(57)【要約】【課題】  Webページにタグ等を付与することなく、Web閲覧履歴の個々に対して、Webサイトが提供するサービス毎に固有の行動の解析を実現する。【解決手段】  本発明は、行為種別と閲覧履歴の組からなる行為種別判別モデル学習データの該閲覧履歴に含まれる項目から特徴を抽出し、行為種別毎に該特徴を学習することにより、行為種別判別モデルを生成して行為種別判別モデル記憶手段に格納し、入力されたWeb閲覧履歴に含まれる特徴を抽出し、該特徴が行為種別判別モデル記憶手段の行為種別判別モデルに合致する場合には行為種別ラベルを付与し、行為ラベルを単位として、Web閲覧履歴のURLの部分文字列の頻度を集計して出力する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのWeb閲覧履歴に基づいてWebサイトの利用状況を解析するためのWebサイト利用状況解析装置であって、
行為種別と閲覧履歴の組からなる行為種別判別モデル学習データの該閲覧履歴に含まれる項目から特徴を抽出し、行為種別毎に該特徴を学習することにより、行為種別判別モデルを生成して行為種別判別モデル記憶手段に格納する行為種別判別モデル生成手段と、
入力された前記Web閲覧履歴に含まれる特徴を抽出し、該特徴が前記行為種別判別モデル記憶手段の前記行為種別判別モデルに合致する場合には行為種別ラベルを付与する行為種別判別手段と、
前記行為ラベルを単位として、前記Web閲覧履歴のURLの部分文字列の頻度を集計して出力する集計手段と、
を有することを特徴とするWebサイト利用状況解析装置。
【請求項２】
前記行為種別判別手段で付与された前記行為種別ラベルと前記閲覧履歴のログ情報を出力する行為種別出力手段を更に有する
請求項１記載のWebサイト利用状況解析装置。
【請求項３】
前記行為種別判別モデル生成手段は、
ある行為種別に属する閲覧履歴から抽出した特徴を正例、それ以外は負例として学習を行う手段を含む
請求項１記載のWebサイト利用状況解析装置。
【請求項４】
ユーザのWeb閲覧履歴に基づいてサイトの利用状況を解析するためのWebサイト利用状況解析方法であって、
行為種別判別モデル生成手段、行為種別判別モデル記憶手段、行為種別判別手段、集計手段を有する装置において、
前記行為種別判別モデル生成手段が、行為種別と閲覧履歴の組からなる行為種別判別モデル学習データの該閲覧履歴に含まれる項目から特徴を抽出し、行為種別毎に該特徴を学習することにより、行為種別判別モデルを生成して前記行為種別判別モデル記憶手段に格納する行為種別判別モデル生成ステップと、
前記行為種別判別手段が、入力された前記Web閲覧履歴に含まれる特徴を抽出し、該特徴が前記行為種別判別モデル記憶手段の前記行為種別判別モデルに合致する場合には行為種別ラベルを付与する行為種別判別ステップと、
前記集計手段が、前記行為ラベルを単位として、前記Web閲覧履歴のURLの部分文字列の頻度を集計して出力する集計ステップと、
を行うことを特徴とするWebサイト利用状況解析方法。
【請求項５】
行為種別出力手段を更に有する装置において、
前記行為種別出力手段が、前記行為種別判別ステップで付与された前記行為種別ラベルと前記閲覧履歴のログ情報を出力する行為種別出力ステップを更に行う
請求項４記載のWebサイト利用状況解析方法。
【請求項６】
前記行為種別判別モデル生成ステップにおいて、
ある行為種別に属する閲覧履歴から抽出した特徴を正例、それ以外は負例として学習を行う
請求項４記載のWebサイト利用状況解析方法。
【請求項７】
コンピュータを、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のWebサイト利用状況解析装置の各手段として機能させるためのWebサイト利用状況解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Webサイト利用状況解析装置及び方法及びプログラムに係り、特に、Web閲覧履歴をもとにサイトの利用状況を解析するためのWebサイト利用状況解析装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
Webサイトの利用状況を解析する方法としては、一般にアンケートによる調査方法が知られている。しかし、アンケートでは作業効率が悪いので、自動的にWebページの閲覧履歴を収集・処理し、サイトの利用状況を解析する方法が求められる。
【０００３】
Webページの閲覧履歴の収集・処理し、解析するにはいくつかの手法がある。
【０００４】
一つはWebサーバログファイルを利用する手法である。多くのWebサーバはサーバに対するリクエストに関する情報をログファイルに記録しており、その内容にはリクエスト元のIPアドレス、リクエストURL、リクエスト日時、認証ユーザ名などが含まれる。このWebサーバログファイルを入力とし、ログファイルに含まれるリクエストURLまたはリクエストURLの部分文字列単位などに出現頻度を集計する。さらに日時単位で集計することも可能である。
【０００５】
URLの部分文字列単位とは、Web閲覧時のリクエストURLは、一般にスキーム部、ホスト部、パス部に分解することができ、多くの場合ホスト部によりどのWebサイトへのアクセスであるかが判別できるため、ホスト部単位で頻度集計を行うことでWebサイト単位の集計を実現する。
【０００６】
一つはタグ型と呼ばれる方法でデータを収集、処理し解析する手法である。まず、利用状況の解析対象とするWebページに予めスクリプトを埋め込むことで、そのWebページが閲覧されると解析者のサーバへデータを送信されるようにする。解析者側サーバで送信されたデータを閲覧履歴として記録する。この時送信されるデータは、スクリプト設置時に決定することができる。例えば、リクエスト元のIPアドレス、リクエストURL、リクエスト日時、ユーザ名などがあげられ、また解析者が定めるページ集合ごとに特定のページ集合識別子を送信することも可能である。収集された閲覧履歴は、Webサーバログファイルと同じようにリクエストURLまたはリクエストURLの部分文字列単位、日時単位などで集計することが可能である。また、ページ集合識別子単位での集計も可能である。
【０００７】
上記二つの手法では、解析対象WebサイトのWebサーバログファイルを入手可能であるか、あるいは、タグを埋め込むために解析対象WebサイトのWebページの管理権を持つことが必要である。このため解析対象のWebサイトは限られる。
【０００８】
複数のサイトを対象として解析を行うには、調査協力ユーザ（以下パネルユーザ）に、自身が利用するパーソナルコンピュータにWebの閲覧を行うとその履歴を自動的に集計センタに送信するような調査用のソフトウェアをインストールするように依頼し、ユーザの全閲覧履歴を収集し、解析を行う手法が考えられる。このようなデータには例えば、Web視聴率データ調査データと呼ばれるものがある。Webの閲覧履歴には、ユーザの識別子、Webページへアクセスした時刻、アクセスしたページのURLなどが含まれており、前記２つの手法と同様にURL単位およびURLの部分文字列単位で、日時単位で集計をすることが可能である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Eric T.Peterson,『Web解析HACKS』、オライリージャパン，2006大塚真吾、喜連川優，『Webアクセスログとその利活用』、人工知能学会誌 21(4)， 410-415, 2006-07-01．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、前記のいずれの手法においてもURLおよびURLの部分文字列単位の集計では、Webサイトの種別ごとの固有の行動に基づく解析を実施できない。
【００１１】
URLの部分文字列、例えばホスト部単位で集計をすることでWebサイト単位のアクセスを集計することは可能であるが、あるWebサイトのアクセス数が多いか少ないかだけでは、そのWebサイトの利用状況を解析することはできない。
【００１２】
例えば、電子商取引に関するWebサイト（以下、「ECサイト」と記す）の利用傾向を解析したい場合について述べると、一般的なECサイトの利用時には、利用者はキーワード入力やカテゴリ選択をして商品を検索したり、検索結果などの商品群一覧を閲覧したり、個々の商品の詳細な情報のページを閲覧したりし、また会員登録や商品の購入等の手続き行ったり、そのサイトの使い方等の確認といった種々の行動を行う。これらの行動をすべて同等に、特に購入手続きへのアクセスとそれ以外を同等のアクセスとし集計してもECサイト固有の行動、つまりあるECサイトで購入が行われているか否かを把握することはできない。
【００１３】
例えば、あるECサイトでは検索が非常に行われており、また個々の商品情報のページも確認されているが、購入手続きはそれほど行われていない場合、ECサイト単位のアクセス回数だけを見た場合このECサイトは非常に利用されていると判断される。逆に、例えば雑誌をはじめほかのメディアと連動したECサイトで、商品の選択はECサイト訪問前にほぼ決定しており、ECサイトの閲覧時には購入手続きのみを行う場合にはアクセス回数だけを見れば利用が少ないと判断される。
【００１４】
すなわち、Webサイトにおいて単にURLまたは、ホスト部単位のアクセス回数では利用状況の解析は不可能であり、そのWebサイトあるいはそのWebサイトと同種のサービスを提供するWebサイトごとの固有の行動（以下、「行為種別」と記す）を単位として解析する必要がある。
【００１５】
タグ方式では、送信されるデータに各Webページに対してそのページが閲覧されるときの行為種別の識別子を含めるようにタグを記述し、これを利用して行為種別単位での集計、解析が可能である。しかし、タグを設置するためにはそのサイトのWebページの管理権を持つ必要があるため、解析対象が限られてしまう。
【００１６】
本発明では、Webページにタグ等を付与することなく、ユーザの識別子、Webページへアクセスした時刻、アクセスしたページのURL等からなるWeb閲覧履歴を入力とし、履歴の個々に対して、前記の項目から抽出した特徴に基づく行為種別判別器を利用して行為種別のラベルを付与し、行為種別のラベルを単位とした集計を行うことでWebサイトが提供するサービスごとに固有の行動の解析を実現可能なWebサイト利用状況解析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】
【００１７】
上記の課題を解決するため、本発明（請求項１）は、ユーザのWeb閲覧履歴に基づいてWebサイトの利用状況を解析するためのWebサイト利用状況解析装置であって、
行為種別と閲覧履歴の組からなる行為種別判別モデル学習データの該閲覧履歴に含まれる項目から特徴を抽出し、行為種別毎に該特徴を学習することにより、行為種別判別モデルを生成して行為種別判別モデル記憶手段に格納する行為種別判別モデル生成手段と、
入力された前記Web閲覧履歴に含まれる特徴を抽出し、該特徴が前記行為種別判別モデル記憶手段の前記行為種別判別モデルに合致する場合には行為種別ラベルを付与する行為種別判別手段と、
前記行為ラベルを単位として、前記Web閲覧履歴のURLの部分文字列の頻度を集計して出力する集計手段と、を有する。
【００１８】
また、本発明（請求項２）は、前記行為種別判別手段で付与された前記行為種別ラベルと前記閲覧履歴のログ情報を出力する行為種別出力手段を更に有する。
【００１９】
また、本発明（請求項３）は、前記行為種別判別モデル生成手段において、
ある行為種別に属する閲覧履歴から抽出した特徴を正例、それ以外は負例として学習を行う手段を含む。
【発明の効果】
【００２０】
以上のように、本発明によればWebページへの管理権がなくても入手可能な、ユーザの識別子、Webページへアクセスした時刻、アクセスしたページのURL等からなるWeb閲覧履歴を入力とし、個々の履歴に対して、前記の項目から抽出した特性と予め学習し生成した行為種別判別器を利用して行為種別のラベルを付与し、行為種別のラベルを単位とした集計を行うことで、Webサイトが提供するサービスごとに固有の行動の解析を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施の形態におけるWebサイト利用状況解析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Web閲覧履歴情報記憶部の例である。
【図３】本発明の一実施の形態における行為種別判別モデル学習データの例である。
【図４】本発明の一実施の形態における行為種別出力処理部から出力されるログ情報の例である。
【図５】本発明の一実施の形態におけるクロス頻度集計の例である。
【図６】本発明の一実施の形態における行為種別判別モデル生成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行為種別判別モデル生成処理部において抽出される特徴の例である。
【図８】本発明の一実施の形態における行為種別判別部のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００２３】
図１は、本発明の一実施の形態におけるWebサイト利用状況解析装置の構成例である。
【００２４】
図１を用いて本発明のWebサイト利用状況解析方法の全体構成を説明する。
【００２５】
Webサイト利用状況解析装置は、Web閲覧履歴情報記憶部１、行為種別判別モデル学習データ記憶部２、行為種別判別モデル記憶部３、行為種別情報記憶部４、集計結果記憶部５、Web閲覧履歴入力処理部１０、行為種別判別処理部３０、行為種別出力処理部４０、集計処理部５０を有する。なお、Web閲覧履歴情報記憶部１、行為種別判別モデル学習データ記憶部２、行為種別判別モデル記憶部３、行為種別情報記憶部４、集計結果記憶部５は、ハードディスク等の記憶媒体である。
【００２６】
Web閲覧履歴情報記憶部１のWeb閲覧履歴情報について説明する。
【００２７】
Web閲覧履歴情報は、ユーザのWeb閲覧履歴の記録であり、Webページへのアクセスを行ったユーザを識別するユーザの識別子、ユーザがWebページへアクセスした日時（以下「閲覧日時と記す）、ユーザがアクセスしたページのURL(以下、「閲覧URL」と記す)などを含むログ情報である。収集の形式によってはユーザがアクセスしたページのタイトル情報も含まれる。
【００２８】
例えば、あるユーザAがECサイトAで条件を変えながらスーツを検索し、いくつかの商品を閲覧した後、ECサイトBでスーツを購入した場合には図２のようなWeb閲覧履歴がWeb履歴入力処理部１０に入力される。
【００２９】
行為種別判別モデル学習データ記憶部２のデータについて説明する。
【００３０】
行為種別判別モデル学習データは、Web閲覧履歴に対して、そのサイトで把握したい行動に対応する履歴に対してラベルを付与する際に行為種別判別モデル生成処理部２０によって利用される。図３の例では、ECサイトの解析を想定しており、いずれかの商品を購買対象として選択すること、購入手続きを開始すること、購入手続きを完了したことを『購入手続き』として行為種別を定義している。特に詳細に把握する必要がない履歴に対してはラベルを付与しない。
【００３１】
Web閲覧履歴入力処理部１０は、Web閲覧履歴情報記憶部１からWeb閲覧履歴情報を入力として受付け、次の処理に引き渡す。
【００３２】
行為種別判別処理部３０は、前記Web閲覧履歴入力処理部１０から引き渡されたログ情報を、後述する行為種別判別モデル生成処理部２０によって生成された行為種別判別モデルに基づき、行為種別を判別する。
【００３３】
行為種別出力処理部４０は、前記行為種別判別処理部３０で推定された行為種別と対応するログ情報を出力する。このようにして得られた情報を行為種別情報として行為種別情報記憶部４に格納する。例えば、行為種別判別モデルが正しく動作した場合、図４のようなログ情報が得られる。
【００３４】
集計処理部５０は、行為種別およびWeb履歴のログからURLを抽出し、当該URLの部分文字列単位での集計を行う。なお、URLの部分文字列とは、例えば、閲覧URLが「http://shoppingB.co.jp/cart」である場合に、「http cart」を指す。この結果、集計結果が得られ、集計結果記憶部５に格納する。例えば、URLのホスト部と行為種別のクロス頻度集計を行うと図５のようになる。
【００３５】
行為種別判別処理部３０は、行為種別判別モデル記憶部３から行為種別判別モデルを読み出す。当該行為種別判別処理部３０で用いられる行為種別判別モデルは、Web閲覧履歴とその履歴付与されたそのWeb閲覧履歴はどの行為種別のものであったかを示す行為種別ラベル行為種別判別モデル学習データをもとに行為種別判別モデル生成処理部２０により生成される。
【００３６】
以下に行為種別判別モデル生成部２０の処理を説明する。
【００３７】
図６は、本発明の一実施の形態における行為種別判別モデル生成処理部のフローチャートである。
【００３８】
まず、行為種別判別モデル生成部２０は、行為種別判別モデル学習データ記憶部２から行為種別判別学習データを読み込む（ステップ１０１）。次に、読み込んだ行為種別判別学習データの、Web閲覧履歴の各項目からその特徴を抽出する（ステップ１０２）。次に、ある行為種別の判別モデルを生成する場合には、その行為種別に属する履歴から抽出した特徴を正例、それ以外の行為種別に属する履歴、あるいは、どの行為種別にも属さない履歴を負例として学習器に入力し学習を行う（ステップ１０３）。最後に学習された特徴を行為種別判別モデルとして行為種別判別モデル記憶部３に出力する（ステップ１０４）。
【００３９】
ステップ１０４で抽出する特徴は、例えば、閲覧URLの部分文字列を利用する。部分文字列の生成方法としては、例えばURLの構造を利用する。閲覧URLが、「http://www.abc-shop.co.jp/checkout/product? id=xxx」の特徴の一例を示す。スキーマ部「http」、ホスト部「www.abc-shop.co.jp」、パス部「checkout/product」、クエリ部「id=xxx」に分解する。パス部はさらに階層で分割することも考えられる。あるいは、n-gramなどを使用する方法も考えられる。
【００４０】
また、抽出する特徴は、各履歴の閲覧時刻の間隔、順序関係を利用することも考えられる。それ以前の一定時間あるいは一定個数前の閲覧履歴に購入手続きが含まれるか否かを特徴とする。
【００４１】
さらに、タイトルが得られるのであれば、その部分文字列を特徴として採用することも考えられる。形態素解析による分割を行う、あるいはn-gramを利用することが考えられる。一例として、先に上げた行為種別判別モデル学習データから購入手続きについて、前履歴が購入であるか否か、閲覧URLからはスキーマ部とパス部を分割したもの、タイトルからは形態素解析で特徴を抽出すると、図７のようになる。
【００４２】
行為種別判別モデル生成処理部２０は、このようなデータから機械学習を用いて、購入手続きであるか否かを判別する判別器を作成する。機械学習には様々な手法があるが、例えば、SVM（参考 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B5%E3%83%9D%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%99%E3%82%AF%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%83%B3）を使用する方法などが考えられる。
【００４３】
図８は、本発明の一実施の形態における行為種別判別処理部のフローチャートである。
【００４４】
まず、行為種別判別処理部３０は、Web履歴入力処理部１０で入力されたWeb閲覧履歴情報と、行為種別判別モデル記憶部３から行為種別判別モデルを読み込む（ステップ２０１）。行為種別判別処理部３０は、読み込んだWeb閲覧履歴の各項目から特徴を抽出する（ステップ２０２）。そして、抽出された上記で抽出された特徴の集合が、行為種別判別モデル記憶部３の行為種別判別モデルに合致するか否かにより、その行為種別に属するか否かが判別される（ステップ２０３）。つまり、合致する場合は、行為種別に属すると判定し、行為種別のラベルを付与して出力し、合致しない場合は行為種別には属さないものとし、ラベルを付与しない（ステップ２０４）。
【００４５】
上記の行為種別判別処理部３０が、行為種別のラベルを行為種別出力処理部４０に出力することで、行為種別出力処理部４０は、行為種別のラベルに基づいてWeb履歴のログ情報を参照し、図４に示すように、行為種別と対応するログ情報を行為種別情報記憶部４に出力する。
【００４６】
集計処理部５０は、行為種別のラベルとWeb履歴のログに基づいて、Web履歴ログからURLを抽出し、当該URLの部分文字列単位での集計を行い、集計結果を集計結果記憶部５に出力する。
【００４７】
上記のような処理を行うことで、Webサイトが提供するサービスごとに固有の行動の解析を行うことが可能となる。
【００４８】
なお、上記の図1に示す各構成要素の動作をプログラムとして構築し、Webサイト利用状況解析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。
【００４９】
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。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明は、Web閲覧履歴をもとにサイトの利用状況を解析する技術に適用可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１  Web閲覧履歴情報記憶部
２  行為種別判別モデル学習データ記憶部
３  行為種別判別モデル記憶部
４  行為種別情報記憶部
５  集計結果記憶部
１０  Web履歴入力処理部
２０  行為種別判別モデル生成処理部
３０  行為種別判別処理部
４０  行為種別出力処理部
５０  集計処理部
【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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【図７】
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【図８】
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