アクセスログからの大域的特徴量を考慮したユーザ属性推定

摘要

近年，データの局所的な特徴量に加えて大域的な特徴量を抽出することで，データに含まれるコンテンツの認識・識別を図る研究が盛hである．特にインターネットサービスのアクセスログには，サービスを利用するユーザの日毎・週毎などの生活習慣に由来する，比較的長い期間を観測することで発見できる特徴が現れると考えられる．本発表では，ユーザのアクセスログである時系列データに対しトレンドを推定し，複数のデータ間でトレンド情報を元にした類似度を計算することでユーザのグループを作成する．そして各グループの属性を調査することで，得られている情報が少ないユーザの属性を推定する手法を報告する．