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・「リファレンス」の使いかた
・ディテールあなたの検索を重たい強化
（約3000字）
2017年5月20日 更新
このフォーラムの「ブックマーク」をリニューアルし、名称を「リファレンス」に変更しましたのでお知らせします。
・概要
「リファレンス」は、このフォーラムの記事中に含まれるURLを取り出し、フォーラムの記事を読むことなくリンク先を一覧できる、たいへん便利でおトクな機能です。
・ねらい
このサイト（atos.neorail.jp）の「リファレンス」を補完するコンテンツとして、最新の資料やニュースなど、それに辞書・事典のエントリーなどをフォーラムでご紹介してきておりますが、話題が多岐にわたるため、簡便な閲覧方法が求められていました。
従来の「ブックマーク」は2005年10月に開始したものの、▼URLを含む投稿が少なかったこと、▼単純な一覧表示にしか対応していなかったことなどから、ご好評をいただくには至りませんでした。
2014年9月以降、このフォーラムでは運営者による大量の話題提供を行なっております。2年間に約400件の記事を掲載し、各記事では原則として5〜10件程度のURLを参照しています。中には、1記事から約50件のURLを参照するものもあり、長文の記事が中心であることからも、「ブックマーク」の改良が急務になっていました。
・変更点（2016年10月17日）
今回のリニューアルでは、▼ドメイン名・ホスト名ごとに一覧する機能、▼スコア順または新着順で並び替える機能、▼1記事ごとに表示する機能、▼同じURLを参照している複数の記事の間をシームレスに移動する機能を追加しました。
ドメイン名・ホスト名を選択したり、記事を選んで1記事ごとに表示することにより、膨大なURLが脈絡なく一覧されることを防ぎ、目的を明確にしながらURLを探していただけるようになりました。
これらの選択はシームレスに変えることができ、ブラウザの「戻る」ボタンも併用いただくことで、URLを切り口として、このフォーラムのコンテンツを自在にブラウジングいただくことを可能としています。
スコア順の表示には、このフォーラム内での記事間の参照関係ネットワークにHITSアルゴリズムを適用して得られたオーソリティスコアを使用しています。スコア順の表示は、リンク先の優劣を示すものではありません。
・（参考）Wikipedia「HITS algorithm」
https://en.wikipedia.org/wiki/HITS_algorithm
・変更点（2017年5月20日）
新たに、フォーラムの記事のオーソリティスコアおよびハブスコアを使用して、主な記事の一覧を表示する機能を追加しました。ここには、多くの新着記事から繰り返し参照されている重要な記事が表示されますので、フォーラムのすべての記事をご覧いただかなくても、フォーラムの話題を概観いただくことが可能になります。
スマートフォンでの閲覧を考慮したページ幅・文字サイズとしています。一覧性を高めるため、フォーラムの記事のタイトルを一部短縮して表示します。画面上部にフォーラムの記事のタイトルとプレビュー（冒頭部の抜粋）を表示し、参照関係にある直近の記事へ移動できるようにしました。
ドメイン名の検索を可能としました。オートコンプリートに対応しています。なお、リンク先のタイトルの著作権はリンク先に帰属します。リンク先のタイトルを対象とした検索機能を追加する予定はありません。
○「リファレンス」の使いかた
この記事（記事番号「3372」）のリンク先を一覧するには、画面右上の「リファレンス」をクリックします。（以下のURLに移動します。）
・この記事の「リファレンス」に移動する
https://neorail.jp/forum/references.cgi?a=3372
「リファレンス」の画面では、上段にドメイン名・ホスト名、下段にリンク先のタイトルが表示されます。括弧内の数字はURLの件数、四角い枠内の数字は記事番号です。
このサイト（neorail.jpおよびtht.sblo.jp）へのリンクは、ホスト名のみが表示され、タイトルは表示されません。
上段のドメイン名・ホスト名は、右列に実際のURLのホスト名、左列に絞りこみ候補を表示しています。絞りこみの条件を変えるには、右列もしくは左列のいずれかのリンク（色付きのアンカーテキスト）をクリックします。
「wikipedia」をクリックすると、555件のURLのタイトルがスコア順（score）で一覧されます。ここから、新着順（date）に切り替えることができます。また、各URLのタイトルの左の✔マークをクリックすると、記事ごとの表示に切り替わり、同じ記事から参照されたURLを一覧できます。
すべての絞りこみを解除して、主なドメイン名・ホスト名の一覧からURLを探すには、画面最上部の「References: Explore the web for your advantage」と表示された青いバーをクリックしてください。
※画面の細部は今後、変更する場合があります。
○ディテールあなたの検索を重たい強化
より詳細な使用例（検索例）については、以下に記載してあります。
・「Usage」
https://neorail.jp/forum/references.cgi#Usage
標準的な情報検索実習の実施例を参考に、現代の多様な情報源を能動的に駆使できるようになることを目指したチュートリアルとしています。単独の検索ツールや単一の検索方針では検索漏れが生じることを体感いただくため、本ツールでは検索が困難な例も示しています。
・（参考）「歯学研究科で情報探索実習を開催」「附属図書館利用者講習会実施報告(平成１３年度)」北海道大学附属図書館報（2002年7月）
https://www.lib.hokudai.ac.jp/koho/yuin/yuin113/113-2-3.htm
https://www.lib.hokudai.ac.jp/koho/yuin/yuin113/113-2-8.htm
・（参考）「WWW検索行動における「戻る」行動と検索方針の変化との関係」（1999年5月14日）
http://ci.nii.ac.jp/naid/110002945920
・（参考）「検索漏れ」図書館情報学用語辞典
https://kotobank.jp/word/%E6%A4%9C%E7%B4%A2%E6%BC%8F%E3%82%8C-1702631
・（本件とは無関係です）「ディテール重たい強化」のイメージです
http://www.amiami.jp/product/octacase/
http://www.amiami.jp/product/octacase/img/top_img.png
・「あなたの検索」のイメージです
http://togetter.com/li/825814
http://gihyo.jp/book/2014/978-4-7741-6753-4
※なお、本件リニューアルに際しては上掲のWikipediaのみを参考にしています。
・「あなたの検索わたしのたわし」のイメージです
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20141109/p1
> この本は全文検索エンジンに注力することで良書となっているのだが、きょうび「検索エンジン」と言って想像するのは全文検索ではなくウェブ検索であり、漏れなく結果を返すということより、どのように上位に検索キーワード（クエリ）に関連するページを返すか、というランキングをどのようにするのか（機械学習を使ったり、PageRankやHITSのようなリンク解析のアルゴリズムを使ったり）が重要かつアルゴリズム的におもしろい部分だと思うし、そういうトピックで分かりやすい入門書をどなたか書いていただけると、全文検索の入門書である本書と合わせ、検索エンジンの作り方の決定版になりそうである。
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