URLエンベディングを用いたライフイベント予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-09-05
• タイトル: URLエンベディングを用いたライフイベント予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Life event prediction using URL embedding
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ユーザ行動分析
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 株式会社KDDI総合研究所
• 著者所属: 株式会社KDDI総合研究所
• 著者所属: 株式会社KDDI総合研究所
• 著者所属: Supership株式会社
• 著者所属: 株式会社KDDI総合研究所
• 著者名: 星, 尚志; 秋山, 卓也; 木村, 塁; 黒柳, 茂; 南川, 敦宣
• 著者名(英): Hisashi, Hoshi; Takuya, Akiyama; Rui, Kimura; Shigeru, Kuroyanagi; Atsunori, Minamikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，インターネットが身近にあり，Web アクセスを介して購買行動や，調査，SNS などに利用されている．また Web アクセス解析を実施することでユーザの行動を理解し効率的な広告配信などのマーケティングに利用する技術も存在する．アクセス解析は Web アクセスログからユーザのアクセス傾向を特徴量化し，ディープラーニング等を利用してモデル化することでユーザの趣向を識別することができる技術である．しかしながら Web アクセスログは膨大であり，ユーザ一人ひとりについて分析することは時間，処理量ともに限界がある．そこで我々は Web アクセス傾向の特徴量について次元圧縮を行うことで処理量を削減したアクセス解析の手法を提案する．ユーザの Web アクセスログについて，URL ドメインを単語，アクセス遷移を文章とみなした上で word 2 vec により次元圧縮を行う．評価として 2016 年に実施したアンケート回答ユーザの回答結果と Web アクセスログを利用し，転居，結婚等のライフイベントを予測するモデルについて，既存の手法との精度比較を行った．
• 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: AN10112482
• 書誌情報: 研究報告データベースシステム（DBS）; 巻 2018-DBS-167, 号 7, p. 1-5, 発行日 2018-09-05
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-871X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会