| 研究課題/領域番号 |
14019008
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| 研究種目 |
特定領域研究
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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 |
吉田 健一 筑波大学, 社会工学系, 教授 (40344858)
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) |
2002
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| 研究課題ステータス |
完了 (2002年度)
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| 配分額 *注記 |
5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
2002年度: 5,100千円 (直接経費: 5,100千円)
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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リコメンダー技法の確立を目的とする。
2年の研究期間内に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。
本年度は、(1)(3)を中心に研究を実施した。開発した手法は以下の特長をもつ。3次元ベクトルを用いた顧客志向情報の管理方法では、時間経過により変化する市場動向と顧客志向を比較的小規模のデータ容量で正確に管理することが可能である。これにより、これまでは分析したくともできなかった様々な分析を実施できる。また、この顧客志向情報の管理方法では、データの基本構造は多くの推薦システムが採用していた2次元ベクトルによる顧客志向解析と同じであるため、これまで使用していた既存の推薦システムが提供する顧客志向情報の分析ツールを援用可能であり、推薦システムの顧客志向情報の管理部分のみを3次元ベクトルに置き換えることも可能である。
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