(57)【要約】【課題】サイトの利用状況の時間種特性を定量的に示すデータを生成する。【解決手段】ログデータからサイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する利用状況把握部６と、遷移データに基づいて、サイトの利用度の変動を、サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する変動データ生成部８と、複数の時間種と、複数の時間種それぞれの時間種因子値とが記録された時間種データ記録部１１と、複数の時間種から時間種を抽出した時間種に対応する時間種因子値の集合Ｄｉを生成する時間種因子抽出部９と、集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする式において、誤差ｂの二乗が最小になるような係数ａｉを計算することによって、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する時間種特性生成部１３とを備える。【選択図】図１
2008102621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する利用状況把握部と、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する変動データ生成部と、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部と、
時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成する時間種因子抽出部と、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする下記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する時間種特性生成部とを備える、時間種特性生成システム。
【数１】
2008102621.tif 000006
【請求項２】
前記利用状況把握部は、少なくとも１つのサイトが提供する特定の広告にアクセスし、かつ当該サイトまたは他のサイトが提供する前記特定の広告に関するサービスを利用する行動の発生数の変動を表す遷移データを抽出する、請求項１に記載の時間種特性生成システム。
【請求項３】
利用者の属性を示すデータと、当該属性を持つ利用者による利用状況の時間種特性を示すデータとを対応付けて記録する利用者時間種特性記録部と、
前記時間種特性生成部が生成した時間種特性を示すデータと、前記利用者時間種特性記録部に記録された時間種特性を示すデータとを比較することにより、前記サイトを利用する利用者の属性を特定する利用者解析部とをさらに備える、請求項１に記載の時間種特性生成システム。
【請求項４】
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、
前記時間種因子抽出部は、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種から抽出した時間種に対応する時間種因子値の多変量データを生成し、当該当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｄｉとする、請求項１に記載の時間種特性生成システム。
【請求項５】
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、複数の特徴基底を抽出し、抽出した前記複数の特徴基底それぞれの主成分得点を集合Ｙとして、前記複数の特徴基底ごとに集合Ｙを生成し、
前記時間種因子抽出部は、前記複数の特徴基底それぞれについて、前記集合Ｄｉを生成し、
前記時間種特性生成部は、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｙについて、それぞれの前記集合Ｄｉを用いて、係数ａｉを計算し、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｄｉおよび係数ａｉを合成することにより、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する、請求項１に記載の時間種特性生成システム。
【請求項６】
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出するステップと、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成するステップと、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成するステップと、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする上記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成するステップとを含む、時間種特性生成方法。
【請求項７】
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する処理と、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する処理と、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成する処理と、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする上記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する処理とをコンピュータに実行させる、時間種特性生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、ＥバンクやＥコマース等のサービスを提供するＷｅｂサイト等のようなサイトの利用状況の時間種特性を解析するための時間種特性生成システム、方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ＥバンクやＥコマース等のようなサービスが、コンピュータネットワーク上のＷｅｂサイトで提供されている。また、サービス提供者は、サービス利用者が特定のサービスを利用、成約または購買することの促進を期待して、様々な電子広告を、ネットワークを通じて利用者に配信したり提示したりする。
【０００３】
電子広告は、広告提示期間や提示場所を任意に変更することができる。また、該電子広告に対する利用者の反応特性について、Ｗｅｂ上でのサービス提供サイトのログデータ等から推定することが可能である。
【０００４】
近年、ＩＴ技術の進展（モバイル機器／センサー・アクチュエータの普及等）により、個々の利用者の利用シーンに応じた細かいサービスおよび電子広告の制御が可能になっている。そのため、従来以上にきめ細かく効率的なサイトにおけるサービスおよび電子広告の制御方法の確立が要請されている。
【０００５】
利用者のサイト利用行動は時間種特性を持っていることが多い。例えば、週末は利用が少ない傾向にあることや、一部の利用者は五十日（ごとうび）に活発であり、別の利用者群は第一月曜と月末の金曜日に活発である、という現象がある。また、一日の中でも、利用者は深夜の利用を控えることが多い、といった傾向もある。例えば、交通情報サービスの分野において、曜日／祝祭日／季節／五十日等の時間種による道路の混雑度合いの変化を加味して、目的地までの所要時間を計算する方法が開示されている（例えば、非特許文献１参照）。
【０００６】
また、利用者の行動特性を分析する例として、利用者による商品の閲覧、購買等の行動が生じた時刻情報を利用者ごとに記録しておき、複数の利用者の時刻情報に基づいて利用者の行動を分析するシステム及び方法が開示されている（例えば、特許文献１）。このシステムでは、同様の行動をする複数の利用者がセグメント化され、セグメントの利用者に狙いを定めて、利用者の行動に先行する宣伝が実行される。  しかしながら、前記従来のシステムは、利用者ごとに時刻情報を記録することにより、利用者の行動を分析するものであり、例えば、サイトへアクセスする利用者の行動がどのような時間種特性を有するのかを分析することはできない。すなわち、サイトの利用状況の時間種特性を定量的に分析することはできない。
【非特許文献１】熊谷正俊、伏木匠、横田孝義、佐野豊、鈴木研二「全国規模の交通情報サービスを目的とする所要時間長期予測技術の開発」、情報処理学会論文誌、財団法人情報処理学会、平成１６年１２月１５日、第４５巻、第１２号、ｐ．２６９６−２７０６
【特許文献１】特開号公報２０００−２８５１７５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明は、サイトの利用状況の時間種特性を定量的に示すデータを生成することができる時間種特性生成システム、時間種特性生成方法および時間種特性生成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】
【０００８】
本発明にかかる時間種特性生成システムは、ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する利用状況把握部と、前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する変動データ生成部と、複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部と、時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成する時間種因子抽出部と、前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする下記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する時間種特性生成部とを備える。
【０００９】
【数１】
2008102621.tif 000003
【００１０】
時間種特性生成部は、サイト利用度の変動を示す遷移データから得られる集合Ｙを被説明変数、時間種因子値の集合Ｄｉを説明変数とする上記（数１）において誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算する。その結果、集合Ｙを、時間種因子値の関数で近似することができる。すなわち、集合Ｙが表すサイトの利用度の変動の時間種特性が、時間種因子抽出部が抽出した時間種に対応する時間種因子値の集合ＤｉおよびＤｉそれぞれの係数ａｉにより表される。したがって、時間種特性生成部は、Ｄｉに対応する時間種およびＤｉそれぞれの係数ａｉを用いて、サイトの利用状況の時間種特性を定量的に示すデータを生成することができる。このため、サイトの利用者群の行動の特徴を定量的に表す時間種特性が得られる。
【００１１】
時間種特性生成部により生成された時間種特性を示すデータにより、サイト利用状況の時間種による変化を予測することが可能になる。また、サイトの利用状況の時間種特性を示すデータを利用してサイト運用することで、例えば、サイト利用状況の時間種特性に応じたタイムリーな広告掲載、キャンペーン実施、サービス提供等が可能になる。
【００１２】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記利用状況把握部は、前記サイトが提供するサービスの利用度の変動を表す遷移データを抽出することが好ましい。
【００１３】
これにより、時間種特性生成部は、前記サイトが提供するサービスの利用状況の時間種特性を示すデータを出力することができる。そのため、サイト管理者は、生成されたデータを用いて、例えば、前記サイトが提供するサービスの利用状況の時間種特性に応じたタイムリーなサービス提供、広告掲載等することが可能になる。
【００１４】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記利用状況把握部は、前記サイトが提供する広告に対するアクセス量の変動を表す遷移データを抽出することが好ましい。
【００１５】
これにより、時間種特性生成部は、前記サイトが提供する広告に対するアクセス量の時間種特性を示すデータを生成することができる。そのため、サイト管理者は、生成されたデータを用いて、例えば、前記サイトが提供する広告に対するアクセス量の時間種特性に応じたタイムリーな広告掲載、サービス提供等することが可能になる。
【００１６】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記利用状況把握部は、少なくとも１つのサイトが提供する特定の広告にアクセスし、かつ当該サイトまたは他のサイトが提供する前記特定の広告に関するサービスを利用する行動の発生数の変動を表す遷移データを抽出することが好ましい。
【００１７】
これにより、時間種特性生成部は、前記サイトが提供する広告に反応してサービスを利用する利用者の行動の時間種特性を示すデータを生成することができる。そのため、サイト管理者は、生成されたデータを用いて、例えば、前記サイトが提供する広告に対する反応行動の時間種特性に応じたタイムリーな広告掲載、サービス提供等することが可能になる。
【００１８】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記時間種データ記録部は、連続する時間を日単位で複数の日に区切った場合の当該複数の日のうち、１つの時間種で特定される日を表す値である時間種因子値を、複数の時間種について記録する態様とすることができる。
【００１９】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記時間種データ記録部は、連続する時間を時間単位で複数の期間に区切った場合の当該複数の時間帯のうち、１つの時間種で特定される時間帯を表す値である時間種因子値を、複数の時間種について記録する態様とすることができる。
【００２０】
本発明にかかる時間種特性生成システムは、利用者の属性を示すデータと、当該属性を持つ利用者による利用状況の時間種特性を示すデータとを対応付けて記録する利用者時間種特性記録部と、前記時間種特性生成部が生成した時間種特性を示すデータと、前記利用者時間種特性記録部に記録された時間種特性を示すデータとを比較することにより、前記サイトを利用する利用者の属性を特定する利用者解析部とをさらに備えることが好ましい。
【００２１】
利用者解析部により、サイトの利用者の属性が特定されるので、サイト管理者は、サイトの利用者群の属性を把握することができる。例えば、ある広告を提供するサイトについて、サイト管理社は、その広告がアピールした利用者群の属性を把握することができる。
【００２２】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記時間種因子抽出部は、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、時間種の組み合わせを複数通り抽出して、各組み合わせに対応する時間種因子値の集合Ｄｉを複数通り生成し、前記時間種特性生成部は、前記複数通りの時間種因子値の集合Ｄｉそれぞれについて、前記係数ａｉを計算することによって複数組の係数ａｉおよび時間種因子値の集合Ｄｉを生成し、当該複数組から所定基準に基づき選択した組の係数ａｉと、時間種因子の集合Ｄｉに対応する時間種とを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成することが好ましい。
【００２３】
時間種特性生成部は、複数組の、係数ａｉおよび時間種因子値の集合Ｄｉから、所定基準に基づき選択した組を基に、時間種特性を示すデータを生成するので、複数組の係数ａｉおよび時間種因子値の集合Ｄｉの中から、前記サイトの利用状況の特徴をよく表す組を選択することができる。その結果、時間種特性生成部は、前記サイトの利用状況の特徴をよく表す時間種特性を示すデータを生成することができる。
【００２４】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、前記時間種因子抽出部は、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種から抽出した時間種に対応する時間種因子値の多変量データを生成し、当該当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｄｉとすることが好ましい。
【００２５】
これにより、被説明変数の集合Ｙおよび説明変数の集合Ｄｉ双方のデータ量が圧縮され、時間種特性生成部の計算量が減少する。また、時間種特性生成部において、それぞれの特徴基底に基づく主成分得点同士で回帰分析が行われるので、独立性の高い時間種因子値の集合Ｄｉにより被説明変数の特徴をよく説明する時間種特性を示すデータが生成される。
【００２６】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出し、当該抽出した特徴基底のうち１の特徴基底が、他の特徴基底に対して所定量以上異なっている特徴区間をさらに抽出し、当該特徴区間における前記特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、前記時間種因子抽出部は、前記特徴区間内に含まれる時間種因子値の集合を、前記集合Ｄｉとして生成することが好ましい。
【００２７】
これにより、変動データ生成部は、独自性が高く特徴的な利用度の変動が現れている区間のみについての変動を表す主成分得点を集合Ｙとすることができる。また、前記時間種因子抽出部は、独自性が高く特徴的な利用度の変動が現れている区間内から時間種因子値の集合を生成することができる。すなわち、特徴的な時間種因子値によって集合Ｄｉが生成される。そのため、時間種特性生成部は、特徴的な区間についての時間種特性を示すデータを効率よく生成することができる。
【００２８】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、複数の特徴基底を抽出し、抽出した前記複数の特徴基底それぞれの主成分得点を集合Ｙとして、前記複数の特徴基底ごとに集合Ｙを生成し、前記時間種因子抽出部は、前記複数の特徴基底それぞれについて、前記集合Ｄｉを生成し、前記時間種特性生成部は、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｙについて、それぞれの前記集合Ｄｉを用いて、係数ａｉを計算し、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｄｉおよび係数ａｉを合成することにより、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成することが好ましい。
【００２９】
時間種特性生成部は、特徴基底ごとの特徴的な時間種特性を表す集合Ｄｉおよび係数ａｉを合成することで、高い精度の、サイトの利用状況の時間種特性を示すデータを生成することができる。
【００３０】
本発明にかかる時間種特性生成システムにおいて、前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、前記時間種因子抽出部は、前記変動データ生成部が抽出した特徴基底の主成分得点と、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種のうち少なくとも１つの時間種に対応する時間種因子値との相関性を示す相関係数を計算し、当該相関係数に基づいて、時間種を抽出することが好ましい。
【００３１】
時間種因子抽出部は、変動データ生成部が抽出した特徴基底の主成分得点との相関を示す相関係数を基に、集合Ｄｉに含める時間種因子値に対応する時間種を抽出するので、特徴基底の特徴をよく説明する説明変数として妥当な時間種因子値を集合Ｄｉに含めることができる。
【発明の効果】
【００３２】
本発明によれば、サイトの利用状況の時間種特性を定量的に示すデータを生成することができる時間種特性生成システム、時間種特性生成方法および時間種特性生成プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態にかかる時間種特性生成システムの構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、時間種特性生成システム１は、Ｗｅｂサーバ２に接続されている。Ｗｅｂサーバ２は、インターネット５に接続された他のコンピュータからアクセス可能なＷｅｂサイトを提供する。利用者は他のコンピュータを介してＷｅｂサイトにアクセスすることにより、Ｗｅｂサーバ２が提供する情報またはサービスを享受することができる。サーバ２は、ログデータ記録部３、サービス場構造記録部４を備えている。ログデータ記録部３は、Ｗｅｂサイトの利用状況を示すログデータを記録する。サービス場構造記録部４は、Ｗｅｂサイトが提供するサービスや広告等に関するデータを記録する。
【００３４】
時間種特性生成システム１は、Ｗｅｂサーバ２のログデータ記録部３、サービス場構造記録部４に記録されたデータを用いて、Ｗｅｂサーバ２が提供するサービスや広告の利用者による利用状況の時間種特性を解析するためのシステムである。時間種特性生成システム１は、利用状況把握部６、利用構造ＤＢ７、変動データ生成部８、時間種因子抽出部９、時間種データ記録部１１、抽出手順記録部１２、時間種特性生成部１３、評価部１４、時間種特性記録部１５、利用者解析部１６、利用者時間種特性記録部１７、利用者情報記録部１８および広告挿入部１９を備える。
【００３５】
時間種特性生成システム１は、サーバマシン、パーソナルコンピュータ、ワークステーションなどのコンピュータ上に構築される。時間種特性生成システム１の利用状況把握部６、変動データ生成部８、時間種因子抽出部９、時間種特性生成部１３、評価部１４、利用者解析部１６、および広告挿入部１９のそれぞれは、１台のコンピュータ上に構成されてもよいし、複数のコンピュータに分散して構成されてもよい。また、利用状況把握部６、変動データ生成部８、時間種因子抽出部９、時間種特性生成部１３、評価部１４、利用者解析部１６、および広告挿入部１９のそれぞれ機能は、コンピュータのＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される。したがって、上記各機能を実行するためのプログラムおよびプログラムを記録した記録媒体も本発明の一実施形態である。また、時間種データ記録部１１、抽出手順記録部１２、時間種特性記録部１５、利用者時間種特性記録部１７、利用者情報記録部１８は、コンピュータが備えるメモリ、ハードディスク等の記録媒体により具現化される。
【００３６】
利用状況把握部６は、ログデータ記録部３およびサービス場構造記録部４から読み込んだデータを基に、所定期間におけるＷｅｂサーバ２が提供するサイトの利用度の変動を示す遷移データを生成して、利用構造ＤＢ７へ記録する。利用状況把握部６がサービス場構造記録部４から読み込むデータには、例えば、Ｗｅｂサーバ２のＷｅｂサイトで提供するサービスに関する情報等が含まれる。
【００３７】
利用状況把握部６がログデータ記録部３から読み込むデータには、例えば、Ｗｅｂサーバ２のＷｅｂサイトへアクセス履歴等が含まれる。利用構造ＤＢ７に記録される遷移データには、例えば、Ｗｅｂサイトが提供するサービスの利用度、またはＷｅｂサイトが提供する広告に対するアクセス量の変動を表すデータが含まれる。上記のサービス利用度または広告に対するアクセス量の変動は、例えば、特定の行動パターンの発生数の変動により表される。また、他の行動パターンの例として、Ｗｅｂサイトが提供する特定の広告にアクセスし、かつ当該Ｗｅｂサイトまたは他のＷｅｂサイトが提供する特定の広告に関するサービスを利用する行動パターン（広告反応行動）等が挙げられる。
【００３８】
変動データ生成部８は、利用構造ＤＢ７に記録された遷移データに基づいて、所定期間内におけるＷｅｂサーバ２のＷｅｂサイトの利用度の変動を表す変動データを生成する。変動データは、前記Ｗｅｂサイトの利用度を示す値の集合Ｙで表される。前記Ｗｅｂサイトの利用度を示す値は、例えば、所定のＵＲＬへのアクセス数、所定ボタンのクリック数、所定行動パターンの発生数、開始セッション数、セッション長、平均滞在時間等である。
【００３９】
変動データ生成部８は、例えば、Ｎ日間のＷｅｂサイトの利用度の変動を、Ｎ×Ｍ行列Ｘで表すことができる。この場合、１つの行が、１日における利用度の変動を示すＭ個の利用度を値で構成され、その行が日数分（Ｎ行）並んで行列Ｘが構成される。図２（ａ）は、１日あたりＭ（＝１４４）個の測定時刻における値を、Ｎ（＝３６５）日分並べたデータの例を示す図である。図２（ａ）に示すデータは、０：００から２３：５０まで１０分ごとの時刻における利用度を示す値をＭ（＝１４４）個並べた行が、１年分（Ｎ＝３６５）並んで構成される。
【００４０】
なお、変動データ生成部８は、計算量を減らすために、主成分分析を用いてＮ×Ｍ行列Ｘの列または行の数を圧縮した主成分得点行列を変動データ（集合Ｙ）として生成することが好ましい。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示すデータを表す行列を、主成分分析を用いて圧縮した行列の主成分得点を表すデータの例を示す図である。図２（ｂ）に示すデータは、１つの特徴基底（主成分）のＮ日分の主成分得点を含む列が、第１主成分から第ｐ主成分まで並んで構成されている。
【００４１】
ここで、変動データ生成部８が、主成分得点行列を計算する具体例を説明する。変動データ生成部８は、上記行列Ｘにおける各行の平均値（＝各時刻の平均値、すなわち平均変動）を表すＭ次元行列ベクトルｘ、および全要素が１であるＮ次元ベクトルｅを用いて、Ｘを列中心化した行列Ｘ*を下記式（１）により求める。
【００４２】
Ｘ*＝Ｘ−ｅ・ｘ    ―――（１）
【００４３】
変動データ生成部８は、上記Ｎ×Ｍ行列を列中心化した行列Ｘ*に対して主成分分析を施す。その結果、行列Ｘ*の主成分（＝特徴基底）を表すベクトルと、個々の特徴基底の寄与率が得られる。変動データ生成部８は、個々の特徴基底のうち、寄与率が閾値を超える特徴基底をｐ個取り出し、特徴基底行列Ｐ（Ｍ×ｐ行列）を生成する。
【００４４】
変動データ生成部８は、特徴基底行列Ｐに基づいて、Ｗｅｂサイトの利用度の変動を表す行列Ｘ*の主成分得点を計算する。主成分得点を表す行列Ｔは、例えば、特徴基底行列Ｐを用いて、下記式（２）により計算される。
【００４５】
Ｔ＝Ｘ*・Ｐ    ―――（２）
【００４６】
この場合、行列Ｔは、Ｎ×ｐ行列となる。行列Ｔの各列は、各特徴基底の主成分得点を表す。以上が、主成分得点行列の計算例である。ここでは、Ｗｅｂサイトの利用度の変動を表す行列Ｘが２次元の行列（Ｎ×Ｍ行列）であることを前提にしているが、行列Ｘが１次元ベクトルである場合、変動データ生成部８は、主成分分析による圧縮処理は行わなくてもよい。
【００４７】
時間種因子抽出部９は、時間種データ記録部１１に記録された複数の時間種から予め記録された手順に従って時間種を抽出し、抽出した時間種に対応する所定数の時間種因子値の集合を生成する。
【００４８】
「時間種（ｔｉｍｅ  ｓｐｅｃｉｅｓ）」は、ある特定の属性を有する期間の呼び名を表す。特に、１日または複数の日で区切ることができる期間であって、特定の属性を有する期間の呼び名を「日種（ｄａｙ  ｓｐｅｃｉｅｓ）」と称する。日種の例として、「月曜日」、「火曜日」、「祝日」、「寒の入り」「五十日（ごとび：日付に５または１０が含まれる日）」、「週末」、「盆」、「暮れ」、「正月」、「クリスマス」、「啓蟄」、「春」、「残暑」、「花粉症の季節」、「厳冬期」、「積雪期」、「ゴールデンウィーク」、「給料日」「確定申告」「新月」「満月」「晴」「雨」「熱帯夜」「大安」「仏滅」等が挙げられる。
【００４９】
なお、時間種には、１日または複数の日で区切ることができる期間の他、例えば、時間または分単位で表される時間帯や、週、月、年またはその他の単位で表される期間の呼び名も含まれる。時間または分単位で表される時間帯の呼び名の例として、「深夜」、「早朝」、「昼食時」、「毎時０分」、「通勤ラッシュ」等が挙げられる。
【００５０】
時間種データ記録部１１には、複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録されている。時間種因子値は、例えば、連続する時間を、所定単位で複数の期間に区切った場合の当該複数の期間のうち、時間種で特定される期間を表す値とすることができる。図３は、時間種データ記録部１１に記録される日種データの例を示す図である。図３に示す日種データでは、最上段の行に「月曜日」、「火曜日」、「水曜日」、「祝日／振替」、「寒の入り」、「五十日」、「一月」等の日種を示すデータが記録されている。それぞれの日種で特定される日を表す日種因子値が各列に記録されている。日種因子値は、行方向に２００６年１月１日から１２月３１日まで日ごとに記録された離散的な値であり、日種に該当する日に「１」、それ以外の日に「０」が記録されている。
【００５１】
ここで、時間種因子抽出部９が、図３に示す日種データから日種を抽出して日種因子値の集合を生成する場合の計算例について説明する。時間種因子抽出部９が生成する日種因子の集合は、例えば、日種因子行列Ｄで表される。下記（数２）（式（３））は、図３に示す日種データに含まれる時刻種のうち「月曜日」、「火曜日」、「祝日／振替」、「五十日」が抽出された場合に生成される日種因子行列Ｄの具体例である。
【００５２】
【数２】
2008102621.tif 000004
【００５３】
上記（数２）の日種因子行列Ｄにおいて、各列は、時刻種「月曜日」、「火曜日」、「祝日／振替」、「五十日」の日種因子値をそれぞれ表している。各列において、「０」または「１」の要素が、２００６年１月１日から１２月３１日まで日ごと順に並んでいる。なお、時間種因子抽出部９は、主成分分析を用いて行列Ｄの列または行の数を圧縮してもよい。また、時間種因子抽出部９は、２００６年１月１日から１２月３１日のうちの一部の日の日種因子値を含むように日種因子行列Ｄを生成してもよい。
【００５４】
行列Ｄの行数は、上記変動データ生成部８で生成されるＮ×Ｍ行列ＸのＮと同じであることが好ましい。例えば、行列Ｄが、変動データが対象とする期間が２００６年１月１日から１２月３１日とすると、時間種因子値が対象とする期間も同様に２００６年１月１日から１２月３１日であることが好ましい。時間種因子抽出部９の詳細な処理は後述する。
【００５５】
時間種特性生成部１３は、変動データ生成部８が生成した変動データと、時間種因子抽出部９が抽出した時間種およびその時間種に対応する時間種因子値の集合とに基づいて、時間種特性を示すデータを生成し、時間種特性記録部１５に記録する。例えば、変動データ生成部８が変動データとして上述の主成分得点行列Ｔ（Ｎ×ｐ行列）を、時間種因子抽出部９が時間種因子値の集合として上述の日種因子行列Ｄ（ｆ×Ｎ行列）を生成した場合に、時間種特性生成部１３が時間種特性を示すデータを生成する例について説明する。時間種特性生成部１３は、日種因子行列Ｄを説明変数として、主成分特定行列Ｔを被説明変数とする下記式（４）において、誤差ｂの二乗が最小になるような係数行列Ａ（ｆ×ｐ行列）を計算する。
【００５６】
Ｔ＝Ｄ・Ａ＋ｂ    ――――（４）
【００５７】
上記式（４）は、Ｗｅｂサイトの利用度の変動を表す行列Ｔを、日種因子行列Ｄで表した式であるので、上記式（４）の日種因子行列Ｄと、係数行列Ａとによって、Ｗｅｂサイトの利用状況の日種特性が表されることになる。すなわち、日種因子行列Ｄと係数行列Ａとは、日種によるＷｅｂサイトの利用状況の変動を定量的に表すデータとなっている。また、日種因子行列Ｄに対応する日種と、係数行列Ａを用いて、Ｗｅｂサイトの未来の利用状況を示す予測値を計算することができる。例えば、日種因子行列Ｄと主成分得点行列Ｔが、共に２００６年１月１日から１２月３１日の期間の日種因子値、Ｗｅｂサイトの利用度の変動をそれぞれ表すデータである場合に、２００７年１月１日から１２月３１日のＷｅｂサイトの利用度の変動を予測する計算例を説明する。この場合、日種因子行列Ｄに対応する日種について、２００７年１月１日から１２月３１日の日種因子値を表した行列Ｄ2007が作成される。この行列Ｄ2007を用いて下記式（５）により、２００７年１月１日から１２月３１日におけるＷｅｂサイトの利用度を変動の予測値を表す行列Ｔ2007を計算することができる。
【００５８】
Ｔ2007＝Ｄ2007・Ａ・ＰT＋ｅ・ｘ      ―――（５）
【００５９】
上記式（５）において、ＰTは、行列Ｐの転置行列を表し、ｅ・ｘは、上記式（２）のｅ・ｘと同様である。
【００６０】
このように、日種因子行列Ｄに対応する時間種と、係数行列Ａによって、Ｗｅｂサイトの利用状況を予測することができる。したがって、時間種特性生成部１３は、Ｗｅｂサイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして、例えば、日種因子行列Ｄに対応する日種（すなわち、時間種因子抽出部９が抽出した日種）と、日種因子行列Ｄの係数行列Ａを、時間種特性記録部１５に記録する。
【００６１】
なお、時間種因子抽出部９は、日種の組み合わせを複数通り（ｎ通りとする）抽出して、各組み合わせに対応するｎ個の日種因子行列Ｄ（ｎ）を生成し、時間種特性記録部１５は、ｎ個の日種因子行列Ｄ（ｎ）それぞれについて係数行列Ａを計算して時間種特性を示すデータを生成することができる。
【００６２】
評価部１４は、時間種特性生成部１３が生成した時間種特性を示すデータを評価し、評価結果を時間種特性生成部１３に通知する。評価部１４は、例えば、時間種特性を示すデータによって、Ｗｅｂサイトの利用状況をどの程度正確に予測できるかを示す予測精度を生成する。また、評価部１４は、時間種因子抽出部９が抽出した時間種の組み合わせの妥当性を示す値を生成してもよい。
【００６３】
時間種特性生成部１３は、評価部１４による評価に基づき、前記ｎ個の日種因子行列Ｄ（ｎ）のうち、最適な日種因子行列Ｄidealを選択することができる。時間種特性生成部１３は、選択した日種因子行列Ｄidealに対応する時間種およびその係数行列Ａを含むデータが時間種特性を示すデータとして時間種特性記録部１５に記録することができる。
【００６４】
利用者解析部１６は、時間種特性記録部１５に記録された時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトを利用した利用者の属性を解析する。利用者情報記録部１８には、利用者の属性を示すデータと、その属性を持つ利用者によるＷｅｂサイトの利用状況の時間種特性を示すデータとが対応付けられて記録されている。利用者解析部１６は、時間種特性記録部１５に記録された時間種特性を示すデータと、利用者時間種特性記録部１７に記録された時間種特性を示すデータとを比較することにより、Ｗｅｂサイトを利用する利用者の属性を特定する。利用者解析部１６は、特定したＷｅｂサイトの利用者の属性を、その利用状況の時間種特性とを関連付けて利用者情報記録部１８に記録する。
【００６５】
広告挿入部１９は、時間種特性記録部１５に記録された時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトに広告を提供するのに最も適した時期を決定し、Ｗｅｂサイトに広告を挿入する。広告挿入部１９は、Ｗｅｂサーバ２に記録されたＷｅｂサイトのファイルを更新または追加することにより、広告を挿入する。
【００６６】
例えば、広告挿入部１９は、時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトの利用が多い時期を予測し、その時期にＷｅｂサイトに広告を挿入する。時間種特性を示すデータに、例えば、あるＷｅｂサイトにおける２００６年度の広告アクセス数または広告反応行動の日種因子行列Ｄに対応する日種と、日種因子行列Ｄの係数行列Ａが含まれている場合、広告挿入部１９は、これらのデータを上記式（５）に代入して、２００７年度のＷｅｂサイトにおける広告アクセス数または広告反応行動の変動を予測することができる。これにより、Ｗｅｂサイトの利用状況の時間種特性に応じたタイムリーな広告の提供が可能になる。
【００６７】
また、広告挿入部１９は、利用者情報記録部１８に記録されたデータを用いて、特定の属性を持つ利用者を対象とした広告の最適な提供時期を決定し、最適な提供時期に広告を挿入することもできる。
【００６８】
（時間種特性生成システム１の動作）
次に、時間種特性生成システム１の動作について説明する。図４は、時間種特性生成システム１の動作例の大まかな流れを示すフローチャートである。図４に示すように、まず、利用状況把握部６が、ログデータ記録部３およびサービス場構造記録部４から必要なデータを読み込んで、遷移データを生成し利用構造ＤＢ７へ記録する（Ｏｐ１）。
【００６９】
次に、変動データ生成部８が、遷移データを基に、特定のＷｅｂサイトの利用度の変動データを生成する（Ｏｐ２）。その後、時間種因子抽出部９は、時間種データ記録部１１から時間種およびその時間種因子値を抽出し、時間種特性生成部１３が、変動データが示すＷｅｂサイトの利用度の変動の時間種特性を示すデータを生成する（Ｏｐ３）。
【００７０】
その後、利用者解析部１６は、時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトの利用者の属性を特定する（Ｏｐ４）。また、広告挿入部１９は、時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトの広告を挿入する最適時期を決定し、その最適時期に広告を挿入する（Ｏｐ５）。
【００７１】
図４に示した処理により、Ｗｅｂサーバ２の特定のＷｅｂサイトの利用度の変動の時間種特性を示すデータが生成される。また、そのＷｅｂサイトの利用者の属性およびＷｅｂサイトの広告を挿入する最適時期を示すデータが得られる。なお、図４に示す動作例におけるＯｐ１〜Ｏｐ３、Ｏｐ５の処理の具体例は後述する。また、時間種特性生成システム１の動作は、図４に示す動作例に限られない。
【００７２】
（利用状況把握部６が、遷移データを生成する処理（Ｏｐ１）の具体例）
図５は、利用状況把握部６が、遷移データを生成する処理（Ｏｐ１）の具体的例を示すフローチャートである。図５に示すように、まず、利用状況把握部６は、Ｗｅｂサーバ２がＷｅｂサイト群により提供するサービス群および広告群の基礎情報を、サービス場構造記録部４から読み出して、利用構造ＤＢ７に記録する（Ｏｐ１１）。サービス群および広告群の基礎情報には、例えば、サービスまたは広告提供場（サイト）、Ｗｅｂサイトを構成するページのＵＲＬ、サイトにおける利用者のアクション等のサイトに関する情報が含まれる。
【００７３】
図６（ａ）は、利用構造ＤＢ７に記録されるサービス群の基礎情報の一例であるサービス基礎情報テーブル２１を示す図である。サービス基礎情報テーブル２１には、サービスを識別するサービスＩＤ、サービス場（サイト）、Ｗｅｂサイトに含まれるページのＵＲＬ、各ページにおける利用者のとりうるアクションがサービスごとに記録されている。図６（ｂ）は、利用構造ＤＢ７に記録される広告群の基礎情報の一例である広告基礎情報テーブル２２を示す図である。広告基礎情報テーブル２２には、広告を識別する広告ＩＤ、広告場（サイト）、Ｗｅｂサイトに含まれるページのＵＲＬ、各ページにおける利用者のとりうるアクションが広告ごとに記録されている。
【００７４】
次に、利用状況把握部６は、ログデータ記録部３に記録されたアクセスログを基にして、Ｗｅｂサーバ２が提供するサービスを利用した利用者の少なくとも１つのＷｅｂサイトにおける行動パターンを示すデータを利用構造ＤＢ７に記録する（Ｏｐ１２）。
【００７５】
例えば、利用状況把握部６は、サービス基礎情報テーブル２１から対象とするＷｅｂサイトのＵＲＬおよび利用者のアクションを抽出し、抽出したＵＲＬおよび利用者のアクションに該当するログをログデータ記録部３から抽出する。利用状況把握部６は、抽出したログを定量分析（傾向分析）し、クラスタリングすることにより、行動パターンを示すデータを生成する。
【００７６】
図７は、サービス利用の行動パターンを示すデータの一例である行動パターンテーブル２３を示す図である。行動パターンテーブル２３には、行動パターンＩＤと、それぞれの行動パターンを示す情報とが対応付けられて記録される。行動パターンを示す情報は、行動パターンに含まれるアクションを「１」、行動パターンに含まれないアクションを「０」とする値で表されている。例えば、行動パターンＩＤ＝“Ｐ−０００１”の行動パターンは、Ａ社通信販売広告サイトで閲覧、Ａ社通信販売サイトで発注ボタン押下、Ｂ社ｅコマースサイト閲覧を順に行う行動パターンを表している。
【００７７】
また、利用状況把握部６は、Ｗｅｂサーバ２が提供するサービスの広告にアクセスした利用者の、少なくとも１つのＷｅｂサイトにおける広告アクセス行動パターンを示すデータを利用構造ＤＢ７に記録する（Ｏｐ１３）。広告アクセス行動パターンを示すデータは、例えば、図７に示した行動パターンテーブル２３における行動パターンのアクションを、広告アクセスのアクションとしたテーブルとすることができる。
【００７８】
また、利用状況把握部６は、Ｗｅｂサーバ２が提供する広告にアクセスしてから、Ｗｅｂサーバ２が提供するサービスを利用した利用者の少なくとも１つのＷｅｂサイトにおける広告反応行動の行動パターンを示すデータを利用構造ＤＢ７に記録する（Ｏｐ１４）。広告反応行動の行動パターンを示すデータは、例えば、図７に示した行動パターンテーブル２３における行動パターンのアクションを、広告反応行動に含まれるアクションとしたテーブルとすることができる。
【００７９】
利用状況把握部６は、ログデータ記録部３に記録されたアクセスログを基に、利用構造ＤＢ７に記録された行動パターンの発生数の変動を表す遷移データを生成し、利用構造ＤＢ７に記録する（Ｏｐ１５）。図８は、遷移データの一例である遷移データテーブル２４を示す図である。遷移データテーブル２４には、行動パターンＩＤと、その行動パターンが発生した日時を示すデータとが対応付けられて記録されている。遷移データテーブル２４は、変動データ生成部８が、特定の行動パターンの発生数の変動を表す変動データを生成する際に用いられる。
【００８０】
以上、利用状況把握部６が、利用構造ＤＢ７に遷移データを記録する処理の例を説明したが、遷移データの取得方法および遷移データの構造は、上記例に限られない。
【００８１】
（変動データ生成部８が、変動データを生成する処理（Ｏｐ２）の具体例）
図９は、変動データ生成部８が遷移データを基に変動データを生成する処理の具体例を示すフローチャートである。変動データ生成部８は、まず、時間種特性を解析する対象となる対象期間、対象Ｗｅｂサイトおよび対象行動パターンを選択する（Ｏｐ２１）。変動データ生成部８は、例えば、ユーザインタフェースを介してユーザからの選択指示を受け付けることによって上記選択を行ってもよいし、予め記録されたデータを基に上記選択を行ってもよい。
【００８２】
変動データ生成部８は、対象となるＷｅｂサイトを、例えば、図６（ａ）、（ｂ）に示すサービス基礎情報テーブル２１、広告基礎情報テーブル２２に記録されたサービス場または広告場から選択してもよい。また、対象行動パターンは、図７に示す行動パターンテーブル２３から選択されてもよい。変動データ生成部８は、例えば、対象Ｗｅｂサイトとして、ある特定の広告場を選択し、行動パターンとして、その広告場の広告へアクセスする行動、または、その広告に対する広告反応行動等を選択することができる。
【００８３】
なお、変動データ生成部８は、遷移データが示す全期間、全Ｗｅｂサイトおよび全行動パターンをそれぞれ対象期間、対象Ｗｅｂサイト、対象行動パターンとしてもよい。また、変動データ生成部８が解析の対象を決めるために選択する項目は、上記の期間、Ｗｅｂサイト、行動パターンに限られない。例えば、選択する項目に、解析対象とする利用者または利用者群が含まれてもよい。
【００８４】
変動データ生成部８は、Ｏｐ２１で選択した対象期間における対象Ｗｅｂサイトでの対象行動パターンの一定時間ごとの発生数を、遷移データを基に集計し、行列Ｘを生成する（Ｏｐ２２）。例えば、変動データ生成部８は、１０分ごとの対象行動パターンの発生数を、２００６年１月１日から２００６年１２月３１日までの３６５日間の期間について集計した場合、１日分の１０分ごとの発生数をそれぞれ表す要素を１行として、３６５日分の行（３６５行）を有する行列Ｘを生成する。この場合、行列Ｘの要素の並び方は、図２（ａ）に示したデータと同じ並び方になる。
【００８５】
次に、行列Ｘに変動データ生成部８は、行列Ｘに対して主成分分析を施して、主成分得点行列Ｔを生成する（Ｏｐ２３）。主成分得点行列Ｔの計算例は上述した通りである。変動データ生成部８は、主成分得点行列Ｔを時間種特性生成部１３に通知する（Ｏｐ２４）。時間種特性生成部１３は、主成分得点行列Ｔを用いて、対象期間における対象Ｗｅｂサイトでの対象行動パターンの発生数の変動の時間種特性を示すデータを生成することができる。
【００８６】
（時間種因子抽出部９が時間種を抽出し、時間種特性生成部１３が、時間種特性を示すデータを生成する処理（Ｏｐ３）の具体例）
図１０は、時間種因子抽出部９が時間種を抽出し、時間種特性生成部１３が、時間種特性を示すデータを生成する処理（Ｏｐ３）の具体的例を示すフローチャートである。図１０に示すように、まず、時間種因子抽出部９は、抽出手順記録部１２から抽出手順データを読み込む（Ｏｐ３０１）。抽出手順データは、時間種データ記録部１１に記録された複数の時間種から、時間種を抽出する手順または条件を表すデータであり、予め抽出手順記録部１２に記録されている。抽出データには、例えば、後述する日種因子母群作成の条件を表すデータ、抽出リスト作成の手順を表すデータ等が含まれる。
【００８７】
時間種因子抽出部９は、抽出手順データを基に、時間種因子母群を作成する（Ｏｐ３０２）。時間種因子母群は、時間種因子抽出部９が抽出対象とする時間種群である。時間種因子母群は、時間種データ記録部１１に記録された時間種を基に作成される。例えば、時間種データ記録部１１に記録された時間種のうちの一部が時間種因子母群になる。また、時間種因子母群には、時間種複数の時間種を複合した時間種、複数の時間種を主成分化した時間種等も含まれてもよい。ここでは、図３に示した日種データから時間種因子母群を生成する場合を例に挙げて説明する。
【００８８】
図１１は、抽出手順データに含まれるデータの一例である母群抽出条件テーブル２５を示す図である。母群抽出条件テーブル２５には、日種の種別を示すデータと、各種別に含まれる日種、各種別における日種の複合の有無と複合条件、日種の主成分化による複合の有無を示すデータが、各種別について記録されている。ここで、日種の複合とは、種別に含まれる日種のうち２以上の日種を組み合わせて複合日種を作成することである。また、日種因子の主成分化による複合は、種別に含まれる複数の日種因子に対して主成分分析を行い、複合日種因子を生成することである。例えば、時間種因子抽出部９は、主成分分析により抽出された主要な主成分毎に、その主成分の中で固有ベクトルの絶対値成分が大きな日種因子を抽出し、抽出した日種因子のみを使って複合日種因子を生成することができる。
【００８９】
ここで、母群抽出条件テーブル２５に基づいて時間種因子母群を作成する処理の例を説明する。まず、時間種因子抽出部９は、母群抽出条件テーブル２５の種別「曜日」、「月」、「季節」、「祝日／振替」、「期末」に含まれる日種を母群抽出における抽出範囲に決定し、抽出範囲の日種を全て時間種因子母群に追加する。
【００９０】
次に、時間種因子抽出部９は、母群抽出条件テーブル２５の日種の複合の有無と複合条件を参照して、各種別において日種の複合をするか否かを判断し、複合する場合は複合条件に従って、複合日種を作成し，時間種因子母群に追加する。例えば、「曜日」種別について、３連続までの複合とあるので、例えば、「土日」のように２日連続する曜日の複合した複合日種と、「土日月」のように３日連続の曜日を複合した複合日種とを、２連続する曜日および３連続する曜日の全ての組み合わせについて作成される。
【００９１】
さらに、時間種因子抽出部９は、主成分化による複合の有無を参照して、次に各種別において日種の主成分化による複合をするか否かを判断する。主成分化による複合をする場合は、時間種因子抽出部９は、種別に含まれる日種に対して主成分分析を行い、各主成分に対応する複合日種を作成し、時間種因子母群に追加する。
【００９２】
図１２は、時間種因子抽出部９が、図１１に示す母群抽出条件テーブル２５に基づいて作成した時間種因子母群を表す母群データ２６の例を示す図である。母群データ２６は、時間種因子母群に含まれる日種ごとに、抽出対象日種ＩＤ、種別、日種、日種因子が記録される。抽出対象日種ＩＤは、時間種因子母群に含まれる日種を識別するための識別子である。母群データ２６の日種には、例えば、「月火」、「月火」等のような複合日種も含まれる。日種因子は、図３に示す日種データと同様に、日種に該当する日を「１」、それ以外の日を「０」で表したデータである。
【００９３】
なお、時間種因子母群の作成は、上述の母群抽出条件テーブル２５のように予め記録されたデータに基づいて行われる場合に限られない。時間種因子抽出部９は、例えば、ユーザインタフェースを介して受け付けた、Ｗｅｂサイト管理者等のユーザから指示に従って作成してもよい。なお、後述する抽出リストの作成も同様にユーザからの指示に従って作成されてもよい。
【００９４】
以上のようにして、時間種因子母群が作成されると、時間種因子抽出部９は、時間種因子母群から抽出する日種の組み合わせを示すデータである抽出リストを作成する（Ｏｐ３０３）。時間種因子抽出部９は、例えば、母群データ２６に記録された時間種因子母群から日種の組み合わせを選択し、選択した日種の組み合わせを示すデータを抽出リストに追加する処理を繰り返すことによって、複数通りの日種の組み合わせを抽出リストに記録する。
【００９５】
時間種因子抽出部９は、例えば、時間種因子母群から、一定数の日種を選択する処理を、すべての日種の組み合わせパターンについて行うことができる。これにより、時間種因子母群から選択できる一定数の日種の組み合わせのすべてのパターンが抽出リストに記録される。また、時間種因子抽出部９は、上記選択処理の繰り返しにおいて、重要な日種（例えば、種別が「曜日」の日種）を毎回選択するようにしてもよい。なお、抽出リストの作成手順は、これに限られない。例えば、時間種因子抽出部９は、一定数だけランダムに日種を選択する処理を繰り返すことで、複数通りの日種の組み合わせを抽出リストに記録することができる。このような、抽出リストの作成手順を示すデータは、例えば、抽出手順記録部１２に抽出手順データとして予め記録することができる。
【００９６】
図１３は、時間種因子抽出部９が作成した抽出リストを表すデータの一例である抽出リストテーブル２７を示す図である。抽出リストテーブル２７には、リスト番号と、各リスト番号に対応する日種の組み合わせを示すデータが記録される。日種の組み合わせは、例えば、母群データ２６に記録された抽出候補日種ＩＤの組み合わせにより表される。
【００９７】
このように抽出リストが作成されると、時間種特性生成部１３は、抽出リストに記録されたそれぞれの日種の組み合わせを用いて、時間種特性を示すデータを生成する。図１０に示すフローチャートにおいて、以下に述べるＯｐ３０５〜Ｏｐ３０９の処理は、抽出リストに記録されたそれぞれの日種の組み合わせについて実行される。
【００９８】
まず、時間種因子抽出部９は、変数ｎを「０」に初期化する（Ｏｐ３０４）。時間種因子抽出部９は、変数ｎに１加算し（Ｏｐ３０５）、抽出リストテーブル２７のｎ番目の日種の組み合わせについて、日種因子行列Ｄ（ｎ）を生成する（Ｏｐ３０６）。
【００９９】
例えば、ｎ＝１の場合、時間種因子抽出部９は、抽出リストテーブル２７の１番目の日種の組み合わせ（リスト番号＝“１”の日種の組み合わせ）について、日種因子行列Ｄ（１）を生成する。日種因子行列Ｄ（１）は、例えば、抽出候補日種ＩＤが“０００１”〜“０００９”、“００１１”〜“００２１”、・・・の日種それぞれの日種因子値を各列に配置した行列である。
【０１００】
時間種特性生成部１３は、Ｏｐ３０６で生成された日種因子行列Ｄ（ｎ）を説明変数として、変動データ生成部８が生成した主成分特定行列Ｔを被説明変数とする下記式（６）において、誤差ｂの二乗が最小になるような係数行列Ａ（ｎ）を計算する（Ｏｐ３０７）。
【０１０１】
Ｔ＝Ｄ（ｎ）・Ａ（ｎ）＋ｂ    ――――（６）
【０１０２】
上記式（６）において、主成分特定行列Ｔは、上記式（４）における主成分特定行列Ｔと同じであり、Ｗｅｂサイトの利用度の変動を表す行列である。
【０１０３】
評価部１４は、日種因子行列Ｄ（ｎ）に含まれる日種間の相関関係の有無を判定する（Ｏｐ３０８）。評価部１４は、公知の統計的方法を用いて相関関係の有無を判定することができる。日種間の相関関係の有無は、時間種因子抽出部９が、時間種因子母群から日種の組み合わせを選択して抽出リスト作成する際の指針とすることができる。
【０１０４】
図１４は、日種因子行列Ｄ（ｎ）と主成分特定行列Ｔとの相関関係の有無を判定する処理の一例を示すフローチャートである。図１４に示す例では、評価部１４は、まず、日種因子行列Ｄ（ｎ）に含まれる日種間の相関係数行列の逆行列の要素Ｒｉｉ（＝分散拡大係数）を計算する（Ｏｐ３０８１）。評価部１４は、要素Ｒｉｉのうち１つの要素について、閾値より小さいか否かを判断する（Ｏｐ３０８２）。前記１つの要素が閾値より小さい場合（Ｏｐ３０８２でＹｅｓ）、評価部１４は、前記１つの要素に対応する日種間は相関関係ありと判定する（Ｏｐ３０８３）。前記１つの要素が閾値より小さくない場合（Ｏｐ３０８２でＮｏ）、評価部１４は、前記１つの要素に対応する日種間は相関関係なしと判定する（Ｏｐ３０８４）。評価部１４は、Ｏｐ３０８２〜Ｏｐ３０８４の処理を、全ての要素Ｒｉｉについて行う。
【０１０５】
以上、図１４に示した処理により、日種因子行列Ｄ（ｎ）に含まれる日種間で相関関係がある日種ペアが特定される。なお、相関関係の判定方法は図１４に示した例に限られない。例えば、評価部１４は、日種因子行列Ｄ（ｎ）に含まれる日種因子の独自性を示す値（例えばｔ検定値）を求め、その値が閾値を超えているか否かにより相関関係の有無を判定することができる。
【０１０６】
さらに、評価部１４は、Ｄ（ｎ）およびＡ（ｎ）を用いて計算されるＷｅｂサイトの利用度変動の予測値の予測精度を計算する（図１０のＯｐ３０９）。評価部１４は、例えば、実測データが得られている期間について、Ｄ（ｎ）およびＡ（ｎ）を用いて予測データを算出し、実測データと予測データとを比較することで、予測精度を示すデータが得ることができる。予測精度を示すデータは、すなわち、Ｄ（ｎ）およびＡ（ｎ）の予測に対する利用適性度合いを示すデータとなる。
【０１０７】
ここで、一例として、Ｄ（ｎ）およびＡ（ｎ）が、２００６年１月１日から１２月３１日におけるＷｅｂサイトの利用度の変動について計算されたデータであり、２００７年１月１日から１２月３１日におけるＷｅｂサイトの利用度の変動を示す実績データが得られている場合について説明する。この場合、評価部１４は、Ｄ（ｎ）に含まれる日種について、２００７年１月１日から１２月３１日の日種因子を表した行列Ｄ2007を作成する。この行列Ｄ2007を用いて上述した式（５）により、２００７年１月１日から１２月３１日におけるＷｅｂサイトの利用度を変動の予測値を表す行列Ｔ2007を計算することができる。この行列Ｔ2007が表すＷｅｂサイトの利用度を変動の予測値と、実績データとを比較する。図１５は、行列Ｔ2007が表す変動の予測値と、実績データが表す変動の実測値とを、横軸を時間ｔ、縦軸を利用度Ｙとするグラフ上で表した図である。図１５中、実線で示す曲線ｆは実測値の変動を、破線で示す曲線ｇは予測値の変動を示している。評価部１４は、例えば、直線Ｙ＝０と曲線ｆとの間の面積Ｓfと、曲線ｆと曲線ｇとの間の部分の間の面積Ｓfgとを用いて下記式（７）により、指標Ｈを計算する。
【０１０８】
Ｈ＝１−（Ｓfg／Ｓf）      ―――（７）
【０１０９】
指標Ｈは、予測値が実測値にどの程度近いかを表す指標であり、平均説明率と呼ぶことができる。平均説明率は、０〜１の値となるので、指標として利用するのに適している。評価部１４は、この指標Ｈの値を、予測精度を示すデータとして記録媒体へ記録することができる。
【０１１０】
なお、予測精度を示すデータを計算する方法は、上述の例に限られない。例えば、評価部１４は、上述の指標Ｈのように、実績値にどの程度近いかを表す指標ではなく、予測のための実行する計算がどの程度簡潔かを示す指標（例えば、情報量基準）を計算してもよい。これは、予測のために実行する計算は簡潔な方が良い予測分布が得られるという考え方もあるからである。
【０１１１】
時間種因子抽出部９は、抽出リストテーブル２７が示す抽出リストに含まれる全ての日種の組み合わせについて処理が終了したか否かを判断する（Ｏｐ３１０（図１０参照））。抽出リストに含まれる全ての日種の組み合わせについて処理が終了していない場合（Ｏｐ３１０でＮｏの場合）は、Ｏｐ３０５〜Ｏｐ３０９の処理を再度繰り返す。
【０１１２】
これにより、上述したＯｐ３０５〜Ｏｐ３０９の処理は、抽出リストテーブル２７が示す抽出リストの日種の組み合わせ全てについて実行される。その結果、抽出リストの日種の組み合わせそれぞれについて、Ｄ（ｎ）、Ａ（ｎ）および予測精度を示すデータが得られる。
【０１１３】
時間種特性生成部１３は、抽出リストの日種の組み合わせ全てについてのＤ（ｎ）、Ａ（ｎ）の組の中から、最適な組を選択する。時間種特性生成部１３は、例えば、Ｏｐ３０９において求められた予測精度が最も高い組を、最適な組として選択することができる。選択された最適なＤ（ｎ）、Ａ（ｎ）の組は、変動データが示すＷｅｂサイトの利用度の変動の時間種特性を示すデータとして、時間種特性記録部１５に記録される。なお、最適な組を選択する方法は、上記例に限られない。
【０１１４】
図１６は、時間種特性記録部１５に記録された時間種特性を示すデータの一例である時間種特性データ２８を示す図である。時間種特性データ２８には、解析ＩＤごとに、解析の対象範囲、日種の組み合わせ（固有日種群）および係数行列が記録されている。解析の対象は、例えば、時間種特性の対象を示すデータであり、例えば、対象Ｗｅｂサイト、対象行動パターン等が含まれる。日種の組み合わせは、上記の最適なＤ（ｎ）に対応する日種群を示すデータであり、固有日種群と称される。係数行列は、上記の最適なＡ（ｎ）である。
【０１１５】
以上、図１０に示した処理により、変動データが示す対象Ｗｅｂサイトの利用度の変動を、精度よく表現するための日種の組み合わせ（Ｄ（ｎ）に対応する日種群（固有日種群））と日種の係数（Ａ（ｎ））が得られる。これらの値を用いて、Ｗｅｂサイトの利用者の属性を特定する利用者の属性解析（図４のＯｐ４）や、Ｗｅｂサイトの広告を挿入する最適時期を決定し、その最適時期に広告を挿入する処理（図４のＯｐ５）が行われる。
【０１１６】
（利用者解析部１６が、利用者属性を特定する処理（Ｏｐ４）の具体例）
図１７は、利用者解析部１６が、遷移データを生成する処理（図４のＯｐ４参照）の具体的例を示すフローチャートである。ここでは、一例として、図１６に示す時間種特性データ２８の解析ＩＤ＝“１”のデータを用いて、Ｗｅｂサイトを利用した利用者の属性を解析する処理を説明する。図１７に示すように、利用者解析部１６は、利用者時間種特性記録部１７からの中から特定の利用者属性に対応する時間種特性を示すデータを抽出する（Ｏｐ４１）。
【０１１７】
利用者時間種特性記録部１７には、例えば、図１６に示した固有日種群と係数行列との組が、様々な利用者属性について記録されている。利用者属性は、例えば、利用者の性質、体質、習慣、習性、帰属する組織、社会的地位等である。利用者属性を表すデータの具体例としては、年齢、性別、職業、役職、年収、居住地域、勤務地、学校、勤務先、趣味または家族構成を表すデータまたはそのようなデータの組み合わせが挙げられる。このように様々な利用者属性について、過去に解析された固有日種群と係数行列が利用者時間種特性記録部１７に記録されている。Ｏｐ４１で、利用者解析部１６は、ある１つの利用者属性を選んで、その固有日種群と係数行列を抽出する。
【０１１８】
次に、利用者解析部１６は、Ｏｐ４１で抽出された固有日種群および係数行列と、時間種特性データ２８の解析ＩＤ＝“１”における固有日種群および係数行列との類似度を計算する（Ｏｐ４２）。利用者解析部１６は、例えば、固有日種群Ｎ１と固有日種群Ｎ２との類似度は、Ｎ１およびＮ２の双方に含まれる日種の数とすることができる。また他の例として、Ｎ１の所定期間の日種因子行列Ｄ（Ｎ１）およびＮ１の係数行列Ａ１と、Ｎ２の所定期間の日種因子行列Ｄ（Ｎ２）およびＮ２の係数行列Ａ２とを用いて、Ｎ１とＮ２との類似度を求めることができる。この場合、利用者解析部１６は、例えば、行列Ｄ１＝（Ｎ１）・Ａ１と、行列Ｄ２＝Ｄ（Ｎ２）・Ａ２とを計算する。そして、利用者解析部１６は、行列Ｄ１の要素と行列Ｄ２の要素との相関係数を計算し、各要素間の相関係数のうち、閾値を超える値の割合を類似度とすることができる。なお、類似度の計算方法は、上記例に限定されない。
【０１１９】
類似度が閾値以上であれば（Ｏｐ４３でＹｅｓ）、利用者情報記録部１８に、利用者属性と、時間種特性データ２８の解析ＩＤ＝“１”のデータとを対応付けて記録する（Ｏｐ４４）。Ｏｐ４１〜Ｏｐ４４の処理は、利用者時間種特性記録部１７に記録されている利用者属性全てについて終了するまで（Ｏｐ４５でＹｅｓと判断されるまで）繰り返される。
【０１２０】
例えば、解析ＩＤ＝“１”の固有日種属性と係数行列と、利用者属性＝「学生」の固有日種属性と係数行列との類似度が閾値以上であった場合、解析ＩＤ＝“１”の解析対象である「Ａ社の通信販売サイトのサービス利用行動」の時間種特性に類似した時間種特性の利用者属性は「学生」であるという情報が得られる。そのため、「Ａ社の通信販売サイトのサービス利用行動」をする利用者は「学生」が多いと推定することが可能になる。
【０１２１】
以上、図１７に示した処理により、例えば、Ｗｅｂサイトのサービス利用行動と、利用者属性との関係を示すデータが利用者情報記録部１８に記録される。また、同様に、Ｗｅｂサイトの広告アクセス行動や、広告反応行動についても、その行動を取り得る利用者の利用者属性との関係を示すデータが記録されうる。そのため、例えば、Ｗｅｂサイトによる広告が、どのような利用者に影響を与えたのか判定することが容易になる。このような効果は、個人情報保護法の成立により、利用者の個人プロファイルの利用は難しくなっている現状においてはより重要となる。
【０１２２】
（広告挿入部１９が、広告を挿入する処理（Ｏｐ５）の具体例）
図１８は、広告挿入部１９が、広告を挿入する時期を決定する処理の例を示すフローチャートである。ここでは、一例として、時間種特性生成部１３が、あるＷｅｂサイトの広告にアクセスして、その広告に関するサービスを利用する利用者の広告反応行動の時間種特性を示すデータを生成した場合に、広告挿入部１９が、別のＷｅｂサイトに前記サービスの広告を挿入する時期を決定する処理を例にあげて説明する。
【０１２３】
広告挿入部１９は、まず、時間種特性生成部１３が生成した時間種特性を示すデータを用いて、Ｗｅｂサイトの広告と前記サービスに対する広告反応行動の予測データを生成する（Ｏｐ５０１）。
【０１２４】
例えば、時間種特性を示すデータが、固有日種群および係数行列である場合について説明する。広告挿入部１９は、固有日種群から、予測する期間における日種因子行列を生成する。例えば、予測する期間が２００７年１月１日から２００７年１２月３１日である場合、広告挿入部１９は、固有日種群に含まれる各日種について、２００７年１月１日から２００７年１２月３１日の該当する日を「１」、それ以外の日を「０」とする値の列である日種因子値を生成する。１つの日種の日種因子値を１列として、固有日種群に含まれる全ての日種について列を並べた行列を、予測に用いる日種因子行列Ｄfとする。広告挿入部１９は、この日種因子行列Ｄfと係数行列とを用いて、例えば、下記式（８）により、２００７年１月１日から２００７年１２月３１日におけるＷｅｂサイトの広告反応行動の発生数の予測値を示す行列Ｙfを計算することができる。
【０１２５】
Ｙf＝Ｄf・Ａ・ＰT＋ｅ・ｘ      ―――（８）
【０１２６】
なお、上記式（８）において、ＰTおよびｅ・ｘは、上記式（５）と同様である。
【０１２７】
次に、広告挿入部１９は、行列Ｙfが示す予測値を参照して、Ｗｅｂサイトの広告反応行動の発生数が極大となる時期を特定する（Ｏｐ５０２）。そして、広告挿入部１９は、Ｗｅｂサイトの広告反応行動の発生数が極大となる時期に基づいて、広告挿入時期を決定する（Ｏｐ５０３）。例えば、広告挿入部１９は、極大となる時期の前後一定期間を含む時期を広告挿入時期と決定することができる。広告挿入部１９は、決定した時期に、Ｗｅｂサーバ２に対して広告を挿入する処理を実行する。これにより、タイムリーな広告の挿入が可能になる。
【０１２８】
なお、また、広告挿入時期の決定方法はこの例に限られない。例えば、広告挿入部１９は、Ｗｅｂサイトで提供されるある１のサービスの広告反応行動の発生数の予測値が極大となる時期と、他のサービスの広告反応行動の発生数の予測値が極大となる時期とが重なる場合には、広告挿入部１９は、１のサービスの広告反応行動発生のピークが、前記他のサービスの広告反応行動発生のピークと重ならないように、誘導広告を挿入する時期を決定する。例えば、予測値が極大となるのが前記１のサービスも他のサービスも共に水曜日であった場合、広告挿入部１９は、週ごとに、前記１のサービスの広告と前記他のサービスの広告とが入れ替わりＷｅｂサイトに掲載されるように、広告挿入時期を決定してもよい。これにより、例えば、今週の水曜日は前記１のサービスの広告、来週の水曜日は前記他のサービスの広告が挿入されるということになる。その結果、利用者は混雑を回避できるので、顧客満足度を高めるような誘導広告が可能となる。
【０１２９】
また、広告挿入部１９は、利用者者解析部１６による解析結果を用いて、あるＷｅｂサイトの広告が訴求した利用者群の行動パターン、当該利用者群の広告非実行時期における行動パターン、当該利用者群の広告非実行時期における行動パターンに付随する行動の行動パターン等を抽出することができる。これにより、該広告商品に敏感な利用者が行う他の行動の共通特性を発見し、さらに効率的な広告の開発に活用することが可能となる。
【０１３０】
例えば、あるＷｅｂサイトＡの広告に対する広告反応行動の時間種特性と、同じ時間種特性（例えば、「日曜」）を持つ利用者群αが、利用者解析部１６の解析によって特定されたとする。この利用者群αは、該広告反応行動だけではなくて他のＷｅｂサイトＢやＷｅｂサイトＣも一緒に回遊して帰って行動をすること利用者群αの行動パターンを示すデータとして記録されているとする。その場合、広告挿入部１９は、この利用者群αは、サービス場Ｂ内における特定の行動パターンＸ（例えば、サイト内をぐるぐる徘徊した末に、やっと購入する行動パターンとする）を抽出することができる。さらに、広告挿入部１９は、Ｗｅｂサイトに該広告を掲載していない時期（非実行時期）にも、例えば、この行動パターンＸがＷｅｂサイトＡで一定数以上出現するかどうかを解析することができる。これにより、利用者群αの、広告の非実行時期における、ＷｅｂサイトＡの利用状況を示すデータが得られる。
【０１３１】
また、広告挿入部１９は、該広告の非実行時期において行動パターンＸを引き起こす利用者群αが、行動パターンＸと同時に、他に起している行動パターンＹが見つかれば、それを、利用者群αを特徴付ける別の行動パターンとして記録してもよい。広告挿入部１９は、この行動パターンＹを見張ることにより利用者群αの利用状況を解析することができる。
【０１３２】
なお、図１８においては、広告挿入時期を決定する処理を例示したが、同様に、サービス提供時期、キャンペーン実施時期等、Ｗｅｂサイトで実現されるイベントの発生時期を、利用者の時間種特性に応じて決定することができる。
【０１３３】
［第２の実施形態］
本実施形態は、上記第１の実施形態において、図１０に示した動作の変形例である。図１０に示した動作では、時間種因子抽出部９が時間種を抽出し、時間種特性生成部１３が時間種特性を示すデータを生成する処理が、変動データ生成部８が生成した主成分得点行列Ｔについて行われる例である。本実施形態では、主成分得点行列Ｔに含まれる主成分（特徴基底）ごとに、図１０に示した動作が行われる。
【０１３４】
図１９は、本実施形態における、時間種因子抽出部９が時間種を抽出し、時間種特性生成部１３が、時間種特性を示すデータを生成する処理の具体的例を示すフローチャートである。図１９に示す処理は、図４におけるＯｐ３に相当する処理である。
【０１３５】
図１９に示すように、まず、時間種因子抽出部９は、変動データ生成部８が生成した主成分得点行列Ｔに含まれるｐ個の特徴基底それぞれについて、主成分得点を表すベクトルｔkをｐ個生成する（Ｏｐ３２１）。ここで、主成分得点行列Ｔは、変動データ生成部８において、上述の通り、式（２）で計算される行列である。行列Ｔの各列が、主成分得点を表すベクトルｔkとなる。
【０１３６】
次に、時間種因子抽出部９および時間種特性生成部１３は、Ｏｐ３２１で生成された主成分得点ベクトルｔkのうち１つについて、図１０に示すＯｐ３０１〜Ｏｐ３１１の処理を行う。そして、主成分得点行列Ｔに含まれるｐ個全ての特徴基底について処理が終了するまで（Ｏｐ３２２でＹｅｓと判断されるまで）、Ｏｐ３０１〜Ｏｐ３１１の処理が繰り返される。これにより、ｐ個の特徴基底それぞれに対応する、日種因子行列Ｄkおよびその係数行列Ａkの組がｐ組計算される。
【０１３７】
なお、本実施形態では、Ｏｐ３０７における上記式（６）は、下記式（９）のように表される。
【０１３８】
ｔk＝Ｄk（ｎ）・Ａk（ｎ）＋ｂ    ――――（９）
【０１３９】
すなわち、上記式（６）における行列Ｔ、係数行列Ａが、ベクトルｔk、係数ベクトルＡk（ｎ）となる。日種因子行列Ｄk（ｎ）は、特徴基底それぞれについて生成される日種因子行列である。
【０１４０】
各特徴基底に対応する日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkの組がｐ組計算されると、時間種特性生成部１３は、ｐ組の日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkを合成して、１組の合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡGを生成する。時間種特性生成部１３は、例えば、各特徴基底の寄与率の値に基づく加重平均をｐ組の日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkそれぞれについて計算することで合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡGを生成することができる。このような合成日種因子行列に対応する日種およびその係数ベクトルを用いて予測値を計算することで、特徴的な日種による精度の高い予測が可能になる。
【０１４１】
図２０は、各特徴基底に対応する日種因子行列Ｄkおよびその係数行列Ａkの組を合成する処理の例を示すフローチャートである。なお、これらを合成する方法は、図２０に示す例に限られない。図２０に示す例は、まず、時間種特性生成部１３は、ｐ個の特徴基底それぞれに対応する日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkの組（ｐ組）を全て取得する（Ｏｐ３２３１）。また、時間種特性生成部１３は、ｐ個の特徴基底それぞれの寄与率ｒkも取得する（Ｏｐ３２３２）。そして、時間種特性生成部１３は、ｐ組みの日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkについて、取得した寄与率ｒkを用いた加重平均をとり、合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡGを計算する（Ｏｐ３２３３）。合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡG、例えば、下記式（１０）、（１１）により計算される。
【０１４２】
ＤG＝Σ（ｒk・Ｄk）／ｋ      ―――（１０）
ＡG＝Σ（ｒk・Ａk）          ―――（１１）
【０１４３】
以上のように、合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡGが計算されると、評価部１４が、それらを用いて計算される予測値の予測精度を計算する（Ｏｐ３２４）。予測精度の計算は、上述した計算例と同様であるので説明を省略する。時間種特性生成部１３は、評価部１４により計算された予測精度が、閾値以下である場合は、時間種の抽出条件を変えて、図２０に示す処理を再度、実行し、合成日種因子行列ＤGおよびその係数ベクトルＡGを求める処理を繰り返してもよい。
【０１４４】
また、時間種因子抽出部９および時間種特性生成部１３は、同じＷｅｂサイトの利用度の変動を表す主成分得点行列Ｔに対して、図２０に示す処理と、第１の実施形態で述べた図１０に示す処理との両方を実行し、予測精度のよい方の計算結果を、時間種特性記録部１５に記録するべき時間種特性を示すデータとして採用することができる。
【０１４５】
また、図２０に示した処理において、特徴基底ごとの日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkを合成する処理（Ｏｐ３２３３）は、必ずしも実行する必要はない。時間種特性生成部１３は、例えば、特徴基底ごとの日種因子行列Ｄkおよびその係数ベクトルＡkを、時間種特性を示すデータとして時間種特性記録部１５に記録してもよい。
【０１４６】
［第３の実施形態］
本実施形態は、上記第１の実施形態において、図９に示した動作の変形例である。図９に示した動作は、変動データ生成部８が変動データとして、主成分得点行列Ｔを生成する動作例である。本実施形態では、変動データ生成部８は、特徴的な変動を示す特徴区間を抽出し、当該特徴区間についての主成分得点行列Ｔbを生成する。
【０１４７】
図２１は、変動データ生成部８が、特徴的な変動を示す特徴区間を抽出し、当該特徴区間についての主成分得点行列Ｔbを生成する処理の一例を示すフローチャートである。図２１に示す処理は、図９に示すＯｐ２３の処理の変形例である。ここでは、一例として、上記第１の実施形態で説明した行列Ｘに対して主成分分析を施して特徴区間を抽出し、当該特徴区間についての主成分得点行列Ｔbを生成する場合について説明する。
【０１４８】
図２１に示す処理では、まず、変動データ生成部８は、行列Ｘに対して主成分分析を施し、特徴基底行列Ｐ（Ｍ×ｐ行列）を生成する（Ｏｐ２３１）。特徴基底行列Ｐ（Ｍ×ｐ行列）を生成する処理の具体例は上述した通りである。特徴基底行列Ｐの各列は、Ｍ個の要素で構成されており、Ｍ個の要素は、１日におけるＷｅｂサイトの利用度変動を示す値が時間遷移する順にＭ個並んで構成されている。
【０１４９】
次に、変動データ生成部８は、特徴基底行列Ｐの第２主成分の要素列（２番目に寄与率が高い主成分の列）から、第１主成分の要素列（最も寄与率が高い主成分の列）を引いた差分列を生成し、２次元座標平面上にプロットする（Ｏｐ２３２）。
【０１５０】
図２２（ａ）は、主成分得点行列Ｔの第１主成分の要素列および第２主成分の要素列を２次元のＸＹ座標平面上にプロットしたグラフの例を示す図である。図２２（ａ）において、Ｙ軸は各要素の値、Ｘ軸は１日分の時刻を表す。図２２（ａ）では、折れ線ｗ１が第１主成分の要素列を繋いだ折れ線を表し、折れ線ｗ２が第２主成分の要素列を繋いだ折れ線を表している。各折れ線ｗ１、ｗ２は、１日分のＷｅｂサイトの利用度の変動を表している。図２２（ｂ）は、図２２（ａ）に示す第２主成分の要素列から、第１主成分の要素列を引いた差分列を、２次元のＸＹ座標平面上にプロットしたグラフの例を示す図である。図２２（ｂ）において、Ｙ軸は差分値、Ｘ軸は１日分の時刻を表す。図２２（ｂ）において、折れ線ｕ２が、第２主成分の要素列の第１主成分の要素列に対する差分値を繋いだ折れ線を表している。
【０１５１】
変動データ生成部８は、差分値の符号が変化する点（すなわち、Ｙ＝０の軸と折れ線ｕ２との交点）を堺にして、座標平面をＸ軸方向に複数の区間に分割する（Ｏｐ２３３）。これにより、１日分の差分値を示す折れ線ｕ２は、各区間に相当する複数の時間帯に分割される。図２２（ｃ）は、図２２（ｂ）に示す座標平面をＸ方向に複数の区間に分割した場合の例を示す図である。図２２（ｃ）に示すように、Ｙ＝０軸と折れ線ｕ２との交点を通るＹ軸に平行な線（点線で示される線）によって、座標平面がＸ軸方向に複数の区間に分割されている。
【０１５２】
変動データ生成部８は、Ｏｐ２３３で分割した各区間について、独自性を示す値を計算する（Ｏｐ２３４）。１つの区間における独自性を示す値は、例えば、その区間のｘ方向の長さ、その区間における折れ線ｕ２とＹ＝０との間の面積Ｓk、その区間における差分値の最大絶対値ＵＫmax、その区間おける折れ線ｕ２の突出率ＴＳkが含まれる。突出率ＴＳkは、上記ＵＫmaxおよびＳkを用いて、下記式（１２）で計算される値である。
【０１５３】
ＴＳk ＝  ＵＫmax／Ｓk      ―――（１２）
【０１５４】
図２２（ｄ）は、突出率の異なる２つの区間例を示す図である。図２２（ｄ）に示す例では、区間１における突出率の方が、区間２の突出率より大きくなる。なぜなら、区間１において差分値を表す折れ線ｕ２は鋭角的な形をしており、区間１における折れ線ｕ２とＹ＝０軸との間の面積に対する差分値の最大絶対値ＵＫmaxの比率が、区間２より高いからである。
【０１５５】
変動データ生成部８は、１つの区間について計算した上記独自性を示す値を、それぞれ閾値と比較し、独自性を示す値のうち少なくとも１つが閾値を超えるか否かを判断する。すべての区間について、この判断を行い、独自性を示す値のうち少なくとも１つが閾値を超える区間が存在すれば（Ｏｐ２３５１）、その区間を特徴区間とする。変動データ生成部８は、特徴区間特徴区間における主成分得点を、ｐ個の特徴基底それぞれについて抽出して各列とする主成分得点行列Ｔbを生成する（Ｏｐ２３６）。Ｏｐ２３５１において、該当する区間が存在しない（Ｎｏ）と判断された場合は、全区間について主成分得点行列を生成する（Ｏｐ２３７）。
【０１５６】
以上、図２１に示した処理により、変動データ生成部８は、特徴区間を抽出して、その特徴区間についての主成分得点行列Ｔbを生成することができる。なお、特徴期間の抽出方法は、図２１に示した方法に限られない。例えば、Ｏｐ２３４において計算される独自性を示す値には、上記例で示した値以外の値が用いられてよいし、上記の値のうちの一部が用いられてもよい。
【０１５７】
［第４の実施形態］
本実施形態では、図１の機能ブロック図に示す時間種因子抽出部９が、時間種データ記録部１１から抽出した時間種に対応する時間種因子値を主成分分析することにより主成分得点行列を生成する機能をさらに備える。また、時間種特性生成部１３は、時間種因子抽出部９が生成した主成分得点行列を説明変数として時間種特性を示すデータの生成に用いる。
【０１５８】
具体な例として、時間種因子抽出部９が、図１０に示したフローチャート中のＯｐ３０６において作成した日種因子行列Ｄ（ｎ）に対して、主成分分析の処理を施すことにより主成分得点の行列に圧縮した日種因子行列ＤA（ｎ）を生成する処理をさらに行う例を挙げる。これにより、Ｏｐ３０７において、時間種特性生成部１３は、圧縮された日種因子行列ＤA（ｎ）を用いて計算を行うことができるので、計算量が減るという効果が生じる。
【０１５９】
図２３は、本実施形態において、時間種因子抽出部９が、日種因子行列Ｄ（ｎ）を圧縮する処理の一例を示すフローチャートである。時間種因子抽出部９は、日種因子行列Ｄ（ｎ）を、主成分分析を施し、複数の特徴基底および寄与率を生成する（Ｏｐ６０１）。時間種因子抽出部９は、複数の特徴基底のうち、寄与率が閾値を超える特徴基底を主要な特徴基底として抽出する。そして、時間種因子抽出部９は、主要な特徴基底を用いて、主成分得点行列ＤT（ｎ）を生成する（Ｏｐ６０２）。主成分得点行列ＤT（ｎ）の各列の要素は、各特徴基底に対応する日種ごとの主成分得点が並んで構成されている。時間種因子抽出部９は、主要な特徴基底のうち、１つの特徴基底を選択する（Ｏｐ６０３）。そして、時間種因子抽出部９は、選択した特徴基底に対応する主成分得点行列ＤT（ｎ）の列の主成分得点のうち、絶対値が閾値を超える主成分得点に対応する日種を抽出する（Ｏｐ６０４）。
【０１６０】
図２４（ａ）は、主成分得点行列ＤT（ｎ）の第１主成分（寄与率が１番高い特徴基底）の列の主成分得点を、図２４（ｂ）は、第２主成分（寄与率が２番目に高いと特徴基底）の列の主成分得点を、図２４（ｃ）は、第３主成分（寄与率が３番目に高い特徴基底）の列の主成分得点を、それぞれ２次元座標平面にプロットしたグラフの例を示す図である。図２４（ａ）〜（ｃ）に示すグラフにおいて、縦軸は主成分得点を、横軸は日種（第１日種〜第３３日種）を表す。図２４（ａ）〜（ｃ）に示すグラフにおいて、ある主成分における１つの日種の主成分得点は、その日種の性質がどの程度、その主成分に受け継がれているかを示している。
【０１６１】
図２４（ａ）に示す第１主成分のグラフでは、第１７日種、第２６日種、第３２日種において、主成分得点の高いピークが見られる。例えば、第１７日種、第２６日種、第３２日種がそれぞれ、「８月」、「夏」、「残暑」である場合、第１主成分は、８月、夏、残暑の日種の性質を強く受け継いでいることになる。
【０１６２】
時間種因子抽出部９が、例えば、図２４（ａ）に示す第１主成分について、絶対値が閾値を超える主成分得点に対応する日種を抽出する場合、例えば、閾値が０．３であるとすると、第１７日種、第２６日種、第３２日種、すなわち、「８月」、「夏」、「残暑」の日種が抽出される。
【０１６３】
時間種因子抽出部９は、抽出した日種の主成分得点が正の場合は「１」を、負の場合は「−１」を付与する（Ｏｐ６０５）。そして、時間種因子抽出部９は、抽出した日種のうち、「−１」が付与された日種の意味的な距離を求め、当該意味的な距離が閾値以上の日種を抽出した日種から除く。例えば、図２４（ｂ）に示すグラフにおいて、第１５日種、第２６日種、第３０日種が抽出された場合、第２６日種には「−１」が付与される。時間種因子抽出部９は、第２６日種の意味的な距離を求める。意味的な距離とは、日種が持つ性質がその主成分に与える影響の度合いを表す値である。例えば、意味的な距離の値は、予め記録されたルールに基づいて決定されてもよいし、ユーザインタフェースを介してユーザからの意味的な距離の値の入力を受け付けることによって決定されてもよい。
【０１６４】
ここで、時間種因子抽出部９が、予め記録されたルールに基づいて意味的な距離を決定する例を説明する。例えば、上記の第１５日種＝「火曜」、第２６日種＝「金曜」、第３０日種＝「木曜」であり、予め記録されたルールが下記の場合、時間種因子抽出部９は、第１５日種と第２６日種との意味的な距離を、相対距離グレード“Ｃ”（＝遠い）と決定することができる。
（ルール）
週中＝「火曜、水曜、木曜」
週末＝「金曜」
「週中」と「週末」の相対距離グレード＝Ｃ
ここで、相対距離グレードは、例えば、Ａ＝類似、Ｂ＝中間、Ｃ＝遠いとする。
【０１６５】
時間種因子抽出部９は、抽出した日種を複合して複合日種を生成する（Ｏｐ６０７）。例えば、図２４（ａ）に示すように、第１主成分において、「８月」、「夏」、「残暑」の日種が抽出された場合、これら日種を複合した複合日種「８月＆夏＆残暑」を生成する。
【０１６６】
以上、Ｏｐ６０３〜Ｏｐ６０７の処理を、時間種因子抽出部９は、主成分得点行列ＤT（ｎ）の全ての列（特徴基底）について終了するまで（Ｏｐ６０８でＹｅｓと判断されるまで）繰り返す。これにより、主成分得点行列ＤT（ｎ）に含まれる各特徴基底についてそれぞれ複合日種が生成される。
【０１６７】
時間種因子抽出部９は、各特徴基底について生成された複合日種の主成分得点を計算し、複合日種の主成分得点で構成された日種因子行列ＤA（ｎ）を生成する（Ｏｐ６０９）。これにより、日種因子行列Ｄ（ｎ）において対象期間の日数分あった列の数は特徴基底の数に圧縮され、日種因子行列Ｄ（ｎ）の行数は上記Ｏｐ６０７の処理で生成された複合日種の数に圧縮される。このように圧縮された日種因子行列ＤA（ｎ）は、図１０に示すＯｐ３０７の計算において、時間種特性生成部１３が、説明変数として用いる。これにより、時間種特性生成部１３の計算負荷が軽減する。
【０１６８】
なお、時間種因子抽出部９が、日種因子行列Ｄ（ｎ）を圧縮する処理は、図２３に示した処理に限られない。例えば、Ｏｐ６０３〜Ｏｐ６０９の処理を省略して、Ｏｐ６０２で生成した主成分得点行列ＤT（ｎ）を、圧縮された日種因子行列をして、時間種特性生成部１３に渡してもよい。
【０１６９】
また、図２３に示す日種因子行列Ｄ（ｎ）の圧縮処理と同様の処理を用いて、図１０におけるＯｐ３０２で、時間種因子抽出部９が作成した時間種因子母群の日種因子を圧縮することもできる。
【０１７０】
［第５の実施形態］
本実施形態は、図１の機能ブロック図に示す時間種因子抽出部９が、変動データ生成部８が生成した主成分得点行列Ｔと、時間種データ記録部１１に記録された複数の時間種のうち少なくとも１つの時間種に対応する時間種因子値との相関性を示す相関係数を計算し、当該相関係数に基づいて時間種を抽出する機能をさらに備える形態である。
【０１７１】
具体例として、時間種因子抽出部９が、図１０に示すＯｐ３０２において、時間種因子母群を作成する際に、変動データ生成部８が生成した主成分得点行列Ｔと、時間種データ記録部１１に記録された複数の時間種の時間種に対応する時間種因子値との相関性を示す相関係数を計算し、当該相関係数に基づいて時間種因子母群に追加する時間種を抽出する場合を挙げて説明する。
【０１７２】
図２５は、本実施形態において、時間種因子抽出部９が、時間種因子母群に追加する時間種を抽出する処理の一例を示すフローチャートである。図２５に示すように、時間種因子抽出部９は、変動データ生成部８が生成した主成分得点行列Ｔを取得する（Ｏｐ３２０１）。主成分得点行列Ｔは、例えば、第１の実施形態で述べたように、図９に示す処理で計算される。主成分得点行列Ｔは、日数分（Ｎ日分）に相当するＮ行と、第１主成分〜第ｐ主成分に相当するｐ列とで構成されるＮ×ｐ行列である。
【０１７３】
時間種因子抽出部９は、主成分得点行列の１つの主成分（例えば、第１主成分とする）に対応する列の要素を、複数の区間に分割する（Ｏｐ３２０２）。時間種因子抽出部９は、例えば、主成分得点の正負が変化する点を境として、複数の区間に分割することができる。図２６（ａ）は、主成分得点行列の１つの主成分における主成分得点を２次元座標平面にプロットしたグラフの例を示す図である。図２６（ａ）において、縦軸は主成分得点を表し、横軸は日を表す。折れ線ｑは、日ごとの主成分得点を繋ぐ線である。
【０１７４】
なお、ここでは、一例として、主成分得点行列の１つの主成分（例えば、第１主成分とする）に対応する列の要素が、処理の対象となる場合を説明するが、処理の対象となる要素はこれに限られない。例えば、主成分得点行列の全ての主成分に対応する列の要素を処理の対象とすることもできる。
【０１７５】
図２６（ｂ）は、時間種因子抽出部９が、図２６（ａ）に示す折れ線ｑの主成分得点＝０の線との交点を堺として、折れ線ｑを横軸方向に複数の区間に分割した場合の例を示す図である。図２６（ｂ）において、点線は、区間の境界を示している。
【０１７６】
時間種因子抽出部９は、各区間において、主成分得点の絶対値が最大となる日の要素を、その主成分得点の値（以下、ピーク値と称する）とし、その他の日の要素を「０」とするピークベクトルを生成する（Ｏｐ３２０３）。図２６（ｃ）は、図２６（ｂ）に示す各区間におけるピーク値を矢印により示す図である。なお、ここで、ピークベクトルに含まれるピーク値のうち、絶対値が閾値に満たないピーク値は「０」にするように、ピークベクトルを修正することもできる。これにより、小さなピーク値が無視されるので、後述する相関係数の計算によって相関関係を見つけやすくなる場合もある。
【０１７７】
時間種因子抽出部９は、さらに、ピークベクトルにおける負の値のピーク値を「０」にして、正の値のピーク値を残した正ピークベクトルと、ピークベクトルにおける正の値のピーク値を「０」にして、負の値のピーク値を残した負ピークベクトルとを生成する（Ｏｐ３２０４）。
【０１７８】
そして、時間種因子抽出部９は、時間種データ記録部１１から、処理対象とする１つの日種を選択し、その日種の日種因子値を要素とする日種因子ベクトルを取得する（Ｏｐ３２０５）。時間種因子抽出部９は、日種因子ベクトルと、ピークベクトルとの相関係数を計算する（Ｏｐ３２０６）。時間種因子抽出部９は、例えば、日種因子ベクトルとピークベクトルとの内積を、日種因子ベクトルの大きさとピークベクトルの大きさの積で割った値（すなわちｃｏｓθ）を相関係数として求めることができる。時間種因子抽出部９は、同様にして、日種因子ベクトルと正ピークベクトルとの相関係数、日種因子ベクトルと負ピークベクトルとの相関係数も計算する。これらの相関係数は、Ｗｅｂサイトの利用度の変動を表す主成分得点行列Ｔとの相関性を示す値である。
【０１７９】
時間種因子抽出部９は、上記の３つの相関係数それぞれを閾値と比較することにより、主成分得点行列Ｔとの相関性の高い日種を抽出することができる。例えば、上記３つの相関係数のうち少なくとも１つが閾値より高い場合（Ｏｐ３２０７でＹｅｓの場合）、その日種を有望な候補として、例えば、図１１に示した母群抽出条件テーブル２５のような時間種因子母群作成のための抽出手順データに記録する（Ｏｐ３２０８）。
【０１８０】
時間種因子抽出部９は、上記のＯｐ３２０５〜Ｏｐ３２０８の処理を、例えば、時間種データ記録部１１に記録された全ての日種について終了するまで（Ｏｐ３２０９でＹｅｓと判断されるまで）、繰り返す。これにより、時間種データ記録部１１に記録された日種から、主成分得点行列Ｔと相関性の高く、説明変数として有望な日種が時間種因子母群に追加される。
【０１８１】
なお、時間種因子抽出部９が、変動データと時間種因子値との相関性を用いて時間種候補を抽出する処理は、図２５に示した処理に限られない。また、時間種因子抽出部９は、図２５に示す時間種候補を抽出する処理と同様の処理を用いて、例えば、図１０におけるＯｐ３０３で、抽出リストに記録するべき日種の組み合わせを抽出してもよい。
【０１８２】
以上、上述した第１〜第５の実施形態は、本発明の実施する場合の具体例であり、これに限定されない。例えば、時間種特性生成システム１において生成された時間種を示すデータは、上記の広告挿入部１９、利用者解析部１６による処理以外にも、Ｗｅｂサイト利用度の変動を予測する予測モデルとして広く利用することができる。また、時間種特性生成システム１による時間種特性解析の対象となるサイトは、Ｗｅｂサイトに限られず、例えば、ＬＡＮ等、限られた地域におけるネットワークにおけるサイトも含まれる。
【０１８３】
以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する利用状況把握部と、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する変動データ生成部と、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部と、
時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成する時間種因子抽出部と、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする下記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する時間種特性生成部とを備える、時間種特性生成システム。
【０１８４】
【数１】
2008102621.tif 000005
【０１８５】
（付記２）
前記利用状況把握部は、前記サイトが提供するサービスの利用度の変動を表す遷移データを抽出する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記３）
前記利用状況把握部は、前記サイトが提供する広告に対するアクセス量の変動を表す遷移データを抽出する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記４）
前記利用状況把握部は、少なくとも１つのサイトが提供する特定の広告にアクセスし、かつ当該サイトまたは他のサイトが提供する前記特定の広告に関するサービスを利用する行動の発生数の変動を表す遷移データを抽出する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記５）
前記時間種データ記録部は、連続する時間を日単位で複数の日に区切った場合の当該複数の日のうち、１つの時間種で特定される日を表す値である時間種因子値を、複数の時間種について記録する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記６）
前記時間種データ記録部は、連続する時間を時間単位で複数の期間に区切った場合の当該複数の時間帯のうち、１つの時間種で特定される時間帯を表す値である時間種因子値を、複数の時間種について記録する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記７）
利用者の属性を示すデータと、当該属性を持つ利用者による利用状況の時間種特性を示すデータとを対応付けて記録する利用者時間種特性記録部と、
前記時間種特性生成部が生成した時間種特性を示すデータと、前記利用者時間種特性記録部に記録された時間種特性を示すデータとを比較することにより、前記サイトを利用する利用者の属性を特定する利用者解析部とをさらに備える、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記８）
前記時間種因子抽出部は、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、時間種の組み合わせを複数通り抽出して、各組み合わせに対応する時間種因子値の集合Ｄｉを複数通り生成し、
前記時間種特性生成部は、前記複数通りの時間種因子値の集合Ｄｉそれぞれについて、前記係数ａｉを計算することによって複数組の係数ａｉおよび時間種因子値の集合Ｄｉを生成し、当該複数組から所定基準に基づき選択した組の係数ａｉと、時間種因子の集合Ｄｉに対応する時間種とを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記９）
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、
前記時間種因子抽出部は、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種から抽出した時間種に対応する時間種因子値の多変量データを生成し、当該当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｄｉとする、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記１０）
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出し、当該抽出した特徴基底のうち１の特徴基底が、他の特徴基底に対して所定量以上異なっている特徴区間をさらに抽出し、当該特徴区間における前記特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、
前記時間種因子抽出部は、前記特徴区間内に含まれる時間種因子値の集合を、前記集合Ｄｉとして生成する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記１１）
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、複数の特徴基底を抽出し、抽出した前記複数の特徴基底それぞれの主成分得点を集合Ｙとして、前記複数の特徴基底ごとに集合Ｙを生成し、
前記時間種因子抽出部は、前記複数の特徴基底それぞれについて、前記集合Ｄｉを生成し、
前記時間種特性生成部は、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｙについて、それぞれの前記集合Ｄｉを用いて、係数ａｉを計算し、前記複数の特徴基底ごとの集合Ｄｉおよび係数ａｉを合成することにより、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記１２）
前記変動データ生成部は、前記遷移データが示す利用度の変動を、利用度の多変量データで表し、当該多変量データを主成分分析することにより、特徴基底を抽出して当該特徴基底の主成分得点を集合Ｙとし、
前記時間種因子抽出部は、前記変動データ生成部が抽出した特徴基底の主成分得点と、前記時間種データ記録部に記録された複数の時間種のうち少なくとも１つの時間種に対応する時間種因子値との相関性を示す相関係数を計算し、当該相関係数に基づいて、時間種を抽出する、付記１に記載の時間種特性生成システム。
（付記１３）
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出するステップと、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成するステップと、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成するステップと、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする上記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成するステップとを含む、時間種特性生成方法。
（付記１４）
ネットワークに接続されたコンピュータにより提供される少なくとも１つのサイトの利用状況を示すログデータから、所定期間における前記サイトの利用度の変動を示す遷移データを抽出する処理と、
前記遷移データに基づいて、前記所定期間内の前記サイトの利用度の変動を、前記サイトの利用度を示す値の集合Ｙで表す変動データを生成する処理と、
複数の時間種を示すデータと、前記複数の時間種それぞれで特定される期間を表す時間種因子値とが記録された時間種データ記録部に記録された複数の時間種から、予め記録された手順に従って時間種を抽出し、前記抽出した時間種に対応するｉ個の時間種因子値の集合Ｄｉを生成する処理と、
前記集合Ｄｉを説明変数として、集合Ｙを被説明変数とする上記（数１）において、誤差ｂの二乗が最小になるようなｉ個の係数ａｉを計算することによって、前記集合Ｄｉに対応する時間種および前記集合Ｄｉそれぞれの前記係数ａｉを含むデータを、前記サイトの利用状況の時間種特性を示すデータとして生成する処理とをコンピュータに実行させる、時間種特性生成プログラム。
【産業上の利用可能性】
【０１８６】
本発明は、サイトの利用状況の時間種特性を定量的に示すデータを生成することができる時間種特性生成システムとして利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１８７】
【図１】第１の実施形態にかかる時間種特性生成システムの構成を示す機能ブロック図
【図２】（ａ）は、１日あたりＭ（＝１４４）個の値を、Ｎ（＝３６５）日分並べたデータの例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示すデータを、主成分分析を用いて圧縮した主成分得点を表すデータの例を示す図である。
【図３】時間種データ記録部１１に記録される日種データの例を示す図
【図４】時間種特性生成システム１の動作例の大まかな流れを示すフローチャート
【図５】利用状況把握部が、遷移データを生成する処理の具体的例を示すフローチャート
【図６】（ａ）は、サービス群の基礎情報の一例であるサービス基礎情報テーブルを示す図である。（ｂ）は、広告群の基礎情報の一例である広告基礎情報テーブルを示す図である。
【図７】サービス利用の行動パターンを示すデータの一例である行動パターンテーブルを示す図
【図８】遷移データの一例である遷移データテーブルを示す図
【図９】変動データ生成部が遷移データを基に変動データを生成する処理の具体例を示すフローチャート
【図１０】時間種因子抽出部が時間種を抽出し、時間種特性生成部が、時間種特性を示すデータを生成する処理の具体的例を示すフローチャート
【図１１】抽出手順データに含まれるデータの一例である母群抽出条件テーブルを示す図
【図１２】時間種因子母群を表す母群データの例を示す図
【図１３】抽出リストを表すデータの一例である抽出リストテーブルを示す図
【図１４】日種因子行列Ｄ（ｎ）と主成分特定行列Ｔとの相関関係の有無を判定する処理の一例を示すフローチャート
【図１５】行列Ｔ2007が表す変動の予測値と、実績データが表す変動の実測値とをグラフ上で表した図
【図１６】時間種特性を示すデータの一例である時間種特性データを示す図
【図１７】利用者解析部が、遷移データを生成する処理の具体的例を示すフローチャート
【図１８】広告挿入部が、広告を挿入する時期を決定する処理の例を示すフローチャート
【図１９】第２の実施形態において、時間種因子抽出部が時間種を抽出し、時間種特性生成部が時間種特性を示すデータを生成する処理の具体的例を示すフローチャート
【図２０】各特徴基底に対応する日種因子行列Ｄkおよびその係数行列Ａkの組を合成する処理の例を示すフローチャート
【図２１】変動データ生成部が、特徴的な変動を示す特徴区間を抽出し、当該特徴区間についての主成分得点行列Ｔbを生成する処理の一例を示すフローチャート
【図２２】（ａ）は、主成分得点行列Ｔの第１主成分および第２主成分をプロットしたグラフの例を示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示す第２主成分と第１主成分と差分列をプロットしたグラフの例を示す図である。（ｃ）は、（ｂ）に示すＸ方向を複数の区間に分割した場合の例を示す図である。（ｄ）は、突出率の異なる２つの区間の例を示す図である。
【図２３】第４の実施形態において、時間種因子抽出部が、日種因子行列Ｄ（ｎ）を圧縮する処理の一例を示すフローチャート
【図２４】（ａ）は、主成分得点行列ＤT（ｎ）の第１主成分の列の主成分得点をプロットしたグラフを示す図である。（ｂ）は、第２主成分の列の主成分得点をプロットしたグラフ示す図である。（ｃ）は、第３主成分の列の主成分得点をプロットしたグラフを示す図である。
【図２５】第５の実施形態において、時間種因子抽出部が、時間種因子母群に追加する時間種を抽出する処理の一例を示すフローチャート
【図２６】（ａ）は、主成分得点行列の主成分得点のグラフを示す図である。（ｂ）は、（ａ）に示す折れ線ｑを複数の区間に分割した場合の例を示す図である。（ｃ）は、（ｂ）に示す各区間におけるピーク値を示す図である。
【符号の説明】
【０１８８】
１      時間種特性生成システム
２      Ｗｅｂサーバ
３      ログデータ記録部
４      サービス場構造記録部
５      インターネット
６      利用状況把握部
７      利用構造ＤＢ
８      変動データ生成部
９      時間種因子抽出部
１１      時間種データ記録部
１２    抽出手順記録部
１３    時間種特性生成部
１４    評価部
１５    時間種特性記録部
１６    利用者解析部
１７    利用者時間種特性記録部
１８    利用者情報記録部
１９    広告挿入部
【図１】
2008102621.tif 000007
【図２】
2008102621.tif 000008
【図３】
2008102621.tif 000009
【図４】
2008102621.tif 000010
【図５】
2008102621.tif 000011
【図６】
2008102621.tif 000012
【図７】
2008102621.tif 000013
【図８】
2008102621.tif 000014
【図９】
2008102621.tif 000015
【図１０】
2008102621.tif 000016
【図１１】
2008102621.tif 000017
【図１２】
2008102621.tif 000018
【図１３】
2008102621.tif 000019
【図１４】
2008102621.tif 000020
【図１５】
2008102621.tif 000021
【図１６】
2008102621.tif 000022
【図１７】
2008102621.tif 000023
【図１８】
2008102621.tif 000024
【図１９】
2008102621.tif 000025
【図２０】
2008102621.tif 000026
【図２１】
2008102621.tif 000027
【図２２】
2008102621.tif 000028
【図２３】
2008102621.tif 000029
【図２４】
2008102621.tif 000030
【図２５】
2008102621.tif 000031
【図２６】
2008102621.tif 000032