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大規模WebサイトにおけるWebアクセスログの最長共通部分列を用いた推薦の高速化手法

机译:一种在大型网站上使用最长的Web访问日志子列来加速推荐的方法

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摘要

Webサイトが提供する情報量の増加に伴い,ばく大なコンテンツからユーザが望む情報を効率的に推薦する技術が注目されている。Webアクセスログを用いた推薦は,ユーザの特別な操作を必要とせずに,Web利用履歴から推薦を行うことのできる手法である高精度な推薦が可能である反面,ばく大なデータを用いるため推薦に時間がかかるという課題がある。本研究では,推薦に必要なWebアクセスログのみを効率的に用いて推薦を高速化する手法を提案する。実際のECサイトのWebアクセスログを用いて実証実験した結果,既存手法と同等の精度で推薦時間を大幅に短縮することに成功した。
机译:随着网站提供的信息量的增加,人们开始关注能够从大量内容中有效推荐用户所需信息的技术。使用Web访问日志的推荐是一种可以从Web使用历史记录中进行推荐的方法,而无需用户进行任何特殊操作;另一方面,由于使用了大量数据,因此推荐使用。有一个问题,这需要时间。在这项研究中,我们提出了一种通过仅有效使用推荐所需的Web访问日志来加快推荐速度的方法。通过使用实际EC站点的Web访问日志进行的演示实验的结果,我们成功地以与现有方法相同的准确性显着减少了建议时间。

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