抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,ウェブサイト含有量を用いたWebサイト分類のためのモデルを提案し,インターネット広告(ad)戦略の応用を検討した。インターネット広告機関は多くのWebサイトに埋め込まれた多くの自由空間を持ち,広告を設置するが選択できる。広告提出戦略を最適化するために自由機関は,各Webサイトの特性とトピックスを知る必要がある。しかし,ウェブサイト含有量は,自然言語であるので,それらは統計的モデルを用いたウェブサイトを分類したい場合は,これらの定性的文を変換する定量的データにしなければならない。この問題を解決するために,本研究は,自然言語で書かれたウェブサイト情報への統計的解析を適用した。ウェブサイト文を単語に切断とウェブサイトを分類するための0 1指標行列のデータセットを作成するために新語の辞書を適用した。データセットから,潜在的Dirichlet割当を用いて各ウェブサイトのトピックスを推定した。最後に著者らは,ad戦略を最適化するために得られた結果どのように適用するかを議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】