Webアクセスログに対する系列データマイニング : ページ滞在時間系列の解析(「さまざまな分野の形式的検証最前線」及びAI一般)
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概要
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Webサイト構造の再構築において,ユーザのアクセスパターンやページ滞在時間は非常に重要な指標である.これらを組み合わせた滞在時間情報を含むアクセスパターンはより有用な情報であると考えられる.アクセスパターンの抽出には,一般に系列データマイニングが用いられるが,これはアイテムの発生順序を保持した頻出パターンを抽出する手法であり,抽出されたパターンからアイテムの発生期間を知ることはできない.そこで,本稿では,発生期間情報を含んだパターンを抽出可能な系列パターンマイニング手法を提案する.提案手法をアクセスログに適用し評価した結果,再構築に役立つパターンを発見できることを確認した.
- 2006-11-03
著者
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院医学工学総合研究部
-
鍋島 英知
山梨大学大学院医学工学総合研究部
-
吉田 修
京都大学:奈良県立医科大学
-
吉田 修
関西電力(株)エネルギー利用技術研究所
-
吉田 修
旭川厚生病院・放射線技術部門
-
吉田 修
京大 大学院
-
吉田 修
山梨大学大学院医学工学総合教育部コンピュータ・メディア工学専攻
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院コンピュータメディア工学専攻
-
岩沼 宏治
山梨大学大学院 医学工学総合研究部
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