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J-GLOBAL ID：202002282575497159   整理番号：20A0711700

クリックストリームデータのマイニングによるデジタル市場におけるユーザ行動の分析に関する調査【JST・京大機械翻訳】

A Survey on Analysis of User Behavior on Digital Market by Mining Clickstream Data

著者 (2件)： Padigela Praveen Kumar (Department of Computer Science, Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D Institute of Science and Technology, Chennai, Tamilnadu, India) ,  Suguna R. (Department of Computer Science, Vel Tech Rangarajan Dr. Sagunthala R&D Institute of Science and Technology, Chennai, Tamilnadu, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1090  ページ： 535-545  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データストリームマイニングは,ネットワークセンサ,ストック交換,気象研究および電子商取引のような様々な分野におけるその応用によって最も顕著な領域の1つとして出現した。ストリームマイニングは,潜在的に,データが動的,非定常,不安定で,自然に無限である大量に連続的に生成される活性領域である可能性がある。ユーザブラウジング傾向により生成されるそのようなストリーミングデータの一つは,クリックストリームデータである。電子商取引Webサイトにおけるユーザのオンライン行動の分析は,特定の結論を引き出し,ユーザと電子商取引企業の両方に対する特定の推奨を行い,それらのマーキング戦略を改善し,取引率を効果的に増加させ,収益を強化する。本論文は,クリックストリームデータを通してユーザの挙動を分析する際に使用される種々の方法論とパラメータの調査を提示することを目的とした。また,本論文では,それらの関心をマイニングすることに基づいて,ユーザをクラスタ化するためにこれまで使用された方法についても概説した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *クラスタ化 ,  ディジタル方式 ,  在庫量 ,  電子商取引 ,  活性部位 ,  気象 ,  センサ ,  マーキング ,  ネットワーク
準シソーラス用語： オンライン ,  ストリーミングデータ ,  非定常性 ,  データストリーム ,  *ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クリックストリーム ,  行動 ,  ディジタル市場 ,  協調フィルタリング

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： クリックストリームデータ ,  デジタル ,  市場 ,  ユーザ行動 ,  分析 ,  調査