(57)【要約】【課題】クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析する。【解決手段】ハイパーテキスト解析装置２０が、アクセス履歴情報１２から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成し、この特徴量に基づいてクラスタリングを実行する。このため、クラスタリングは、１つのセッションにおいて、複数のクラスタを遷移するように実行される。従って、上記課題を解決できる。【選択図】  図１
2004280240.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサーバからアクセス端末に提供されるハイパーテキストに関して前記アクセス端末の遷移履歴を分析するためのハイパーテキスト解析装置によるハイパーテキスト解析方法であって、
前記ハイパーテキスト解析装置が、前記アクセス端末によるハイパーテキストへのアクセス履歴情報を前記Ｗｅｂサーバから取込む工程と、
前記ハイパーテキスト解析装置が、前記取込んだアクセス履歴情報から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて、ハイパーテキストの各ページの特徴量を生成する工程と、
前記ハイパーテキスト解析装置が、前記生成された各ページの特徴量に基づいて、クラスタリングを実行する工程と、
前記ハイパーテキスト解析装置が、前記クラスタリングの実行結果からページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を生成して出力する工程と、
を備えたことを特徴とするハイパーテキスト解析方法。
【請求項２】
Ｗｅｂサーバからアクセス端末に提供されるハイパーテキストに関して前記アクセス端末の遷移履歴を分析するためのハイパーテキスト解析装置に用いられるプログラムであって、
前記ハイパーテキスト解析装置のコンピュータを、
前記アクセス端末によるハイパーテキストへのアクセス履歴情報を前記Ｗｅｂサーバから取込む入力手段、
前記取込んだアクセス履歴情報をメモリに記憶させ、このメモリ内のアクセス履歴情報から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて、ハイパーテキストの各ページの特徴量を生成する特徴量生成手段、
前記生成された各ページの特徴量に基づいて、クラスタリングを実行するクラスタリング実行手段、
前記クラスタリングの実行結果からページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を生成して出力するクラスタ表出力手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項３】
請求項２に記載のプログラムにおいて、
前記クラスタ表出力手段に代えて、
前記ハイパーテキスト解析装置のコンピュータを、
前記クラスタリングの実行結果を出力し、入力されたクラスタ数を設定する手段、
前記クラスタリングの実行結果と設定されたクラスタ数に基づいて、ページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を生成して出力する手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項４】
請求項２又は請求項３に記載のプログラムにおいて、
前記特徴量生成手段は、各ページ毎に、当該ページから遷移した遷移先ページと当該遷移先ページの頻度とを特徴量として生成するプログラム。
【請求項５】
請求項２又は請求項３に記載のプログラムにおいて、
前記特徴量生成手段は、各ページ毎に、当該ページへ遷移した遷移元ページと当該遷移元ページの頻度とを特徴量として生成するプログラム。
【請求項６】
請求項２又は請求項３に記載のプログラムにおいて、
前記特徴量生成手段は、各ページ毎に、当該ページから遷移した遷移先ページと当該遷移先ページの頻度の割合とを特徴量として生成するプログラム。
【請求項７】
請求項２又は請求項３に記載のプログラムにおいて、
前記特徴量生成手段は、各ページ毎に、当該ページへ遷移した遷移元ページと当該遷移元ページの頻度の割合とを特徴量として生成するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ハイパーテキスト解析方法及びプログラムに係り、特に、クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析し得るハイパーテキスト解析方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、Ｗｅｂサーバから訪問者のアクセス端末に提供されるハイパーテキストに関し、訪問者の遷移履歴を分析するためのハイパーテキスト解析方法が知られている。
【０００３】
このようなハイパーテキスト解析方法においては、ページ単位で訪問者の遷移を分析する場合、多くのページを持つハイパーテキストでは分析が困難になる。そこでページをクラスタリングし、クラスタ単位で訪問者の遷移を分析することが考えられている。
【０００４】
係るハイパーテキスト解析方法としては、例えば２つの方法が知られている。第１の方法は、クラスタリング処理の類似度計算において、アクセス履歴情報の重複度合いを利用する方式である（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
すなわち、第１の方法は、アクセス履歴情報の中のＩＰアドレスに注目し、クラスタ間で共有するＩＰアドレスの数を当該二つのクラスタが持つ全てのＩＰアドレスの数で割った値を類似度とするものである。
【０００６】
しかしながら、第１の方法では、同じ訪問者が訪問したページが同じクラスタに属するようにクラスタリングされるので、訪問者が１つあるいは少数のクラスタの中だけで遷移する。このため、クラスタ単位で訪問者の遷移履歴を分析することが困難になる。
【０００７】
一方、第２の方法は、クラスタリング処理の類似度計算において、ページのコンテンツの内容、例えば出現単語の重複度合いを利用する方式である（例えば、特許文献２参照。）。
【０００８】
第２の方法では、例えば訪問者がある商品、あるいは商品カテゴリに興味を持ち訪問した場合、その商品、あるいは商品カテゴリに関連するページを多く見る。このとき、同じ商品、あるいは商品カテゴリに関するページでは多くの共通した単語が使われるので、同じクラスタに属するようにクラスタリングされる可能性が高くなる。従って、第２の方法でも訪問者の訪問するページが同じクラスタに属することになり、訪問者が１つあるいは少数のクラスタの中だけで遷移することになる。このため、前述同様に、クラスタ単位で訪問者の遷移履歴を分析することが困難になる。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−１７２６６５号公報
【００１０】
【特許文献２】
特開２０００−１７２７０７号公報
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
以上説明したように、従来のハイパーテキスト解析方法では、ページ単位で訪問者の遷移を分析する場合、多くのページを持つハイパーテキストでは分析が困難になる。そこでページをクラスタリングし、クラスタ単位で訪問者の遷移を分析することが考えられている。
【００１２】
しかし、上述した第１及び第２の方法では、訪問者の訪問したページが同じクラスタに属するようにクラスタリングされてしまうために、訪問者が１つあるいは少数のクラスタ内を遷移することになり、クラスタ単位で訪問者の遷移履歴を分析することが困難になっている。
【００１３】
本発明は上記実情を考慮してなされたものであり、クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析し得るハイパーテキスト解析方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
第１の発明は、Ｗｅｂサーバからアクセス端末に提供されるハイパーテキストに関して前記アクセス端末の遷移履歴を分析するためのハイパーテキスト解析装置によるハイパーテキスト解析方法であって、前記ハイパーテキスト解析装置が、前記アクセス端末によるハイパーテキストへのアクセス履歴情報を前記Ｗｅｂサーバから取込む工程と、前記ハイパーテキスト解析装置が、前記取込んだアクセス履歴情報から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて、ハイパーテキストの各ページの特徴量を生成する工程と、前記ハイパーテキスト解析装置が、前記生成された各ページの特徴量に基づいて、クラスタリングを実行する工程と、前記ハイパーテキスト解析装置が、前記クラスタリングの実行結果からページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を生成して出力する工程と、を備えたハイパーテキスト解析方法である。
【００１５】
第１の発明は、ハイパーテキスト解析装置が、アクセス履歴情報から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成し、この特徴量に基づいてクラスタリングを実行する。このため、クラスタリングは、１つのセッションにおいて、複数のクラスタを遷移するように実行される。従って、クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析することができる。
【００１６】
なお、第１の発明は、「方法」として名称を表現したが、これに限らず、「システム」、「装置」、「コンピュータ読取り可能な記憶媒体」又は「プログラム」等といった他の名称となるように表現しても良いことは言うまでもない。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の各実施形態について図面を参照しながら説明する。
（第１の実施形態）
図１は本発明の第１の実施形態に係るハイパーテキスト解析システムの構成例を示すブロック図である。このハイパーテキスト解析システムは、Ｗｅｂサーバ１０及びハイパーテキスト解析装置２０からなる。
【００１８】
ここで、Ｗｅｂサーバ１０は、訪問者が操作するアクセス端末にハイパーテキスト１１を提供する機能と、アクセス端末のアクセス毎に、アクセス履歴情報１２を記憶する機能と、ハイパーテキスト解析装置２０等からの制御により、アクセス履歴情報１２をハイパーテキスト解析装置２０に出力する機能とをもっている。
【００１９】
ここで、ハイパーテキスト１１は、複数のページからなり、各ページが１以上の他のページにリンクした構造をもっている。
【００２０】
アクセス履歴情報１２は、アクセス端末のＩＰアドレス情報、アクセス時刻情報、アクセスしたページのＵＲＬ情報、等を含むものである。
【００２１】
一方、ハイパーテキスト解析装置２０は、入力部２１、特徴量生成部２２、クラスタリング部２３及びクラスタ表出力部２４を備えている。なお、ハイパーテキスト解析装置２０は、ハードウェア構成のみ、又はハードウェアとソフトウェアとの組合せ構成により実現可能であるが、ソフトウェアにより構成される部分は、対応する機能を実現させるためのプログラムが予め記憶媒体又はネットワークからハイパーテキスト解析装置２０のコンピュータにインストールされて構成される。これは、以下の各実施形態でも同様である。
【００２２】
入力部２１は、Ｗｅｂサーバ１０に記憶されたアクセス履歴情報１２を取込む機能と、このアクセス履歴情報１２を特徴量生成部２２に送信する機能とをもっている。
【００２３】
特徴量生成部２２は、入力部２１から受信したアクセス履歴情報１２をメモリ（図示せず）に記憶させ、メモリ内のアクセス履歴情報１２からセッション毎の導線情報を抽出する機能と、その導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成する機能と、各ページのページＩＤと特徴量をクラスタリング部２３に送信する機能とをもっている。
【００２４】
ここで、セッションとは、ハイパーテキスト１１への訪問者の一連のアクセスをいう。訪問者は利用するアクセス端末のＩＰアドレスなどによって識別される。１つのセッションは、訪問者がハイパーテキスト１１の各ページへ連続してアクセスした場合の一連のアクセスをいい、訪問者が一定時間以上アクセスしない場合に終了する。
【００２５】
クラスタリング部２３は、特徴量生成部２２から受信したページＩＤと特徴量とに基づいて、クラスタリングを実行する機能と、クラスタリングの実行結果をクラスタ表出力部２４に送信する機能とをもっている。
【００２６】
クラスタ表出力部２４は、クラスタリング部２３から受信したクラスタリングの実行結果と予め定められているクラスタ数から各ページのクラスタＩＤを決定し、ページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を出力する機能をもっている。
【００２７】
このクラスタ表は、ハイパーテキスト１１のページＩＤとクラスタＩＤからなるので、ハイパーテキスト１１にアクセスしてきた訪問者のページ遷移履歴が分析可能となっている。
【００２８】
次に、以上のように構成されたハイパーテキスト解析システムの動作を図２のフローチャートを用いて説明する。
ハイパーテキスト解析装置２０においては、入力部２１が、Ｗｅｂサーバ１０に記憶されたアクセス履歴情報１２を取込み（ＳＴ１）、このアクセス履歴情報１２を特徴量生成部２２に送信する。
【００２９】
特徴量生成部２２は、アクセス履歴情報１２をメモリに記憶させ、メモリ内のアクセス履歴情報１２からセッション毎の導線情報を抽出し、得られたセッション毎の導線情報に基づいて、各ページの特徴量を生成し（ＳＴ２）、各ページのページＩＤと特徴量をクラスタリング部２３に送信する。
【００３０】
クラスタリング部２３は、このページＩＤと特徴量に基づいてクラスタリングを実行し（ＳＴ３）、クラスタリングの実行結果をクラスタ表出力部２４に送信する。
【００３１】
クラスタ表出力部２４は、このクラスタリングの実行結果と予め定められているクラスタ数から各ページのクラスタＩＤを決定し、ページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を出力する（ＳＴ４）。
【００３２】
上述したように本実施形態によれば、ハイパーテキスト解析装置２０が、アクセス履歴情報１２から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成し、この特徴量に基づいてクラスタリングを実行する。このため、クラスタリングは、１つのセッションにおいて、複数のクラスタを遷移するように実行される。従って、クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析することができる。
【００３３】
なお、訪問者の遷移履歴を分析したい場合、人がページの内容から意味的にクラスタ分類することも考えられるが、この場合多くのコストと時間を要する。一方、本実施形態によれば、人が意味的にクラスタ分類する作業が無いので、低コストかつ高速に実現させることができる。
【００３４】
（第２の実施形態）
図３は本発明の第２の実施形態に係るハイパーテキスト解析システムの構成例を示すブロック図であり、図１と同一部分には同一符号を付してその詳しい説明を省略し、ここでは異なる部分について主に述べる。なお、以下の各実施形態も同様にして重複した説明を省略する。
【００３５】
本実施形態は、第１の実施形態の変形例であり、クラスタリング部２３ｘとクラスタ表出力部２４ｘとの間に、クラスタリング数設定部３１を設けたものである。
【００３６】
ここで、クラスタリング部２３ｘは、前述したクラスタリング部２３の機能に加え、クラスタリングの実行結果をクラスタ表出力部２４ｘ以外に、クラスタ数設定部３１にも送信する機能をもっている。
【００３７】
クラスタ数設定部３１は、クラスタリング部２３ｘから受信したクラスタリングの実行結果を表示する機能と、操作者によるクラスタ数の入力まで待機し、操作者がクラスタ数を入力すると、そのクラスタ数をクラスタ表出力部２４ｘに送信する機能とをもっている。
【００３８】
クラスタ表出力部２４ｘは、前述したクラスタ表出力部２４の機能に代えて、クラスタリング部２３ｘから受信したクラスタリングの実行結果とクラスタ数設定部３１から受信したクラスタ数とから各ページのクラスタＩＤを決定し、ページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を作成して出力する機能をもっている。
【００３９】
次に、以上のように構成されたハイパーテキスト解析システムの動作を図４のフローチャートを用いて説明する。
いま、アクセス履歴情報１２の取込みからクラスタリングまでのステップＳＴ１〜ＳＴ３の処理は、前述同様に実行される。
【００４０】
但し、クラスタリング部２３ｘは、クラスタリングの実行結果をクラスタ数設定部３１及びクラスタ表出力部２４に送信する。
【００４１】
クラスタ数設定部３１は、クラスタリングの実行結果を表示処理し、操作者がクラスタ数を入力するまで待機する。また、クラスタ数設定部３１は、操作者の操作により、クラスタ数が入力されると（ＳＴ４−ｐｒｅｓｅｔ）、クラスタ数をクラスタ表出力部２４を送信する。
【００４２】
クラスタ表出力部２４は、クラスタリングの実行結果とクラスタ数から各ページのクラスタＩＤを決定し、ページＩＤとクラスタＩＤからなるクラスタ表を作成して出力する（ＳＴ４）。
【００４３】
上述したように本実施形態によれば、第１の実施形態の効果に加え、操作者の操作によりクラスタ数を設定するので、クラスタ数を予め決定しておく必要がなく、操作者がクラスタ分析結果表から判断してクラスタ数を決定することができる。
【００４４】
（第３の実施形態）
以下、本発明の第３〜第６の実施形態について説明する。第３〜第６の実施形態は、第１又は第２の実施形態において、特徴量生成部２２が生成する特徴量の具体例を示すものである。以下、順次説明する。
【００４５】
図５は本発明の第３の実施形態におけるハイパーテキストのページとページ間の主要なリンクを表した図である。ここでは説明を簡単にするため、ハイパーテキストは、ｐ１〜ｐ１０までの１０ページから構成されている。主要なリンクＬ１−２，…，Ｌ９−１０は、訪問者の遷移頻度が高いリンクのことであり、添字は、遷移元ページと遷移先ページとの組を表している。
【００４６】
このようなハイパーテキスト１１を格納しているＷｅｂサーバ１０は、訪問者のアクセス履歴情報１２を記録できる。このアクセス履歴情報１２には、訪問者のコンピュータのＩＰアドレス、アクセスした時刻、アクセスしたページのＵＲＬなどが含まれる。
【００４７】
さて、ハイパーテキスト解析装置２０においては、前述した通り、入力部２１がＷｅｂサーバ１０からアクセス履歴情報１２を取り込み、特徴量生成部２２に送信する。
【００４８】
特徴量生成部２２は、このアクセス履歴情報１２からセッション毎の導線情報を抽出し、そのセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成する。本実施形態では、各ページについて、そのページから遷移した遷移先ページとその頻度を特徴量とする。
【００４９】
遷移元ページを行、遷移先ページを列とし、その遷移数を要素に持つページ遷移行列を考えると、このページ遷移行列の第ｋ行はページＩＤｋの特徴量ベクトルになる。図６は図５のハイパーテキストについてのページ遷移行列である。行と列に１から１０までのページＩＤが並べられ、行が遷移元ページＩＤ、列が遷移先ページＩＤを表す。列には出口が追加されている。要素には遷移元ページから遷移先ページへの遷移数が設定されるが、図６はまだ要素が設定されていない状態である。
アクセス履歴情報１２から、あるセッションの導線情報［１，２，５，８，１０］が取り出された場合、各導線情報は［１→２］、［２→５］、［５→８］、［８→１０］、［１０→出口］のようにページ遷移に分解され、図７のようにページ遷移行列に表される。同様にして全セッションについて、導線情報をページ遷移に分解し、ページ遷移行列に加算することによってページ遷移行列が完成する。図８は完成したページ遷移行列の例である。
【００５０】
特徴量生成部２２は、このように得たページ遷移行列をクラスタリング部２３に送信する。
【００５１】
クラスタリング部２３は、このページ遷移行列をページＩＤとその特徴量に分解してクラスタリングを実行する。
【００５２】
クラスタリングの方法は種々の方式があるので、以下の方式を例に挙げて述べる。
（１）  初期状態として各ページを１つのクラスタとする。
（２）  次に各クラスタ間の類似度を計算し、類似度が最大になる２つのクラスタを１つのクラスタにまとめる。ここでいう類似度とは、例えば特徴量のユークリッド距離の逆数として定義できる。
例えば、図８に示した遷移元ページＩＤ１，２の間のユークリッド距離ｄ（１，２）は、次のように算出される。
ｄ（１，２）＝｛（０−２）２＋（７８−０）２＋（８２−２）２＋（８１−０）２＋（２−３５）２＋（４−３０）２＋（３−２８）２＋（４−９）２＋（３−０）２＋（４−３）２＋（１１−１１）２｝１／２ 
＝２１４７４１／２ 
＝１４６．５
類似度ｓ（１，２）は、ユークリッド距離の逆数なので、ｓ（１，２）＝１／１４６．５＝０．００６８  と算出される。
なお、これは類似度の一例であり、他の定義で類似度を求めてもよい。
【００５３】
（３）  クラスタが１つになるまで上記（２）の操作を繰り返す。
【００５４】
この凝集的なクラスタリングの手法については例えば、“マイケルＪ．Ａ．ベリー、ゴードン・リノフ著、江原淳、佐藤栄作共訳「データマイニング手法」ＳＡＳインスティチュート  ジャパン、海文堂”に説明されている。
【００５５】
クラスタリングの方法の中で、クラスタ数を１つずつ減少させていくときに各ページのクラスタＩＤを記録したものをここではクラスタ結果表と言う事にする。図９は図８のページ遷移行列をクラスタリングした結果のクラスタ結果表である。縦軸に１から１０までのページＩＤが並び、クラスタ数が１０個から１個になるまでの各ページのクラスタＩＤが表されている。
【００５６】
予めクラスタ数が５と決まっていた場合、あるいはオペレータがクラスタ数を５に設定した場合、クラスタ結果表から［１］、［２，３，４］、［５，６，７］、［８，９］、［１０］（［］内の数字はページＩＤで［］が一つのクラスタを表す）の５クラスタに分類され、図１０のクラスタ表が出力される。
【００５７】
図１１は図５のハイパーテキストのページをクラスタ毎に囲った図である。セッションの遷移頻度が高い主要なリンクに直交してクラスタが生成されていることが分かる。
【００５８】
上述したように本実施形態によれば、適用した第１又は第２の実施形態の効果に加え、各ページ毎に、そのページから遷移した遷移先ページとその頻度を特徴量とする構成により、遷移先のページとその頻度が近いページが同じクラスタに分類されるため、セッションが複数のクラスタを遷移するようにクラスタリングでき、訪問者の導線分析に適したクラスタリングを実行することができる。
【００５９】
（第４の実施形態）
第４の実施形態は、第３の実施形態の変形例であり、各ページを遷移先ページとした場合の遷移元ページとその頻度を特徴量とするものである。
対象とするハイパーテキストは第３の実施形態と同じ図５の１０ページから構成されているハイパーテキストとし、アクセス履歴情報も第３の実施形態と同じ情報が得られたとして説明する。
【００６０】
入力部２１は、Ｗｅｂサーバ１０からアクセス履歴情報１２を取り込み、特徴量生成部２２に送信する。
【００６１】
特徴量生成部２２は、アクセス履歴情報１２からセッション毎の導線情報を抽出し、そのセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成する。本実施形態では、各ページ毎に、そのページへ遷移した遷移元ページとその頻度を特徴量とする。
【００６２】
遷移先ページを行、遷移元ページを列とし、その遷移数を要素に持つページ遷移行列を考えると、このページ遷移行列の第ｋ行はページＩＤｋの特徴量ベクトルになる。図１２は図５のハイパーテキストについてのページ遷移行列である。行と列に１から１０までのページＩＤが並べられ、行が遷移先ページＩＤ、列が遷移元ページＩＤを表す。列には入口が追加されている。要素には遷移元ページから遷移先ページへの遷移数が設定されるが、図１２はまだ要素が設定されていない状態である。
【００６３】
アクセス履歴情報１２から、あるセッションの導線情報［１，２，５，８，１０］が取り出された場合、各導線情報は［入口→１］、［１→２］、［２→５］、［５→８］、［８→１０］のページ遷移に分解され、図１３のようにページ遷移行列に表される。同様にして全セッションについて、導線情報をページ遷移に分解し、ページ遷移行列に加算することによってページ遷移行列が完成する。図１４は完成したページ遷移行列の例である。
【００６４】
特徴量生成部２２は、このように得たページ遷移行列をクラスタリング部２３に送信する。
クラスタリング部２３は、このページ遷移行列をページＩＤとその特徴量に分解してクラスタリングを実行する。図１５はクラスタリングの実行結果のクラスタ結果表を示している。
【００６５】
予めクラスタ数が４と決まっていた場合、あるいは操作者がクラスタ数を４に設定した場合、クラスタ表出力部２４，２４ｘは、図１５のクラスタ結果表に基づいて、４つのクラスタ［１］、［２，３，４］、［５，６，７，８，９］、［１０］（［］内の数字はページＩＤで［］が一つのクラスタを表す）を分類し、図１６のクラスタ表を生成して出力する。
【００６６】
上述したように本実施形態によれば、適用した第１又は第２の実施形態の効果に加え、各ページ毎に、そのページへ遷移した遷移元ページとその頻度を特徴量とする構成により、遷移元のページとその頻度が近いページが同じクラスタに分類されるため、セッションが複数のクラスタを遷移するようにクラスタリングでき、訪問者の導線分析に適したクラスタリングを実行することができる。
【００６７】
（第５の実施形態）
第５の実施形態は、第３の実施形態の変形例であり、各ページを遷移元ページとした場合の遷移先ページとその頻度の割合を特徴量とするものである。
【００６８】
対象とするハイパーテキストは第３の実施形態と同じ図５の１０ページから構成されているハイパーテキストとし、アクセス履歴情報も第３の実施形態と同じ情報が得られたとして説明する。
【００６９】
入力部２１は、Ｗｅｂサーバ１０からアクセス履歴情報１２を取り込み、特徴量生成部２２に送信する。
特徴量生成部２２は、アクセス履歴情報１２から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成する。本実施形態では、各ページについて、そのページから遷移した遷移先ページとその頻度の割合を特徴量とする。
【００７０】
遷移元ページを行、遷移先ページを列とし、その遷移数の割合を要素に持つページ遷移行列を考える。このページ遷移行列の第ｋ行はページＩＤｋの特徴量ベクトルになる。図１７は図５のハイパーテキストについて、完成したページ遷移行列の例である。第３の実施形態と同様にセッションの導線情報から、各ページについて、そのページから遷移した遷移先ページの頻度を求め、そのページからの合計遷移頻度で割った値が特徴量になる。
【００７１】
特徴量生成部２２は、このようなページ遷移行列をクラスタリング部２３に送信する。クラスタリング部２３は、このページ遷移行列をページＩＤとその特徴量に分解してクラスタリングを実行する。図１８はクラスタリングの実行結果のクラスタ結果表を示している。
【００７２】
予めクラスタ数が５と決まっていた場合、あるいは操作者がクラスタ数を５に設定した場合、クラスタ表出力部２４，２４ｘは、図１８のクラスタ結果表に基づいて、５つのクラスタ［１］、［２，３，４］、［５，６，７］、［８，９］、［１０］（［］内の数字はページＩＤで［］が一つのクラスタを表す）を分類し、図１９のクラスタ表を生成して出力する。
【００７３】
上述したように本実施形態によれば、適用した第１又は第２の実施形態の効果に加え、各ページ毎に、そのページから遷移した遷移先ページとその頻度の割合を特徴量とする構成により、ページ遷移の頻度が異なるページでも遷移先ページの傾向が等しいページは同じクラスタに分類されるため、セッションが複数のクラスタを遷移するようにクラスタリングでき、訪問者の導線分析に適したクラスタリングを実行することができる。
【００７４】
（第６の実施形態）
第６の実施形態は、第３の実施形態の変形例であり、各ページを遷移先ページとした場合の遷移元ページとその頻度の割合を特徴量とするものである。
【００７５】
対象とするハイパーテキストは第３の実施形態と同じ図５の１０ページから構成されているハイパーテキストとし、アクセス履歴情報も第３の実施形態と同じ情報が得られたとして説明する。
【００７６】
入力部２１は、Ｗｅｂサーバ１０からアクセス履歴情報１２を取り込み、特徴量生成部２２に送信する。
【００７７】
特徴量生成部２２は、アクセス履歴情報１２から抽出したセッション毎の導線情報に基づいて各ページの特徴量を生成する。本実施形態では、各ページについて、そのページへ遷移した遷移元ページとその頻度の割合を特徴量とする。
【００７８】
遷移先ページを行、遷移元ページを列とし、その遷移数の割合を要素に持つページ遷移行列を考える。このページ遷移行列の第ｋ行はページＩＤｋの特徴量ベクトルになる。図２０は図５のハイパーテキストについて、完成したページ遷移行列である。第４の実施形態と同様にセッションの導線情報から、各ページについて、そのページへ遷移した遷移元ページの頻度を求め、そのページへの合計遷移頻度で割った値が特徴量になっている。
【００７９】
特徴量生成部２２は、このようなページ遷移行列をクラスタリング部２３に送信する。クラスタリング部２３は、このページ遷移行列をページＩＤとその特徴量に分解してクラスタリングを実行する。図２１はクラスタリングの実行結果のクラスタ結果表を示している。
【００８０】
予めクラスタ数が６と決まっていた場合、あるいは操作者がクラスタ数を６に設定した場合、クラスタ表出力部２４，２４ｘは、図２１のクラスタ結果表に基づいて、６つのクラスタ［１］、［２，３］、［４］、［５，６，７］、［８，９］、［１０］（［］内の数字はページＩＤで［］が一つのクラスタを表す）を分類し、図２２のクラスタ表を生成して出力する。
【００８１】
上述したように本実施形態によれば、適用した第１又は第２の実施形態の効果に加え、各ページ毎に、そのページへ遷移した遷移元ページとその頻度の割合を特徴量とする構成により、ページ遷移の頻度が異なるページでも遷移元ページの傾向が等しいページは同じクラスタに分類されるため、セッションが複数のクラスタを遷移するようにクラスタリングでき、訪問者の導線分析に適したクラスタリングを実行することができる。
【００８２】
なお、上記各実施形態に記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、光磁気ディスク（ＭＯ）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することもできる。
【００８３】
また、この記憶媒体としては、プログラムを記憶でき、かつコンピュータが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であっても良い。
【００８４】
また、記憶媒体からコンピュータにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワークソフト等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行しても良い。
【００８５】
さらに、本発明における記憶媒体は、コンピュータと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝送されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体も含まれる。
【００８６】
また、記憶媒体は１つに限らず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も本発明における記憶媒体に含まれ、媒体構成は何れの構成であっても良い。
【００８７】
尚、本発明におけるコンピュータは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するものであって、パソコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であっても良い。
【００８８】
また、本発明におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本発明の機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。
【００８９】
なお、本願発明は、上記各実施形態に限定されるものでなく、実施工程ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合、組み合わされた効果が得られる。さらに、上記各実施形態には種々の工程の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が省略されることで発明が抽出された場合には、その抽出された発明を実施する場合には省略部分が周知慣用技術で適宜補われるものである。
【００９０】
その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００９１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、クラスタ単位での訪問者の遷移履歴を分析できるハイパーテキスト解析方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るハイパーテキスト解析システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係るハイパーテキスト解析システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】同実施形態における動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施形態におけるハイパーテキストのページとページ間の主要なリンクを表した図である。
【図６】同実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図７】同実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図８】同実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図９】同実施形態におけるクラスタ結果表を示す図である。
【図１０】同実施形態におけるクラスタ表を示す図である。
【図１１】同実施形態におけるハイパーテキストのページをクラスタ毎に囲って示す図である。
【図１２】本発明の第４の実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図１３】同実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図１４】同実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図１５】同実施形態におけるクラスタ結果表を示す図である。
【図１６】同実施形態におけるクラスタ表を示す図である。
【図１７】本発明の第５の実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図１８】同実施形態におけるクラスタ結果表の一例を示す図である。
【図１９】同実施形態におけるクラスタ表の一例を示す図である。
【図２０】本発明の第６の実施形態におけるページ遷移行列の一例を示す図である。
【図２１】同実施形態におけるクラスタ結果表の一例を示す図である。
【図２２】同実施形態におけるクラスタ表の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０…Ｗｅｂサーバ、１１…ハイパーテキスト、１２…アクセス履歴情報、２０…ハイパーテキスト解析装置、２１…入力部、２２…特徴量生成部、２３，２３ｘ…クラスタリング部、２４，２４ｘ…クラスタ表出力部、３１…クラスタ数設定部、ｐ１〜ｐ１０…ハイパーテキストのページ、Ｌ１−２〜Ｌ９−１０…主要リンク、Ｃ１〜Ｃ５…クラスタ。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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