オンラインショッピングにおけるアクセスログを用いた商品選定過程の視覚化手法の検討(ホームネットワーク,ユビキタスネットワーク,クラウドコンピューティング,コンテキストアウェア,位置情報サービス,eコマース及び一般)

概要

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近年,インターネットはWeb2.0に代表されるブログやSNSなどのコミュニティサービスの提供によりユーザが自由に情報発信できるようになり,インターネットは生活の中で非常に身近に利用されるようになった.この中で,インターネットのWebサービスを用いたオンラインショッピングによる商品購入も盛んに行われるようになり,ユーザが商品の情報を検索・購入・決済する機会も多くなった.しかし,ユーザが興味のある商品の購入を検討するため商品販売サイトにアクセスし,後日再度同じ商品のWebサイトを閲覧しようとしても,WebブラウザのBookmark登録の履歴を参照するか,もしくはユーザの記憶に頼るしかない.現状の商品購入に当たってメーカ名や機種・型番などの詳細な情報の全てを記憶するのは難しく,また履歴を見てもアドレス情報のみであり,どのアドレスが購入した商品なのか把握し難いという問題があった.この問題を解決するため、オンラインショッピングでユーザの行動を支援するため,前回提案した購入支援ツールにおいて,ユーザの商品の選定過程の行動履歴をWebページのアクセスログから抽出するアルゴリズムを改良し、これについて述ペる。本提案手法により、ユーザの行動シーケンスを図式化し視覚的に提示する手法の高速化が図られ、しかもわかりやすい表示が可能となった。プロトタイプを試作して実験を行った結果、良好な特性が得られたので以下に報告する.
2010-11-11

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