(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンテンツのアクセスログをデータマイニングして得られた相関ルールに対する分析を行い、分析結果を出力する相関ルール分析装置であって、
上記相関ルールを記憶した相関ルール記憶手段と、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するターゲットルール取得手段と、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして類似ありルール記憶手段に登録する類似ルール検索手段と、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールのそれぞれを、Ｗｅｂブラウザ上で容易に区別できるように図形表示させるためのデータを生成する視覚化データ生成手段と
を有することを特徴とする相関ルール分析装置。
【請求項２】
コンテンツのアクセスログをデータマイニングして得られた相関ルールに対する分析を行い、分析結果を出力する相関ルール分析装置であって、
上記相関ルールを記憶した相関ルール記憶手段と、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するターゲットルール取得手段と、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして類似ありルール記憶手段に登録する類似ルール検索手段と、
上記類似ありルール記憶手段に登録された各類似ありルールのそれぞれのリフトの比を算出して、当該ターゲット相関ルールの特徴量として当該ターゲット相関ルールに付与する特徴量計算手段と、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールとをそれぞれが容易に区別できるように、かつ、各類似ありルールのそれぞれを各々の特徴量が容易に区別できるように、Ｗｅｂブラウザ上で図形表示させるためのデータを生成する視覚化データ生成手段と
を有することを特徴とする相関ルール分析装置。
【請求項３】
請求項１もしくは請求項２のいずれかに記載の相関ルール分析装置であって、
上記類似ルール検索手段は、
上記特有のルールをリフトの順でソートする手段と、
上記類似ありルールと同じボディを持つ相関ルールである類似ルールをリフトの順でソートする手段とを有することを特徴とする相関ルール分析装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれかに記載の相関ルール分析装置であって、
上記視覚化データ生成手段は、円状図を図形表示するためのデータを生成することを特徴とする相関ルール分析装置。
【請求項５】
コンテンツのアクセスログをデータマイニングして得られた相関ルールに対する分析を行い、分析結果を出力する装置の相関ルール分析方法であって、
上記装置は、上記相関ルールを格納した相関ルール記憶手段と、上記相関ルールに対する分析を行う分析処理手段と、該分析処理手段の処理結果をそれぞれ保持するターゲットルール記憶手段、特有ルール記憶手段、類似ありルール記憶手段と、上記分析処理手段の分析結果を出力する分析結果出力手段とを有し、
上記分析処理手段は、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するステップと、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして上記特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして上記類似ありルール記憶手段に登録するステップとを有し、
上記分析結果出力手段は、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールのそれぞれを、分析結果要求元のＷｅｂブラウザ上で容易に区別できるように図形表示させるためのデータを生成するステップを有する
ことを特徴とする相関ルール分析方法。
【請求項６】
コンテンツのアクセスログをデータマイニングして得られた相関ルールに対する分析を行い、分析結果を出力する装置の相関ルール分析方法であって、
上記装置は、上記相関ルールを格納した相関ルール記憶手段と、上記相関ルールに対する分析を行う分析処理手段と、該分析処理手段の処理結果をそれぞれ保持するターゲットルール記憶手段、特有ルール記憶手段、類似ありルール記憶手段と、上記分析処理手段の分析結果を出力する分析結果出力手段とを有し、
上記分析処理手段は、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するステップと、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして上記特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして上記類似ありルール記憶手段に登録するステップと、
上記類似ありルール記憶手段に登録された各類似ありルールのそれぞれのリフトの比を算出して、当該ターゲット相関ルールの特徴量として当該ターゲット相関ルールに付与するステップとを有し、
上記分析結果出力手段は、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールとをそれぞれが容易に区別できるように、かつ、各類似ありルールのそれぞれを各々の特徴量が容易に区別できるように、分析結果要求元のＷｅｂブラウザ上で図形表示させるためのデータを生成するステップを有する
ことを特徴とする相関ルール分析方法。
【請求項７】
請求項５もしくは請求項６のいずれかに記載の相関ルール分析方法であって、
上記分析処理手段は、
上記特有のルールをリフトの順でソートするステップと、
上記類似ありルールと同じボディを持つ相関ルールである類似ルールをリフトの順でソートするステップとを有することを特徴とする相関ルール分析方法。
【請求項８】
請求項５から請求項７のいずれかに記載の相関ルール分析方法であって、
上記分析結果出力手段は、円状図を図形表示するためのデータを生成することを特徴とする相関ルール分析方法。
【請求項９】
コンピュータに、請求項５から請求項８のいずれかに記載の相関ルール分析方法における各ステップの処理を実行させるためのプログラム。
【請求項１０】
コンピュータに、請求項５から請求項８のいずれかに記載の相関ルール分析方法における各ステップの処理を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の提供者からマルチメディアコンテンツや商品やサービス等のコンテンツの提供を受け、そのコンテンツをＷｅｂサイトからインターネットを介して会員ユーザに仲介して提供するコンテンツ提供仲介サービス技術に係わり、特に、ユーザのコンテンツ視聴や商品購買などのログに基づきコンテンツ提供者に有益な顧客分析情報を提供するのに好適な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
今日では自分の運営するＷｅｂサイトのアクセスログやＥコマースの売上、ＰＯＳデータなど、ユーザアクセス履歴情報が簡単に電子的に取得・蓄積できるようになってきており、それらの情報に基づく統計解析やＯＬＡＰ（On-Line Analytical Processing、多次元分析）、データマイニングなどを用いた顧客分析やクリックストリーム分析がかなり一般的となってきている。
【０００３】
また、一般的にユーザのアクセス分析に使われるデータマイニング手法として、相関ルール等の共起分析が挙げられる。この相関ルールとは、「条件Ｂが成立する時には、条件Ｈも同時に成立する」という共起関係を表すルールのことで、条件Ｂのことをルールのボディ（本体）、条件Ｈのことをルールのヘッド（頭部）と呼ぶ。
【０００４】
相関ルールの例として、「商品Ａと商品Ｂを買った人は商品Ｃも買っている」が挙げられ、この例では、「商品Ａと商品Ｂを購入」がボディ、「商品Ｃも購入」がヘッドとなる。相関ルールは、同時に購買された商品を分析するバスケット分析や、同一人物が購入した商品のパターンを抽出するために利用されている。
【０００５】
相関ルールを評価するパラメータとして一般的なものに、支持度と確信度がある。支持度とは、ある条件を満たすデータがデータ全体に占める割合のことを言い、相関ルールの支持度の場合は、データ全体に対しそのルールの条件（この例では商品Ａと商品Ｂと商品Ｃを買った）を満たすデータの割合である。ルールの確信度は、ボディを満たすデータに対するルールを満たすデータの割合を言う。
【０００６】
また、共起情報に順序情報や時間間隔情報を入れた共起分析手法として、例えば、特開２０００−２５０８９６号公報（時間間隔を含む時系列パターン抽出方法および装置と時間間隔を含む時系列パターン抽出プログラムを記録した記録媒体）が提案されている。また、相関ルールの抽出方法については、例えば、特開平１１―１５８４２号公報の従来技術などに詳しく述べられている。
【０００７】
従来、コンテンツ保持者がアクセスログを分析したい場合は、自分自身でアクセスログを取得し、分析システムを構築し、分析者を確保して分析ノウハウを溜めていく必要があった。
【０００８】
あるいは、取得したアクセスログデータを第三者機関に渡して分析してもらうか、第三者機関にアクセスログの取得から分析まで一括して依頼することもできる。
【０００９】
しかし、このように自分自身の保持するコンテンツへのアクセス情報を分析するだけでは、ユーザのアクセス履歴のうち、自コンテンツへのアクセス分しか知ることができず、ユーザのアクセス傾向をつかむために十分とは言えない。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、コンテンツ提供者は、提供するコンテンツに対する顧客情報分析結果として、自コンテンツへのアクセス分に関しての分析結果しか知ることができない点である。
【００１１】
本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、コンテンツ提供者に、自コンテンツへのユーザのアクセス傾向を正確に把握するのに十分な顧客分析情報を提供可能とすることである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、複数の提供者から提供されたコンテンツを、Ｗｅｂサイトからインターネットを介してユーザに仲介・提供するコンテンツ提供仲介サービスシステムであって、各コンテンツに対するユーザのアクセスログを取得して、各コンテンツ毎のアクセスログを、例えばデータマイニングにより分析し、このデータマイニングで得られる、各コンテンツに関しての相関ルール等を用いて、比較、統合等の処理手順を行い、あるコンテンツへのアクセスログから得られる情報、あるいは、その情報と共に、関連する他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報も含めて利用した分析結果情報を作成し、分析要求元に提供する。これにより、例えば適切である認証されたコンテンツ提供者から分析処理要求されたコンテンツの特徴を明らかにした分析結果情報を提供することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面により詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの構成例を示すブロック図であり、図２は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの概要構成および動作例を示す説明図、図３は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の処理動作例を示すシーケンス図である。
【００１５】
図２において、１はインターネット、２ａ〜２ｃ，３ａ，３ｂは端末、４はＷｅｂサーバである。Ｗｅｂサーバ４は、仲介システムとして、端末３ａ，３ｂからインターネット１を介して送られてきた各コンテンツを登録し、登録した各コンテンツを、パーソナルコンピュータ等からなりＷｅｂブラウザを搭載したユーザ端末２ａ〜２ｃからのアクセスに対応して提供する。
【００１６】
さらに、Ｗｅｂサーバ４は、仲介システムとして、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスを行うものであり、各コンテンツに対するユーザのアクセスログを取得して、各コンテンツ毎のアクセスログを予め定められた手順、例えばデータマイニングにより分析し、このデータマイニングで得られる、各コンテンツに関しての相関ルール等のマイニングルール（データマイニングされたルール）を用いて、比較、統合等の処理手順を行い、あるコンテンツへのアクセスログから得られる情報から、あるいは、そのコンテンツに関する情報と共にこのコンテンツに関連する他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報も含めて利用した分析結果情報を作成し、分析要求元に提供する。これにより、例えば適切性が認証されたコンテンツ提供者から分析処理要求されたコンテンツの特徴を明らかにした分析結果情報を提供することができる。
【００１７】
すなわち、まず「コンテンツ登録」動作として、コンテンツ提供者は、端末３ａ，３ｂから、自分が保持するコンテンツを、インターネット１を介してＷｅｂサーバ４（仲介システム）に登録する。尚、コンテンツ提供者は複数存在し、各コンテンツ提供者はそれぞれ複数のコンテンツを登録することができる。
【００１８】
次に「コンテンツ要求」動作が端末２ａ〜２ｃ（コンテンツ利用者）からあれば、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、コンテンツ提供者から提供されたコンテンツを、インターネット１を介して端末２ａ〜２ｃ（コンテンツ利用者）に対して提示する「コンテンツ送信」動作を行う。
【００１９】
このように、コンテンツ利用者からのコンテンツ要求に対するコンテンツ送信または配信に伴い、「ログ書き込み」動作を行い、そのログを記録・登録する。そして、「ログ分析」動作により、各ログを適当なタイミングで分析しておく。
【００２０】
「分析データ要求」動作として、インターネット１を介してコンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）から分析データの要求があった場合、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、予め分析した結果を元に、リアルタイムにそのコンテンツ提供者向けの分析結果を作成して、提供者のＷｅｂブラウザ上に表示する（「分析結果表示」動作）。この「分析結果表示」動作に対応して「課金」が行われる。
【００２１】
以下、この動作を、図３を用いて説明する。
【００２２】
図３に示すように、まず、コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）は、コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）より提供者としての認証を受け、ログインし（ステップ「提供者ｌｏｇｉｎ」）、コンテンツを登録する（ステップ「コンテンツ登録」）。
【００２３】
コンテンツを利用したい人（コンテンツ利用者、端末２ａ〜２ｃ）はＷＷＷブラウザから仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）にアクセスし、利用者として認証されログインする（ステップ「ユーザｌｏｇｉｎ」）。
【００２４】
コンテンツ利用者（端末２ａ〜２ｃ）は、ログイン後、コンテンツ仲介サーバから提示された（ステップ「コンテンツ提示」）コンテンツ群から所望のコンテンツを選択し、要求する（ステップ「コンテンツ要求」）。
【００２５】
コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、利用ユーザ（端末２ａ〜２ｃ）から要求されたコンテンツを送信または配信し（ステップ「コンテンツ送信」）、ログをアクセスログ４ｆとして書き込む（ステップ「ログ書き込み」）。
【００２６】
コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、適当な契機にユーザのコンテンツのアクセス履歴分析を行い、分祈結果４ｈを記憶装置に蓄積しておく（ステップ「分析」）。
【００２７】
そして、再びコンテンツ提供者がログインし、分析情報の要求を行った場合（ステップ「提供者ｌｏｇｉｎ」）、コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、分析結果４ｈから関連情報を取得し（ステップ「関連情報取得」）、ＳＳＬ等のセキュリティ性の高い手順を使ってコンテンツ提供者側（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に送信して結果を表示させる（ステップ「関連分析結果表示」）。
【００２８】
このような処理を行うコンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）の内部構成を、図１を用いて説明する。
【００２９】
図１に示すように、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、ユーザ登録機能４ａ、ユーザ認証機能４ｂ、コンテンツ提示＆提供機能４ｄ、アクセスログ取得機能４ｅ、アクセスログ分析機能４ｇ、コンテンツ登録機能４ｉ、提供者認証機能４ｍ、提供者登録機能４ｎ、分析結果処理機能４ｐ、分析結果表示機能４ｑからなる。
【００３０】
Ｗｅｂサーバ４は、図示していない、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ(Liquid Crystal Display)等からなる表示装置、キーボードやマウス等からなる入力装置、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等からなる外部記憶装置、ＬＡＮ（Local Area Network）カード等の通信装置などの周辺装置が接続された情報処理装置からなり、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）もしくはＤＶＤ（Digital Video Disc/Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納されたプログラムを外部記憶装置にインストールして情報処理装置に設けられた主メモリにロードしＣＰＵ（Central Processing Unit）で処理することにより、各機能の動作が実行される。
【００３１】
Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）において、ユーザ登録機能４ａは、ユーザプロファイルやＵＩＤ（ユーザ識別子）、パスワードなど、ユーザ（端末２ａ〜２ｃ）が入力した情報を、ユーザ情報４ｃとしてＨＤＤ等に登録し、ユーザ認証機能４ｂは、Ｗｅｂサーバ４が提供するコンテンツにアクセスしたいユーザを、ＵＩＤとパスワード等によって認証する．
【００３２】
また、コンテンツ提示＆提供機能４ｄは、提供者（端末３ａ，３ｂ）から提供されたコンテンツデータ４ｊを、ネットワーク（インターネット１）を介してわかりやすいよう工夫して提示し、ユーザが所望のコンテンツを見つけて要求した場合は、そのコンテンツを送信または配信する。
【００３３】
アクセスログ取得機能４ｅは、ユーザがコンテンツを要求した契機またはコンテンツを送信した契機などに、ユーザＩＤと送信したコンテンツのＩＤおよび時間情報などをアクセスログ４ｆに書き込む。
【００３４】
アクセスログ分析機能４ｇは、予め決められた契機または管理者により任意のタイミングで起動され、アクセスログ４ｆとユーザ情報４ｃとコンテンツプロファイル４ｋなどのデータを利用してデータマイニングなどの分析を行う。
【００３５】
提供者登録機能４ｎは、提供者ＩＤの払い出しやパスワード設定などを行い、これらの情報を提供者情報４ｏとして記憶装置に格納し、提供者認証機能４ｍは、提供者情報４ｏに基づき提供者（端末３ａ，３ｂ）を認証する。適切な提供者として認証されたユーザは、コンテンツの登録および、コンテンツへのアクセスログの分析結果の閲覧をすることができる。
【００３６】
コンテンツ登録機能４ｉは、認証されたユーザ（端末３ａ，３ｂ）から送信されてきたコンテンツをコンテンツデータ４ｊとして記憶装置に登録すると共に、各コンテンツの提供者識別情報（ＩＤ）やジャンル、タイトル、作成者等をコンテンツプロファイル４ｋとして登録し、さらに、所定の関連がある各コンテンツおよびコンテンツ提供者の関連情報をコンテンツ−提供者関連情報４ｌとして登録する。
【００３７】
分祈結果処理機能４ｐは、提供者ＩＤに基づき分析結果４ｈから適当な分析結果を選択し、統合、比較、視覚化変換などの処理を行い、分析結果表示機能４ｑは、分析結果処理機能４ｐが生成した分析結果を読み込んで、要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に表示する。
【００３８】
図４は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の処理動作例を示すフローチャートである。
【００３９】
図４においては、コンテンツ提供者またはそれに準ずる者が、提供したコンテンツの相関ルール分析結果を要求した場合に、要求者が権限を持つコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを図形化して提示するための処理に係わる動作例を示している。
【００４０】
まず、提供者がＵＩＤ（ユーザ識別子）とパスワードによって認証され（ステップ４０１）、相関ルールを要求した場合（ステップ４０２）、提供者ＩＤをキーに提供者−コンテンツ関連情報４ｌを検索し、この提供者ＩＤによって提供されたコンテンツ一覧４ｓを抽出する（ステップ４０３）。
【００４１】
ただし、予め提供者−コンテンツ関連情報４ｌには、そのコンテンツの提供者ＩＤを格納しておく。
【００４２】
そして、表示ルールリスト４ｔをクリアし、コンテンツ一覧のコンテンツを１つずつ処理する。すなわち、ｉ番目のコンテンツを取り（ステップ４０４）、そのコンテンツを頭部（ヘッド）に持つような相関ルールを分析結果から抽出し、表示ルールリスト４ｔに追加する（ステップ４０５）。
【００４３】
全てのコンテンツを処理し終わったら（ステップ４０６）、次のようにして、表示ルールリスト４ｔから視覚化情報を作成する処理を開始する（ステップ４０７）。
【００４４】
予め設定された、ルールを図形として表示するためのルール視覚化設定情報４ｕを読み取り、表示ルールリスト４ｔ中のルールを図形情報４ｖに変換する。分析結果表示機能４ｑは、この図形情報４ｖを読み込み、要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上で図形を描画させる。
【００４５】
これにより、コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）は、例えば、「全体の中で自提供コンテンツＡを視聴した人は１％だが（アイテムの支持度）、３０代の女性で他者コンテンツＢと他者コンテンツＣを見た人の３０％が自提供コンテンツＡを見ている（ルールの確信度）。」というような情報を得ることができる。
【００４６】
図５は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第３の処理動作例を示す説明図である。
【００４７】
図５では、分析結果要求者がコンテンツを１つ選択し、相関ルール分析結果を要求した時に、このコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを円状図を用いて視覚化する場合のＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）例と処理例を示している。
【００４８】
分析結果要求者が、予め定められたＵＲＬ（Uniform Resource Location）にアクセスすることにより、端末３ａ，３ｂにログイン画面５ａが表示される。分析結果を知りたいコンテンツの提供者ＩＤ（ＵＩＤ「ｘｘｘ１」、ｐａｓｓｗｏｒｄ「＊＊＊＊＊＊＊＊」）でログイン（「ログイン」ボタンの選択・押下）すると、システム（Ｗｅｂサーバ４）側において認証処理が行われ（ステップ「ユーザ認証」）、適切であると認証されれば端末３ａ，３ｂに分析結果要求画面５ｂが表示される。
【００４９】
本システムでは、ログインした提供者ＩＤをキーにコンテンツ−提供者関連情報４ｌを検索し、分析結果閲覧権限のあるコンテンツをすべて抽出し、分析結果要求画面５ｂの「コンテンツ一覧」に表示する（ステップ「提供コンテンツ選択」）。
【００５０】
分析要求者は、表示された分析結果要求画面５ｂの「コンテンツ一覧」の中から分析結果を知りたいコンテンツを１つ選択し「注目コンテンツ」覧に入力し、「分析手法」として「相関ルール」を選択する。このようにして、これらの処理はすべて簡易なＧＵＩ操作によって行われる。
【００５１】
分析要求者によって「表示ボタン」が押された契機で本システムは、分析要求者が選択したコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールのリスト４ｒから検索し（ステップ「分析結果ルール処理」）、これらのルールを図形化し円状図５ｃを生成して、分析要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に表示する（ステップ「結果表示」）。
【００５２】
図６は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第４の処理動作例を示す説明図である。
【００５３】
図６においては、アクセスログ分析機能４ｅが、ＧＵＩ付きインタラクティブインタフェースと自動実行機能を持つ場合の実現例について示している。アクセスログ分析の実行は、分析実行者６ｃがインタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄを用いて行う場合と、自動実行機能６ｆにより、予め決められた契機に自動的に起動、実行される場合がある。
【００５４】
自動実行は、分析実行者６ｃが設定した自動実行設定ファイル６ｅの内容に従って、設定されたタイミングで、設定された分析シナリオを実行する。分析シナリオの内容は分析実行者６ｃが設定した分析シナリオ設定ファイル６ｇを参照する。
【００５５】
ここで分析シナリオとは、データ抽出を行い相関ルールを実行するなど、一つの分析を完結するための一連の処理のことである。分析シナリオは、分析実行者６ｃが直接、分析シナリオ設定ファイル６ｇに書くこともできるが、一般的にはインタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄで作成して分析シナリオ設定ファイル６ｇに出力する。
【００５６】
インタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄでは、ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ分析画面６ａに示すように、分析コンポーネント（「データ抽出１，２」、「Ｊｏｉｎ」，「相関ルール」）をアイコンで表示し、これらを矢印でつなぐことにより分析シナリオを設計する。
【００５７】
また、アイコン（「相関ルール」）を開くと、その設定画面（相関ルール設定画面６ｂ））が表示され、その設定画面（相関ルール設定画面６ｂ）で各コンポーネントのパラメータを設定することができる。設定されたパラメータは、分析コンポーネント毎に、コンポーネントパラメータ設定ファイル６ｈとして格納される。
【００５８】
このようにして、分析実行者６ｃは、予め提供された分析コンポーネントを組み合わせて、適切な分析結果が出るような分析シナリオを設計し、適宜、支援ＧＵＩから実行することができる。また、結果を分析シナリオ設定ファイル６ｇに出力し、自動実行設定ファイル６ｅにそのシナリオのエントリを加えることにより、適当な契機で繰り返し実行させることができる。
【００５９】
分析の実行は、インタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄまたは自動実行機能６ｆが分析シナリオに従って、分析コンポーネント実行機能６ｉを起動することにより行う。
【００６０】
分析コンポーネント実行機能６ｉは、与えられたコンポーネントパラメータ設定ファイル６ｈの内容にしたがって分析プロセス（データ抽出エンジン６ｊ、ＪＯＩＮエンジン６ｋ、相関ルールエンジン６ｌ）を実行し、アクセスログ４ｆから最終的なルール（４ｒ）を結果出力する。
【００６１】
図７は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第５の処理動作例を示す説明図である。
【００６２】
図７においては、ユーザプロファイルとの相関ルールに関し、そのコンテンツが含まれるジャンル全体の傾向との比較を行う例について示している。
【００６３】
ユーザ登録時に、ユーザ情報として、年齢、性別、家族人数、職業、趣味などのユーザプロファイルを取得し、ユーザプロファイルテーブル４ｃ'に格納しておく。
【００６４】
同様に、コンテンツ登録時に、登録するコンテンツプロファイルの１つとしてジャンル情報を取得しておき、コンテンツプロファイルテーブル４ｋ'を生成しておく。
【００６５】
アクセスログ情報として、ＵＩＤ（ユーザＩＤ）とコンテンツの情報が得られるが、これらの情報をユーザＩＤとコンテンツ名またはコンテンツ識別子などをキーに結合してアクセスログテーブル４ｆ'として登録する。
【００６６】
これらユーザプロファイルテーブル４ｃ'とコンテンツプロファイルテーブル４ｋ'およびアクセスログテーブル４ｆ'を用いることにより、アクセスログ分析機能４ｇにおいて、アクセスログ分析し、ユーザプロファイルをボディに、ジャンルをヘッドに持つ相関ルール７ａを抽出する。また、同様に、ユーザプロファイルをボディに、コンテンツをヘッドに持つ相関ルール７ｂも作成する。
【００６７】
コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）等から、コンテンツＸに関する分析結果の要求７ｃがあれば、分析結果処理機能４ｐにおいて、まず、コンテンツをヘッドに持つ相関ルール（７ｂ）のリストから、コンテンツＸをヘッドに持つ相関ルール（７ｆ）を抽出する。さらに、コンテンツＸのジャンルがｘだとすると、ジャンルをヘッドに持つ相関ルール（７ａ）のリストから、ｘをヘッドに持つ相関ルール（７ｅ）を抽出する（７ｄ）。
【００６８】
そして、コンテンツＸのルールのボディをジャンルｘのルールのボディと比較し（比較処理７ｇ）、同じボディを持つルールがジャンルｘにないルールがあれば、このルールをコンテンツＸの特徴的なルールとして抽出する。
【００６９】
このようして抽出したルールを分析結果として、分析結果表示機能４ｑにより、インターネット１を介して要求元（端末３ａ，３ｂ）に送信して、ＷＷＷブラウザ等で表示させる（結果をＷｅｂブラウザに表示７ｈ）。
【００７０】
尚、ジャンルにあるルールでコンテンツに同じボディが無いルールがある場合は、潜在的な興味があるにも関わらず、そのユーザ層へのアピールが少ないと考えることができるので、マイナスの特徴として提示する。
【００７１】
次に、図８から図１１を用いて、あるユーザの注目したコンテンツとそのコンテンツを利用した利用者のプロファイルの距離をマップ化して、当該ユーザのＷｅｂブラウザ上に図形表示させるシステムを説明する。
【００７２】
図８は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の他構成例を示すブロック図であり、図９は、図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャート、図１０は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の他構成例を示すブロック図、図１１は、図１０におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【００７３】
図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムは、分析結果出力要求元のユーザが注目したコンテンツに関する相関ルール（ターゲット相関ルール）を、他のコンテンツの相関ルールと比較して、当該ターゲット相関ルールの特有度を算出し、その特有度を分かり易く視覚化して各ターゲット相関ルールを当該ユーザのＷｅｂブラウザ上に図形表示するものである。
【００７４】
図８において、８ａ，８ｊは分析結果出力要求元のユーザ側のＷｅｂブラウザの画面、８ｂはターゲット相関ルールを取得するターゲットルールの取得機能、８ｃは記憶装置に記憶された相関ルールのリスト、８ｄはターゲットルールの取得機能８ｂで取得されたターゲット相関ルールからなるターゲットルールテーブル、８ｅはターゲット相関ルールに類似する相関ルールを検索する類似ルールの検索機能、８ｆは類似ルールの検索機能８ｅで検索された相関ルールの内の特有のルールを登録した特有ルールテーブル、８ｇは類似ルールの検索機能８ｅで検索された相関ルールの内の特有のルール以外のルールを登録した類似ありルールテーブル、８ｈは類似ありルールテーブル８ｇに登録した各相関ルールの特徴量を求める類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、８ｉは特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに登録した各相関ルールのＷｅｂブラウザ表示用データを生成する視覚化データ生成＆表示機能、８ｋはＷｅｂブラウザ画面の構成設定用のパラメータが登録された視覚化（マッピング）情報ファイルである。
【００７５】
このような構成において、図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムは、予め、ログデータから相関ルールをマイニングし、各ルールのヘッド、ボディアイテムセット、支持度、確信度を相関ルールのリスト８ｃに格納しておく。
【００７６】
そして、分析結果出力要求元のユーザがＷｅｂブラウザの画面８ａにおいて指定した注目アイテムをヘッドとして持つ相関ルールを、ターゲットルールの取得機能８ｂにより、相関ルールのリスト８ｃから抽出し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル８ｄに一時的に保持する。
【００７７】
本例では、分析結果出力要求元のユーザは、Ｗｅｂブラウザの画面８ａにおいて、「コンテンツ１」を注目アイテムとして指定しており、さらに、本例では、ユーザは、比較対象のコンテンツの条件を指定したい場合は同様にＷｅｂブラウザより指定することができ、ここでは、比較対象のコンテンツの条件として「同一ジャンル」を指定している。
【００７８】
このように、本例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ａ上でユーザが「同一ジヤンル」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能８ｂでは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」と同一ジヤンルのアイテムをヘッドに持つ相関ルールを対象に検索を行う。
【００７９】
その後、類似ルールの検索機能８ｅにおいて、ターゲットルールの取得機能８ｂが抽出したターゲット相関ルールのボディアイテムセットと同じボディアイテムセットを持つ相関ルールを、相関ルールのリスト８ｃから読み出す。
【００８０】
同じボディアイテムセットを持つ相関ルールが無かったターゲット相関ルールは、そのアイテムに関する特有のルールとして、特有ルールテーブル８ｆに登録し、同じボディアイテムセットを持つ相関ルールが有るターゲット相関ルールに関しては、類似ありルールテーブル８ｇに登録する。
【００８１】
そして、類似ありルールテーブル８ｇに登録した各ターゲット相関ルールに対して、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈにより、それぞれ同じボディを持つターゲット相関ルールの比較に用いるための特徴量を算出し、類似ありルールテーブル８ｇにおいて各ターゲット相関ルールに付与する。
【００８２】
尚、同じボディを持つ相関ルールを比較する特徴量として、本例では、リフトの比を用いる。ここでリフトとは、相関ルールの確信度をヘッドの支持度で割ったもの、すなわち、相関ルールの支持度をヘッドの支持度とボディの支持度で割ったものである。
【００８３】
このように、特徴量としては、リフトの比を用いるのは、次の理由による。すなわち、相関ルールの最も一般的な指標である支持度と確信度はボディが同じ場合、ヘッドアイテムの支持度が直接効いてきてしまうため、ルール自体を比較する特徴量としては適当ではない。そこで、本例では、ヘッドの支持度の影響を受けにくい指標であるリフトを比較の指標として用いる。これにより、そのボディが、ヘッドを満たすデータの限定にどの程度、貢献するかを直接評価することができる。
【００８４】
このリフトの比を用いて、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈが算出した特徴量の比較の結果に基づき、視覚化データ生成＆表示機能８ｉにより、特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに登録した各ターゲット相関ルールをＷｅｂブラウザに表示するデータを生成し、当該Ｗｅｂブラウザに送信する。
【００８５】
尚、この際、視覚化データ生成＆表示機能８ｉは、特有ルールと、類似ルールありターゲット相関ルールのそれぞれとが、Ｗｅｂブラウザ上で容易に区別できるように、かつ、ターゲット相関ルールのそれぞれの特徴量が容易に区別できるように、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの内容で、Ｗｅｂブラウザ表示用データを生成する。
【００８６】
本例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ｊに示すように、「コンテンツ１」をヘッドに持つ各相関ルール（ターゲット相関ルール）が、縦軸の左側にリフトの比でソートされ視覚化されている。
【００８７】
たとえば、１番上のルールは、「コンテンツＡかつコンテンツＢを見ていればコンテンツ１も見ている」というようなルールであり、同一のボディアイテムセット（コンテンツＡとコンテンツＢ）を持つルールが無いため、最も特有度の高いルールとして一番上位に表示されている。
【００８８】
尚、本図８では、特有ルールが１つしか表示されていないが、複数の特有ルールがある場合は、特有ルールテーブル８ｆにおける格納順に従って、リフトの順に表示することとする。
【００８９】
Ｗｅｂブラウザ画面８ｊにおいて次の段に表示されているターゲット相関ルール（ボディ＝コンテンツＣ〜Ｅ、ヘッド＝コンテンツ１）は、それ自身のリフトはそれほど高くないが、類似ルール（ボディ＝コンテンツＣ〜Ｅ、ヘッド＝コンテンツα）が１つしかなく、そのリフトがターゲットルールのリフトより小さいため、特有度が比較的高いと判断され、この位置に表示されている。以下、最大のリフトを持つ類似ルールとのリフトの比の順に特有度が高いと判断して、各ルールを表示している。
【００９０】
尚、類似ルールは、縦軸の右側にルールのリフトの順に配置されている。また、ターゲット相関ルールの各アイテムをつなぐラインの幅や色、ノードの大きさに関するマッピングは、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの内容に基づくものであり、これらはＷｅｂブラウザより変更することができる。図８の例では、ラインの幅をルールの支持度で、色をルールの確信度で、各図形の大きさをルールのリフトに指定している。
【００９１】
次に、このようなコンテンツ提供仲介サービスシステムの処理動作例を図９を用いて説明する。
【００９２】
図９においては、比較対象コンテンツを特定しない場合の処理フローを示しており、まず、ユーザが着目したいアイテム（コンテンツ）を選択・指定すると（ステップ９０１）、ターゲットルールの取得機能８ｂが、そのコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールリスト８ｃから取得し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル８ｄに保持する。
【００９３】
次に、ユーザが比較対象のルールに関し、条件をつけたかどうかを判断し（ステップ９０３）、あれば条件を取得する（ステップ９０４）。以下、ステップ９０５〜９１３の処理を繰り返す。
【００９４】
すなわち、保持したターゲット相関ルールから１つルールを取得し、そのボディアイテムセットを取得し（ステップ９０５，９０６）、このボディアイテムセットと同一のボディアイテムセットを持つ相関ルールを検索する（ステップ９０７）。この際、比較対象ルールに対する条件をユーザが指定していれば、その検索条件を考慮して検索する。
【００９５】
同じボディを持つ類似ルールが検索されなかった場合（ステップ９０８）、それは、そのアイテムに特有のルールであるとして、リフトの順にソートして特有ルールテーブル８ｆに保持する（ステップ９１２）。
【００９６】
このように、ヘッドが同じルールに関してリフトでソートすることは、結果的には確信度でソートすることと同じ意味を持つ。つまり、類似ルールが無い特有ルールに関しては、ルールの精度が高い順に保持されることを意味する。
【００９７】
ステップ９０８において、類似ルールが検索された場合は、このルールに関する比較特徴量を計算する。すなわち、類似ルールをリフトでソートし（ステップ９０９）、最もリフトの大きかったルールのヘッドアイテムがそのボデイアイテムセット条件に関して関連の強いアイテムと考え、最も関連の強い（リフトの大きい）アイテムの相関ルールと、ターゲット相関ルールとのリフトを比較し、特徴量とする（ステップ９１０）。
【００９８】
ここで、ターゲットアイテムのリフトの方が大きければ、そのボディアイテムセットは、類似ルールが存在しはするが、ターゲットアイテムとの関連が強く、準特有ルールということができる。逆にリフトの比が小さくなれば、そのルール（ボディアイテムセット条件）は（単独でいくら確信度／リフト）が大きくても、必ずしも関連が強いとはいえないとし、類似ありルールテーブル（図中「一般ルールテーブル」と記載）８ｇをリフトの比でソートして格納する（ステップ９１１）。
【００９９】
以上のステップ９０５〜９１３のループ処理を終了すると、特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに格納した各ターゲット相関ルールを、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの設定内容に従って、ユーザ側のＷｅｂブラウザ上に図形表示させる（ステップ９１４）。
【０１００】
次に、図１０と図１１を用いて、注目アイテム（コンテンツ）と比較対象アイテム（コンテンツ）をユーザが指定した場合の処理動作について説明する。
【０１０１】
図１０におけるＷｅｂブラウザの画面１０ａ，１０ｊ、ターゲットルールの取得機能１０ｂ、相関ルールのリスト１０ｃ、ターゲットルールテーブル１０ｄ、類似ルールの検索機能１０ｅ、特有ルールテーブル１０ｆ、類似ありルールテーブル１０ｇ、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能（図中「類似ルールあり相関ルールの特徴量計算機能」と記載）１０ｈ、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉ、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋ、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉのそれぞれは、図８に示すＷｅｂブラウザの画面８ａ，８ｊ、ターゲットルールの取得機能８ｂ、相関ルールのリスト８ｃ、ターゲットルールテーブル８ｄ、類似ルールの検索機能８ｅ、特有ルールテーブル８ｆ、類似ありルールテーブル８ｇ、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈ、視覚化データ生成＆表示機能８ｉと同じものである。。
【０１０２】
本図１０の例では、Ｗｅｂブラウザの画面１０ａにおいて、「コンテンツ２」が比較対象として初めからユーザにより指定されているので、図８における処理に比べて、関係のない処理を除いたものとなっている。
【０１０３】
すなわち、図８の例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ａ上でユーザが「同一ジヤンル」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能８ｂは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」と同一ジヤンルのアイテムをヘッドに持つ相関ルールを対象に、相関ルールのリスト８ｃの検索を行っているが、本図１０の例では、Ｗｅｂブラウザ画面１０ａ上でユーザが「コンテンツ２」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能１０ｂは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」および「コンテンツ２」をヘッドに持つ相関ルールを対象に、相関ルールのリスト１０ｃの検索を行う。
【０１０４】
さらに、本図１０の例では、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉによりデータ生成され表示されるＷｅｂブラウザ画面１０ｊにおいて、その比較結果が円状図で視覚化されている。
【０１０５】
すなわち、図１０の例では、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋにおける設定内容に従って、特有ルールが実線で表示され、その次に、類似ありルールが点線でリフト比の順にソートされて表示されている。図１０の例では、基点は９時の方向から反時計回りである。
【０１０６】
次に、このようなコンテンツ提供仲介サービスシステムの処理動作例を図１１を用いて説明する。
【０１０７】
図１１においては、比較対象コンテンツを特定した場合の処理フローを示しており、まず、ユーザが着目したいアイテム（注目コンテンツ）と比較対象アイテム（コンテンツ）を選択・指定すると（ステップ１１０１）、ターゲットルールの取得機能１１ｂが、その注目コンテンツと比較対象コンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールリスト１０ｃから取得し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル１０ｄに保持し、以下、ステップ１１０３〜１１０９の処理を繰り返す。
【０１０８】
すなわち、保持したターゲット相関ルールから１つルールを取得し、そのボディアイテムセットを取得し（ステップ１１０３，１１０４）、このボディアイテムセットと同一のボディアイテムセットで比較対象アイテムをヘッドに持つ相関ルール（類似ルール）を検索する（ステップ１１０５）。
【０１０９】
類似ルールが検索されなかった場合（ステップ１１０６）、それは、そのアイテムに特有のルールであるとして、リフトの順にソートして特有ルールテーブル１０ｆに保持し（テップ１１０８）、また、類似ルールが検索された場合は（ステップ１１０６）、リフト比を算出し、類似ありルールテーブル１０ｇに格納する（ステップ１１０７）。
【０１１０】
以上のステップ１１０３〜１１０９のループ処理を終了すると、特有ルールテーブル１０ｆおよび類似ありルールテーブル１０ｇに格納した各ターゲット相関ルールを、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋの設定に従った内容で、ユーザ側のＷｅｂブラウザ上に図形表示させる（ステップ１１１０）。
【０１１１】
このように、図８から図１１を用いて説明した例では、ユーザが着目したコンテンツに関する相関ルールを、他のコンテンツのルールと比較して特徴量を計算し、その結果をわかりやすく視覚化し、Ｗｅｂブラウザ上に図形表示する。このことにより、分析に不慣れなユーザでも、容易にそのコンテンツの特徴を把握することができる。
【０１１２】
以上、図１〜図１１を用いて説明したように、本例のシステムでは、ユーザ認証を行うことにより、ユーザを識別したアクセスログを取得できる。そして、ユーザ識別子付きアクセスログを、統計手法やデータマイニング手法などを利用して分析することにより、コンテンツ／サービスのアクセス傾向を分析できる。
【０１１３】
さらに、本例のシステムでは、コンテンツ提供者認証を行うことにより、また、コンテンツ−提供者関連情報を保持することにより、分祈結果を提供可能なコンテンツを特定できる。そして、予め分析した結果から、分析結果提示可能と判断されたコンテンツに関する分析結果を抽出し、予め指定された処理を行って、分析結果要求者に適切な分析結果を提示することができる。
【０１１４】
また、分析結果処理機能においてルール比較を行うことにより、要求されたコンテンツの特徴を明らかにしユーザに提示することができる。これにより、コンテンツ提供者は、自分の提供したコンテンツに関係のある分析結果のみ得ることが出来、且つ、自コンテンツ以外の情報も含む有益な結果を得ることができる。
【０１１５】
そして、例えば、映像等のマルチメディアコンテンツやその他の商品やサービスなどを提供したい複数の提供者からコンテンツを集め、ユーザに一括提示して提供する仕組みを持つコンテンツ仲介者が、アクセスログを取得して分析し、予めコンテンツ毎に分析情報の取得権限を定めた分析情報要求者に対し、その取得権限の範囲内で分析結果情報を視覚的に提供することにより、ビジネスを成立させることができる。
【０１１６】
特に、いわゆるポータルサイト運営者のような仲介者システムに本例のシステムを適用することにより、コンテンツ提供者は自分で提供サイトや分析システムや分析ノウハウ、分析結果視覚化システムなどを保持・運営する必要がないだけでなく、自分の提供したコンテンツからのみでは得ることのできない、他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報を利用した、分析結果を得ることができる。
【０１１７】
尚、本発明は、図１〜図１１を用いて説明した例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、インターネットを用いているが、イントラネット等のネットワークを利用することでも良く、また、各コンテンツのＷｅｂサーバ４への登録を、ＣＤ−ＲＯＭ等の電子媒体等を用いて登録することでも良い。
【０１１８】
また、本例では、共起関係に関するルールとして、相関ルールでの説明を行っているが、順序情報を含んだ共起ルールや時間間隔を含んだ共起ルール等を用いることでも良い。
【０１１９】
また、本例では、仲介システムとしてのＷｅｂサーバ１は１台とした構成としているが、必ずしも１台のマシンである必要はなく、複数のマシンによって構成することでも良い。
【０１２０】
また、本例では、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤを記録媒体として用いているが、ＦＤ（Flexible Disk）等を記録媒体として用いることでも良い。また、プログラムのインストールに関しても、通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウンロードしてインストールすることでも良い。
【０１２１】
また、本例では、分析結果処理機能４ｐによる、分析結果の出力が要求されたコンテンツに関する分析結果と共にこのコンテンツに関連付けられるコンテンツに関する分析結果を含めて予め定められた手順に基づき抽出する例として、分析結果の出力が要求されたコンテンツに対する分析結果と、このコンテンツに予め関連付けられたコンテンツの分析結果とを分析結果４ｈから抽出し、それぞれの分析結果を比較した結果から新たな分析結果を作成するようしているが、このように、分析結果要求のあったコンテンツだけでなく他の提供者からのコンテンツも含めたアクセスログから得られる分析結果情報を提供するのみでなく、例えば、分析結果要求のあったコンテンツとこのコンテンツと同じコンテンツ提供者が提供する他のコンテンツを含めたアクセスログから得られる分析結果情報を提供することで、あるいは、出力が要求されたコンテンツのみを対象として（他の関連コンテンツは含まず）、複数期間に渡っての各分析結果を比較等することで、そのコンテンツに特徴的な分析結果を生成することでも良い。
【０１２２】
【発明の効果】
本発明によれば、コンテンツ仲介者がアクセスログを分析し、コンテンツ提供者に関連する結果を提供することにより、コンテンツ提供者は、自分の提供したコンテンツ以外のコンテンツとの共起情報や、同ジャンルのコンテンツとの比較情報など、自コンテンツのアクセスログからだけでは得ることのできない情報を取得でき、自分のコンテンツにアクセスするユーザがどのようなアクセス傾向（＝嗜好）を持つかを知ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの概要構成および動作例を示す説明図である。
【図３】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の処理動作例を示すシーケンス図である。
【図４】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の処理動作例を示すフローチャートである。
【図５】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第３の処理動作例を示す説明図である。
【図６】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第４の処理動作例を示す説明図である。
【図７】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第５の処理動作例を示す説明図である。
【図８】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の他構成例を示すブロック図である。
【図９】図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の他構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１０におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１：インターネット、２ａ〜３ｃ：端末（ユーザ端末、コンテンツ利用者）、３ａ，３ｂ：端末８コンテンツ提供者）、４：Ｗｅｂサーバ、４ａ：ユーザ登録機能、４ｂ：ユーザ認証機能、４ｃ：ユーザ情報、４ｃ'：ユーザプロファイルテーブル、４ｄ：コンテンツ提示＆提供機能、４ｅ：アクセスログ取得機能、４ｆ：、アクセスログ、４ｆ'：アクセスログテーブル、４ｇ：アクセスログ分析機能、４ｈ：分析結果、４ｉ：コンテンツ登録機能、４ｊ：コンテンツデータ、４ｋ：コンテンツプロファイル、４ｋ'：コンテンツプロファイルテーブル、４ｌ：コンテンツ−提供者関連情報、４ｍ：提供者認証機能、４ｎ：提供者登録機能、４ｏ：提供者情報、４ｐ：分析結果処理機能、４ｑ：分析結果表示機能、４ｒ：相関ルールのリスト、４ｓ：提供コンテンツ一覧、４ｔ：表示ルールリスト、４ｕ：視覚化設定情報、４ｖ：視覚化ルールの図形情報、５ａ：ログイン画面、５ｂ：分析結果要求画面、５ｃ：円状図による結果表示画面、６ａ：ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ分析画面、６ｂ：相関ルール設定画面、６ｃ：分析実行者、６ｄ：インタラクティブ分析支援ＧＵＩ、６ｅ：自動実行設定ファイル、６ｆ：自動実行機能、６ｇ：分析シナリオ設定ファイル、６ｈ：コンポーネントパラメータ設定ファイル、６ｉ：分析コンポーネント実行機能、６ｊ：データ抽出エンジン、６ｋ：ＪＯＩＮエンジン、６ｌ：相関ルールエンジン、７ａ：相関ルール（ジャンルをヘッドに持つ相関ルール）、７ｂ：相関ルール（コンテンツをヘッドに持つ相関ルール）、７ｃ：コンテンツＸの分析結果要求、７ｄ：コンテンツＸの相関ルールとジャンルｘの相関ルールの抽出、７ｅ：コンテンツＸの相関ルール、７ｆ：ジャンルｘの相関ルール、７ｇ：比較処理、７ｈ：結果のＷｅｂブラウザでの表示、８ａ，８ｊ：Ｗｅｂブラウザの画面、８ｂ：ターゲットルールの取得機能、８ｃ：相関ルールのリスト、８ｄ：ターゲットルールテーブル、８ｅ：類似ルールの検索機能、８ｆ：特有ルールテーブル、８ｇ：類似ありルールテーブル、８ｈ：類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、８ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、８ｋ：視覚化（マッピング）情報ファイル、８ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、１０ａ，１０ｊ：Ｗｅｂブラウザの画面、１０ｂ：ターゲットルールの取得機能、１０ｃ：相関ルールのリスト、１０ｄ：ターゲットルールテーブル、１０ｅ：類似ルールの検索機能、１０ｆ：特有ルールテーブル、１０ｇ：類似ありルールテーブル、１０ｈ：類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、１０ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、１０ｋ：視覚化（マッピング）情報ファイル。
【図１】
0003951800.tif 000002
【図２】
0003951800.tif 000003
【図３】
0003951800.tif 000004
【図４】
0003951800.tif 000005
【図５】
0003951800.tif 000006
【図６】
0003951800.tif 000007
【図７】
0003951800.tif 000008
【図８】
0003951800.tif 000009
【図９】
0003951800.tif 000010
【図１０】
0003951800.tif 000011
【図１１】
0003951800.tif 000012