"電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索装置であって、電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納する時系列データ作成手段と、前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するバースト検出手段と、前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定してバースト原因データベースに格納するバースト原因検索手段とを備えたことを特徴とするバースト情報検索装置。前記バーストデータベースに格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアを特定する類似バースト特定手段をさらに備え、前記バースト原因検索手段は前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定して前記バースト原因データベースに格納することを特徴とする請求項1に記載のバースト情報検索装置。前記バースト検出手段は前記ページ閲覧数または購入数が閾値を越えている期間をバーストしている期間として特定することを特徴とする請求項1または2に記載のバースト情報検索装置。前記類似バースト特定手段は前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアを特定することを特徴とする請求項2または3に記載のバースト情報検索装置。前記バースト原因検索手段は、前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に、当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づき、前記検索エンジンの検索ログからまたは当該検索エンジンによって前記バーストの原因情報の検索を行うことを特徴とする請求項2から4のいずれか1項に記載のバースト情報検索装置。ユーザによって入力された期間を前記バーストデータベース及び前記バースト原因データベースと照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を抽出する照合手段と、前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果を作成する検索結果作成手段とをさらに備えたことを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載のバースト情報検索装置。前記検索結果作成手段は前記検索結果において前記得られた各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせることを特徴とする請求項6に記載のバースト情報検索装置。電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索方法であって、時系列データ作成手段が電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納するステップと、バースト検出手段が前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するステップと、バースト原因検索手段が前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定するステップとを有することを特徴とするバースト情報検索方法。類似バースト特定手段が前記バーストデータベースに格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアを特定するステップと、前記バースト原因検索手段が前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定するステップとをさらに有することを特徴とする請求項8に記載のバースト情報検索方法。請求項1から7のいずれか1項に記載のバースト情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするバースト情報検索プログラム。しかしながら、非特許文献1の検索技術は電子商取引における商品の注目度の急激なバーストを発生させた原因の情報を取得するに至っていない。バーストを発生させた原因となる情報の把握は、消費者のみならず、商品を提供する者や電子商取引サイトを運営する者にとっても有益となる。本発明は、上述の事情に鑑みなされたもので、電子商取引における商品の注目度がバーストしている期間を検出して当該バーストの原因情報を取得できる情報検索技術の提供にある。さらには、前記原因情報に依存した検索結果を提供できる情報検索技術の提供にある。そこで、本発明は電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した電子商取引の履歴に基づく商品毎の時系列データから前記注目度がバーストしている期間を検出する。そして、このバーストの期間とその商品の識別情報に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として取得する。本発明のバースト情報検索装置の態様としては、電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索装置であって、電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納する時系列データ作成手段と、前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するバースト検出手段と、前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定してバースト原因データベースに格納するバースト原因検索手段とを備える。本発明のバースト情報検索方法の態様としては、電子商取引に供された商品のバーストの原因情報を検索するバースト情報検索方法であって、時系列データ作成手段が電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した履歴を格納した電子商取引ログに基づき商品毎の時系列データを作成して時系列データベースに格納するステップと、バースト検出手段が前記時系列データベースに格納されたデータから注目度がバーストしている期間を検出し当該バーストが検出された商品の識別情報とその時間帯及びバーストの度合をバーストデータベースに格納するステップと、バースト原因検索手段が前記バーストデータベースから特定した商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定するステップとを有する。上記のバースト情報検索装置及びバースト情報検索方法において、類似バースト特定手段が前記バーストデータベースに格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアを特定し、前記バースト原因検索手段が前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に当該ペアの両商品の識別情報とそのバースト期間に基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として特定するようにするとよい。この態様によれば、バースト期間が重複している商品のペアを特定し、この特定された商品ペアに基づくクエリが検索に供されるので、バースト原因の特定精度が高まると共にバーストの原因となる情報をより正解に取得できる。また、上記のバースト情報検索装置及びバースト情報検索方法においては、照合手段がユーザによって入力された期間を前記バーストデータベース及び前記バースト原因データベースと照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を抽出するようにし、検索結果作成手段が前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果を作成する。この態様によれば、バーストの度合いに依存したバーストの原因情報を示す検索結果を取得できる。さらに、前記検索結果作成手段は前記得られた各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた情報と前記検索結果に加えるようにするとよい。この態様によれば、バーストの度合いのランキングを反映させたバーストの原因情報の検索結果を取得できる。尚、本発明は上記のバースト情報検索装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるバースト情報検索プログラムの態様とすることもできる。したがって、以上の発明によれば電子商取引における商品の注目度がバーストしている期間を検出して当該バーストの原因情報を取得できる。さらには、前記バーストの原因情報に依存した検索結果を提供できる。以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。[概要]図1に示された本実施形態に係るバースト情報検索装置1は、電子商取引に供された商品の注目度を示す情報を記録した電子商取引の履歴に基づく商品毎の時系列データから前記注目度がバーストしている期間を検出する。本実施形態では前記電子商取引のログに基づき商品データ毎の時系列データを作成しこの時系列データからバーストが起きている期間を検出する。バーストの検出には例えば非特許文献1に開示されたMovingAverage法が適用されている。MovingAverage法は時系列データのバースト検出として実装が容易であるという利点があり、効率良くバーストの有無とその期間を特定することができる。商品の注目度として本実施形態では商品例えばブランド商品のページ閲覧数や購入数の平均値に着目している。また、本実施形態に係るバーストの度合はそのバースト期間における時系列データの平均値例えば商品を公開したページの閲覧数や商品の購入数の平均値としている。尚、本発明に係る注目度は、商品の注目度の指標となり得るものであればよいので、特にページ閲覧数や購入数の平均値に限定されない。また、バースト情報検索装置1は、前記特定したバーストの期間とこの期間に係る商品の識別情報とに基づく検索より得られた情報を前記バーストの原因情報として取得する。前記検索には検索エンジンのログやWeb検索エンジンを用いる。上述のようにバーストの期間が判明しているので、その期間のログに注目し、その商品名でよくクリックされているWebページがバーストの原因を示していると考えることができる。また、Web検索エンジンを用いる方法は、商品名とバースト期間をクエリとしてエンジンに入力し、上位ランクのWebページがバーストの原因を表しているとみなすものである。さらに、バースト情報検索装置1では、バースト原因の特定精度を高める方法として、バーストの期間が重複している複数の商品に注目している。期間が重複して注目度がバーストしている商品同士は関連している可能性があるが、かならずしもそうではない。しかしながら、期間が重複してバーストが起こっている複数の商品の個々の識別情報を一つにまとめた検索クエリ例えば商品A商品Bとしたクエリがクエリログ内でバーストを起こしていれば、これらは強く関連していると考えられる。そこで、バースト情報検索装置1は、バーストの原因となる情報を検索ログまたは検索エンジンを用いて探索する際に、バーストの期間が重複した両商品の識別情報例えば商品名と当該バーストの期間を当該探索に供する。これによりバーストの原因情報例えばWebページを効率よく正確に取得できる。[装置の構成]図1に示されたようにバースト情報検索装置1は、時系列データ作成部104、バースト検出部106、類似バースト特定部108、バースト原因検索部109、期間入力部202、照合部203、検索結果作成部204、検索結果出力部205を備える。さらには、DBデータベース103,105,107,110,113を備える。バースト情報検索装置1の前記機能部及びDBはサーバコンピュータのハードウェアリソースによって実現される。すなわち、バースト情報検索装置1はCPU、記憶装置例えばハードディスク装置、I/Oデバイス通信デバイス等のコンピュータに係るハードウェアリソースを備える。そして、これらのハードウェアリソースがソフトウェアリソースOS、アプリケーション等と協働することにより前記機能部及びDBが実装される。時系列データ作成部104は、ユーザから取得した商品を閲覧し購買した履歴を示すe-commerceログDB103に基づき商品毎の時系列データを作成し、それを商品の時系列データDB105に格納する。バースト検出部106は、時系列データDB105の各データを時系列解析し、商品の注目度である商品のページ閲覧数または商品の購入数が閾値を越えて急激にバーストしている期間を特定する。そして、バーストが検出された商品名とその時間帯、及びバーストの度合を商品のバーストDB107に格納する。類似バースト特定部108はバーストDB107に格納されたデータからバースト期間が重複する商品のペアを特定する。より具体的には前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアを特定する。バースト原因検索部109は類似バースト特定部108で特定された商品ペアに基づくクエリが同時期にWeb検索エンジン群111の検索ログ内でバーストしているか否かを判断する。バーストしていると判断された場合、当該バーストの期間と前記ペアの両商品の識別情報とに基づき検索エンジンの検索ログDB110からバーストの原因情報の検索を行う。または、当該バーストの期間と前記ペアの両商品の識別情報とに基づきWeb検索エンジン群111によってWWWWorldWideWeb112からバーストの原因情報の検索を行う。この検索により取得されたバーストの原因情報はバースト原因DB113に格納される。また、バースト原因検索部109は、類似バースト特定部108によって同時期にバーストを起こしている商品のペアを特定できない場合、バーストDB107から特定した商品の識別情報とそのバーストの期間に基づき検索する。前記検索には検索ログDB110またはWeb検索エンジン群111が用いられる。この検索により取得されたバーストの原因情報はバースト原因DB113に格納される。期間入力部202はユーザが入力した期間を照合部203に供する。期間入力部202はWebインタフェースに例示されるユーザインタフェース201に具備されている。照合部203は、前記入力された期間をバーストDB107及びバースト原因DB113と照合して当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品名、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのURL情報を抽出する。検索結果作成部204は前記得られたバースト群を商品の識別情報、バーストの度合、バーストの原因説明ページのURL情報を示すと共に各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた検索結果を作成する。検索結果出力部205は前記作成された検索結果を前記ユーザに対して出力する。検索結果出力部205はユーザインタフェース201に具備されている。[処理手順の説明]本実施形態の処理手順について図2~図7に基づき具体例を参照しながら説明する。本実施形態の処理手順はオフライン処理で実行されるバースト情報検索ステップS11~S16とオンライン処理で実行されるバースト情報提示ステップS21~S24とから成る。ここでは商品がe-commerceで購買される事例について説明する。図2~図6を参照しながらバースト情報検索ステップS11~S16について説明する。S11:e-commerceログ収集部102は図3に示したようにインターネット経由によるe-commerceサイトによってユーザが商品を閲覧し購買した履歴を示すe-commerceログ101を全て収集する。e-commerceログ収集部102は各ユーザの端末PCにインストールされている。収集されたe-commerceログ101はバースト情報検索装置1に送信されてe-commerceログDB103に格納される。e-commerceログDB103に格納されたデータ構造を有する内容を図3に例示した。S12:時系列データ作成部104は図4に示したように前記作成されたe-commerceログDB103からログの情報を引き出して、商品毎の時系列データを作成し、それを商品の時系列データDB105に格納する。時系列データDB105に格納されたデータ構造を図4に例示した。時系列データDB105に記録される時間帯は任意であるが、例えば1日や1週間単位で記録される。S13:バースト検出部106は図4に示したように商品の時系列データDB105の各データを時系列解析し、当該商品の注目度としてページ閲覧数または商品の購入数の平均値が閾値を越えて急激に上昇している期間を検出する。すなわち、前記平均値のバーストが起きている期間を検出する。バーストの検出法は非特許文献1に記載されているMovingAverage法によって行われる。MovingAverageMAとはあらかじめ設定された期間における時系列データの平均値であり、例えば期間を1週間とすると、1週間におけるページ閲覧数または商品の購入数の平均値となる。そして、図5aに示したように1週間の期間窓を一つずつずらしていくことにより、MA値を次々に計算していく。もし商品の時系列データDB105のデータサイズが1ヵ月間30日だとすると、30-7=23個のMAを計算することになる。期間窓ずらしによって算出されたMAの経時的な変化を図5bに示した。全てのMAを計算したら次にバーストの閾値は以下の式1で設定される。つまり、MAの値は正規分布に従うと仮定し、ある期間のMAが危険率5で有意に大きい場合、その期間をバーストとして検出することを意味している。S14:バースト検出部106は、ステップS13でバーストが検出された商品の識別情報である商品名と、その時間帯、及びバーストの度合を商品のバーストDB107に格納する。バーストの度合とはそのバーストの時間帯におけるデータの平均値である。このステップS14により得られたバーストDB107のデータ構造を図4に示した。S15:類似バースト特定部108は商品のバーストDB107から商品名とバースト期間を引き出し、同時期にバーストを起こしている商品のペアを特定する。前記商品のペアは以下の式2による演算によって算出されるバースト類似度Bsimに基づき特定される。式2においてXBとYBは商品Aと商品Bのバースト期間であり、overlapはそれらの間で重なった時間幅の数を表す。|XB|、|YB|はそれぞれバースト期間を表す。類似バースト特定部108はこの演算によって算出したBsimの値が例えば0.8以上の商品のペアを同時期にバーストを起こしている商品のペアと特定する。Bsimの値が高いから必ずしも両商品のバーストが関係しているとは断定できないことである。したがって、現段階でバースト期間とこれら両商品の情報を基に、検索エンジンの検索ログDB110やWeb検索エンジン群111を用いてバーストの原因情報を探索しても、それを公開しているWebページに辿りつきやすくなるとは必ずしも言えない。そこで、次ステップのS16でバースト原因検索部109は商品ペアのバーストの関係性の判断を行うことで、より精度の高いバースト原因の収集を行う。S16:バースト原因検索部109は、類似バースト特定部108で特定された商品ペアに基づき検索ログDB110へ問い合わせ、当該商品名のペアをスペースでつなぎ合わせたクエリが同時期に検索ログDB110に格納された検索ログ内でバーストしているか否かを判断する。バーストが起きている場合、当該バーストの原因情報の検索を行う。上記のバーストの検出法には前述のMovingAverage法が適用される。この検出の結果、もし同時期に前記クエリのバーストが起きていれば、前記商品同士は強く関係していると考えられるので、両商品の商品名を用いて検索エンジンの検索ログDB110からバーストの原因情報の検索を行う。または、前記両商品の識別情報例えば商品名を用いてWeb検索エンジン群111によりバーストの原因情報の検索を行う。尚、S15のステップでバーストした商品のペアが特定されなかった場合は、単独でバーストを起こしている商品の名とそのバーストの期間に基づき当該バーストの原因情報の検索が実行される。検索ログDB110を用いるバーストの原因情報の検索方法では、検索ログDB110に格納された検索ログをバーストの期間で区切り、両商品名をスペースでつなぎ合わせたAND検索クエリでよく閲覧されていたWebページをバーストの原因情報と特定する。Web検索エンジン群111を用いるバーストの原因情報の検索方法では、バースト期間と両商品名のAND検索でWeb検索エンジン群111によって得られる検索結果ランキング上位のWebページをバーストの原因情報と特定する。以上の原因情報検索により、図6に例示した商品Aや商品Bがなぜその時期にバーストを起こしたかの原因を記載したWebページを、バーストの原因情報として、検索結果の上位に表示させることができる。このバーストの原因情報は商品のバースト原因DB113へ送信され、蓄積される。バースト原因DB113のデータ構造を図6に示した。次に図2、図7を参照しながらバースト情報提示ステップS21~S24について説明する。S21:ユーザインタフェース201の期間入力部202はユーザが入力した期間図7の事例では2010年8月1日~2010年8月31日を照合部203に供する。S22:照合部203は、S21で入力された期間をバーストDB107及びバースト原因DB113と照合し、当該入力された期間に対応したバースト群、各バーストに係る商品の識別情報商品名、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのURL情報を抽出する。S23:検索結果作成部204は、S22で得られたバースト群と商品名、各バーストの度合、各バーストの原因説明ページのURL情報を示すと共に各バーストをバーストの度合の降順でランキングさせた検索結果を作成する。S24:ユーザインタフェース201の検索結果出力部205はS23で得られた検索結果を前記ユーザに出力する。検索結果は前記ユーザの端末の表示部モニタ装置に表示される。検索結果の内容の一例を図7に示した。[本実施形態の効果]以上のように本実施形態のバースト情報検索装置1によればe-commerceサイトにおいてある一定の期間においてページ閲覧数や購入数が急激にバースト上昇した商品を検索することが可能となる。また、バーストの有無のみではなく、バーストするに至った原因について説明しているバースト原因情報、すなわち、WebページのURL情報も取得することができる。特に類似バースト特定部108によってバーストDB107に格納されたデータからバースト期間が重複している商品のペアが特定され、この特定されたペアの両商品と当該バースト期間が検索に供されるのでバーストの原因情報を効率よく正確に取得できる。また、バースト検出部106によって前記ページ閲覧数または購入数が閾値を越えている期間がバーストしている期間として特定されるので、当該ページ閲覧数または購入数に依存したバースト期間を検出できる。さらに、類似バースト特定部108によって前記バースト期間の重複性を示す類似度に基づき商品のペアが特定されるので、同期間にバーストが共起する商品のペアを特定できる。特に、類似度に閾値が設定されることで、同期間にバーストが共起する商品のペアをより精度よく特定できる。そして、前記特定された商品ペアに基づくクエリが検索エンジンの検索ログ内でバーストしている場合に、バースト原因検索部109によって当該ペアの両商品名とそのバースト期間に基づき検索エンジン群111の検索ログからまたは検索エンジン群111によって前記バーストの原因情報の検索が実行される。これにより検索エンジン群111またはその検索ログに依存したバーストの原因情報を取得できる。また、オンライン処理においては、ユーザによって入力された期間が照合部203によるバーストDB107及びバースト原因DB113との照合に供され、当該期間に対応するバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報が抽出される。そして、検索結果作成部204によって前記得られたバースト群とその各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を示す検索結果が作成される。これにより前記入力された期間に基づく各バーストに係る商品の識別情報、各バーストの度合、各バーストの原因情報を把握できる。さらに、本実施形態では検索結果作成部204によって前記得られた各バーストが前記検索結果においてバーストの度合の降順でランキングされるので、バーストの度合いのランキングを反映させたバーストの原因情報の検索結果を取得できる。以上のバースト情報検索装置1はユーザとしては個人のみではなく、e-commerceサイトを運営している会社にとっても有効な情報を提供できる。商品例えばブランド商品の注目度を効率よく知ることで、サイト運営に素早くフィードバックをかけることが可能となる。尚、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。[本発明のプログラムとしての態様]本発明は上記の実施形態のバースト情報検索装置1の各機能部の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータによって実行して本発明を実現することができる。また、コンピュータで前記機能部を実現するためのプログラムをそのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、FDFloppy登録商標Diskや、MOMagneto-Opticaldisk、ROMReadOnlyMemory、メモリカード、CDCompactDisk-ROM、DVDDigitalVersatileDisk-ROM、CD-R、CD-RW、HDD、SSD、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。"