「インタラクション，97」 平成9年2月

個人適応型WWWのためのユーザモデル構築
三浦信幸

高橋克巳

島健一

①NTTソフトウェア研究所
E−mai1：（miura，takahasi，kshima）Qslab．ntt．co．jp

提供する情報内容および情報提示方式をサーバ自身がユーザ個々に適応していく個人適応型WWWを構築するために重要なユーザモデルについて検討を行った，本稿では，まず，我々の目指す個人適応型WWWを定め，個人適応型WWWの構成を提案する．この中で重要な構成要素のひとつであるユーザモデリン
グに関して，ユーザモデルのモデルの枠組，ユーザモデル構築に必要なWWWコンテンツモデルの概要，ユーザモデル構築方法などを検討した．モデル表現をグラフ構造とし，モデル構築方法をそれらのグラフに対するグラフ操作としていることがこれらのモデル・構築方法の特徴である．さらに，検討結果に沿って，実際のサーバ・ログから，ユーザモデルを構築する実験を行い，従来，想定されているようなユーザの単純な特性よりも，より多様な，より興味深いユーザの特性を抽出できることを確認し，検討したユーザモデルの有効性を示した．
キーワード： WWW，ユーザモデル，個人適応型WWW，パーソナライズドW占b

An User−ModelConstruction Method
foraPersonal−AdaptedWWW
Nobuyuki Miura

Katsumilもkahashi

Ken，ichiShimaC）NTTS。RwareLab。rat。ri。SThispal｝erdescribesalluSer−1110delconstruCtionmethodfbrapersonal−adaptedWWW・Inapersonalー
adaptedWWW・COntentSOfinformationandhowtodisplaythemareadal）tedto11SerS′prefbrences．Atfirst）thisI）aPerintroducesftatllreSandanarcllitect11reOfo11rperSOnal−adaptedWWW・EspecialIy，thispal）erfocuses11Ser−mOdelillgWhichisoneofthemostimportantpartsofthisarcllitecttire．Tllispaper

proposesframeworksofuser−mOdelsIWWWcontents−mOdelsandametl10dforconstruCtinguser−mOdels・
Our−・metllOdhasしもwo／Characteristics・thatmodelsarerepreselTtedasgraphsandtlleCOnStruCtionmethod

isbasedonthegraph−Operatioll・Andwesl WeXperimentalresultsofconstr11Ctinguser−mOdelsffomreal

WWWserverlogs・Theres111tssllOWe鮎ctivelleSSOfourlnethodilltheviewpoilltSltllatWeCangetmOr
VariousalldmoreinterestillguSerSJprofilesthanwllatareprOd11C，edl）yuS11alconstruCtionnletllOds・Keywords： WWW．UserModels．Personal−AdaptedWWW．PersollalizedWebー87−

1 はじめに●ユーザは通常通りアクセスするだけで適応

昨今のWWWの広がりにつれて，より質の高従来の個人相応WWWサイトのほとんどは，い，より高度で知的なWWWが求められる時代事前に，キーワード群の中から自分の興味等となってきた．本稿では，そのような要求に答えを選択してアンケートとして提出する方式でるWWWとして，個人適応型WWWを提案する．

ある．我々が目指す個人適応型WⅥ7Wでは，従来の一般的なWWⅥrが基本的には，全てのユーサーバ側でユーザの特性を自動的に取得し， サーバ自身が個人に適応するため，そのようザに村して，同一の情報内容を同一の情報提示方式なアンケ丁トは基本的には不要である．

で提供してきたのに対し，個人適応型WWWは，提供する情報内容・情報提示方式等をユーザー人一●アクセス

事前アンケート形式では，特にユーザが自主的にアンケート内容を変更しない限り，個人対応形式は変化しない．我々が目指す個人適人の特性に応じてユーザ毎に動的に変更し，ユーザに適応しながら動作するWWⅥrである．
現在，いくつかのサイトにおいて，あらかじめ申告しておいたユーザ特性に基づき，サーバが必応型WWWでは，サーバは常にユーザの最要なコンテ㌣ツを引出し，画面整形などを行っで情新め特性に合わせて個人適応を行う．

報提供するもあがある（例えば，【1，2】）．また，こ●ユーザの行動パターンや学習状況等にも適応アンケート形式では，ユーザの興味・関心等のいわば，ある特定の瞬間のユーザの状態のみにしか対応ができない．我々が目指す個人
適応型WWWでは，ユーザの行動パターンやユーザの該当WWWのコンテンツ・機能にのような個人対応を行うためのソフトウェア・パッケージも出始めている1．このような個人対応そ行

うWWWはパーツナライズドWb
今後の勒bの方向性のひと？とし．て，現在，非常に注目されている分野である．

しかしながら，現在のパーソナライズドW占bのほとんどは，使用開始時に自分のユーザ特性をあ関する学習状況の特性についても個人適応を行う．
次に，個人適応型WWWで行う，個人適応の例を現在考えられる範囲内でいくつか紹介する．題材

らかじめ申告しておき，それをもとに個人対応を行うだけで，使用開始以降のユーザの変化に追従していかないものが多い．また，行われる個人対応についても，ユーザ特性とコンテンツ内の各UR工ノとして，我々が現在試験棟供している英語TOWN一
弘GE2およびインターネットタウンページ3を想定とをキーワードで対応付けて情報フィルタリングしてみることにする．これらのWWWでは，職業する，■画面レイアウトの単純な変吏を行う，などといった，比較的，単純な仕組みのものが多い．より高度な個人適応型WWW実現のためには，ユー
ザ特性の把撞・解釈，それを用いたコンテンツの別電話帳の内容を検索することができるとともに，広告情報，地図情報，各種観光情報・流行情報などが統合的に提供されている．
●業種名検索における業種名リスト並び変え業種名から電話帳掲載を検索する場合に，業個人適応の仕組みを根本的に痍く考え直す必要性がある．

種名のリストの中から業種名を選んで検索を

本稿では，まず，2章で我々の目指す個人適応型行うインタフェースとなっている．ユーザのWWWの特徴，個人適応の例を紹介する．こ町；
基づき，3章で個人適応型WWWの構成を提案す

検索履歴を利用して，．そのユーザにとって関る．本稿ではこの構成の中で特に重要となるユーザモデルの構築に関して検討を行った．まず，4章に表示するように業種名リストを並び変える．

連があると思われる業種をリストの先頭の方●ユーザ特有の関連業種を表示

ある業種について検索を行った後に，関連する業種一覧を表示する機能がある．この一覧

でユーザモデルの枠組を提案し，5章でユーザモデル構築に必要なWWWコンテンツモデルの一例を紹介七；6章ではユーザモデルの構築方法を提案する．さ・らに，7章で，提案手法の有効性を確認するは，一般的に関連があると思われる業種のリストである．これに加えて，ユーザの検索履ためのユーザモデル構築実験の結果の一部を紹介

歴の情報を基に，そのユーザ独自の関連業種する．最後に8章でまとめと今後の課題について述を優先的にリストアップする∴●行動パターンとべる．

ユーザの興味を考慮した広告表示

2●

多くのユーザが，引越し業者の検索の後に，家個人適応型WWW具屋の検索を行っていたとする．また、，ある

現在，個人対応を実現しているいくつかのユーザは輸入物に関する検索を良く行っていWⅥrWサイトを参考にしで，我々が目指す個人適応型WWⅥrには，次のような特徴を持たせることたとする．このような状況において，このユーザが引越し業者の検索を行った際に，輸入家具屋の広告を表示する．

を目標としている．

2llttP：／／www．pea．rnet．org／jtd／
3http：／／townpage．isp．ntt．co．jp／

1llttP：／／www．負I・eny．net／，http：／／www．compassware．com／等−88−

●行動パターンに従った検索結果の絞り込み＊サーバ側で観察する．

多くのユーザが，レストランの検索の後にホテルの検索を行っていたとする．この時，あ＊クライアントとサーバの間の￣proxyserver上で観察する．
ここでは，なるべくユーザに余計な作業・コスるユーザがレストランの検索の後にホテルのト等の負担をかけないこと，つまり，基本的には検索を行った場合に，前回検索を行ったレス

WWWサーバ側の作業のみで情報の抽出が可能なこと，また，ユーザの時間変化に追従できる情報が取れること，などの要件から，ユーザの挙動をトランにより近いホテルを優先的に表示する．
●ユーザのコンテンツに関する理解度に応じた機能ガイド

サーバ側で観察する方法を採用する．WWWの場あるユーザが，このWWW特有の機能である合，サーバ側で観察できるユーザの挙動のほとん
どは，WWWサーバのログという形で保存されており，これを利用することにする．サーバ・ログを使ったユーザモデル構築では，個々のログにつ検索結果を地図で表示できる機能を全く使っておらず，この機能の存在を知らないと予想されるとする．地図機能が有効に機能すると考えられる場面（例えば，前述のレストランいてユーザを特定することが困難【4】という問題がの近くのホテルを優先的に表示している場面）にこのユーザがたどり着いた時，地図機能のあったが，本研究では，HTTPCookie4という仕組みを利用して，この問題を解決することとした．

存在をアピールする文面等を画面に追加する．

クライアント側でユーザ情報を取得し，クライア

このような個人適応を11euristicに行うのではな
く，体系的に行えるようにするための個人適応型
WWWの構成法およびユーザモデリングを検討ント側で個人適応を行う方法も考えられるが，ユーザモデルの構築およびWWWコンテンツの個人適応にあたっては，コンテンツの内容・構成・機能とする．

いった情報が不可欠であり，それらの最新の情報

3 個人適応型WWWの構成が豊富に蓄積されているサーバ側でユーザモデル

WWWの世界では，サーバのの構築や個人適応を行う方が効果的であると考えとコンテンツをブラウズする利用者が存在する．両者はそれぞれ，一般に複数人であり，各個人はそれられる．

また，ユーザモデルの構成要素は，コンテンツモデルとの擦り合わせを行うために，コンテンツぞれ異なる背景知識や興味をもっている．つまり，複数人のコンテンツ提供者と複数人の利用者の間モデルの構成要素と類似のものである必要がある．
したがって，ユーザモデルは，サーバ・ログとコには，提供されているコンテンツの認識に関して，ンテンツモデルの両方を利用して構築される必要何らかのギャップが存在している可能性がある．そのギャップを埋めることこそが，個人適応であるとがある．
一方，コンテンツモデルは，コンテンツから得考えることができる．したがって，まず，コンテンツ利用者のモデル（ユーザモデル）とコンテンツ提供者のモデル（コンテンツモデル）を作成することが必要であり，この両者のモデルを擦り合わせることによって，どのように個人適応するか，すなわち，コンテンツをどのように加工してユーザられる形式的な情報とコンテンツ製作者の製作意図を組み合わせてモデルを構築することとする．

以上を合わせると，個人適応型WWWの全体像は，図1のように表せ，個人適応型WWWの重デルを擦り合わせてその個人用のルールを生成す要な要素として，ユーザモデリング，コンテンツモデリング，個人適応ルール生成（SocialFiltering，PersonalFiltering）の3つがあげられる．この3つのうち，本稿では，特に，ユーザモデリングにるほかに，複数のユーザのユーザモデルどうしの関して述べる．

擦り合わせによるルール生成も考えられる＼後者

4 ユ−ザモデルの枠組に提示するかのルールを作成することができると考えられる．特定のユーザモデルとコンテンツモは，【3トなどで採用されているSocialFiltering，あさまざまな研究分野において，人間のモデルを作ろうとする試みが古くから行われでいるが，ここ

るいは，Collal）OrationFilteringと呼ばれる考え方を利用したもので，他者の履歴を利用してコンテンツを特定のユーザ動こ適応させる（情報蝕画ngする）方法である・ここでは，後者の方法と区即するために前者の方法をPersonalFilterillgと呼ぶ．こヤは，次のような観点からユーザモデルを考える．
●個人適応型WⅥrWのために必要なモデルでちること．Ⅵ7W☆サ」バがユーザに提示する情報の内容や提示方式を個人毎に動的に変更とにする．

するために必要な程度の情報量で良い．

ユーザモデルの構築に必要なユーザ情報の取得●Ⅵ7WW■サーバ・ログから取得可能あるいは類法には，次のような方法が考えられる．

推可能な情報で構築可能なモデルであること．

2章で考えた個人適応の例に基づき，前者の観点●ユーザにアンケートを取る．
●ユーザにヒアリングやインタビューを行う．

から，次のようなユーザに関する情報が必要と考●ユ∵ザの挙動を観察する．

えられる．

＊クライアント側（ブラウザ側）で観察する．

4http：／／home．netscape．com／newsref／std／cookie＿SpeC・html−89−WWWコンテンツ提供者

WWWユーザ0︸人

図2：4つのユーザモデルの関係上設定し，各UR．Lへのアクセス1回を各キー

恩人⁝．㌻

ワードへのアクセス1回と抽象化してモデルを作る．
●行動モデルユーザの該当ⅥrWWにおける行動パターン等を表現するモデル．
具体的には，各ユーザが行ったハイパーリン

クの遷移列のうち，頻出す為遷移列をユーザの行動パターンとして抽出した遷移列の集まりである．この遷移列には，どれくらいの時間間隔で行動を起こしたかの平均値なども属性借として付●学習モデル

該当WWWに対するユーザの理解度を表現するモデル．

具体的には，該当WWWが持つ特徴的な構

図1：個人適応型WWWの全体像

造・機能，一捷供している情報の種類などの該●ユーザの興味・関心等のユーザの状態の情報

当WWWにアクセスする上で学習していくと考えられる項目と，それらを使っているか●ユーザの該当WWWにおける行動パターン否か・理解しているか否かとを対応づけたも等のユーザの行動に関する情報のである．個々の学習項目どうしは関連性のある項目どうしは互いにリンクを持つ．をお，各項目には，それぞれ，いつ学習が行われた●該当WWⅥrの構造・提供している情報の種類・機能等をユーザがどの程度，理解しているかの情報かの時間も記録される．

●ユーザがどのような時にどのような行動を取り，どめようなことを学習したかといったエ● メタモデル

状態・行動・学習の3つのモデル間の関係，特ピソード的な情報

後者の観点から考えると，上にあげた情報はに時間的な同期関係を表現するモデル．

具体的には，いつ，どういう状態モデルの時に，どのような行動パターンが発生し，どのよWWWサーバ・ログから，取得可能あるいは類推可能な情報である．
したがってこれらは，前者の要件，後者の要件うな学習が行われたかの記録の集まりである．

ともに満たしているので，ここでは，この4つを個人適応型一WWWのためのユーザモデルとする．

5 WWWコンテンツモデル
3章で述べたように，個人適応型WWWには，このようなモデルが適切かどうかの評価は，7章でWWⅥ1コンテンツモデルが必要である．このモデ述べる実ユーザのアクセス履歴からユーザモデル

ルは，ユーザモデルとの擦り合わせにより，どのを構築する実験において，ユーザ毎の遠いを表現ような個人適応を行うかという判断の際に用いらできているか否かをもって判断する予定セある．

れるばかりではなく，図1に書いたようにユーザモデノ｝構築の際にも必要である．例えば，職業別電

これらそれぞれに合わせて，図2のような状態
モデル・行動モデル・学習モデルの」話帳のⅥ7WⅥ1では，業種別検索のVR．Lに対して業種のキーワードが付与され，これを使って業種別検索に関するユーザモデルを構築する．とこれらのモデル周の関係を表現するメタモデルの計4つのモデルを構築する．個々のモデルの内容はおよそ次のようなものである．

1ⅣWⅥrのコンテンツはハイパーリンクという構●状態モデル

造を既に持っていること，コ㌢テンツ・モデルは一般に，ある程度複雑な構造を持つことが予想さ

ユ「ザの興味・関心等を表現するモデル．

5

具体的には，各UR15毎に，そのURLが表現れること，の2点から考えて，コンテンツモデルは，グラフで表現しておく必要があると考えられしている内容についてのキーワードを1個以る．例えば，2章でも題材に一した，職業別電話帳の嬰箱ⅥrWWの場合を考えると1図3のようなグラフが−90−することができるとわかった．また，ユーザモデ
ルはこれら2つから構築されることから，ユーザ考えられる．これは，業種名をノードとして，関連のある業種をリンクしたものである．

モデルもグラフ表現することが適切であると考えられる．ゆえに，ユーザモデル構築方法としては，●●−●■■●一空調槻器麿備＼コンテンツモデル，アクセス・ログをグラフ表現したものに対し，必要なグラフ操作を施し，グラ正義壷ヨ＼
空調機器販売／フ表現されたユーザモデルを構築する方法が妥当であると考えられる．構築方法の概要は図5のよう

電気製品製造／、＼＼、 ノ家庭電化製品販売＼ ／家庭電化製品修理に表せる．

電気製品小売＼巨壷壷壷司n
図 3：電話帳Ⅵ屯l）の職業別検索の名級業・・・・⁝と裏側→亮

コンテンツモデルの例

コンテンツモデルの作成にあたっては，WWⅥ7
テンツがどのようなドメインに属するものかによっ†コンテンツが一般にかなり複雑であること，コンて，モデリング手法が異なると考えられること，3章でも述べたように，コンテンツ製作者の意図の反映という複雑なプロセスが必要であること・などから；モデリング手法の一般化は非常に難しい．当面は，各WW■Wサイト毎に検討し，モデル作成を行うことになると考えられる．

6 ユーザモデル構築方法
3章で検討したよう・に，ユーザモデルの構築にあたっては，ユーザ毎に分割したサーバ・ログと該当WⅥrWのコンテンツモデルが必要である．5章で

図5：ユーザモデル構築方法の概要述べたように，コンテンツモデ呵まグラフ表現しでは，具体的に，構築方法論を検討する．ここておく必要性があることもわかった．一方，サーバ・ログに関しても，図4の例のようにグラフで表現することができる．図4は，アクセス・ログの職

では，電話帳WWWの職業別検索に関する状態モデル作成を例として述べる．コンテンツモデルの例として図3を，アクセスログの例として図4を考える．この2つのグラフに対して，次のような手順で電話帳WWWの職業別検索の状態モデルを作業別検索の部分のみを取り出したもので，検索した業種名をノードとし，アクセス順にリンクをっけ，リンクにはアクセス間隔の時間が属性値とし成する．・てついたものである．

モデル構築怯の基本的な考え方は，次のような仮定に基づいている．

●アクセス回数の多いノードは，そのユーザにとぅて興味や関心の高いノードである

興味や関心の高いノードには，ユーザは何度もアウセスを行うと考えられる．
iたどった回数の多いリンクは，そのユーザにとって興味や関心の高いリンクである

ユーザは，興味や関心の高いリンクを何度もたどると考えられる．

図4：業種別検索のアクセス・ログの例●前後のノードーニアクセスした時刻の差が短いほど，そのユーザにとって興味や関心の高い

このように，ユーザモデル構築に必要なコンテンツモデル，アクセス・ログともにグラフで表現リンクである．

−91−

時間間隔が広ければ，そのユーザにとって前とする・J九Jは，そのリンクがたどら−れた回後のノード間の関連性は低いものと予想され数が多いほど，また，たどられた際のアクセス間隔が短いほど，大きな値を取る．

る．逆に，時間間隔が短ければ関連性は高いもめと予想される．

4．アクセス・ログのグラフとコンテンツ・モデ

こ、れらの仮定に基づき，ノードに関してはアクセス回数の多い業種ノードはアクセス頻度が高い

ルのグラフの重ね合わせを行い，ユーザ毎のとし，リンクに関してはたどられた回数が多いリね合わせた結果得られるグラフの構成要素はコンテンツ・モデルのグラフを作成する．重ンクや短時間の間にたどられたリンクはアクセス次のようになる．

頻度が高いとするようなモデル構築を行う．ユー

几Ji＞0のノード，両端のノードが妬＞0でザモデルを使って個人適応を行う際には，アクセス頻度が高いノードやリンクはユーザにとって興味・関心が高いものであるとモデルを解釈して，個人適応ルールを生成する．

あるリンク．
以上の作業で抽出されたユーザの状態モデルは，図6のようになる．

また，ノード（業種名）のアクセス頻度とリンクのアクセス頻度との比較を容易に行うため，それぞれの頻度の値は0〜1の間を取るよう平均化する．

空調機器販売まず，コンテンツモデルとサーバ・ログのグラ
家庭電化製品販売＝家庭電化製品修理フを次のように定義する．
● コンテンツモテリレ

ノードα壱＝業種名（よ＝0…几），ノードα・ からαjへのリンクをJ ，Jとする・また，ノードα壱のアクセス頻度を哺，リンクJi，Jのアクセ

家庭電化製品げ＝0．4

ス頻度をJ九Jとする・

図6：抽出された状態モデルの例●サーバ・ログ

このようにコンテンツ・モデルとアクセス・ログ

ノードわ去＝業種名（よ＝0…た），ノードわよからのグラフの重ね合わせにより得られるものは，一むJまでの時間間隔をfり（よ＜J）とする・

般的に記述されたコンテンツ・モデルの中から，各これに従って，次のようにモデルを構築する．
1．サーバ・ログのグラフ上で同一業種のノード数をカウントし，その合計で平均化して個々のユーザの特性に合った部分のみを抽出し，さらに各ユーザ特性を加えたものになる．図6の例でいえば，得られたグラフはもとのコンテンツ・モデ業種のアクセス頻度を計算する．これをコンルのグラフの一部に相当するものであると同時に，テンツモデルの各ノードのアクセス頻度・nJ壱

家庭電化製品販売と家庭電化製品修理との間のリとする．

ンクを加えたグラフである．新たにリンクを加え

例えば，図4では，家庭電化製品販売2，家庭たことが，一般的なコンテンツ・モデルにユーザ電化製品修理2，空調機器整備1であるので，特性を追加したことに相当する．

家庭電化製品販売2／（2＋2＋1）＝0・4，家庭電化製品修理2／（2＋2＋1）＝0・4，空調機器

同様の手法で，電話帳の職業別換索以外の種類のUR．Lに関しても，一般的に記述されたコンテン
ツ・モデルの中から，各ユーザの特性に合った部整備1／（2＋2＋1）＝0・2となる・

2．コンテンツ・モデルのグラフ上で，抽象化業
種に関しては，子ノードのカウント数の平均値を抽象化業種名のノードに付与する．このことにより，抽象化業種も実在する業種も同じアクセス頻度という尺度で比較できる．
例えば，図3では，家庭電化製品販売0．4，家分のみを抽出し，さらに各ユーザ特性を加えたと

健電化製品修理0・4から，【（0・4＋0・4−）／2＝0・4

出アルゴリズムは，【5】で紹介されているものをはじめ，既に数多くのものが存在している．モデル構築実験を通じて検討する予定である．
さらに，学習モデルであるが，該当サイトのコンテンツに関して，ユーザが理解を深めていくというユーザの状態モデルを作成することができる．
一方，行動モデルであるが，4章で述べたように，ユーザが行った頻出するハイパーリンクの遷移列をモデルとすることから，このような頻出遷移列の抽出作業がモデル構築法となる．そのような抽で家庭電化製品のアクセス頻度は0．4となる．
3：リンクのアクセス頻度吼メは，fりの最小値をモー和まれとすると，思われる，該当WWWが持つ特徴的な構造・機能，細榊・義＝＝むi）＆＆

町農・佑J＝∑

提供している情報の種類などをコンテンツモデル（αJ＝＝わ．ブ））として表現しておく必要がある．また，それらの機能やページにどれくらいアクセスがあった際に，学習が行われたかということもモデルとして記述

抽p・た1†J＝1n．

e抜e ／0−92−しておく必要がある．これらのコンテンツモデル
を利用して学習モデルは梼築されるが，詳細は現あるため，個人適応の具体的内容・具体的方法の検討材料とする．

在検討している最中である．

●実験方法
モデル構築ツールのプロトタイプを実装し，そユーザモデル構築にかけるコストと得られるbellefitの関係を考慮すべきであるという観点から，れをサーバ・ログに適用して，実際にモデルユーザモデル全体の妥当性については，モデル単構築を行う．

体で判断するのではなく，最終的に行った個人適応が妥当か否かをもって，判断したいと考えている．モデル単体で考えると厳密性に欠く部分もあるかも知れないが，行われる個人適応がそこそこ妥当であれば，個人適応型WⅥrWのためのユーザ

ここでは特に，職業別検索における職業分類に関するコンテンツモデルに着目し，職業分類に関するユーザの状態モデルのユーザモデル構築実験結果を考察する．コンテンツモデルは，約600のノードと約800のリンクを持つもので，電話帳発行モデルとしては妥当であると判断したい．

元が長年のノウハウによって関連性のある業種をア ユーザモデル構築実験

リンクしたものに，このⅥねl）を構築したコンテン

以下のような実験設定でユーザモデル構築実験

ツ提供者が抽象化業種を加えたモデルを採用した．
図7は′，一美験対象WWWのアクセス・ログからを行っている．実験結果の情報量は膨大であり，詳細な分析はまだ作業中である．ここではその実験実際に構築した，あるユーザの職業分類に関する結果の一部を報告する．
●実験対象WWW

状態モデルである．このユーザは，1996年4月1日−6月20日にかけて，合計157回の電話番号検

英語TOWNPAGE6【6】：索を行っており，そのうち，職業名からの検索を本WWWは，英語版の業種別電話帳WWW87回行っていた．この87回分のデータから，このユーザの職業分類に関する状態モデルを6章で述べた方法で構築した．構築されたこのユーザの状態モデルには，コンテンツモデルから抽出されたであり，次の点から，本実験に通したWWWである．
＊提供している情報が比較的明解に分類可14ノード，26リンクと，ユーザのアクセス・ログ能であり，客観的なコンテンツ・モデルが作成しやすい．従って，コンテンツモから追加された8リンクが含まれている．

デルの出来・不出来がユーザモデル構築に影響する度合が低い

自動車0．05

自動車部晶・修理・整備 0．14

＊ このWWWには，ユーザは通常，具体的な目的を持ってアクセスしてくるため，そこから作られるユーザモデルは個人適応を行うための適切なモデルになりうる．
＊電話番号の掲載情報等の本来の情報の他に，広告や日本の観光案内といった副次的な情報も含まれており，多様なユーザの性質を把握するのに適している．
＊1995年10月より実験提供しており，多タイヤ販売店自動車（製造業者）数のユーザのログを利用することが可能である．

＊【4，7】における予備実験において，確かコンテンツモテリレのみに存在するリンクにユーザの特性の把握ができている．
●実験目的…………．アクセスログのみに存在するリンク＊従来考えられているよう・なユーザモデリングに比べて，グラフ操作によるユーザ■■−† 両方に存在するリンク
磯放浪紗 このモデルで特徴的なリンク

モデリングが有効であることを確認する．
＊作成されたモデルが確かにユーザ毎に違

図7：モデル構築実験結果の一例

いのあるモデルであることを確認し，4一方，一般に想定される，単純なユーザモデル構築法では，表1のようなモデルが構築され，このユーザは，主に∴自動車に関する業種と月曜大工章で検討したユーザモデルの枠組が妥当であることを確認する．

また，モデルのうち，どの部分がユーザ毎の相違が大きいかを調べる．ユーザモ
デルの再検討材料とすると同時に，相違に関する業種の検索が行っていると判断されることが多い．

しかし，今回提案する手法で得られたグラフ全体を見ると，塗料の業種を媒介にして，両者の業種は強い関係をもっている．特に， 塗料 と 自の大きい部分こそ個人適応すべき■部分で6http：／／www．pearnet．org／jl・d／−93−

についても同様の検討を行い，ユーザモデル

表1：従来のモデリング法によるユーザモデル例の全体を構築する．
●アクセス間隔を考慮したアクセス頻度の計算法
6章で述べた方法では，コンテンツモデルのノードのアクセス頻度を単にアクセス回数で計算しているが，アクセス間隔が広い場合と狭い場合では，そのアクセス頻度は違う意味を持つものと考えられる．また，人間の記憶の忘却曲線【8】の性質から考えても最後のアクセスから現在までの経過時間によってアクセス頻度の解釈が変わるものと考えられる．【9】で検討されているように，アクセスの時系列の傾向を考慮した，アクセス頻度の計算が必要であると考えられる．

動車部品（中古・再生） との間のリンク（図7中の影付のリンク）が頻繁にたどられている．これらは，このユーザにとっては，この2種類の業種が●個人適応以外の利用法

現在は，動的に個人適応を行うことを考えて何らかの関係を持つものと考えられていると解釈できる．単純なユーザモデリングよりも，本稿でいるが，作成されたユーザモデル，特に行動提案しているグラフ操作によるモデリングの方が，エーザインタフエースを改善していくこともより多様なユーザの情報を表現できるということ考えられる．類似研究，例えば【5】等を参考にモデルを利用することによって，各pageのの典型的な例であると言える．

したい．

このように，本稿で提案するユーザモデル構築
方法では，従来のノードのアクセス回数のみを基●他のⅥ7WWサーバヘの適用の試み
現在は，英語版TOWNPAGE，あるいは，イにした単純なユーザモデル構築法では決して把握

ンターネットタウンページを適用例として検することのできない，多様なユーザの特性を把握討しているが，これらとほ異なるドメインのできることを確認し，提案するユーザモデル構築

ⅥJWWの場合に，現在検討している手法がどこまで有効で，何を補わなければならないの方法の有効性を示した．

このようにして，作成されたユーザモデルからかを検討したい．

個人適応の動的変更ルールを生成する際には，ユー●教育学や心理学的見地からの個人適応法の検討

ザが現在参照しているUR′Lに相当するノードを始

参考文献

点として，ユーザモデル上のリンクやノードをたInternetTVGllide．http：／／www・tVguide・Or・jp／・

どって必要な情報を取得して，個人適応ルールを

MyYahoo．http：／／my・yahoo・COm／・
W．Hill，L．Stead，M．RosensteiIl，andG．F11rnaS．

生成することになる．

RecomInendingaIldEvalllatingd10icesinavir−

t11alcommunityofuse

8 まとめと今後の課題．ⅠIICHI

95，pp・194−201・ACM，1995．
国三浦信幸，島健一．サーバアクセス履歴からのユー

本稿では，まず，個人適応型ⅥrWWの全体像とそのシステム構成を提案した．これに基づき，重ザモデルの構築．情報処理学会第52回全国大会，【5】品真野競ヲ瑞．1顎要な部分を占める，ユ⊥ザモデル構築について，ユーザモデルの枠組，ユーザモデル構築に必要なⅥrWWコンテンツモデルの概要，ユーザモデル構築方法を検討した．モデルやサーバ・ログを全ていやすさ評価ツー

ル GVIテスタ における共通操作パタン抽出方式の，聖5インターフェイス研究会95−HI−63No．7．
【6】島健一，高橋克巳，三浦信幸．インターネット版マルチメディア電話帳の構築．
ⅣeみC抑わ化γもCe邪．日本イ

グラフで表現し，それらに対するグラフ操作でモデルを梼築することが本方法の特徴である．更に，実際のアクセス・ログからモデルを構築する実験

、

1995．

を行い，従来の単純なユーザモデル構築方式より11ttI）：／／ⅥrⅥrW・pearIlet・Org／jtd／paper／jtd−OVe正iew・html・
閏三浦信幸，島健一， WWWサーバ・ログからのユーも，より多様な，より興味深いユーザの特性を抽出できることを確認し，検討したユーザモデルのザモデル構築実験，，．情報処理学会第53回全国大会，Vol．4，pI）．158−159，Sep．1996．
【8】EbbingallllSII・VOn・ Uber（taSGedachinis ・有効性を示した．
今後の課題としてへは以下のようなものを考えてDunckerund Humboldt，1885．訳本「記憶についる．

いて」誠信書房（1978）．

●行動モデル・学習モデル・メタモデルの詳細【9】畑島隆，元田敏活． WWⅥrアクセスログの有効な解析法について¶．情報処理学会第53回全国大会，の検討

1も1．3，Ⅰ）Ⅰ）．217−218，SeI−．1996・

本稿では主に状態モデルの枠組・構築方法・評価実験について論じた．残りの3つのモデル−94−