系列パターン評価指標群に基づく転移型クリックストリーム予測モデル構築の検討(社会システムと情報技術研究) Developing a Transferring Method for Web-click Stream Prediction based on Sequential Pattern Evaluation Indices

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

抄録

Webサーバの閲覧記録であるログデータでは,ページ間の移動がクリックストリームと呼ばれる一連の系列データを取得することが可能である.本研究では,蓄積された系列データから系列パターンを抽出し,閲覧者の行動を予測するWebクリックストリーム予測を対象に,取得時期の異なるWebクリックストリームデータ間で用いることのできる予測モデルの構築を目的とする.このため,系列パターンを評価する指標群の値として,系列データでの系列パターン出現情報を変換し,予測モデルを分類学習アルゴリズムによって構築する.本稿では,転移型クリックストリーム予測モデル構築のため,系列パターン評価指標群に基づく予測モデルの構築と取得時期の異なるデータ間での予測モデル適用について検討する.

In this paper, a method for constructing transferable web-click stream prediction models based on sequential pattern evaluation indices is described. For predicting end points of click streams, the click streams are assumed as sequential data. Then, a sequential pattern generation method is applied to extract features of each click stream data. Based on these features, a classification learning algorithm is applied to construct click stream end point prediction models. In this study, evaluation indices for sequential pattern are introduced to abstract each click stream data for transferring constructed the predictive models. In the experiment, the method is applied to a benchmark click stream data to predict the end points. The result shows that the method can obtained more accurate predictive models with a decision tree learner and a classification rule learner. Subsequently, availability for transferring the predictive morels to different period is discussed.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理   [巻号一覧]

    電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 112(477), 25-30, 2013-03-04  [この号の目次]

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009713113
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10013061
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    024406498
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
ページトップへ