(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持する識別子獲得手段と、前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行うアクセス傾向解析手段と、該アクセス傾向解析手段で得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の平均を計算するアクセス時刻解析手段と、該アクセス時刻解析手段で得られたアクセス時刻の平均を対応するクラスタとともに表示するアクセス傾向表示手段を有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
【請求項２】
ハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持する識別子獲得手段と、前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行うアクセス傾向解析手段と、該アクセス傾向解析手段で得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の特徴を解析するアクセス時刻特徴解析手段と、該アクセス時刻特徴解析手段で得られたアクセス時刻の特徴を対応するクラスタとともに表示するアクセス傾向表示手段を有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
【請求項３】
さらに、コンピュータの識別子の情報を基にしてアクセス時刻をユーザの現地時刻に変換する時刻変換手段を有し、前記識別子獲得手段は、アクセス時刻として前記時刻変換手段で変換されたユーザの現地時刻を用いることを特徴とする請求項２に記載のハイパーテキスト解析装置。
【請求項４】
コンピュータを用いてハイパーテキストを解析する方法において、コンピュータが備える識別子獲得手段がハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持し、コンピュータが備えるアクセス傾向解析手段が前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行い、コンピュータが備えるアクセス時刻解析手段が該クラスタリングで得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の平均を計算し、コンピュータが備えるアクセス傾向表示手段が該アクセス時刻の平均を対応するクラスタとともに表示することを特徴とするハイパーテキスト解析方法。
【請求項５】
コンピュータを用いてハイパーテキストを解析する方法において、コンピュータが備える識別子獲得手段がハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持し、コンピュータが備えるアクセス傾向解析手段が前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行い、コンピュータが備えるアクセス時刻特徴解析手段が該クラスタリングで得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の特徴を解析し、コンピュータが備えるアクセス傾向表示手段が該アクセス時刻の特徴を対応するクラスタとともに表示することを特徴とするハイパーテキスト解析方法。
【請求項６】
ハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持する識別子獲得処理と、前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行うアクセス傾向解析処理と、該アクセス傾向解析処理で得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の平均を計算するアクセス時刻解析処理と、該アクセス時刻解析処理で得られたアクセス時刻の平均を対応するクラスタとともに表示するアクセス傾向表示処理をコンピュータに実行させるためのハイパーテキスト解析プログラムを記録した記憶媒体。
【請求項７】
ハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持する識別子獲得処理と、前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行うアクセス傾向解析処理と、該アクセス傾向解析処理で得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の特徴を解析するアクセス時刻特徴解析処理、該アクセス時刻特徴解析処理で得られたアクセス時刻の特徴を対応するクラスタとともに表示するアクセス傾向表示処理をコンピュータに実行させるためのハイパーテキスト解析プログラムを記録した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワーク上に構成されるハイパーテキストシステムにおいて、その構成の優劣を判断するための知識を発見するためにアクセス履歴を解析するハイパーテキスト解析装置及びその方法、および、ハイパーテキスト解析装置および方法をコンピュータで実現するためのハイパーテキスト解析プログラムを記録した記憶媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ネットワーク上に構成されるハイパーテキストシステム（例えば、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅ  Ｗｅｂ：以下、Ｗｅｂと略す）では、ハイパーテキストを格納しているサーバにおいてユーザ（訪問者）のアクセス履歴を記録することができる。このアクセス履歴には、一般に、アクセスしてきたユーザが使用しているコンピュータの識別子（インターネットを利用しているのであればＩＰアドレス）、アクセスしてきた時刻、アクセスしたノードのサーバ上での識別子（ＷｅｂではＵＲＬ）が含まれる。
【０００３】
アクセス履歴うち、アクセス時刻を利用してユーザのブラウジングを支援するものとしては、例えば、特開平８−２７８９６７号公報に記載されているハイパーテキストシステム及びその表示方法がある。これは、ファイル（＝ノード）の最新更新時刻とユーザ毎の最新アクセス時刻を比較して、その結果をユーザに提示するものである。これによって、ユーザはハイパーリンクを遷移して次のノードに進むべきか否かを判断することができる。
【０００４】
また、特開平９−２０４３５１号公報に記載されているメモリ付リンク情報を用いた画面遷移方法や、特開平１０−１４３５１９号公報に記載されているＵＲＬ順序付け方法およびその装置では、アクセス回数とアクセス時刻を基に重要なハイパーリンクを識別して、ユーザに提示する手法を示している。
【０００５】
さらに、各コンピュータ識別子毎のアクセス先のノードとアクセス時刻から、各ユーザのアクセス経路を得ることは可能であり、アクセス経路のトラフィック量を統計処理することによって、重要経路を提示する技術も提案されている。例えば、各ユーザのアクセス経路を得ることは、Ｃ．Ｓｈａｈａｂｉ，Ａ．Ｍ．Ｚａｒｋｅｓｈ，Ｊ．Ａｄｉｂｉ，ａｎｄ  Ｖ．Ｓｈａｈ，“ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙ  ｆｒｏｍ  Ｕｓｅｒｓ  Ｗｅｂ−Ｐａｇｅ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ”，ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  ＲＩＤＥ，１９９７．等に記載されている。また、アクセス経路のトラフィック量を統計処理する技術は、例えばＪ．Ｂｏｒｇｅｓ  ａｎｄ  Ｍ．Ｌｅｖｅｎｅ，“Ｍｉｎｉｎｇ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ  Ｒｕｌｅｓ  ｉｎ  Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ  Ｄａｔａｂａｓｅｓ”，ｉｎ  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＫＤＤ，１９９８．等に記載されている。
【０００６】
このように従来技術では、アクセス時刻を利用して、特定のユーザに特化したブラウジング支援を実現している。しかし、例えばＷｅｂサイトのようなハイパーテキストシステムの構成に着目し、その優劣を判断するような知識を得ることはできなかった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、アクセス履歴からユーザのアクセス傾向を認識し、ハイパーテキストシステムの構成の優劣を判断するような知識を得ることを支援するハイパーテキスト解析装置及びその方法を提供することを目的とするものである。また、そのハイパーテキスト解析装置および方法をコンピュータで実現するためのハイパーテキスト解析プログラムを記録した記憶媒体を提供することを目的とするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、ハイパーテキストシステムを構成する各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子とそのアクセス時刻の組を保持し、前記識別子を特徴量として前記ノードに対してクラスタリングを行う。そして、クラスタリングで得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の平均を計算し、該アクセス時刻の平均を対応するクラスタとともに表示することを特徴とするものである。このような表示によって、ユーザによるアクセス傾向が時系列的に把握でき、例えばユーザの関心の薄れやハイパーテキストシステムの構成の劣化などを判断することができる。
【０００９】
あるいは、クラスタリングで得られた各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の特徴を解析し、該アクセス時刻の特徴を対応するクラスタとともに表示することを特徴とするものである。このような表示によって、例えば時間帯別にユーザのアクセス傾向を把握することができ、ハイパーテキストシステムがその構成の意図と一致しているか否かを判断することができる。
【００１０】
このようにして、ハイパーテキストシステム優劣を判断可能にすることにより、ユーザのアクセス動向に従ってハイパーテキストシステムを改善するための支援を行うことができる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の第１の実施の形態を示す構成図、図２は、Ｗｅｂの一例の説明図である。図中、１はＷｅｂサーバ、２はハイパーテキスト解析装置、１１はアクセス履歴情報、２１は識別子獲得部、２２はアクセス傾向解析部、２３はアクセス時刻解析部、２４はアクセス傾向表示部である。ネットワーク上に構成されるハイパーテキストシステムのなかで代表的なものはＷｅｂである。以下、Ｗｅｂを例として説明する。
【００１２】
Ｗｅｂサーバ１は、ネットワーク上で情報を発信する手段である。Ｗｅｂサーバ１には、図２に示すように、ユーザに提供したい情報がノード（矩形で示す）とハイパーリンク（矢線で示す）によるハイパー構造で貯えられている。ユーザはＷｅｂサーバ１にアクセスすることでコンテンツを入手できる。このとき、Ｗｅｂサーバ１では、一般に、ユーザのアクセスがある毎に、ユーザのコンピュータを識別するためのコンピュータ識別子（例えばＩＰアドレス）とアクセス時刻とユーザのアクセスしたノードのあるアドレス（例えばＵＲＬ）をアクセス履歴情報１１として記録している。
【００１３】
ハイパーテキスト解析装置２は、識別子獲得部２１，アクセス傾向解析部２２，アクセス時刻解析部２３，アクセス傾向表示部２４などを有している。識別子獲得部２１は、アクセス履歴情報１１の中からＷｅｂサーバ１上の各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子（例えばＩＰアドレス）とそのアクセス時刻の組をリストとして保持する。
【００１４】
アクセス傾向解析部２２は、Ｗｅｂサーバ１上のノード群に対し、それぞれに対応するコンピュータの識別子の情報を用いてクラスタリングの処理を施す。このクラスタリングの処理には既存の技術を使用することができる。例えば、Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇによるクラスタリングの方法では、以下の１，２，３のステップを行う。
１．Ｗｅｂサーバ１上の各ノードをそれぞれ一つのクラスタとする。
２．各クラスタ間の類似度を計算し、最大類似度を持つクラスタ同士を一つのクラスタにマージする。
３．クラスタが一つになるまで２．の処理を繰り返す。
この過程の途中で順次生成されるそれぞれのクラスタをクラスタリングの処理結果として得る。例えば１．の処理において生成される各ノードのみのクラスタ、そのクラスタをマージした各クラスタ、最後に生成された１つのクラスタなどがクラスタリング結果となる。なお、上述のクラスタリングの方法は、例えば、Ｅ．Ｍ．Ｖｏｏｒｈｅｅｓ，“Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇ  Ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｖｅ  Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ｕｓｅ  ｉｎ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ”，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｖｏｌ．２２，Ｎｏ．６，１９８６等に記載されている。
【００１５】
アクセス傾向解析部２２では、上述のクラスタリング処理の２．の処理における類似度計算において、例えば、クラスタ間で共有する異なるＩＰアドレスの数（異なり数）を類似度と定義することができる。または、クラスタ間で共有する異なるＩＰアドレスの数を、その２つのクラスタが持つ全ての異なるＩＰアドレスの数で割った値を類似度と定義することもできる。ここで、クラスタが持つＩＰアドレスとは、クラスタを構成する各ノードへのアクセス履歴情報１１を全てマージして、その中に出現する互いに異なるＩＰアドレスのことである。
【００１６】
またアクセス傾向解析部２２は、Ｗｅｂサーバ１上のノード群に対し、それぞれに対応するコンテンツ情報を用いてクラスタリングの処理を施してもよい。この場合、クラスタ間で共有する異なる単語の数を類似度と定義する。または、クラスタ間で共有する異なる単語の数を、２つのクラスタが持つ全ての異なる単語の数で割った値を類似度と定義すればよい。クラスタリングの方法は、例えば上述と同様の方法など、各種の方法を利用することができる。
【００１７】
アクセス時刻解析部２３は、アクセス傾向解析部２２で得られた各クラスタについて、それぞれクラスタを構成するノードに対するアクセス時刻を識別子獲得部２１から取り出し、アクセス時刻の平均（平均アクセス時刻）を求める。そして、クラスタとそのクラスタに対応する平均アクセス時刻の組をアクセス傾向表示部２４に渡す。
【００１８】
アクセス傾向表示部２４は、各クラスタを平均アクセス時刻とともに表示する。図３は、本発明の第１の実施の形態においてアクセス傾向表示部２４における表示の一例の説明図である。図３に示した例では、平均アクセス時刻順にクラスタとそのクラスタの構成ノードのＵＲＬ（識別子）が示されている。クラスタは、図３では「ＩＤ」として示している。ここで「ＩＤ」とは、クラスタを参照するためにユニークに付けられた番号であり、例えば、アクセス傾向解析部２２におけるクラスタ生成時に、生成された順に付与することができる。
【００１９】
このような表示により、Ｗｅｂサイトへのユーザからのアクセス傾向が時系列で把握できる。例えば、より以前にアクセスされ、すなわち最近のアクセスが相対的に少なくなってきているクラスタは、ユーザの関心が薄くなった、あるいはこのＷｅｂサイトの構成が劣化して、うまくナビゲートされなくなったと判断することができる。Ｗｅｂサイトの管理者は、図３に示したような表示から、例えば平均アクセス時刻の古いクラスタについて問題があるかもしれないと判断することができる。問題と思われるクラスタを認識したら、そのクラスタの構成ノードにアクセスして、ハイパーリンク構成を含めた内容を改善することによって問題を解決することができる。
【００２０】
ここでは表形式の表示形態を示しているが、本発明はこれに限らず、種々の表示形態によってクラスタを平均アクセス時刻とともに表示することが可能である。
【００２１】
図４は、本発明の第２の実施の形態を示す構成図である。図中、２５はアクセス時刻特徴解析部である。識別子獲得部２１およびアクセス傾向解析部２２は、上述の第１の実施の形態と同様である。すなわち、識別子獲得部２１は、アクセス履歴１１の中からＷｅｂサーバ１上の各ノード毎に予め定めたある一定期間にアクセスしてきたコンピュータの識別子（例えばＩＰアドレス）とそのアクセス時刻の組をリストとして保持する。またアクセス傾向解析部２２は、Ｗｅｂサーバ１上のノード群に対し、それぞれに対応するコンピュータの識別子の情報を用いて、クラスタリングの処理を施す。クラスタリングの方法は任意であり、例えば上述の第１の実施の形態で例示した方法などを用いることができる。
【００２２】
アクセス時刻特徴解析部２５は、まず、アクセス傾向解析部２２で得られた各クラスタについて、それぞれクラスタを構成するノードに対するアクセス時刻を識別子獲得部２１から取り出す。次に、取り出したアクセス時刻を予め決めておいたアクセス時間帯域に置き換える。ここでアクセス時間帯域は、例えば、モーニングアワー：６時〜９時、ビジネスアワー：９時〜１７時、イブニングアワー：１７時〜２０時、その他などとすることができる。あるいは、曜日別に分類してもよい。アクセス時刻特徴解析部２５は、最後に、各クラスタを最も特徴づけるアクセス時間帯域を特定する。アクセス時間帯域の特定は、例えば、各アクセス時間帯に置き換えられたアクセス時刻の件数が最大となるアクセス時間帯域を検出すればよい。このようにして得られたクラスタとそのクラスタに対応するアクセス時間帯域の組は、アクセス傾向表示部２４に渡される。
【００２３】
アクセス傾向表示部２４では、各クラスタをアクセス時間帯域とともに表示する。図５は、本発明の第２の実施の形態においてアクセス傾向表示部２４における表示の一例の説明図である。図５に示した例では、アクセス時間帯域別にクラスタとそのクラスタの構成ノードのＵＲＬ（識別子）を表示した例を示している。図５では、クラスタは「ＩＤ」という列で示している。ここで「ＩＤ」とは、クラスタを参照するためにユニークにつけられた番号であり、例えば、図４のアクセス傾向解析部２２におけるクラスタ生成時に、生成された順に番号を付与して行くことができる。
【００２４】
このような表示により、Ｗｅｂサイトへのユーザからのアクセス傾向がアクセス時間帯域別に把握できる。例えば、Ｗｅｂサイトがビジネスユースを想定して構築されたものであれば、クラスタ（ＩＤ）＃１０１と＃３６は、ビジネスアワー以外の時間帯でのアクセスが主なので、構築時の意図通りにアクセスされていないと判断することができる。このような判断に基づき、Ｗｅｂを修正することによって、意図した構成に近づけることが可能となる。
【００２５】
図６は、本発明の第２の実施の形態における変形例を示す構成図である。図中、図４と同様の部分には同じ符号を付して説明を省略する。２６は時刻変換部である。この変形例では、図４に示した構成に時刻変換部２６を付加した例を示している。
【００２６】
時刻変換部２６は、識別子獲得部２１で得られたコンピュータの識別子（例えばＩＰアドレス）からユーザのアクセス地点を識別し、識別子獲得部２１で得られたアクセス時刻（Ｗｅｂサーバ所在地の時刻）をユーザの現地時刻に変換する。ユーザのアクセス地点として、コンピュータの識別子（ＩＰアドレス）を基に国を識別することが可能である。さらに、予めわかっているドメインの所在地をリストとして持っていれば、より正確にユーザのアクセス地点を特定することができる。
【００２７】
このようにしてユーザの現地時刻にアクセス時刻を変換することによって、世界中に展開するインターネット上であっても、例えば、Ｗｅｂサーバ所在地ではビジネスアワーであっても、ユーザはビジネスアワーではない時刻にアクセスしてきているかもしれないといった、時差による誤認識に対処することができる。
【００２８】
上述の各実施の形態は、コンピュータプログラムによっても実現することが可能である。その場合、そのプログラムおよびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録しておくことも可能である。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。例えば、磁気ディスク、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、コンピュータに内蔵されるメモリ等である。
【００２９】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、コンピュータの識別子を特徴としてハイパーテキストシステムを構成するノードに対してクラスタリングを行い、各クラスタを構成するノードに対するアクセス時刻の平均を求めたり、あるいはアクセス時刻の特徴を解析し、クラスタとともに平均アクセス時刻やアクセス時刻の特徴を表示する。これによって、例えばハイパーテキストシステムの管理者は、構成の優劣を判断することができ、構成に問題がある部分に変更を加えて、よりよい構成のハイパーテキストシステムを構築することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態を示す構成図である。
【図２】  Ｗｅｂの一例の説明図である。
【図３】  本発明の第１の実施の形態においてアクセス傾向表示部２４における表示の一例の説明図である。
【図４】  本発明の第２の実施の形態を示す構成図である。
【図５】  本発明の第２の実施の形態においてアクセス傾向表示部２４における表示の一例の説明図である。
【図６】  本発明の第２の実施の形態における変形例を示す構成図である。
【符号の説明】
１…Ｗｅｂサーバ、２…ハイパーテキスト解析装置、１１…アクセス履歴情報、２１…識別子獲得部、２２…アクセス傾向解析部、２３…アクセス時刻解析部、２４…アクセス傾向表示部、２５…アクセス時刻特徴解析部、２６…時刻変換部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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