| 講演名 | 2006-11-10 Webアクセスログに対する系列データマイニング : ページ滞在時間系列の解析(「さまざまな分野の形式的検証最前線」及びAI一般) 吉田 修, 岩沼 宏治, 鍋島 英知, |
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| 抄録(和) | Webサイト構造の再構築において,ユーザのアクセスパターンやページ滞在時間は非常に重要な指標である.これらを組み合わせた滞在時間情報を含むアクセスパターンはより有用な情報であると考えられる.アクセスパターンの抽出には,一般に系列データマイニングが用いられるが,これはアイテムの発生順序を保持した頻出パターンを抽出する手法であり,抽出されたパターンからアイテムの発生期間を知ることはできない.そこで,本稿では,発生期間情報を含んだパターンを抽出可能な系列パターンマイニング手法を提案する.提案手法をアクセスログに適用し評価した結果,再構築に役立つパターンを発見できることを確認した. |
| 抄録(英) | In analyzing WEB site structures, both of access patterns and page-staying times of users are very important factors. These two factors, however, are usually considered in a separate way in the analysis for WEB sites. It is clear to be very useful and productive of considering access patterns together with page-staying times in an integrated manner. Ordinary sequential data mining methods can extract access patterns form WEB logs, but can not find out page-staying time sequences. In this paper, we give a new fast data mining method, which can extract sequential patterns with time periods of each event occurring the pattern. We applied this new method for analyzing WEB access logs, and confirmed that this method can successfully find out some important patterns which helps us to rebuild the WEB site in a more user-friendly design. |
| キーワード(和) | データマイニング / アクセスログ / 系列マイニング / 時間区間 / Web |
| キーワード(英) | Data Mining / Access Log / Sequential Pattern Mining / Time Interval / Web |
| 資料番号 | AI2006-14 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2006/11/3(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Webアクセスログに対する系列データマイニング : ページ滞在時間系列の解析(「さまざまな分野の形式的検証最前線」及びAI一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sequential Pattern Mining for Web Access Logs : Analysis of page-staying time sequences |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データマイニング / Data Mining |
| キーワード(2)（和/英） | アクセスログ / Access Log |
| キーワード(3)（和/英） | 系列マイニング / Sequential Pattern Mining |
| キーワード(4)（和/英） | 時間区間 / Time Interval |
| キーワード(5)（和/英） | Web / Web |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉田 修 / Osamu YOSHIDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山梨大学大学院医学工学総合教育部 コンピュータ・メディア工学専攻 Interdisciplinary graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 岩沼 宏治 / Koji IWANUMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山梨大学大学院医学工学総合研究部 Interdisciplinary graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 鍋島 英知 / Hidetomo NABESHIMA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 山梨大学大学院医学工学総合研究部 Interdisciplinary graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi |
| 発表年月日 | 2006-11-10 |
| 資料番号 | AI2006-14 |
| 巻番号（vol） | vol.106 |
| 号番号（no） | 340 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |