(57)【要約】【課題】  ユーザの閲覧行動パターンに基づくユーザの状態及びその時系列変化を把握する。【解決手段】  本発明は、ユーザが閲覧したページを機能単位に記述されたユーザの閲覧行動が入力されると、閲覧における遷移情報の組み合わせを特徴としてユーザをクラスタリングすることによりユーザの状態、該状態のラベル、及び該状態における特徴的な閲覧パターンを学習する状態モデル学習手段と、ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、該ユーザの閲覧時の状態、該ユーザの閲覧行動パターンを抽出し、該閲覧行動パターンが状態モデル学習手段におけるどのユーザの閲覧パターンと類似するかを予測する状態予測手段と、を有する。【選択図】  図１
2014106661.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Webサイトにおけるユーザの時系列に沿った状態を予測するユーザ状態予測装置であって、
ユーザが閲覧したページを機能単位に記述されたユーザの閲覧行動が入力されると、閲覧における遷移情報の組み合わせを特徴としてユーザをクラスタリングすることによりユーザの状態、該状態のラベル、及び該状態における特徴的な閲覧パターンを学習する状態モデル学習手段と、
ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、該ユーザの閲覧時の状態、該ユーザの閲覧行動パターンを抽出し、該閲覧行動パターンが前記状態モデル学習手段におけるどのユーザの前記閲覧パターンと類似するかを予測する状態予測手段と、
を有することを特徴とするユーザ状態予測装置。
【請求項２】
前記状態モデル学習手段は、
前記ユーザの閲覧行動履歴が入力されると、所定のルールに基づいて該閲覧行動履歴のページ機能とアクセス時刻をユーザ毎に紐付けたユーザ別閲覧集合を生成し、該ユーザ別閲覧集合に対してクラスタリングアルゴリズムを用いて学習することにより、各ユーザの状態と該状態における特徴的閲覧行動、該状態の時系列変化を状態予測モデルとして出力する手段を含み、
前記状態予測手段は、
前記ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、閲覧行動パターンを抽出し、該ユーザの状態を予測し、前記状態予測モデルを参照することにより、該新たな閲覧行動の閲覧行動パターンと類似するユーザ集合、新規ユーザの状態の時系列変化を予測して出力する手段を含む、
請求項１記載のユーザ状態予測装置。
【請求項３】
Webサイトにおけるユーザの時系列に沿った状態を予測するユーザ状態予測方法であって、
状態モデル学習手段と状態予測手段を有する装置において、
前記状態モデル学習手段が、ユーザが閲覧したページを機能単位に記述されたユーザの閲覧行動が入力されると、閲覧における遷移情報の組み合わせを特徴としてユーザをクラスタリングすることによりユーザの状態、該状態のラベル、及び該状態における特徴的な閲覧パターンを学習する状態モデル学習ステップと、
前記状態予測手段が、ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、該ユーザの閲覧時の状態、該ユーザの閲覧行動パターンを抽出し、該閲覧行動パターンが前記状態モデル学習手段におけるどのユーザの前記閲覧パターンと類似するかを予測する状態予測ステップと、
を行うことを特徴とするユーザ状態予測方法。
【請求項４】
前記状態モデル学習ステップにおいて、
前記ユーザの閲覧行動履歴が入力されると、所定のルールに基づいて該閲覧行動履歴のページ機能とアクセス時刻をユーザ毎に紐付けたユーザ別閲覧集合を生成し、該ユーザ別閲覧集合に対してクラスタリングアルゴリズムを用いて学習することにより、各ユーザの状態と該状態における特徴的閲覧行動、該状態の時系列変化を状態予測モデルとして出力するステップを含み、
前記状態予測ステップにおいて、
前記ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、閲覧行動パターンを抽出し、該ユーザの状態を予測し、前記状態予測モデルを参照することにより、該新たな閲覧行動の閲覧行動パターンと類似するユーザ集合、新規ユーザの状態の時系列変化を予測して出力するステップを含む
請求項３記載のユーザ状態予測方法。
【請求項５】
コンピュータを、
請求項１または２に記載のユーザ状態予測装置の各手段として機能させるためのユーザ状態予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ状態予測装置及び方法及びプログラムに係り、特に、Webサイトにおけるユーザの時系列に沿った状態を予測するためのユーザ状態予測装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来技術として、Webサイトにおけるユーザの行動予測が存在する。学術文献検索サービスにおけるユーザ行動を、ページの遷移をページにおける機能を用いて系列として記述し、n-gramを用いた言語モデルを構築することによって分析を行う方法がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、ユーザが閲覧したページに人手で意味づけを行ったものと、ユーザの閲覧行動を組み合わせ、マルコフ連鎖を構築することによって、ユーザが次に閲覧するページを予測する方法がある（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Jimmy Lin and W. John Wilbur. 2009. Modeling actions of PubMed users with n-gram language models. Inf. Retr. 12, 4 (August 2009), 487-503.
【非特許文献２】Nizar R. Mabroukeh and Christie I. Ezeife. 2009. Semantic-Rich Markov Models for Web Prefetching. In Proceedings of the 2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW '09). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 465-470.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術は、ユーザが次に訪問するページを予測するものである。しかし、従来技術ではユーザにおける特徴的な閲覧行動のパターンが把握できないという問題が存在する。また、ユーザの状態、特に状態の時系列変化が把握できないという問題点が存在する。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みなされたもので、ユーザの閲覧行動パターンに基づくユーザの状態及びその時系列変化を把握することが可能なユーザ状態予測装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、Webサイトにおけるユーザの時系列に沿った状態を予測するユーザ状態予測装置であって、
ユーザが閲覧したページを機能単位に記述されたユーザの閲覧行動が入力されると、閲覧における遷移情報の組み合わせを特徴としてユーザをクラスタリングすることによりユーザの状態、該状態のラベル、及び該状態における特徴的な閲覧パターンを学習する状態モデル学習手段と、
ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、該ユーザの閲覧時の状態、該ユーザの閲覧行動パターンを抽出し、該閲覧行動パターンが前記状態モデル学習手段におけるどのユーザの前記閲覧パターンと類似するかを予測する状態予測手段と、を有する。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、前記状態モデル学習手段において、
前記ユーザの閲覧行動履歴が入力されると、所定のルールに基づいて該閲覧行動履歴のページ機能とアクセス時刻をユーザ毎に紐付けたユーザ別閲覧集合を生成し、該ユーザ別閲覧集合に対してクラスタリングアルゴリズムを用いて学習することにより、各ユーザの状態と該状態における特徴的閲覧行動、該状態の時系列変化を状態予測モデルとして出力する手段を含み、
前記状態予測手段において、
前記ユーザの新たな閲覧行動が入力されると、閲覧行動パターンを抽出し、該ユーザの状態を予測し、前記状態予測モデルを参照することにより、該新たな閲覧行動の閲覧行動パターンと類似するユーザ集合、新規ユーザの状態の時系列変化を予測して出力する手段を含む。
【発明の効果】
【０００９】
上述のように、本発明によれば、ユーザの閲覧行動パターンに基づくユーザの状態、及びその時系列変化を把握することが可能となる。その際に見られる特徴的な閲覧行動パターンについて把握が可能になり、同時に類似した閲覧行動パターンを持つユーザの発見も可能になる。特に、EC（電子商取引）サイトにおける購買情報と、ユーザの状態の時系列変化を組み合わせることにより、より購買に結びつく状態やその時間的遷移、購買のきざしとなり得る閲覧行動パターンの発見が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施の形態におけるユーザ状態予測装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における状態予測モデル学習部の構成図である。
【図３】本発明の一実施の形態における状態予測モデル学習部において入出力されるデータ構造である。
【図４】本発明の一実施の形態におけるURLとそれに対応する機能ルールの例である。
【図５】本発明の一実施の形態における閲覧行動パターン列挙処理部のフローチャートである。
【図６】本発明の一実施の形態における状態命名処理部のフローチャートである。
【図７】本発明の一実施の形態における状態予測部の構成図である。
【図８】本発明の一実施の形態における状態予測部で入出力されるデータ構造である。
【図９】本発明の一実施の形態における状態予測部の入出力例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
最初に本発明の概要を説明する。
【００１３】
本発明は、過去の閲覧履歴に基づくユーザの状態予測である。本発明では、ユーザの閲覧行動を、閲覧されたページの機能単位で記述する。その後、機能の系列に対し、全部分集合を抽出する。それらの部分集合を特徴ベクトルとしてトピックモデルなどのクラスタリングアルゴリズムを用いて学習することにより、ユーザの状態とその状態における特徴的な閲覧行動パターン、及び各ユーザの状態を出力する。その後、各状態における特徴的な閲覧行動パターンの情報と、各ユーザにおける状態の情報を用いることにより、新たなユーザの各アクセスにおける状態、状態の時系列的変化、及び類似した状態を持つユーザを出力する。
【００１４】
なお、本発明では、ECサイトを例として説明する。
【００１５】
図１は、本発明の一実施の形態におけるユーザ状態予測装置の構成を示す。
【００１６】
ユーザ状態予測装置１は、状態予測モデル学習部１００と状態予測部２００から構成される。
【００１７】
●状態予測モデル学習部１００：
状態予測モデル学習部１００は、図２に示すように、ページ機能抽出処理部１０１、閲覧行動パターン列挙処理部１０２、状態予測学習部１０３、状態命名処理部１０４を有し、Webサイトのアクセス情報を入力とし、学習の結果として、状態とその状態における特徴的な閲覧行動パターンのペア、及び、各ユーザにおける状態の度合いを出力する。
【００１８】
入出力されるデータ（ECサイトのアクセス情報１，各ユーザの状態の度合い３，状態、特徴敵閲覧行動４，状態の時系列変化５）の構造を図３に示す。
【００１９】
＜ページ機能抽出処理部１０１＞
ページ機能抽出処理部１０１は、Webサイトのアクセス情報１として、Logs=＜L1,L2,…,LM＞を受け取る。その後、各アクセスLiについて、アクセスされたURLであるLi(URL)からURLとそれに対応するページ機能のルールfextractを用いてそのページの機能を抽出し、ｆextract（Li,(URL)）=aiとする。例として、ECサイトにおける対応ルールを図４に示す。同図において、"＊"は、任意の文字列を表す。
【００２０】
抽出されたページ機能をアクセス時刻と紐付けた上で並び替え、ユーザID毎にまとめる。ユーザuにおける閲覧行動の順序付き集合（以下「閲覧集合」と記す）をdu=＜a1,a2,…,an＞とし、それらのユーザ別閲覧集合
【００２１】
【数１】
2014106661.tif 000003
とし、閲覧行動パターン列挙処理部１０２に送る。
【００２２】
＜閲覧行動パターン列列挙処理部１０２＞
閲覧行動パターン列挙処理部１０２は、まず、ページ機能抽出処理部１０１から送られたユーザ別閲覧集合
【００２３】
【数２】
2014106661.tif 000004
を受け取る。そして、ユーザuにおける閲覧集合du=＜a1,a2,…,an＞についてinfinity-gramと呼ばれるパターンを列挙する。これは、
【００２４】
【数３】
2014106661.tif 000005
となる部分集合を全てのj、及びNについて列挙する作業である。これによって得られる∞gramN,u,jそれぞれが閲覧行動パターンとなる。この処理のフローチャートを図５に示す。
【００２５】
ここで、全組み合わせを求めることにより、例えば、商品リストページを連続して閲覧するなどの、同一機能を連続して閲覧することによる長い系列を抽出することが可能になる。また、出現頻度が高くなる短い系列については、その系列が出現するユーザに偏りがあるなど、十分特徴的なもののみが状態予測学習処理部１０３で抽出される。また、出現頻度が少ない系列の存在は、状態予測学習処理部１０３における処理において大きな影響を及ぼさないため、特にそれらに対する処理は行わない。
【００２６】
通常、この作業は計算時間が膨大なものになるが、Suffix Arrayと呼ばれるデータ構造を用いることによって効率的に求められることが知られている（例えば、非特許文献３：Text Categorization with All Substring Features, D. Okanohara, J. Tsujii., In the SIAM International conference on Data Mining (SDM). April 2009.参照）。
【００２７】
また、infinity-gram生成において、任意個の系列のスキップを許すなどのパターンを加えることも可能である。
【００２８】
Infinity-gramを全ユーザの閲覧集合について求めたものを状態予測学習処理部１０３に送る。
【００２９】
＜状態予測学習処理部１０３＞
状態予測学習処理部１０３は、閲覧行動パターン列列挙処理部１０２で得られた閲覧行動パターン∞gramN,u,jの全てを受け取る。その後、単語を∞gramN,u,j、文書をユーザuにおける全ての∞gramとしてLatent Dirichlet Allocation(以下、「LDA」と記す)を行う。LDA(非特許文献４：David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. 2003. Latent dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res. ３ (March 2003), 993-1022.)は、トピックと呼ばれる仮想的な概念を用いて単語、及び文書について類似したもの同士を同じトピックにそれぞれ確率p（w|z）及び確率p（z|d）で配置する手法である。本発明においては、LDAによって閲覧行動パターン∞gramN,u,j及びユーザがそれぞれトピックと呼ばれる類似した集合で表現される。パラメータであるトピック数Z、及びハイパーパラメータα、βは実行時に人手で指定する。
【００３０】
閲覧パターンに対してLDAを用いることにより、トピックｚとしてユーザの状態が得られる。また、各状態における特徴的な閲覧行動パターンとしてその度合いを示すp（∞gram|z）、及び、学習に用いたユーザがそれぞれの状態をどの程度持ち合わせているかの値であるp(z|u)が得られる。
【００３１】
また、p(∞gram|z)をユーザのアクセス情報と結びつける。ユーザuのt回目のアクセスにおける状態zのスコアhu,t(z)を次のように計算する。
【００３２】
【数４】
2014106661.tif 000006
これは、各アクセスにおいてそのアクセスに至るまでの全ての閲覧行動パターンにおける状態の確率値を足し合わせたものである。
【００３３】
計算されたp(∞gram|z)，p(z|u)，ｈu,tは、状態命名処理部１０４に送られる。
【００３４】
＜状態命名処理部１０４＞
状態命名処理部１０４では、まず、状態予測学習処理部１０３で得られた状態における特徴的な閲覧行動パターンp(∞gram|z)、及び、ユーザにおける状態の度合いp(z|u)、ユーザ毎のアクセスに対応する状態のスコアhu,tを受け取る。この時点では、zはただの状態（トピック）を示す数字であるため、状態命名処理部１０４において、各状態に対する命名を行う。ある状態ｚに対する命名は、ページ機能w、p(∞gram|z)における上位N件の∞gramに含まれるページ機能の集合をWzとした時、
【００３５】
【数５】
2014106661.tif 000007
となるtf-idfによる重み付けを行い、値が最も大きい機能ｗをその状態の名前とする。この処理の流れを図６に示す。このとき、Zは全状態数である。この処理は非特許文献５（Jey Han Lau, David Newman, Sarvnaz Karimi, and Timothy Baldwin. 2010. Best topic word selection for topic labelling.  In Proceedings of the 23rd International Conference on computational linguistics: Posters (COLING'10).  Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, 605-613.）における手法による命名や、状態とそこに含まれる閲覧行動パターンを分析者が確認し、人手で付与することも可能である。
【００３６】
最後に、ユーザにおける命名された状態の度合いp(z|u)を各ユーザの状態の度合い３、命名された状態とその状態における特徴的な閲覧行動パターンとその確率p(∞ gram|z)を状態、特徴的閲覧行動４、ユーザにおけるアクセス毎の状態のスコアhu,tを状態の時系列変化５として出力する。
【００３７】
●状態予測部２００
図７は、本発明の一実施の形態における状態予測部の構成を示す。
【００３８】
同図に示す状態予測部２００は、ページ機能抽出処理部２０１、閲覧行動パターン列挙処理部２０２、状態予測処理部２０３を有し、あるユーザのアクセス情報６を入力とし、状態予測モデル学習部１００で出力された情報２，３，４を用いて該当ユーザの状態、及び、類似したユーザ集合等の情報７，８，９を出力する。状態予測部２００で入出力されるデータ（新規ユーザのアクセス情報６、新規ユーザに類似したユーザの集合７、新規ユーザの状態８、新規ユーザの状態の時系列変化９）のデータ構造を図8に示す。
【００３９】
図7の構成における状態予測部２００のページ機能抽出処理部２０１、閲覧行動パターン列挙処理部２０２の処理は、状態予測モデル学習部１００の処理と同一であるため、その説明を省略する。
【００４０】
状態予測処理部２０３では、新たなユーザunewについて、unewのアクセス情報６から抽出した閲覧行動パターン
【００４１】
【数６】
2014106661.tif 000008
及び、それに含まれる各閲覧行動パターン
【００４２】
【数７】
2014106661.tif 000009
を用いて次の式にしたがってunewの状態p(z| unew)を予測する。
【００４３】
【数８】
2014106661.tif 000010
また、似た閲覧行動パターンを持つユーザを新たなユーザunewとその他のユーザuiの類似度をKullback-Leibler情報量を用いて
【００４４】
【数９】
2014106661.tif 000011
として、この類似度が高いユーザを似たユーザ集合Usimとする。
【００４５】
最後に、ユーザunewにおける状態の時系列変化
【００４６】
【数１０】
2014106661.tif 000012
として求める。
【００４７】
最後にユーザunewの状態p(z| unew)、似た閲覧行動pターンをもつユーザ集合Usim、状態の時系列変化
【００４８】
【数１１】
2014106661.tif 000013
を出力する。図９は、ECサイトにおける本発明における状態予測部２００の入出力例である。
【００４９】
上記のユーザ状態予測装置を用いることにより、Webサイト管理者は各ユーザがどのページを閲覧した時にどのような状態だったか、ユーザの状態がどのように変化したか、特徴的な閲覧行動パターンなどを発見できるようになる。
【００５０】
なお、上記の図２の状態予測モデル学習部１００、図７の状態予測部２００からなるユーザ状態予測装置の各構成要素の動作をプログラムとして構築し、ユーザ状態予測装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５１】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１  ECサイトのアクセス情報
２  URLにおける対応機能情報
３  各ユーザの状態の度合い
４  状態、特徴的閲覧行動
５  状態の時系列変化
６  新規ユーザのアクセス情報
７  新規ユーザに類似したユーザ集合
８  新規ユーザの状態、特徴的閲覧行動
９  新規ユーザの状態の時系列変化
１００  状態予測モデル学習部
１０１  ページ機能抽出処理部
１０２  閲覧行動パターン列挙処理部
１０３  状態予測学習処理部
１０４  状態命名処理部
２００  状態予測部
２０１  ページ機能抽出処理部
２０２  閲覧行動パターン列挙処理部
２０３  状態予測処理部
【図１】
2014106661.tif 000014
【図２】
2014106661.tif 000015
【図３】
2014106661.tif 000016
【図４】
2014106661.tif 000017
【図５】
2014106661.tif 000018
【図６】
2014106661.tif 000019
【図７】
2014106661.tif 000020
【図８】
2014106661.tif 000021
【図９】
2014106661.tif 000022