(57)【要約】【課題】有用な閲覧経路の提供によりユーザが効率よく閲覧できるようにする。【解決手段】閲覧経路提供サーバ１０は、各クライアント端末３０によるページの閲覧状況が示された閲覧行動データを利用して、閲覧経路の生成に必要な要素確率を計算する。さらに、要素確率を含む閲覧行動モデルを利用して、最も確率の高い最大確率経路を導出し、最大確率経路に対応するＷｅｂページの閲覧経路を推奨閲覧経路として出力する。閲覧行動モデルとしては、ユーザの特別行動などの要素確率を含む閲覧経路生成のための計算モデルを隠れマルコフモデルで表現したものが好適である。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報集合内の各情報を順次閲覧する推奨閲覧経路をユーザへ提供するための処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、
ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算する手順、
前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算する手順、
前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する手順、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のプログラムにおいて、
前記計算モデルは、前記情報集合内の複数の情報間の遷移を隠れマルコフモデルで表現したものである、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項３】
請求項２に記載のプログラムにおいて、
前記計算モデルは、前記情報集合内の複数の情報を所定回数で遷移する経路の確率計算を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか1項に記載のプログラムにおいて、
前記行動要素は、有用とする情報に対してユーザが実行した特別行動を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
前記推奨閲覧経路は、前記複数の経路確率の演算結果のうち最大経路確率に対応する閲覧経路を含む、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項６】
情報集合内の各情報を順次閲覧する推奨閲覧経路をユーザへ提供するために情報処理装置が実行する処理方法において、
ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算し、
前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算し、
前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する、
ことを特徴とする処理方法。
【請求項７】
情報集合内の各情報を順次閲覧するための推奨閲覧経路をユーザへ提供する情報処理装置において、
ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算し、
前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算し、
前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報集合内の各情報を順次閲覧するための推奨閲覧経路をユーザへ提供する情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上のＷＷＷ（World Wide Web）サーバには多数のＷｅｂページが公開されており、ユーザは、コンピュータなどを介してＷｅｂページを閲覧することができる。ところが、インターネットでは、関連する情報が複数の異なるＷｅｂページに分散する形で存在している。このため、一般に、ユーザがコンピュータなどを介してＷｅｂページを閲覧する場合、他のＷｅｂページへのリンクを集約したポータル的なページを利用するか、あるいは、検索エンジンを使ってＷｅｂページを検索するなどしてＷｅｂページを集めた後に、これらが所望の情報を含むかどうかを一つ一つ確認していくことになる。
【０００３】
ポータル的なページに集積された複数のＷｅｂページや検索エンジンにより得られる複数のＷｅｂページに対して、それら複数のＷｅｂページの閲覧をガイドする手法が従来から知られている。例えば、Ｗｅｂページの閲覧順序を人的に設定し、設定された閲覧順序に従って複数のＷｅｂページを表示する手法（特許文献１など）や、検索結果として得られた複数のＷｅｂページを検索上位から順番に提示させる手法（特許文献２など）や、検索結果として得られた複数のＷｅｂページ間の部分的なリンク構造を求めて縦型探索経路を提示する手法（非特許文献１など）が挙げられる。
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−１０５７７５号公報
【特許文献２】特開２００２−２０７７７３号公報
【非特許文献１】Kazutoshi Sumiya, et al. 'WebSkimming: An Automatic Navigation Method along Context-Path for Web Documents', [online], The 11th International WWW Conferences 2002, [retrieved on 2003-09-24], Retrieved from the Internet: <URL: http://www2002.org/CDROM/poster/202/>.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述した従来の手法により、複数のＷｅｂページに関する閲覧経路が提供され、ユーザは提供された閲覧経路に従ってＷｅｂページを閲覧することが可能になる。
【０００６】
ところが、特許文献１の手法では、閲覧順序の対象となるＷｅｂページが多くなるにつれ、Ｗｅｂページの閲覧順序の設定が複雑になり、Ｗｅｂページが数多く存在するページ集合に対しての適用が困難である。特許文献２の手法では、Ｗｅｂページ間の関係が把握しにくい。また、非特許文献１の手法では、ユーザにとって有用なＷｅｂページ以外にも冗長なＷｅｂページが多く含まれてしまう可能性がある。このように、従来の閲覧ガイドには、いくつかの問題点が存在した。
【０００７】
そこで本発明は、有用な閲覧経路の提供によりユーザが効率よく閲覧できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の好適な態様であるプログラムは、情報集合内の各情報を順次閲覧する推奨閲覧経路をユーザへ提供するための処理をコンピュータに実行させるプログラムにおいて、ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算する手順、前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算する手順、前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する手順、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
この構成において、情報集合とは、例えば、インターネット上の複数のＷｅｂページで構成されるページ集合や、データベースに登録された複数の文書データで構成されるデータ集合などである。さらに、検索エンジンによる検索の結果得られる複数のＷｅｂページからなるページ集合など、ユーザによって動的に選択されたページ集合も情報集合の概念に含まれる。また、閲覧過程で実行される複数の行動要素とは、例えば、あるＷｅｂページから他のＷｅｂページへ遷移する行為など、閲覧動作の過程において状態を遷移させる行為を含むものである。なお、ユーザの過去の閲覧行動は、推奨閲覧経路を要求するユーザ（要求ユーザ）のものに限定されない。例えば、要求ユーザと同じ部門内の複数のユーザに関する過去の閲覧行動を参照してもよい。
【００１０】
この構成では、ユーザの過去の閲覧行動から要素確率が演算され、さらに、この要素確率を含む計算モデルに基づいて推奨閲覧経路が生成される。このため、要求ユーザは、推奨閲覧経路から、自身が有用とする経路を効率よく閲覧することが可能になる。
【００１１】
望ましくは、前記計算モデルは、前記情報集合内の複数の情報間の遷移を隠れマルコフモデルで表現したものであることを特徴とする。さらに望ましくは、前記計算モデルは、前記情報集合内の複数の情報を所定回数で遷移する経路の確率計算を含むことを特徴とする。ここで、情報集合内の複数の情報を所定回数で遷移する経路の確率計算とは、例えば、後述の数６に示されるPx(p1,p2,・・・,px,Tx)などである。
【００１２】
望ましくは、前記行動要素は、有用とする情報に対してユーザが実行した特別行動を含むことを特徴とする。ここで、特別行動とは、あるＷｅｂページ内でそのページ内容をブックマークに登録する行為や、ページ内容をダウンロードする行為や、ページ内容を印刷する行為などである。
【００１３】
望ましくは、前記推奨閲覧経路は、前記複数の経路確率の演算結果のうち最大経路確率に対応する閲覧経路を含むことを特徴とする。例えば、最大経路確率に対応する閲覧経路のみを推奨閲覧経路としてもよく、あるいは、最大経路確率を含む複数の閲覧経路からなる閲覧経路リストを推奨閲覧経路としてもよい。
【００１４】
また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である処理方法は、情報集合内の各情報を順次閲覧する推奨閲覧経路をユーザへ提供するために情報処理装置が実行する処理方法において、ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算し、前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算し、前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する、ことを特徴とする。
【００１５】
また、上記目的を達成するために、本発明の好適な態様である情報処理装置は、情報集合内の各情報を順次閲覧するための推奨閲覧経路をユーザへ提供する情報処理装置において、ユーザの過去の閲覧行動から、閲覧過程で実行される複数の行動要素の各々に対応する要素確率を演算し、前記複数の要素確率を含む計算モデルに基づいて複数の閲覧経路の各々に対応する経路確率を演算し、前記複数の経路確率の演算結果に基づいて前記推奨閲覧経路を生成する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、有用な閲覧経路が提供され、これによりユーザは効率よく閲覧ができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１８】
図１には、本発明に係る情報処理装置の好適な実施形態が示されており、図１は情報処理装置である閲覧経路提供サーバを含むネットワークシステムの構成図である。このネットワークシステムは、閲覧経路提供サーバ１０、ＬＡＮ管理サーバ２０および複数のクライアント端末３０が接続されたＬＡＮシステムと、このＬＡＮシステムにインターネット４０を介して接続された複数のＷｅｂサイト提供サーバ５０とで構成される。
【００１９】
各クライアント端末３０は、各ユーザによって利用される端末であり、Ｗｅｂサイトの閲覧機能（ブラウザ機能）を有している。Ｗｅｂサイトは、ＨＴＭＬで表現された複数のＷｅｂページで構成され、各クライアント端末３０は、ブラウザ機能によりＷｅｂページの内容をディスプレイなどに表示させることができる。例えば、パーソナルコンピュータなどが各クライアント端末３０に適しており、また、ブラウザ機能を有するＰＤＡや携帯電話などが利用されてもよい。
【００２０】
ＬＡＮ管理サーバ２０は、ＬＡＮシステムを管理するサーバである。ＬＡＮ管理サーバ２０は、各クライアント端末３０からの要求に応じて、各Ｗｅｂサイト提供サーバ５０が提供するＷｅｂサイトを各クライアント端末３０に提供する。つまり、ＬＡＮ管理サーバ２０は、インターネット４０を介して情報をやり取りするインターネットサーバとして機能する。このため、ＬＡＮ管理サーバ２０は、ＤＮＳサーバ機能などを有している。
【００２１】
閲覧経路提供サーバ１０は、各クライアント端末３０に対して、Ｗｅｂサイトに含まれる各ページの閲覧経路情報（閲覧ガイド情報）を提供する。インターネット４０には、数多くのＷｅｂサイト提供サーバ５０が存在し、それらから提供されるＷｅｂページは数え切れないほど存在する。一般に、ユーザがパーソナルコンピュータなどを介してＷｅｂページを閲覧する場合、他のＷｅｂページへのリンクを集積したポータル的なページを利用するなどして所望のＷｅｂページを閲覧する。あるいは、検索エンジンを利用してＷｅｂページを検索する。
【００２２】
閲覧経路提供サーバ１０は、例えば、ポータル的なページに集積された複数のＷｅｂページで構成されるページ集合、あるいは、検索エンジンによる検索結果として得られた複数のＷｅｂページで構成されるページ集合に対して、そのページ集合内の各Ｗｅｂページの閲覧順序（閲覧経路）を生成し、その閲覧経路をユーザに提供する。閲覧経路提供サーバ１０は、ユーザにとって有用な閲覧経路を生成するために、複数のクライアント端末３０を介して過去にＷｅｂページを閲覧したユーザの特別行動から閲覧経路を推定する。特別行動とは、例えば、そのＷｅｂページをブックマークに登録する行為、そのＷｅｂページの内容を印刷する行為、そのＷｅｂページの内容を保存する行為など、そのＷｅｂページへの関心を示す行為である。
【００２３】
図２は、閲覧経路提供サーバ（図１の符号１０）における閲覧行動モデルの推定から閲覧経路の生成までの処理を説明するための図である。図２に示される確率推定部１２、閲覧行動モデルデータベース１４および閲覧経路生成部１６は図１の閲覧経路提供サーバ１０内に存在する。以下、図１に記載した部分には図１の符号を付して説明する。
【００２４】
確率推定部１２は、各クライアント端末３０によるＷｅｂページの閲覧状況が示された閲覧行動データを利用して、閲覧経路の生成に必要な要素確率を計算する。閲覧行動データは、例えば、ＬＡＮ管理サーバ２０に登録された閲覧状況のログデータから取得される。もちろん、閲覧経路提供サーバ１０が各クライアント端末３０の閲覧状況を監視して、その監視結果から閲覧行動データを生成してもよい。また、要素確率とは、閲覧過程で実行される各行動要素の確率であり、閲覧経路を生成する際にパラメータとして利用される。要素確率は以下のように定義される。
【００２５】
図３は、要素確率を説明するための図である。図３を利用して、以下に定義される要素確率について説明する。なお、以下に定義する各要素確率は、閲覧行動データを利用して、過去に複数の対象ユーザが行ったページの閲覧結果に基づいて算出される。ここで、対象ユーザは、例えば、企業内の同じ部門内のユーザなどである。
【００２６】
「定義１」πx(i)：Ｗｅｂサイトｘにおいて、最初にＷｅｂページｉに存在する確率である。つまり、サイト外からＷｅｂサイトｘに遷移した遷移総数のうち、Ｗｅｂページｉに遷移した遷移数の割合である。図３の例では、ＷｅｂサイトｘがＷｅｂページｐ１，ｐ２，ｐ３で構成されており、サイト外からＷｅｂページｐ１に遷移した確率πx(1)、サイト外からＷｅｂページｐ２に遷移した確率πx(2)、サイト外からＷｅｂページｐ３に遷移した確率πx(3)が示されている。
【００２７】
「定義２」ax(i,j)：Ｗｅｂサイトｘにおいてページｉからページｊに遷移する確率である。つまり、ページｉから他のページへ遷移した遷移総数（ページｉからページｉへの遷移を含んでもよい）のうち、ページｉからページｊへ遷移した遷移数の割合である。図３では、Ｗｅｂページｐ１からＷｅｂページｐ２へ遷移する確率ax(1,2)、Ｗｅｂページｐ２からＷｅｂページｐ３へ遷移する確率ax(2,3)などが示されている。なお、Ｗｅｂページｐ１からＷｅｂページｐ１へ遷移する確率ax(1,1)などのように、同じＷｅｂページ間における遷移の確率が存在してもよい。
【００２８】
「定義３」bx(j,k)：Ｗｅｂサイトｘにおいてページｊで特別行動ｋをとる確率である。特別行動とは、例えば、そのページをブックマークへ登録する行為（ｋ＝１）、そのページを印刷する行為（ｋ＝２）、そのページ内容を保存する行為（ｋ＝３）などである。ページｊで特別行動ｋをとる確率とは、ページｊに遷移した遷移総数のうち、ページｊ内で特別行動ｋを行った行動数の割合である。なお、Ｗｅｂサイトｘにおいてページｊで何らかの特別行動をとる確率としてbx(j)も定義しておく。つまり、bx(j,k)を全てのｋに亘って総和した結果をbx(j)とする。図３では、Ｗｅｂページｐ１で何らかの特別行動をとる確率bx(1)、Ｗｅｂページｐ２で何らかの特別行動をとる確率bx(2)、Ｗｅｂページｐ３で何らかの特別行動をとる確率bx(3)が示されている。
【００２９】
「定義４」dx(t)：Ｗｅｂサイトｘ内でｔ回遷移する確率である。つまり、Ｗｅｂサイトｘ内へ遷移してからＷｅｂサイトｘ外へ遷移した入出総数のうち、Ｗｅｂサイトｘ内でページをｔ回遷移した入出数の割合である（図示せず）。
【００３０】
「定義５」w(x,y)：ＷｅｂサイトｘからＷｅｂサイトｙへ遷移する確率である。つまり、ＷｅｂサイトｘからＷｅｂサイトｘ外へ遷移した遷移総数のうち、Ｗｅｂサイトｙへ遷移した遷移数の割合である（図示せず）。
【００３１】
以上、定義１から定義５のように要素確率を定義する。
【００３２】
図２に戻り、閲覧行動モデルデータベース１４には、閲覧経路を生成する際の閲覧行動モデルが登録されている。閲覧行動モデルとは、ユーザの特別行動などの要素確率を含む閲覧経路生成のための計算モデルを隠れマルコフモデル（HMM：HiddenMarkovModel）で表現したものである。ＨＭＭは、例えば、音声認識などの技術分野において広く利用される確率モデルである。
【００３３】
閲覧経路生成部１６は、閲覧行動モデルを利用して、閲覧ポイントおよび提示経路長としてユーザから指定された経路条件に応じた経路のうち、最も確率の高い経路（最大確率経路）を導出し、最大確率経路に対応するＷｅｂページの閲覧経路を推奨閲覧経路として出力する。なお、閲覧ポイントとは、閲覧経路の提示対象となるページ集合を指定する情報であり、例えば、ポータル的なページに集積された複数のＷｅｂページからなるページ集合や、検索エンジンによる検索結果として得られる複数のＷｅｂページからなるページ集合などがユーザから指定される。また、提示経路長とは、推奨閲覧経路として提示する経路長さでありユーザから指定される。
【００３４】
以下、閲覧行動モデルから最大確率経路を導出してその最大確率経路に対応するＷｅｂページの閲覧経路を生成する動作について詳述する。まず、計算を簡略化するため、以下の条件１から条件５を設定する。
【００３５】
「条件１」ページ集合は複数のＷｅｂサイトで構成され、ページ集合内の各Ｗｅｂページは複数のＷｅｂサイトのいずれかに属する。各Ｗｅｂサイト内には複数（または１つ）のＷｅｂページが存在する。
【００３６】
「条件２」各Ｗｅｂサイト内へ遷移する前の初期状態が存在する。つまり、あるＷｅｂサイト内へ初めて遷移する際の直前の状態（遷移元）である初期状態から、そのＷｅｂサイト内のあるＷｅｂページ（遷移先）へ遷移する。初期状態としては、例えば、遷移先以外のＷｅｂサイト内にいる状態、あるいは、Ｗｅｂ閲覧を開始するためにブラウザを立ち上げた直後の状態などである。
【００３７】
「条件３」各Ｗｅｂサイトから抜け出す直前の最終状態が存在する。最終状態としては、例えば、他のＷｅｂサイト内へ遷移する直前のＷｅｂページ、あるいは、ブラウザを終了させる直前のＷｅｂページなどである。
【００３８】
「条件４」ページ集合内のページには順序関係が存在する。つまり、各Ｗｅｂページの閲覧順序が存在する。例えば、検索エンジンによる検索結果の上位から下位に向けて閲覧順序が設けられる。
【００３９】
「条件５」ページ集合の閲覧経路の長さ（提示経路長）が存在する。提示経路長は、例えば、ユーザによって設定される。
【００４０】
上記条件において最大確率経路を導出する。なお、最大確率経路を導出するために、まず、最大確率Px(p,Tx)および最大確率Px(p1,p2,・・・px,Tx)を算出する。
【００４１】
図４および図５は、最大確率Px(p,Tx)を説明するための図である。最大確率Px(p,Tx)とは、Ｗｅｂサイトｘ内においてページｐを含み遷移回数がＴxである経路の最大確率である。以下、図４および図５を利用して、最大確率Px(p,Tx)の算出手法を説明する。
【００４２】
まず、Ｗｅｂサイトｘの初期状態から、Ｌ回（１≦Ｌ＜Ｔx）の遷移でページｐに遷移する確率の最大値αx(p,L)が次式のとおり算出される。
【数１】
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ここで、maxr[αx(r,L-1)・ax(r,p)・bx(p)]とは、Ｗｅｂサイトｘ内の各ページｒのうち｛αx(r,L-1)・ax(r,p)・bx(p)]の値が最大となるページｒの値を選択することを意味する。
【００４３】
図４は、αx(p,L)を説明するための図であり、横軸に遷移状態、縦軸にページ番号が示されている。一例として、３回目の遷移でページ４に遷移する確率の最大値αx(4,3)の算出を説明する。つまり、Ｗｅｂサイトｘの初期状態から１回目の遷移で第１遷移状態に遷移し、２回目の遷移で第２遷移状態に遷移し、３回目の遷移で第３遷移状態に遷移した結果、ページ４に存在する確率の最大値αx(4,3)を説明する。なお、Ｗｅｂサイトｘ内のページはページ１からページ５までの５ページが存在する、つまり、各遷移状態としてページ１からページ５が存在する場合について説明する。
【００４４】
数１からαx(4,3) = maxr[αx(r,2)・ax(r,4)・bx(4)]となる。従って[αx(r,2)・ax(r,4)・bx(4)]を最大にするページ番号ｒが第２遷移状態として選択される。このページ番号ｒとしてページ３を仮定する。つまり、１から５までの各ｒ値に対して[αx(r,2)・ax(r,4)・bx(4)]を計算し、その計算結果が最大となるｒとして３が選択されたと仮定する。すなわちαx(r,2)=αx(3,2)となる。
【００４５】
さらに、数１からαx(3,2) = maxr[αx(r,1)・ax(r,3)・bx(3)]となる。従って[αx(r,1)・ax(r,3)・bx(3)]を最大にするページ番号ｒが第１遷移状態として選択される。このページ番号ｒとしてページ５を仮定する。つまり、１から５までの各ｒ値に対して[αx(r,1)・ax(r,3)・bx(3)]を計算し、その計算結果が最大となるｒとして５が選択されたと仮定する。すなわちαx(r,1)=αx(5,1)となる。
【００４６】
以上の結果から、図４に示される例では、３回目の遷移でページ４に遷移する確率の最大値αx(4,3) は、初期状態→ページ５→ページ３→ページ４と辿る経路の値として算出される。
【００４７】
次に、ページｐから、ｎ回（１≦ｎ＜Ｔx）の遷移でＷｅｂサイトｘの最終状態ｆに遷移する確率の最大値βx(p,n)が次式のとおり算出される。
【数２】
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ここで、maxr[ax(p,r)・bx(r)・βx(r,n-1)]とは、Ｗｅｂサイトｘ内の各ページｒのうち[ax(p,r)・bx(r)・βx(r,n-1)]の値が最大となるページｒの値を選択することを意味する。
【００４８】
図５は、βx(p,n)を説明するための図であり、横軸に遷移状態、縦軸にページ番号が示されている。一例として、ページ５から３回目の遷移で最終状態ｆに遷移する確率の最大値βx(5,3)の算出を説明する。つまり、第（Ｅ−２）遷移状態（Ｗｅｂサイトｘのページ５）から１回目の遷移で第（Ｅ−１）遷移状態に遷移し、２回目の遷移で第Ｅ遷移状態に遷移し、３回目の遷移で最終状態ｆに遷移する確率の最大値βx(5,3)を説明する。なお、Ｗｅｂサイトｘ内のページはページ１からページ５までの５ページが存在する、つまり、各遷移状態としてページ１からページ５が存在する場合について説明する。
【００４９】
数２からβx(5,3) = maxr[ax(5,r)・bx(r)・βx(r,2)]となる。従って[ax(5,r)・bx(r)・βx(r,2)]を最大にするページ番号ｒが第（Ｅ−１）遷移状態として選択される。このページ番号ｒとしてページ３を仮定する。つまり、１から５までの各ｒ値に対して[ax(5,r)・bx(r)・βx(r,2)]を計算し、その計算結果が最大となるｒとして３が選択されたと仮定する。すなわちβx(r,2)=βx(3,2)となる。
【００５０】
さらに、数２からβx(3,2) = maxr[ax(3,r)・bx(r)・βx(r,1)]となる。従って[ax(3,r)・bx(r)・βx(r,1)]を最大にするページ番号ｒが第Ｅ遷移状態として選択される。このページ番号ｒとしてページ２を仮定する。つまり、１から５までの各ｒ値に対して[ax(3,r)・bx(r)・βx(r,1)]を計算し、その計算結果が最大となるｒとして２が選択されたと仮定する。すなわちβx(r,1)=βx(2,1)となる。
【００５１】
以上の結果から、図５に示される例では、ページ５から３回目の遷移で最終状態ｆに遷移する確率の最大値βx(5,3) は、ページ５→ページ３→ページ２→最終状態と辿る経路の値として算出される。
【００５２】
上記のように算出されるαx(p,L)およびβx(p,n)から、Ｗｅｂサイトｘ内においてページｐを含み遷移回数がＴxである経路の最大確率Px(p,Tx)は次式のとおり算出される。
【数３】
2005208793.tif 000005
ここで、ｍは初期状態からページｐに遷移するまでの遷移回数であり、また、maxm[αx(p,m)・βx(p, Tx-m)]とは、１≦ｍ＜Ｔxのうち[αx(p,m)・βx(p, Tx-m)]の値が最大となる遷移回数ｍの値を選択することを意味する。
【００５３】
このようにして、Ｗｅｂサイトｘ内においてページｐを含み遷移回数がＴxである経路の最大確率Px(p,Tx)が算出される。そして、最大確率Px(p,Tx)を与える際の各遷移状態のページ番号を辿ることで、初期状態から最終状態に至るまでの経路が決定される。
【００５４】
上述した最大確率Px(p,Tx)の算出手法を応用しＷｅｂサイトｘ内においてページp1,p2,・・・,pxを経由して遷移回数がＴxである経路の最大確率Px(p1,p2,・・・,px,Tx)を算出する。
【００５５】
まず、数１および数２から、αx(p1,L)およびβx(px,n)を算出する。そして、ページpi-1からｍ回の遷移でページpiに遷移する確率Rx(pi-1,pi,m)が次式のとおり算出される。
【数４】
2005208793.tif 000006
ここでmaxr[Rx(pi-1,r,m-1)・ax(r, pi)・bx(pi)]とは、Ｗｅｂサイトｘ内の各ページｒのうち[Rx(pi-1,r,m-1)・ax(r, pi)・bx(pi)]の値が最大となるページｒの値を選択することを意味する。
【００５６】
さらに、ｍ回の遷移でページp1,p2,・・・,pi-1を経由してページpiにいる確率の最大値Qx(p1,p2,・・・,pi,m)が次式のとおり算出される。
【数５】
2005208793.tif 000007
ここで、Ｌは初期状態からページpi-1に遷移するまでの遷移回数であり、また、maxL[ Qx(p1,p2,・・・,pi-1,L)・Rx(pi-1,pi,m-L)]とは、１≦Ｌ＜Ｔxのうち[ Qx(p1,p2,・・・,pi-1,L)・Rx(pi-1,pi,m-L)]の値が最大となる遷移回数Ｌの値を選択することを意味する。
【００５７】
上記のように算出されるQx(p1,p2,・・・,pi,m)に基づいて、Ｗｅｂサイトｘ内においてページp1,p2,・・・,pxを経由して遷移回数がＴxである経路の最大確率Px(p1,p2,・・・,px,Tx)が次式のとおり算出される。
【数６】
2005208793.tif 000008
ここで、maxm[Qx(p1,p2,・・・,px,m)・βx(px,Tx-m)]とは、１≦ｍ＜Ｔxのうち[Qx(p1,p2,・・・,px,m)・βx(px,Tx-m)]の値が最大となる遷移回数ｍの値を選択することを意味する。そして、最大確率Px(p1,p2,・・・,px,Tx)を与える際の各遷移状態のページ番号を辿ることで、初期状態から最終状態に至るまでの経路が決定される。
【００５８】
上述した算出手法に基づいて、最大確率経路が導出される。まず、ページ集合内の最初のＷｅｂサイト１を遷移回数t1で抜ける確率が次式のとおり算出される。
【数７】
2005208793.tif 000009
ここで、P1(p1,t1)はＷｅｂサイト１におけるPx(p,Tx)またはPx(p1,p2,・・・,px,Tx)：(Tx=t1)である。
【００５９】
さらに、ｓ番目のＷｅｂサイトまでを総遷移回数tsで抜ける確率が次式のとおり算出される。
【数８】
2005208793.tif 000010
ここで、maxt[Q(s-1,t)・Ps(ps,ts-t)・ds(ts-t)]とは、s-1番目のＷｅｂサイトを抜ける遷移回数ｔ（１≦ｔ＜ｔs）のうち[Q(s-1,t)・Ps(ps,ts-t)・ds(ts-t)]の値が最大となる遷移回数ｔの値を選択することを意味する。そして、最大確率Q(s,ts)を与える際の各遷移状態のページ番号を辿ることで初期状態から最終状態に至るまでの最大確率経路が決定される。
【００６０】
このように、数８に基づいて最大確率Q(s,ts)が算出され、その最大確率に対応する閲覧経路が決定される。なお、閲覧推奨経路として提供する経路は、最大確率経路に対応する一経路のみでもよく、あるいは、確率の大きい経路から順にいくつかの経路を提供してもよい。
【００６１】
また、上述したPx(p1,p2,・・・,px,Tx)やQ(s,ts)の値を、ページ集合内のページの順序関係を変えて算出し、値が最大となる順序関係に対応する最大確率経路を導出してもよい。この手法により、ページ集合内のページに順序関係が存在しない場合でも、閲覧推奨経路を提供することが可能である。
【００６２】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、上述した実施形態は、あらゆる点で単なる例示にすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。
【００６３】
例えば、図１に示す閲覧経路提供サーバ１０の機能をＬＡＮ管理サーバ２０内に構築することや、インターネット４０を経由してＬＡＮ外部に構築することなども可能である。また、閲覧経路提供サーバ１０が実行する機能をプログラムに記述して、各クライアント端末３０にそのプログラムを実行させてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明に係る閲覧提供サーバを含むネットワークシステムの構成図である。
【図２】閲覧行動モデルの推定から閲覧経路の生成までの処理を説明するための図である。
【図３】要素確率を説明するための図である。
【図４】最大確率Px(p,Tx)を説明するための図である。
【図５】最大確率Px(p,Tx)を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０  閲覧経路提供サーバ、１２  確率推定部、１４  閲覧行動モデルデータベース、１６  閲覧経路生成部。
【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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