(57)【要約】【課題】Webサイトにおけるユーザの行動パターン分析のため、画面遷移間の類似性を適切に評価することができる技術を提供する。【解決手段】本発明では、類似した画面遷移同士が同一のクラスタに属するようにクラスタリングし、各クラスタの頻度を集計することで、Webサイトにおけるユーザの行動パターンを定量的に表すようにしている。より具体的には、本発明によるシステムは、アクセスログを集計しセッション毎のデータを導出する機能と、セッション毎のデータにおける画面遷移のパターンを集計する機能と、画面遷移のパターンをクラスタリングする機能と、クラスタリング後の画面遷移パターンの比率をユーザ毎に集計する機能と、を有している。【選択図】図１
2016177728.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセスログを分析する、データ分析装置であって、
前記アクセスログを分析するプログラムを実行するプロセッサと、
前記アクセスログを分析可能にするための管理情報を格納するための記憶装置と、を有し、
前記プロセッサは、
前記アクセスログから、セッション毎の画面遷移を表すデータを画面遷移データとして変換する処理と、
文字列間距離演算を用いて前記画面遷移データにおける画面遷移のパターン間の類似度を算出し、当該類似度に基づいて前記画面遷移のパターンをクラスタリングする処理と、
前記クラスタリングの情報を前記記憶装置に格納する処理と、
を実行するデータ分析装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記プロセッサは、さらに、前記クラスタリングする処理の結果をユーザ毎のセッション群における前記画面遷移に適用し、クラスタリング後の画面遷移の比率を集計する処理を実行するデータ分析装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記プロセッサは、前記クラスタリングする処理において、ユーザ毎に前記画面遷移のパターンをクラスタリングする、データ分析装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記プロセッサは、前記クラスタリングする処理において、前記画面遷移のパターンのペアについて前記類似度が所定値以上を示す場合に当該ペアを１つのクラスタに分類する、データ分析装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記プロセッサは、前記クラスタリングする処理において、前記画面遷移のパターンのペアについて前記類似度が所定値以上を示すものがなくなった場合には、前記クラスタに分類された前記画面遷移のパターンに含まれるパターン以外の前記画面遷移のパターンのそれぞれを単一のクラスタとして分類する、データ分析装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記画面遷移のパターンは、同一セッション内での画面遷移を含む、データ分析装置。
【請求項７】
請求項１において、
前記アクセスログは、ユーザ認証を必要とするWebサイトに対するアクセスログである、データ分析装置。
【請求項８】
アクセスログを分析する、データ分析方法であって、
アクセスログを分析するプログラムを実行するプロセッサが、前記アクセスログから、セッション毎の画面遷移を表すデータを画面遷移データとして変換するステップと、
前記プロセッサが、文字列間距離演算を用いて前記画面遷移データにおける画面遷移のパターン間の類似度を算出し、当該類似度に基づいて前記画面遷移のパターンをクラスタリングするステップと、
前記プロセッサが、前記クラスタリングの情報を、前記アクセスログを分析可能にするための管理情報を格納する記憶装置に格納するステップと、
を含むデータ分析方法。
【請求項９】
請求項８において、さらに、
前記プロセッサが、前記クラスタリングする処理の結果をユーザ毎のセッション群における前記画面遷移に適用し、クラスタリング後の画面遷移の比率を集計するステップを含むデータ分析方法。
【請求項１０】
請求項８において、
前記クラスタリングするステップにおいて、前記プロセッサは、ユーザ毎に前記画面遷移のパターンをクラスタリングする、データ分析方法。
【請求項１１】
請求項８において、
前記クラスタリングするステップにおいて、前記プロセッサは、前記画面遷移のパターンのペアについて前記類似度が所定値以上を示す場合に当該ペアを１つのクラスタに分類する、データ分析方法。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記クラスタリングするステップにおいて、前記プロセッサは、前記画面遷移のパターンのペアについて前記類似度が所定値以上を示すものがなくなった場合には、前記クラスタに分類された前記画面遷移のパターンに含まれるパターン以外の前記画面遷移のパターンのそれぞれを単一のクラスタとして分類する、データ分析方法。
【請求項１３】
請求項８において、
前記画面遷移のパターンは、同一セッション内での画面遷移を含む、データ分析方法。
【請求項１４】
請求項８において、
前記アクセスログは、ユーザ認証を必要とするWebサイトに対するアクセスログである、データ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ分析装置、及びデータ分析方法に関し、例えば、Webサイトのアクセスログを基にユーザの画面遷移パターンを分析するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビッグデータ分析技術が注目を集め、データを分析することでビジネスに役立つ知見を得ることが様々な分野で試みられている。売上拡大に向けた施策や不正ログイン対策の検討においてもデータ分析技術が提案されてきた。特にWebサイトによる製品・サービスの提供においては、顧客の行動がアクセスログとして取得できることから、データ分析技術が多く提案されている。
【０００３】
非特許文献１及び特許文献１においては、Webサイトのアクセスログからセッション毎の画面遷移(アクセスルート)を導出し、各画面遷移に対してLongest Common Subsequence (LCS)を求める方式が提案されている。LCSとは、リストXの部分系列とリストYの部分系列のなかで両方のリストに共通に含まれるもののなかで、最も長いものを表す。例えば、X=(A, F, B, D, E)とY=(A, B, C, D, E)のLCS(X, Y)は、(A, B, D, E)である。特許文献１では、得られたLCSの中で最も頻度が多いものを頻出アクセスパターンとする方式が提案されている。
【０００４】
このようにアクセスパターンの傾向（類似性）を分析できると、ログインが必要なWebサイト（例えば、金融関係のWebサイト）におけるユーザのアクセス行動のパターンを抽出することができるようになる。このようなパターンが抽出できればアクセス行動の本人らしさを検知することができ、不正ログインによる不正アクセスを検知することができるようになる。また、このような類似性の情報は、マーケティングにも用いることができる。つまり、ユーザのアクセスパターンからWebページをどのように改良すれば効率よく使うことができるかのヒントとなる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−１５２２０９号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】戸田誠二、横田治夫：WebログのLCS解析におけるスケーラビリティ向上手法の評価, 日本データベース学会Letters, Vol.2 (No.3), 2003
【非特許文献２】Needleman, S.B. and Wunsch, C.D. “A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins,” Journal of Molecular Biology, vol.48, pp.443-453, 1970.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、LCSは、例えば画面遷移の最初と最後が一致していれば同一となることから、LCSによってアクセスパターンの傾向を分析する方法は、画面遷移の類似性を適切に表現できない場合がある。例えば、P=(A, S, F)とQ=(A, T, F)のLCS(P, Q)は(A, F)である。一方、P=(A, S, F)とR=(A, V, W, X, Y, Z, F)のLCS(P, R)も(A, F)である。このように、同一のLCSであっても元の画面遷移同士が類似しているとは限らないことが、LCSによるアクセスパターン分析における課題である。
【０００８】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、Webサイトにおけるユーザの行動パターン分析のため、画面遷移間の類似性を適切に評価することができる技術を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明では、類似した画面遷移同士が同一のクラスタに属するようにクラスタリングし、各クラスタの頻度を集計することで、Webサイトにおけるユーザの行動パターンを定量的に表す技術を提供する。つまり、本発明では、アクセスログから、セッション毎の画面遷移を表すデータが画面遷移データとして変換される。そして、文字列間距離演算を用いて画面遷移データにおける画面遷移のパターン間の類似度が算出され、当該類似度に基づいて画面遷移のパターンがクラスタリングされる。当該クラスタリングの情報は、記憶装置に格納され、アクセスログの分析に用いられる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、Webサイトにおいて、ユーザのマクロ的な画面遷移パターンを精密かつ定量的に把握することが可能となる。これにより、ユーザの画面遷移パターンに応じたWebサイトの構築や、キャンペーン施策前後のユーザの行動の変化の分析や、正規ユーザになりすましてログインしたユーザの検出などのアクセス解析を効率化することができる。
【００１１】
なお、上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の本発明を実施するための形態および添付図面によって明らかになるものである。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態に係るシステム（データ分析装置）の概略構成を示す図である。
【図２】アクセスログデータの一例を示す図である。
【図３】セッションデータの一例を示す図である。
【図４】画面遷移データの一例を示す図である。
【図５】ユーザパターンデータの一例を示す図である。
【図６】クラスタリング処理の例を説明するための図である。
【図７】セッションデータ生成処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】画面遷移集計処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】クラスタリング処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】ユーザパターン集計処理を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。
【００１４】
以後の説明では「プログラム」を主語として説明を行うが、プログラムはプロセッサによって実行されることで定められた処理をメモリ及び通信ポート（通信制御装置）を用いながら行うため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。また、プログラムを主語として開示された処理は管理サーバ等の計算機、情報処理装置が行う処理としてもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェアで実現してもよく、また、モジュール化されていても良い。各種プログラムはプログラム配布サーバや記憶メディアによって各計算機にインストールされてもよい。
【００１５】
＜データ分析装置の構成＞
図１は、本発明の実施形態によるデータ分析装置の概略構成を示す機能ブロック図である。このデータ分析装置は、必要な演算処理及び制御処理等を行う中央処理装置（プロセッサ）100と、データの入出力を行うための入出力装置110と、中央処理装置100での処理に必要なプログラムを格納するプログラムメモリ120と、中央処理装置100での処理対象となるデータまたは処理後のデータを格納する記憶装置130を有している。
【００１６】
入出力装置110は、データを表示するための表示装置111やプリンタ（図示せず）等で構成される出力デバイスと、表示されたデータに対してメニューを選択するなどの操作を行うためのキーボード112、マウスなどのポインティングデバイス113と、を有している。
【００１７】
プログラムメモリ120は、Webサイトにおけるアクセスログを分析し、セッション単位のデータに変換するセッションデータ生成プログラム121と、セッション単位のデータにおける画面遷移のパターンを集計する画面遷移集計プログラム122と、画面遷移のパターンをクラスタリングするクラスタリングプログラム123と、ユーザパターン集計プログラム124と、を格納している。なお、各処理プログラムは、プログラムコードとしてプログラムメモリ120に格納されており、中央処理装置100が各プログラムコードを実行することによって各処理が実現される。
【００１８】
記憶装置130は、あらかじめ蓄積されたアクセスログが格納されたアクセスログデータ131と、アクセスログデータから抽出したセッション単位の情報が格納されたセッションデータ132と、セッションデータにおける画面遷移のパターンを格納する画面遷移データ133と、ユーザ毎の画面遷移のクラスタリング結果の比率を格納するユーザパターンデータ134と、を格納している。なお、記憶装置130は、ネットワークを介して遠隔的に配置されていているストレージシステムであってもよい。
【００１９】
以上に述べた処理プログラム・データ・各プログラム等は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、フロッピー（登録商標）ディスク、ＵＳＢメモリ等の種々の記録媒体に格納して提供することもできる。
【００２０】
＜アクセスログデータ＞
図２は、記憶装置130内のアクセスログデータ131の一例を示す図である。アクセスログデータは、アクセスログの取得対象のWebサイトにおいてユーザが各画面にアクセスした際の情報が格納されている。セッションID201はセッションを一意に表すIDである。セッションIDは、ユーザがWebサイトにログインしてから別のWebサイトに遷移またはWebブラウザを閉じるまで同一セッションIDが付与される。アクセス日時202は、ユーザが当該画面にアクセスした日時を表す。ユーザID203は、ユーザIDを一意に表すIDであり、当該画面にアクセスしたユーザのユーザIDが格納される。アクセス画面ID204は、ユーザがアクセスした画面のIDを表す。アクセス画面IDは画面ごとに一意に決まっている。
【００２１】
なお、アクセス対象のWebサイトは、ユーザIDを取得するため、例えばログイン（ユーザ認証）を前提とするものである。
【００２２】
＜セッションデータ＞
図３は、記憶装置130内のセッションデータ132の一例を示す図である。セッションID301は、アクセスログデータ131におけるセッションID201と同一である。アクセス開始日時302は、同一セッションにおける画面遷移の中で、最初の画面にアクセスした時のアクセス日時である。ユーザID303は、アクセスログデータ131におけるユーザID203と同一である。画面遷移304は、同一セッションにおいて遷移した画面のアクセス画面IDを、アクセス順に列挙したものである。例えば、(A, B, C)であれば、アクセス画面IDが「A」「B」「C」の画面を順にアクセスしたことを表す。
【００２３】
なお、図３において、セッションIDがd00001234での画面遷移が（A, B, C）、d00001236での画面遷移が（E, B, C, D）となっている。アクセス画面IDが同一のもの（例えば、BやC）は同一画面を示しているが、入口となるトップページがAとEで異なるものとなっている。これは、入口となるトップページが複数種類設けられているためである。例えば、画面AがPC用トップページを示し、画面Eがモバイル用トップページを示している。
【００２４】
＜画面遷移データ＞
図４は、記憶装置130内の画面遷移データ133の一例を示す図である。No.401は各レコードすなわち画面遷移を一意に表すIDである。画面遷移402は、セッションデータ132における画面遷移304と同様に、同一セッションにおいて遷移した画面のアクセス画面IDを、アクセス順に列挙したものである。なお、画面遷移データ133においては、同一の画面遷移は1レコードにまとめられる。クラスタID403は、画面遷移をクラスタリングした結果が該当するクラスタを表すIDである。画面遷移データは元の画面遷移と当該画面遷移が属するクラスタとの対応を表す。
【００２５】
＜ユーザパターンデータ＞
図５は、記憶装置130内のユーザパターンデータ134の一例を示す図である。ユーザID501は、アクセスログデータ131におけるユーザID203と同一である。クラスタID502は、画面遷移データ133におけるクラスタID403と同一であり、当該ユーザの画面遷移を、画面遷移データにおける該当するクラスタIDで置き換えたものである。比率503は、当該ユーザにおける全セッション数に対する当該クラスタIDをもつセッション数の比率を表す。
【００２６】
＜データ分析装置における処理概要＞
上述の構成を有するデータ分析装置において行われる処理について説明する。まず、中央処理装置100は、セッションデータ生成プログラム121を用いて、記憶装置130におけるアクセスログデータ131を読み込み、セッションデータ132を生成する。
【００２７】
次に、画面遷移集計プログラム122が実行される。記憶装置130からセッションデータ132を読み込み、網羅的かつ重複がない状態で画面遷移を集計し、得られた画面遷移データ133を記憶装置130に格納する。次にクラスタリングプログラム123が実行される。クラスタリングとは、類似の画面遷移パターンを同一のクラスタに分類する処理である。クラスタリング結果を画面遷移データに書込み、記憶装置130に格納する。
【００２８】
続いて、ユーザパターン集計プログラムが実行される。記憶装置130からセッションデータ132と画面遷移データ133を読み込み、セッションデータをユーザ単位に集計し、各ユーザの画面遷移をクラスタリング結果で置き換え、各ユーザのセッション数に対する各クラスタの比率を計算し、ユーザパターンデータ134として記憶装置130に格納する。それぞれの処理については、以下詳細に説明する。
【００２９】
＜セッションデータ生成処理＞
図７は、セッションデータ生成プログラム121が実行するセッションデータ生成処理を説明するためのフローチャートである。ここでの動作主体はセッションデータ生成プログラムである。セッションデータ生成処理では、図２のようなアクセスログデータをもとに図３のようなセッションデータを生成する処理を行う。
【００３０】
ステップ701では、アクセスログデータ131を読み込む。
【００３１】
ステップ702では、未処理のセッションIDを抽出する。すなわち、ステップ703からステップ706ではセッションID単位の処理を行うため、これらの処理をまだ行っていないセッションIDを抽出する。
【００３２】
ステップ703では、ステップ702で抽出されたセッションIDを持つレコードを抽出する。
【００３３】
ステップ704では、ステップ703で抽出されたレコードの中で、最も古いアクセス日時をもつレコードの中からアクセス日時を取得し、これをアクセス開始日時とする。
【００３４】
ステップ705では、ステップ703で抽出したレコードから、アクセス日時の昇順にアクセス画面IDを列挙したデータ（画面遷移データ）を生成する。例えば、ステップ703で抽出したレコードにおいて、セッションIDが「d00001234」のレコードが3件あり、アクセス日時が古い順にアクセス画面IDが「A」「B」「C」であった場合の画面遷移データは(A, B, C)となる。
【００３５】
ステップ706では、得られた各データ、すなわちセッションID、アクセス開始日時、ユーザID、画面遷移、をセッションデータにおける1レコードとして格納する。このような処理を全セッションIDに対して行う。
【００３６】
ステップ707では、全セッションIDを処理したか否かを判定する。判定結果が真の場合には処理を終了する。偽の場合にはステップ702に戻る。
【００３７】
＜画面遷移集計処理＞
図８は、画面遷移集計プログラム122が実行する画面遷移集計処理を説明するためのフローチャートである。ここでの動作主体は画面遷移集計プログラムである。画面遷移集計処理では、図３のようなセッションデータをもとに図４のような画面遷移データを生成する処理を行う。なお、画面遷移の集計は、所定期間ごと（例えば、３ヶ月単位）に行われる。
【００３８】
ステップ801では、セッションデータ132を読み込む。
【００３９】
ステップ802では、セッションデータにおける未処理のレコードを読み込む。
【００４０】
ステップ803では、ステップ802で読み込んだレコードにおける画面遷移が、画面遷移データ133に登録済か否かを判定する。登録済であればステップ805に進み、登録済でなければステップ804に進む。
【００４１】
ステップ804では、ステップ802で読み込んだレコードにおける画面遷移を画面遷移データ133に登録する。すなわち、画面遷移データ133における1レコードとして、No.、画面遷移を格納する。No.は一意の番号を任意に付与する。この時、クラスタIDにはデータが格納されていない状態(Null値)である。
【００４２】
ステップ805では、セッションデータ132における全レコードを処理したか否かを判定する。処理していないならステップ802に戻り、処理していれば処理を終了する。
【００４３】
＜クラスタリング処理＞
図９は、クラスタリングプログラム123が実行するクラスタリング処理を説明するためのフローチャートである。ここでの動作主体はクラスタリングプログラムである。クラスタリング処理では、図４のような画面遷移データにおいて、画面遷移402を基にクラスタリング処理を行い、クラスタID403を求める処理を行う。
【００４４】
図６は、クラスタリング処理を説明するための模式図である。以降、図４、図６の例を使用して図９のフローチャートに沿って説明する。
【００４５】
ステップ901では、画面遷移データを読み込む。例として図４における(1)から(5)のデータが格納されているものとする。また、このときの画面構造は図６(a)のように定義されているものとする。図６(a)において、各矩形は画面を表し、付与されている文字は画面IDを表す。また、画面間の線はリンクを表す。
【００４６】
ステップ902では、クラスタ間の類似度を求める。初期状態では、全画面遷移がシングルトン、すなわち当該画面遷移のみで構成されるクラスタの状態から開始する。クラスタ間の類似度は、図６(b)に示すように全ペア総当りで求める。この時、類似度は式(1)にしたがって求める。
【００４７】
S(a,b) = Len(LCS(a,b)) / Dist(a,b)  ・・・  (1)
【００４８】
式(1)において、S(a,b)は、画面遷移aと画面遷移bの類似度を表す。LCS(a,b)は画面遷移aと画面遷移bのLCSを表す。Len(a)は画面遷移aを構成する画面数を表す。Dist(a,b)は、画面遷移aと画面遷移b間における文字列間距離を表す。文字列間距離とは、２つの文字列がどれだけ異なるかを距離として表した情報である。文字列間距離には、例えば、レーベンシュタイン距離や、ジャロ・ウィンクラー距離等がある。文字列間距離は任意に選択可能であるが、本実施形態ではレーベンシュタイン距離を使用して説明する。レーベンシュタイン距離を求める手法としては、非特許文献2に示すようなDPマッチングと呼ばれる手法がある。非特許文献2に示すように、DPマッチングとは、2つのオブジェクト(文字・DNA・音声等)間で非線形伸縮させ、最も整合した状態をマッチング結果とするマッチング方法である。DPマッチングにおいて、オブジェクト間の不整合の尺度として、ズレに対するペナルティPzと、不一致に対するペナルティPnがある。経験的にペナルティの設定値は、Pz：Pnが1：3となるように設定することが好ましい。画面遷移に適用した場合、例えばPz=1, Pn=3, a=(A,B,C), b=(A,B,D)の時、Dist(a,b)=3となる。また、式(1)を用いて前述したP=(A,S,F), Q=(A,T,F), R=(A,V,W,X,Y,Z,F)の類似度を求めると、Dist(P,Q)=3, Dist(P,R)=19となるため、S(P,Q)=2/3, S(P,R)=2/19となり、LCSのみを用いた場合よりもより精密なマッチングが可能となる。LCSは、画面遷移間で不一致の画面が多数含まれていても不問であることが精密なマッチングの際の問題となるが、文字列間距離を組み合わせて類似度を求めることにより、LCSで不問としていた不一致画面をペナルティとして考慮できるため、より精密なマッチングが可能となる。クラスタに複数の画面遷移が含まれている場合は別処理が必要になるがそれについては後述する。
【００４９】
フローチャートに戻り、ステップ903では、求めたクラスタ間類似度の中から最大の類似度Smaxを求める。図６(b)では、クラスタペア(4)-(5)の場合の1.67が最大値となるためこの値をSmaxとする。
【００５０】
ステップ904では、Smaxが類似度閾値ST以上か否かを判定する。STはどのくらいの画面遷移を類似しているとみなすかに応じて変更可能である。本実施形態ではST=0.8として説明する。判定結果が真の場合はステップ905に進み、偽の場合はステップ906に進む。
【００５１】
ステップ905では、ステップ903で類似度が最大となったクラスタペアをマージする。すなわち、クラスタペアに含まれる画面遷移を同一クラスタに含め、同一のクラスタIDを付与する。図６の例では、(4)-(5)のペアに対してC1というクラスタIDを付与している。
【００５２】
ステップ902に戻り、再度クラスタ間類似度を求める。1回目のループではすべてのクラスタがシングルトンであったが、2回目のループでは複数の画面遷移を含むクラスタがあるため、類似度の求め方が異なる。具体的には、両クラスタに含まれる画面遷移間の総当りで類似度を求め、その最小値を当該クラスタ間の類似度とする。例えば、(1)とC1の類似度を求める場合には、C1に含まれる画面遷移と(1)との総当りで類似度を求め、その最小値を(1)とC1の類似度とする。C1は(4)と(5)を含むため、(1)-(4)と(1)-(5)の類似度を求める。(1)-(4)の類似度は0.06、(1)-(5)の類似度は0.15であり、最小値は0.06であるためこれを(1)とC1の類似度とする。クラスタに含まれる画面遷移における類似度の最小値を採用することにより、クラスタ内の画面遷移すべてが一定以上の類似度を持つことになり精密なクラスタリングが可能となる。このようにして、図６(c)のようにクラスタペアの類似度を求める。
【００５３】
ステップ903ではSmaxを求める。図６(c)の場合は(1)-(2)の類似度が1.0であり最大値となる。
【００５４】
ステップ904ではSmax=1.0がST=0.8以上であるか判定する。真であるため、(1)と(2)をマージする。すなわち、クラスタを一意に表すクラスタIDを付与する。この例ではC2を付与する。
【００５５】
以後、ステップ904が偽、すなわちSmaxがST未満となるまでループを繰り返す。偽の場合、ステップ906に進み、シングルトンの画面遷移にクラスタIDを付与する。すなわち、ステップ902からステップ905までの処理でどの画面遷移とも同一クラスタにならなかった画面遷移に対してクラスタIDを付与する。図６の例では(3)はシングルトンであるため、この処理によってC3というクラスタIDが付与された。
【００５６】
ステップ907では、このようにして得られたクラスタの情報、すなわち、各画面遷移のクラスタIDを画面遷移データに書き込み、記憶装置130に格納する。図４はこの例における最終的に得られた画面遷移データを示している。
【００５７】
＜ユーザパターン集計処理＞
図１０は、ユーザパターン集計プログラム124が実行するユーザパターン集計処理を説明するためのフローチャートである。ここでの動作主体はユーザパターン集計プログラムである。ユーザパターン集計処理では、図３のようなセッションデータから、図４のような画面遷移データを用いて、ユーザ毎のクラスタIDの比率を求め、図５のようなユーザパターン集計データを生成する処理を行う。
【００５８】
ステップ1001では 、セッションデータと画面遷移データを読み込む。
【００５９】
ステップ1002では、セッションデータをユーザ単位に集計する。すなわち、ユーザIDをキーとしてセッションデータから同一ユーザのレコードを抽出しユーザ単位に集計する処理を行う。
【００６０】
ステップ1003では、ユーザ単位に集計したセッション群の中から未処理のユーザのセッション群を選択する。
【００６１】
ステップ1004では、ステップ1003で選択したセッション群における各セッションの画面遷移に対応するクラスタIDを、画面遷移データを参照することで求め、画面遷移をクラスタIDで置き換える。
【００６２】
ステップ1005では、当該セッション群におけるセッション数に対する、各クラスタIDの比率を求め、クラスタID及びその比率をユーザパターンデータに格納する。例えば、当該セッション群におけるセッション数が100でクラスタC1の数12であれば比率は0.12となる。
【００６３】
ステップ1006では、全ユーザのセッションデータを処理したか否かを判定する。判定結果が偽であればステップ1003に戻り、真であれば処理を終了する。
【００６４】
＜まとめ＞
本発明の実施形態によるデータ分析装置では、Webサイトのアクセスログがあらかじめ取得される。このアクセスログには、ユーザが対象Webサイトにログインした時から対象Webサイト外に離脱するまでの情報が記録される。このアクセスログをもとに、セッション単位のデータ（セッションデータ）に変換する。これには同一セッションにおいてユーザがアクセスした画面の遷移情報が記録される。次に、データ分析装置は、このセッションデータをもとにして、画面遷移の種類を網羅的に求める。さらに、データ分析装置は、セッションデータに基づいて、画面遷移間で類似度を求め、類似度をもとにして画面遷移のクラスタリングを行う。この時、類似度を求める際にLCSだけでなく、文字列間距離演算（一例としてDPマッチング）も使用することで、ユーザのマクロ的な画面遷移傾向をより精密なマッチングが可能となる。そして、データ分析装置は、セッションデータをユーザ単位に分類後、画面遷移データを参照してユーザの各画面遷移をクラスタIDに変換する。そしてユーザのセッション数に対する各クラスタIDの比率を求め、ユーザパターンデータを生成する。得られたユーザパターンは、ユーザがアクセスした画面遷移がクラスタIDに置き換えられた後の比率を保持している。このようにして得られたクラスタリング結果は、細かな画面遷移の違いは吸収され、よりマクロな視点での画面遷移パターンを表している。従って、Webサイトにおいて、ユーザがどのような画面遷移を行ったかをより容易かつ正確に把握することが可能となる。
【００６５】
なお、本発明は、実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階では、その要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００６６】
また、実施形態で示された各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良い。また、上記各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現しても良い。各機能等を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録或いは記憶装置、またはＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録或いは記憶媒体に格納することができる。
【００６７】
さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
【符号の説明】
【００６８】
100  中央処理装置（プロセッサ）
110  入出力装置
111  表示装置
112  キーボード
113  マウス
120  プログラムメモリ
121  セッションデータ生成プログラム
122  画面遷移集計プログラム
123  クラスタリングプログラム
124  ユーザパターン集計プログラム
130  記憶装置
131  アクセスログデータ
132  セッションデータ
133  画面遷移データ
134  ユーザパターンデータ
【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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