ドメイン名の登録文字列に注目した機械学習による登録更新率の予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2019-06-07
• タイトル: ドメイン名の登録文字列に注目した機械学習による登録更新率の予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction of Domain Name Renewal Rate by Machine Learning Focusing on Registered Domain Name String
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 運用管理・IOT
• 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: 株式会社日本レジストリサービス
• 著者所属: 株式会社日本レジストリサービス
• 著者所属: 株式会社日本レジストリサービス
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Registry Services Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Registry Services Co., Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Japan Registry Services Co., Ltd.
• 著者名: 米谷, 嘉朗; 森, 健太郎; 井本, 税
• 著者名(英): Yoshiro, Yoneya; Kentaro, Mori; Osamu, Inomoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ドメイン名はインターネットアクセスの基盤であり安定運用が求められる．ドメイン名の運用にはドメインレジストリ，レジストラ，DNS プロバイダ等様々な事業者が関わるが，本論文ではレジストリに集中する．レジストリのサービスは，新規登録ドメイン名数が増加することと，そのドメイン名が長期にわたり継続運用 （登録更新） されることによって安定する．したがって，新規登録されたドメイン名が登録更新される確率を事前に予測し，レジストリサービス維持計画を作成することはインターネットアクセスの安定運用にとって重要である．本論文では，新規登録されたドメイン名が登録更新される確率を，ドメイン名の文字列の特徴に基づき機械学習を用いて即時に予測する手法を提案する．また，ドメイン名として登録される文字列の傾向は企業 ・行政等による様々な施策や社会イベントに影響を受けるため，傾向変化への対応を考察する．本手法を用いた JP ドメイン名での更新率予測の予測精度検証では，従来型の統計的な予測に比べて 1.3～1.7% の精度向上を得ることができた．
• 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: AA12326962
• 書誌情報: 研究報告インターネットと運用技術（IOT）; 巻 2019-IOT-46, 号 15, p. 1-6, 発行日 2019-06-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8787
• 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