| 研究課題/領域番号 |
13224007
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| 研究種目 |
特定領域研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
寺野 隆雄 筑波大学, 社会工学系, 教授 (20227523)
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| 研究分担者 |
津田 和彦 筑波大学, 社会工学系, 助教授 (50302378)
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| 研究期間 (年度) |
2001
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| 研究課題ステータス |
完了 (2001年度)
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| キーワード | Webマイニング / リコメンダーシステム / E-コマース / コンテンツ分析 / 学習分類子システム / 情報圧縮アルゴリズム / データマイニング / プッシュ型サービス |
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| 研究概要 |
本研究では、WEBコンテンツ情報を積極的に分析することによって、利用者ならびにコンテンツの時間的変化情報を的確に捉え、プッシュ型のサービスを可能とするような新しいリコメンダー技法の確立を目的とする。開発する手法の概略を図1に示す。これにより、インターネット上の検索エンジンの負荷を軽減し、しかも、比較的少数の利用者に対して、適切な推薦情報を提供できる環境を実現する。たとえばAMAZ0N. C0Mには二千万人を越える利用者が存在すると報告されているが、我が国の平均的なE-コマースサイトの利用者は数万人規模に過ぎず、このような状況に合わせた知的なリコメンダー技法の開発と普及は我国の情報化技術の進展にはきわめて大きな役割をもつ。
我々が目指す目標は次のとおりである。(1)E-コマース上の利用者志向の時間経過に伴う変化を自動的に抽出する手法を開発すること。(2)このために、商品情報や利用者の購買行動のコンテンツ情報を適応的に学習するエージェント技術を開発すること。(3)分析の結果得られた情報をポータルサイトあるいは利用者個々人にプッシュ情報として与えることによって、WEB検索に依存しない推薦情報の提供を可能とすること。(4)インターネット上の書店などを対象ドメインとして、コンテンツ情報や利用者購買行動などを利用・分析し、我々のアプローチの有効性を実証すること。
上記(1)については、理論の構築は既に半ば完成しており、小規模データにおける実験でその有効性を確認した。(3)については適用学習エージェントの機能を開発するために、学習分類子システムについて理論的・実践的な研究を行った。(4)においても同様に、プッシュ型のデータ配信方法および受信側でのプッシュされたデータの解析整理方法に関してのアルゴリズムの構築を進めた。さらに、(2)に関しては今後の大規模データに対する適用方法の検討を進めた。
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