著者

長野 翔一 高橋 寛幸 中川 哲也

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2008, no.90, pp.65-70, 2008-09-17

被引用文献数

6

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情報爆発時代において,情報の個人化を実現するプロファイル技術が注目されている.しかし,現在のプロファイル技術は獲得した閲覧履歴全体からユーザの全閲覧行動における要求の傾向を推測するため,要求の変化を検出するのは困難である.本稿が扱う 「要求」 とは行動への動機の事を指し,10 分程度で変化する性質を持つ.ユーザは要求に基づいてウェブページの閲覧を行う.我々は,ユーザの要求変化は各閲覧履歴の意味的類似度を利用することで検出可能であると考え,閲覧履歴の分類方式を提案する.既存の分類方式では,同じ要求内でも時系列に従い少しずつカテゴリが変化する,複数の異なる要求が並存する,といった閲覧行動の性質のため精度を下げることとなる.そこで,提案方式はこれらの性質を考慮し,クラスタ重心付近に十分な閲覧履歴数が確保できないことを前提とした,局所解重視の分類方式の構築に取り組む.また,既存の分類方式と比較実験を行い,提案方式が既存方式に比べ有効であることを確認した.We propose a clustering method for detecting the change of intention from user's browsing behavior. It is necessary to treat the user's intention accurately in information explosion age. However, treating dynamic intention is difficult for a conventional method, as behavior targeting model. Because the category change little by little in the same intention, and any other intentions exist at same time. For detecting user's intention change in browsing-behavior, we analyze each of browsing-history based on the similarities, and clustering based on local part similarities, in case web history have not a normal distribution. In addition, we evalute on result of an experiment to effectiveness for conventional clustering method.