 さ く 設 定 しすぎると, 余 りにもマ
イ ナ ー な 単 語 や ファイル 名 の 誤 字 による 単 語 が 抽 出 さ
れ て し まう. ま た , βの 値 を 大 き く し す ぎ る と 単 語 抽
出 の 精 度 が 落 ち て し ま い , 単 語 で ない も の も 単 語 と し
て 抽 出 され る . 本 手 法 で 抽 出 した 単 語 の 中 には 多 くの
固 有 名 詞 が 含 ま れ て お り , Mecab[24]などの 従 来 の 日
本 語 形 態 素 解 析 器 で は 抽 出 す る こ とが で き な い 多 く の
名 詞 を 抽 出 す る こ とができた.
5.2. クラスタリングの 出 力 結 果 について
フ ァ イ ル 名 を 基 と し て , 単 語 の 共 起 率 に 基 づ い て 階
層 型 ク ラス タ リ ン グ を 行 っ た 結 果 , 同 じ よ う な 系 統 ,
あ る い は 似 た よ う な 意 味 を 持 つ 単 語 同 士 が 近 いクラス
タ 位 置 を 得 る こ と が で き た . 図 12 に 本 実 験 で 抽 出 さ
れた 単 語 5164 個 のうち,βの 値 が 小 さい 順 に 500 個
を 選 ん でク ラ ス タ リ ン グ し た 結 果 を 示 す .
同 じ 色 で 表 示 さ れ て い る 単 語 は 同 じ ク ラ ス タ に 属
し て い るこ と を 意 味 す る .ま た , 図 13, 図 14 に 図 12
中 の 1 ,2 の そ れ ぞ れ で 示 さ れ た 部 分 を 拡 大 し た 様 子
を 示 す .1 の ク ラ ス タ に 含 ま れ て いる 単 語 は , 日 本 の
有 名 な 歌 手 名 ま た は 歌 手 グ ル ー プ とい う 関 連 性 を 持 っ
た 単 語 群 で あ り , 関 連 性 が あ る 単 語 同 士 が 同 一 の ク ラ
ス タ に 分 類 さ れ て い る こ と を 示 し てい る . 図 14 は2
で 示 さ れた ク ラ ス タ が 同 人 に 関 係 する 単 語 に よ っ て 構
成 さ れ てい る こ と を 示 し て い る . 3は ア ダ ル ト 関 連 の
単 語 に よっ て , 4 は 同 人 誌 , ア ニ メに 関 連 する 単 語 に
よ っ て,5 は「 同 人 誌 」「 ア プ リ 」「 game」な ど と い っ
た , フ ァイ ル の 種 類 を 表 す タ グ 情 報 に よ っ て 構 成 さ れ
ている.
図 12 ク ラ スタ リ ン グ 結 果 (500word)
1
図 13 歌 手 で 構 成 さ れ る ク ラ ス タ
2
図 14 同 人 関 連 で 構 成 さ れ る クラスタ

6. おわりに
本 稿 で は,P2P ファイル 共 有 ネットワーク 上 を 流 通
す る コ ンテ ン ツ の 分 類 を , 網 羅 的 かつ 視 覚 的 に 把 握 す
る 手 法 を 提 案 し た .ま た , 実 際 に Winny ネットワーク
を 解 析 対 象 と することにより, 提 案 手 法 が 有 効 である
こ と を 示 し , 既 存 研 究 よ り も 粒 度 の 細 か い コ ン テ ン ツ
の 分 析 結 果 を 取 得 す る こ と ができた. 今 後 の 課 題 と し
ては, クラ ス タ リ ン グ の 結 果 を よ り 直 感 的 に 理 解 で き
るように 表 示 方 法 を 改 善 することが 考 えられる.
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