著者

長野 翔一 市川 裕介 小林 透

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.7, pp.1-7, 2009-11-09

参考文献数

19

被引用文献数

1

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ウェブ広告において,ユーザのある期間の閲覧履歴を利用して広告を配信する行動ターゲティング広告が注目されている.しかし,行動ターゲティング広告は,検索連動広告のようにユーザからそのとき調べたかったことをキーワードとして与えられることは期待できないため,ある期間の閲覧履歴から,そのユーザが探していたもの,欲しかったもの (意図) をキーワードとして抽出する技術が必要とされている.キーワードの抽出には TFIDF に代表される文書単体への重みづけを適用し,その総和を採用する従来方式が利用されるが,従来方式は,各履歴を均等に扱うため,出現する履歴が少ないキーワードは抽出は困難である,本稿はこれらの課題を解決するため,文書分類を利用し,キーワードが出現した履歴からユーザの意図を推定する方式を提案する.また,被験者実験を通して,直前のクラスタと分析期間の履歴に共通して出現するキーワードの数が確保されていれば,提案方式が従来方式より有効であることを検証した.In this paper, we suggest a keyword suggestion method considering user's browsing interests in access log to overcome these problems. First, we make a hierarchical tree by using keywords appearance in access logs, for extracting lower abstraction keywords. Then 2 different abstraction levels set for contextual keywords and unique keywords, for deciding abstraction level of suggested keywords. In addition, we evaluate on effectiveness of a suggested framework by experiment results.