| Research Abstract |
高速ネットワークであるブロードバンドの常時接続環境が普及しつつある中,本研究では,WEB.コンテンツ情報を積極的に分析することで,利用者ならびにコンテンツの配信状況などの時間的変化情報を的確に捉えると共に,利用者の行動を予測し,この予測情報を用いる効果的なリコメンド技法の確立を目的として実施している.
まず,基盤的技術として,P2P配信におけるネットワーク環境を整えることを目的として,P2Pネットワークのルートマイニングの研究を実施し,国際会議KES2004にて報告した.また,応用事例としてホームページ記述項目が比較的明確な公共団体のホームページにおける顧客の利用を調査し,同じく国際会議KES2004にて報告した.
次に,WEB.コンテンツ情報および顧客動向を把握するためには,これら膨大な数のテキスト情報を高速に処理する必要があるため,基本的なアルゴリズムの研究にも取り組んだ.主には高速全文検索技術および文書クラスタリング技術である.この成果を,それぞれ論文誌International Journal of Computer Mathematics, Information Processing and Managementに投稿し,掲載された.
今後来年度を見据え,ネット上で最も商業的な要因が強いといわれ,リコメンドに対する待望がある電子株取引への適用を考え,研究を開始した.具体的には,アナリストレポートの分析を行い,その結果を国際会議KES2004,および,IPSI-2004にて報告した.
そのほか,本研究の成果として,論文誌掲載2件,国際会議4件があり,1年目としては,十分な成果を得られた.
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