抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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学習院大学の計算機センターでは大量のログデータを蓄えているが,これらは,異常発生時の原因特定や,利用状況把握のための統計情報の集計などに活用されている。しかし,より抽象的レベルでユーザーの振る舞いをモデル化できれば,学内システムの構成改善や効率化に役立つだけでなく,効率的情報伝達や,学生のインターネット利用の定性的な把握と情報処理教育への活用も期待できる。本稿では,個々人の閲覧行動の推定ではなく,一般的な分析方法について報告した。まず,学内Webサーバーのログデータからグラフ構造を作成し,このグラフ構造に基づき,タグクラウドを作成して示した。また,閲覧行動からのユーザーの所属判定の試みとして,サポートベクトルマシンと木カーネルを用いた手法について,ベンチマークデータを対象に報告した。次に,大量の操作ログを対象とした分析の試みについて報告した。分析の対象となるウインドウ遷移ログから観測値としてイベント集合の系列を得る。そして,イベント列を抽象化したタスクの時系列が隠れマルコフモデルの遷移により生成されるモデルをユーザーの行動モデルとした。ユーザー行動モデルの推定と比較を行った。さらに,日本のIT企業から取得したウインドウ遷移ログを用いて,本手法に基づいてログを分析し,結果を報告した。