関心の視覚化問題
WEBログからサイト利用者の関心の変化を抽出できないか？
もしできれば、●宣伝が、どの程度にサイト利用者の関心の変化を引き起こすか●イベントが、どの程度にサイト利用者の関心の変化を引き起こすかといったことをツリーモデルなどを使うことにより調べることができる

株式会社フュージョンシス

データマイニングの手法ダイアグラム

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実際のWEBログ

210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:37 +0900] "GET /images/common_image03.png
HTTP/1.1" 200 154
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:37 +0900] "GET /research/images/title.png
HTTP/1.1" 200 45961
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:38 +0900] "GET /images/common_image01.png
HTTP/1.1" 200 7742
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:38 +0900] "GET /images/common_image02.png
HTTP/1.1" 200 6486
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:38 +0900] "GET /research/images/title_rese
arch.png HTTP/1.1" 200 1087
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:48 +0900] "GET /research/download/keitaikessai.pdf HTTP/1.1" 200 210012
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:51:49 +0900] "GET /research/download/keitaikessai.pdf HTTP/1.1" 304 210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:52:13 +0900] "GET /licenses/index.shtml HTTP/
1.1" 200 13550
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:52:13 +0900] "GET /licenses/images/title.png
HTTP/1.1" 200 41457
210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:52:13 +0900] "GET /images/menu_02_sel.png HTT
P/1.1" 304 210.233.115.11 - - [13/May/2004:20:52:13 +0900] "GET /licenses/images/title_lice
nses.png HTTP/1.1" 200 988
64.242.88.10 - - [13/May/2004:21:21:33 +0900] "G

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要請
z 膨大なデータの中から、関心の変化として考えられる部分を見つけたい
z ３Dで視覚化し、関心の変化を見たい

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概念の説明１z カテゴリーが４つあれば、サイト利用者の行動は、４次元空間内の折線で表現できる

車

車

花

（累積）

花食事（累積）

食事住宅

（累積）

住宅
（累積）

セッション１３3５5１100

セッション２４7５10２355セッション３２9６16１416セッション４６15２18４806

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概念の説明２●サイト利用者 u 関心の空間は、カテゴリー c1 属するファイルの数、カテゴリー c2 にc2… カテゴリー cn に属するファイルの数によって張られるｎ次元の属するファイルの数、空間である。
●サイト利用者の関心の変化はこの空間内のベクトルとして定義される。
●関心移動ベクトルは次のように計算される。まずV(u,s,c) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）によって、サイト利用者 u がセッション s で閲覧したカテゴリーc に属するファイル数を表す。

⊿V(u,s1 ,s2,c)=V(u,s1,c)-V(u,s2,c) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（２）によってセッション s1 とセッション s2 との間に起こった関心の変化。 s1 は例えばプログ
ラムが起動された時刻の直前のセッション、 s2 は１週前の日に一番近いセッションである。次にS(u,s1,s2)=Σ ¦ ⊿V(u,s1,s2,c) ¦ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（３）cによって総変動を定義する。

⊿R(u,s1,s2,c)=⊿V(u,s1,s2,c)・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（４）S(u,s1,s2)

はカテゴリーc に関するセッション s1 とセッション s2 との間の関心の変化である。
{c1,c2,cN}⊿I(u,s1,s2)=(⊿R(u,s1,s2,c1 ),⊿R(u,s1,s2,c2 ),…,⊿R(u,s1,s2,cn)) ・・・・・（５）を 厳密な意味での関心の移動ベクトル と定義する。正の値をとる ⊿R(u,s1,s2,ci)の中で大きいものから順に３つとる。その３つを成分とするベクトルを⊿I(u,s1,s2) ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（６）で表し、 関心の増加ベクトル とする。（６）で表されるベクトルを 関心の増加 と呼ぶことにする。

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３つのカテゴリーの変化

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システムの概要
z OSはLINUXz C++（gcc）による高速なプログラム
z 100万行程度のWEBサーバ（apache）のログを解析できる
z 画像やレポートの自動生成機能

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関心の変化を説明変数とした解析の例
目的変数
リコメンドをしたあとに、あらかじめ決められた日数以内にサイト利用者がサイトを訪れなかった --> 成功度 1
リコメンドをしたあとに、あらかじめ決められた日数以内にサイト利用者がリコメンドの対象ではない商品のページを閲覧した --> 成功度 2
リコメンドをしたあとに、あらかじめ決められた日数以内にサイト利用者がリコメンドの対象である商品のページを閲覧した --> 成功度 3
リコメンドをしたあとに、あらかじめ決められた日数以内にサイト利用者がリコメンドの対象ではない商品の購入をした --> 成功度 4
リコメンドをしたあとに、あらかじめ決められた日数以内にサイト利用者がリコメンドの対象である商品の購入をした --> 成功度 5
説明変数
・1 回のリコメンドをする時点からあらかじめ決められた日数以内に関心の対象が変化したと判定された回数
・サイト利用者の累積セッション数
・サイト利用者の累積閲覧ファイル数
・サイト利用者の関心変化ベクトルの長さの総和
・リコメンドする製品の価格
・リコメンドする製品の知名度
・リコメンドするメールを送った曜日と時間帯
・それまでにそのサイト利用者がリコメンドメールを受け取ったことがあるか否か
・そのサイト利用者が会員登録をしているか否か

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