fprの皆様
立教大学の山口です。
来週開催されます日本行動計量学会で開催される
セミナーのご案内の再送です。
まだ十分に空きがありますので、ふるってご参加ください。
********************
日本行動計量学会第33回が8月26日から29日まで開催されま
す．大会第1日に以下のセミナーが開催されます．皆様の参加
をお待ちしております．
日本行動計量学会第33回大会チュートリアルセミナーのご案内
タイトル：WEB MINING & e-INTELLIGENCE
日 時：2005年8月26日1PM〜5PM
会 場：長岡技術科学大学
講 師：Wolfgang Gaul（University of Karlsruhe 教授）
当日資料を配布し，簡単な通訳をする予定です．
定 員：120名（学会員を優先し，先着順）
参 加 費：学会員4000円，非会員10,000円（当日入会申込
をされた場合，大会協賛学会の会員，開催校の教職員および学
生は会員扱い）
ホームページ：http://www.ir.rikkyo.ac.jp/~bsj33t/
申込方法：
(1) ホームページからオンライン
(2) 申込用紙（ホームページからダウンロードできます）に
ご記入の上，FAXにて送付 FAX（０３）３９８５−２８３３
お問い合わせ先e-mail：bsj33-tutorial (at) ir.rikkyo.ac.jp
オーガナイザー：岡太彬訓・山口和範
WWWの普及に伴い，データや情報の利用は飛躍的に増加した．
本チュートリアルでは，リコメンダーシステム（Weから得たお
勧め情報をインターネットの利用者とWeb siteの運営者の提供
する）についての解説から始め，Webから得られたデータや情
報の処理や分析について，講演者自身の開発したアルゴリズム
（ファジー2相クラスタリング，欠測値の処理等）も交えて述べる．
********************
The rise of the World Wide Web has dramatically increased the メavailability
of data/informationモ with all its advantages and disadvantages. For a
discussion of how to tackle the challenge of Web data analysis different
starting points can be taken into consideration, e.g.:
From a more theoretical data-analytical point of view one can use data
analysis and statistics as basis and proceed with data mining and web
mining techniques for handling the underlying data problems.
From a more application-oriented point of view one can start with the
behavior of Web visitors and their wishes as prerequisites and suggest
intelligent solutions for selected target groups.
Of course, we will present own methodological developments, e.g.:
- our a priori algorithm for generalized sequences (to help to analyze
navigational behavior of internet users) which generalizes the a priori
algorithm for sets and for sequences,
- our FTMC (fuzzy two mode clustering) algorithm (to suggest another
recommender system for collaborative filtering tasks) which can be applied
to the missing values situation within Web response data, and
- our DTARtext algorithm (to support personalized Web content mining) which
combines decision trees (DT) and association rules (AR) for text
classification.
Additionally,
- when Web usage data is analysed, the Web robot detection problem arises
(as it is of importance to know whether human users or Web robots have
created requests),
- for business with the help of the Web, optimization of online visibility
of Web sites (in competition with other Web sites) is a problem that can be
tackled by Web mining.
In the seminar we will start with a description of recommender systems
(software that collects, aggregates, transforms, … information from the Web
and returns recommendations to support internet users as well as Web site
owners) as general frame from which answers for the just mentioned topics
and other interesting questions can be derived.
以上です。
kazunori yamaguchi, rikkyo university
<http://www.ir.rikkyo.ac.jp/~kazunori/>
ここは心理学研究の基礎メーリングリストに投稿された過去の記事を掲載しているページです。