@article{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00009096,
 author = {川村, 隆浩 and KAWAMURA, Takahiro and ワ, コラ and VA, Kora and 中川, 博之 and NAKAGAWA, Hiroyuki and 田原, 康之 and TAHARA, Yasuyuki and 大須賀, 昭彦 and OHSUGA, Akihiko},
 issue = {11},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム},
 month = {Nov},
 note = {e-Commerceの急速な発展を背景に，Web検索結果への検索連動型広告（スポンサーリンクなど）が広告配信手段として注目されている．しかし，ユーザの検索意図と異なる広告の配信は，長期的に見てユーザの不快感を招き，逆効果となるリスクがある．そこで，ユーザの検索行動から検索の目的を推測し，適切な情報を提供することが重要となってきている．これまでも検索結果に対するユーザのブラウザ側の操作（インタラクション）に注目した研究は行われているが，一連のインタラクションの前後関係を考慮した研究は行われていない．そこで，本研究では商品検索結果に対するユーザのインタラクションシーケンスに着目し，検索の目的を購入目的か，情報収集目的かに分類するエージェントを提案する．実験により，先行手法と提案手法を組み合わせることにより，商品検索目的の抽出精度を10%以上向上できることを確認した．, Search advertising like sponsor link on a search engine result page is now attracting attention as a new advertising solution according to the rapid growth of e-Commerce. However, if the advertising product does not match with a user's search intension, it would cause uncomfortable feeling to the user, and an opposite effect for the advertising near future. Therefore, it's increasingly important to extract the user's search intension from his/her behavior, and fit the advertising to it. Although several studies have been done on extraction of the user's search intention by checking the interactions with a browser, most of them lack of consideration of sequences of the interactions. Therefore, we focus on the user's interaction sequences to the product search result, then try to classify the intentions to "buy" or "survey". Our experiment shows that combination of our method with a previous work raises more than 10% accuracy than the previous work alone.},
 pages = {1783--1790},
 title = {インタラクションシーケンスに着目した商品検索目的抽出エージェントの開発},
 volume = {J94-D},
 year = {2011},
 yomi = {カワムラ, タカヒロ and ナカガワ, ヒロユキ and タハラ, ヤスユキ and オオスガ, アキヒコ}
}