Meet BESS会うベス

We hear so much about collaborative web-sites, wikis, user-generated content, the vast dialog that is the blogosphere, social media and social bookmarking, online networking, the whole web 2.0 revolution, that it is hard to imagine a time when finding useful information meant simply tapping in a few keywords into a search engine. 〜についてたくさん聞いて私たちの共同ウェブサイト、ウィキ、ユーザー生成コンテンツは、広大なダイアログでは、ブログ界、社会メディアと社会的ブックマーキング、オンラインネットワーキング、ウェブ全体から2.0革命、それを想像することは難しいのに時間が所見タッピングを意味するだけで有用な情報をいくつかのキーワードは、検索エンジンのです。 But, I hear you scream, Google still reigns supreme and the vast majority of web users are still doing just that.しかし、私に悲鳴を聞くと、 Googleが最高に満ちていたとの大部分は、ウェブユーザーは依然としてことだけです。

Yes, you’re probably right, there is still a lot of educating to do, to persuade the average non-techie user, present excepted, of course, that collaborative methods of finding the best, most relevant, most informative, and perhaps even the most entertaining, information is the future.はい、あなたおそらく右では、まだ、多くの教育これを行うには、技術に詳しい人を説得するの平均以外のユーザーは、現在のを除き、もちろん、その共同の方法を見つける最高の、最も関連性の高い、最も有益な、そしておそらくも最も面白い、情報は、将来のです。

Part of the problem lies with the whole notion that beauty, or relevance more precisely, is in the eye of the beholder.部分全体の問題はその美しさの概念か、または関連性をより正確に、はは、アイオブザビホルダーです。 Web-spam aside, who’s to say that the first page of search engine hits is going to be relevant to members of a particular niche.ウェブ-マークはさておき、 whoを言うのは、最初のページの検索エンジンに関連するだろう該当件数は、特定のニッチのメンバーです。 Even with specialist search engines for movie buffs, photographers, artists, scientists, musicians, etc, there is still the problem of information overload.検索エンジンの専門家も映画愛好家、写真家、芸術家、科学者、ミュージシャン、等では、まだこの問題の情報を過負荷です。 No search engine yet invented provides the perfect answers for everyone, each and every time.検索エンジンはまだありません発明ない完璧な回答を提供してみんな、それぞれおよびすべての時間です。

Now,今は、 Roman Shtykhローマンshtykh andおよび Qun Jin qunジン of the Networked Information Systems Laboratory at Waseda University, in Japan, have also recognized that a one-size-fits-all to dealing with information overload is not the most effective way of satisfying anyone’s individual information needs.ネットワーク上の情報システム研究所、早稲田大学、日本では、 1つ-ても認識してサイズを扱うすべての情報の過負荷を最も効果的な方法ではない、誰かの個々の情報ニーズを満たす。 But, rather than simply griping about the problem, they propose a new a new form of collaborative personalized search that attempts to understand your search.しかし、キリキリして、その問題だけではなく、彼らを提案する新しい形の新しい試みを理解する共同パーソナライズド検索をして検索します。

They have developed a web information retrieval framework called Better Search and Sharing (BESS) that captures interactions between users and the system.彼らは、ウェブ開発フレームワークと呼ばれる情報検索の検索機能の向上と共有（ベス）がユーザーとのシステム間の相互作用をキャプチャします。 This can then be used to produce user profile and then tailor results to personal interests dynamically, the same mechanism could be used to co-evaluate documents found valuable within a specific search context by users with similar interests, their subjective index.これは、入力し、ユーザープロファイルを生産するに使われると入力し、個人の趣味に合わせて検索結果を動的には、同じ機構が評価を共同文書に使われる貴重な発見に、特定の検索コンテキストをユーザーにも同様の利益を、彼らの主観的指数です。

Currently, systems such as現在のところ、システムなど、 Swiki swiki (social wiki, （社会ウィキでは、 Eurekster was unavailable at the time of writing eurekster原稿執筆時点ではご利用いただけません ), ） 、 Rollyo rollyo , and the 、および、 Google Custom Search Engine Googleカスタム検索エンジン correspond to the vertical and mostly community-oriented approach to search personalization.に対応して、ほとんどの垂直方向のコミュニティ志向型のアプローチを検索するパーソナライゼーションです。 They allow communities to create personalized search engines around specific interests, Shtykh and Jin say.彼らのコミュニティを作成できるようにお好みの検索エンジン周りの特定の利害、 shtykhとジンは言う。 However, the advent of collaborativeしかし、共同の出現 web 2.0 sitesウェブ2.0サイト that favor the transition of each person’s activities from passive browsing to active participation have changed the search situation radically.その一人一人の移行に賛成しての活動をより積極的な参加に消極的ブラウジング状況を根本的に変更して検索します。

BESS is different.ベスは違う。 It is a community-oriented system, but has the features of a horizontal search system, like Google personalized search and a vertical search system like Google custom search rolled into one.それは、コミュニティ指向システムが、検索システムの特徴は、水平方向、垂直方向のようなGoogleパーソナライズド検索とGoogleカスタム検索のような検索システムを1つにまとめています。 “It performs searches on the information assets of both horizontal (the objective index unedited, non-controlled) and vertical (subjective index, evaluated, commented). "これで検索を実行する情報資産の両方の水平（未編集の客観的指標、非制御）と垂直（主観的指標、評価、コメント） 。

The notion of the subjective index in our research is similar to the “social search” of the vertical community-oriented systems presented above, but differ in the higher degree of personalization for every user, the high granularity of the vertical search model and, finally, the way of collecting and (re-)evaluating the information pieces. その概念は、主観的指数は我々の研究と類似して、 "ソーシャル検索"のコミュニティ指向システムの垂直方向の提示の上、しかし、より高度なカスタマイズが異なるため、すべてのユーザーは、検索の垂直方向の粒度の高いモデルと、最後には、収集の邪魔をすると（再）に評価し、情報の作品です。

In other words, groups of users are formed dynamically without user intervention, based on matching interests and expertise.言い換えると、グループのユーザーがユーザーの介入なしに動的に形成さに基づいて、専門知識を関心事とマッチします。 The role of the community becomes indispensable for improving search quality and the evolution of the system, in general, the researchers add.の役割を、検索結果の品質向上のためのコミュニティが欠かせないとの進化には、システムは、一般的には、研究者を追加します。

So, how does BESS work and what does it (she?) do?そのため、どのような仕事とはどのようベス（彼女ですか？ ）ですか？ The proposed system consists of a contribution software component on the client side and the BESS collaborative information retrieval framework on the server side.提案のシステムは、ソフトウェアコンポーネントをクライアント側での貢献と共同ベス、サーバー上の情報検索側のフレームワークです。 The user contribution component would be a Firefox browser extension that allowed new elements (html) to be embedded into the search (engine) result pages (SERPs) next to every result.コンポーネントは、ユーザーの貢献は、 Firefoxブラウザの拡張機能を備えており、新しい要素（のHTML ）を埋め込むことを検索（エンジン）検索結果ページ（ serps ）の横にあるすべての結果です。

On the server side, BESS will utilize a web proxy, software to analyze user behavior (not for spyware purposes, of course, but to allow the system to function), a profile construction engine. 、サーバー上の側では、 Webプロキシを利用するベスは、ソフトウェアのユーザーの行動を分析する（特定のスパイウェアの目的は、もちろん、しかし、システムが正常に機能するのを許可する）は、プロファイルの建設エンジンです。 It then captures user search and post-search behavior, analyzes them statistically generates updated profiles and then searches the growing subjective index to find the optimum hits.その後、ユーザーの検索とポストをキャプチャ検索ユーザーの行動を分析して統計を生成更新済みのプロファイルと入力し、検索してインデックスを見つけるには最適な主観的成長件見つかりました。

The team has demonstrated proof of principle using the example of a search for Mitsubishi air conditioners.証明書のチームは、原則として実証例を使用して、三菱を検索する場合はエアコンです。 They assume that user Annabelle is looking for information on air-conditioning units in Mitsubishi cars.彼らが探していると仮定してユーザーの情報をアナベル冷暖房台に三菱車です。 She searches for “Mitsubishi air conditioner”.彼女を検索する"三菱エアコン"です。 Annabelle, however, is unaware that Mitsubishi Electric produces air-conditioning systems for buildings too and is thinking only of her car.アナベル、しかし、三菱電機は気付いていないことを生成冷暖房システムの建物とは考えても彼女の車のみです。

Conventional SERPs will be a mixed bag of reviews, information, and documents about both vehicular and building A/C units.従来のserpsバッグのレビューを混在される、情報、およびドキュメントについては車両と建物の両方を/台となりました。 BESS, however, knows that Annabelle is keen on her car and has already been searching for information she flagged as interesting in her subjective index covering other option extras in cars.ベス、しかし、アナベルが知っている彼女の車に熱心であるとされて彼女のフラグが付け興味深い情報を検索する彼女の主観的指数オプションエクストラで他の車をカバーします。 So, BESS presents hits on in-car air-conditioners from Mitsubishi instead of its domestic appliances entries.そこで、ベスプレゼント安打を車でエアコンの代わりに、国内家電から三菱のエントリです。

Annabelle’s friend Carl who is in the same automobile enthusiasts group may subsequently be looking for car A/C units but searching by company name and the phrase air-conditioners too, but BESS, aware of their shared interest will again fire up the car equipment instead of the domestic units.アナベルの友人と同じカールwhoは、その後5月に自動車の愛好家のグループを探して車を/ユニットしかし、会社名やフレーズを検索したエアコンも、しかし、ベス、認識の共有の関心が再び火を起こす車装置の代わりに、国内のユニットです。 The flagging and tagging of positive hits could be automatic (done by BESS) or deliberate on the part of Annabelle and Carl.肯定的に低迷すると該当件数がタグ付けの自動（ベス行われる） 、または審議するアナベルとカールの部分です。 Either way, BESS learns about their behavior and builds their community profiles accordingly.いずれにせよ、ベスについて学ぶ彼らの行動とそのコミュニティのプロファイルをビルドします。

There is a drawback to BESS.ベスには、欠点をします。 “Any web personalization system requires storing and analyzing personal information,” the researchers say, and “this is seen to be a problem by privacy advocates.” They point out that client-side personalization can alleviate some of the privacy concerns but would preclude BESS from working well with a community. "任意のウェブパーソナライゼーションシステムが必要個人情報を保管して分析、 "その研究者たちは、 "これは問題を見られるのは、プライバシー擁護派です。 "彼らのクライアント側のパーソナライゼーションと指摘しているいくつかのプライバシーに関する懸念を軽減することを妨げるしかし、ベスうまく動作していますから、コミュニティです。 “We have to consider how to ensure users’ privacy, probably by combining the client-side and server-side approaches for storing and processing user-sensitive information,” they conclude. "我々はどのように検討を確保するため、利用者のプライバシー、おそらくを組み合わせて、クライアント側とサーバー側の処理を保存するためのアプローチのユーザーに敏感な情報については、 "彼らを締結します。 However, there are millions of people using the likes of Google custom search and countless web 2.0 sites, so while privacy is a concern, the benefits of a more powerful and useful search system might outweigh such concerns for many users.しかし、何百万もの人々には、使用して、好きなのGoogleカスタム検索と数えきれないほどのWeb 2.0サイトは、このため、個人情報保護は、懸念材料となり、の利点をよりさらに強力な検索システムの役に立つかもしれないとの懸念を上回るなど、多くのユーザーです。

Harnessing user contributions and dynamic profiling to better satisfy individual information search needs, in その間、あらゆるユーザーの貢献とダイナミックプロファイリングのニーズをより満足させる個々の情報検索は、 International Journal of Web and Grid Services 国際ジャーナルのウェブとグリッドサービス , 2008, vol. 、 2008年No 。 4, pp 63-79 4 、 pp六十三〜七十九