超個人化プロファイル生成のためのWebライフログの分類分析

摘要

Rapid growth of study on life-log and increasing time of web browsing, browsing logs have been remarkable source to represent user's activity on the Internet. While services which applies browsing logs are popular on Web, no services reflect these logs to user's activity in the real-world. Therefore, the final purpose of my work is to support an active for a user on real-world. We are confronted by two difficulties. The first is an increasing of the number of similarity between users by homonyms. The second is a difference of a browsing motive for a same page. We attempt to solve these problems by clustering approach using browsing time and referrer which are contained in browsing history. This paper is intended as an investigation of the logs classification analysis for a preparing flexible super personal profile unless we define categories in advance. We prepared a variety metric method to determine the ratio of each element. It wasrnfound that the ratio of elements of time and referrer should be equalized.%ライフログの注目とWeb利用時間の増加に伴い，ユーザのWeb上での行動履歴を利用したサービスがWeb上では普及している一方で，ユーザが実世界に出かけたときにそれを利用したサービスがないため，ユーザの実世界での活動を支援することが最終的な目標である．ユーザの複数の興味・関心が混在しているWeb上の行動履歴を実世界へと適応させるさい，同音異義語によるユーザ間の類似度増加と，ユーザによって同一Webぺ－ジの閲覧意味が異なるということが問題となる．分類の要素にユーザの行動履歴に含まれる閲覧時刻とリファラーとを利用してクラスタリングすることで解決を試みる．そこで本研究では，ユーザの複数の興味・関心が混在しているWeb上の行動履歴を，事前に分類の基準を策定せず分類し，より適応範囲の広い超個人特化プロファイルを生成するための分析を行なう．各要素の比率を決めるためさまざまな距離関数を作成し，クラスタリング結果を分析した．その結果，閲覧時刻とリファラーに関しては均等にするほうが適していることがわかった．