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

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ペー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ア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，閲覧時刻とリフア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．