WebアクセスログのLCSを用いたWebページの推薦手法(履歴応用,夏のデータベースワークショップDBWS 2006)
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概要
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近年,Webサイトによる情報発信の重要性から,WWWは拡大を続け,ユーザのニーズに適したサイト構築や情報提供の要求が高まってきている.そこで,本稿ではLCS(Longest Common Subsequences)を用いたアクセスログ解析を行い,そこから発見されるパターンからユーザのアクセス行動を予測し推薦する方法について検討する.ユーザの初期のアクセス情報から,以降にアクセスされるページを推薦するため,多種多様なユーザのアクセスパターンの中で共通する傾向を抜き出し,アクセスの全体的な順序を保存するというLCSの持つ特徴を活かし,適切なページ推薦を行う手法を提案する.実際のアクセスログに対し本手法を適用して相関ルールを用いた従来手法との比較を行い,提案手法の優位を示すことでその性能を考察する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-07-12
著者
-
横田 治夫
東京工業大学学術国際情報センター
-
小林 隆志
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
小林 隆志
東洋公衆衛生学院臨床検査技術学科
-
小林 大
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
横田 治夫
東京工業大学
-
山元 理絵
東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
-
小林 隆志
東京工業大学学術国際情報センター
-
小林 大
東京工業大学:日本学術振興会
-
横田 治夫
東京工大 大学院情報理工学研究科
-
小林 隆志
ヘキスト・マリオン・ルセル・創薬研
-
小林 隆志
東京工業大学
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