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【24h】

ブラウザの閲覧履歴に基づく探索行動抽出手法

机译:基于浏览器浏览历史的搜索行为提取方法

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摘要

本論文ではユーザのブラウザの閲覧履歴から探索行動と探索目的ページの抽出方法を提案する.近年,ウェブページの爆発的な増加に伴い,ウェブページ推薦の研究が盛んに行われている.我々は,小グループにおける検索サイトを利用した情報探索においての推薦システムをめざしている.特にウェブページ全体を推薦の対象としながらも,ユーザへの負担が少ないことを狙っているが,その実現にはいくつかの課題がある.本論文ではこの中で特に,推薦対象を自動抽出するという課題に対し,ユーザのブラウザの閲覧履歴に基づいた探索行動と探索終了ページの抽出手法を提案し,さらに終了ページが探索の目的ページ(推薦対象ページの候補)となる割合を調べた.評価実験の結果,52.3%の割合で探索行動を抽出でき,そのとき87.0%の割合で探索結果として有用なウェブページを抽出できた.
机译:在本文中,我们提出了一种从用户浏览器的浏览历史中提取搜索行为和搜索目的页面的方法。近年来,随着网页的爆炸性增长,已经积极进行了关于网页推荐的研究。我们的目标是建立一个推荐系统,用于使用小组搜索站点进行信息搜索。特别是,我们的目标是在定位整个网页时减轻用户的负担,但是在实现这一目标方面存在一些问题。在本文中,特别是针对自动提取推荐目标的问题,我们提出了一种基于用户浏览器的浏览历史的搜索行为以及一种提取搜索结束页面的方法,并且该结束页面是搜索的目的页面(我们调查了推荐页面的比例)。作为评估实验的结果,可以以52.3%的比率提取搜索行为,并且在那时,可以以87.0%的比率提取有用的网页作为搜索结果。

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