アクセスログに基づくWebページ推薦におけるLCSの利用とその解析

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-06-15
• タイトル: アクセスログに基づくWebページ推薦におけるLCSの利用とその解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analyses of the Effects of Utilizing Web Access Log LCS for Web Page Recommendation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 研究論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻／日本学術振興会特別研究員DC
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻
• 著者所属: 東京工業大学学術国際情報センター
• 著者所属: 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻／東京工業大学学術国際情報センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology / Research Fellow (DC), Japan Society for the Promotion of Science
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering, Tokyo Institute of Technology / Global Scientific Information and Computing Center, Tokyo Institute of Technology
• 著者名: 山元, 理絵; 小林, 大; 吉原, 朋宏; 小林, 隆志; 横田, 治夫
• 著者名(英): Rie, Yamamoto; Dai, Kobayashi; Tomohiro, Yoshihara; Takashi, Kobayashi; Haruo, Yokota
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，Webサイトによる情報発信の重要性から，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．WebアクセスログをWebページ推薦に用いる方法は，クライアント側に手を加える必要がなく有用であるが，これまで提案されている手法では，頻出アクセスパターンとわずかでも外れると適切な推薦ができない，あるいは順序を考慮できないといった問題点があった．我々は，それらの問題を解決するために，WebアクセスログからLCS（Longest Common Subsequences）を抽出してページ推薦に利用する手法であるWRAPLを提案している．本稿では，実際のWebアクセスログを用いた実験を通してWRAPLの効果を詳細に解析し，その実験結果から得られた知見を基に優先順位付け手法に対して改良を行い，その有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Sophisticated websites satisfying users' requirement becomes much more important to propagate information via websites, nowadays. Web page recommendation methods using web access logs are useful for them because they need no modification in client-side applications to meet the requirement. However, traditional methods have problems of insufficient recommendation precision caused by strict matching of access patterns or neglect of access sequences. To solve the problems, we are proposing WRAPL as a method of extracting LCSs (Longest Common Subsequences) from web access logs and using them to recommend web pages for an active session. In this paper, we analyze the effects of WRAPL using actual web access logs and propose an enhanced weighting method for it to improve the precision based on the analyses.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 48, 号 SIG11(TOD34), p. 38-48, 発行日 2007-06-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会