大規模WebサイトにおけるWebアクセスログの最長共通部分列を用いた推薦の高速化手法(情報推薦,<特集>データ工学と情報マネジメント論文)
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概要
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Webサイトが提供する情報量の増加に伴い,ばく大なコンテンツからユーザが望む情報を効率的に推薦する技術が注目されている.Webアクセスログを用いた推薦は,ユーザの特別な操作を必要とせずに,Web利用履歴から推薦を行うことのできる手法である.高精度な推薦が可能である反面,ばく大なデータを用いるため推薦に時間がかかるという課題がある.本研究では,推薦に必要なWebアクセスログのみを効率的に用いて推薦を高速化する手法を提案する.実際のECサイトのWebアクセスログを用いて実証実験した結果,既存手法と同等の精度で推薦時間を大幅に短縮することに成功した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-05-01
著者
-
小柳 滋
立命館大学情報理工学部
-
小柳 滋
立命館大学
-
中村 健二
立命館大学
-
小柳 滋
立命館大
-
中村 健二
大阪経済大学情報社会学部
-
中村 健二
大阪経済大学
-
中嶋 俊治
立命館大学大学院情報理工学研究科
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