| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-07-12 14:05
WebアクセスログのLCSを用いたWebページの推薦手法
○山元理絵・小林 大・小林隆志・横田治夫（東工大） |
| 抄録 |
（和） |
近年，Webサイトによる情報発信の重要性から，WWWは拡大を続け，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．そこで,本稿ではLCS(Longest Common Subsequences)を用いたアクセスログ解析を行い，そこから発見されるパターンからユーザのアクセス行動を予測し推薦する方法について検討する．ユーザの初期のアクセス情報から，以降にアクセスされるページを推薦するため，多種多様なユーザのアクセスパターンの中で共通する傾向を抜き出し，アクセスの全体的な順序を保存するというLCSの持つ特徴を活かし，適切なページ推薦を行う手法を提案する．実際のアクセスログに対し本手法を適用して相関ルールを用いた従来手法との比較を行い，提案手法の優位を示すことでその性能を考察する． |
| （英） |
Nowadays, the importance of the information transmission via websites leads to the explosive growth of the WWW, and therefore, development of the information techniques meeting users' needs is required. In this paper, we propose the method to recommend proper web pages to users based on the web access log analysis using LCS (Longest Common Subsequences). Our proposal evaluates the similarity between LCSs and the website visitor's behavior at an early stage, then predict subsequent patterns. We compare the proposed method with the technique using association rule mining by applying them to the real web access log data. Through experimental evaluation on real usage data, we show that the proposed method can achieve better recommendation. |
| キーワード |
（和） |
Web / アクセスログ解析 / Longest Common Subsequences / Web Personalization / Webページ推薦 / / / |
| （英） |
Web / access log analysis / Longest Common Subsequences / Web Personalization / Web page recommendation / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 148, DE2006-40, pp. 109-114, 2006年7月. |
| 資料番号 |
DE2006-40 |
| 発行日 |
2006-07-05 (DE) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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