インターネット上には様々なコンテンツが溢れていて、ユーザはライフサイクルに沿ってそれらを利用する。メディアは閲覧数に応じた収益を獲得するため、コンテンツとユーザの時間特性を把握し閲覧数を増大させることは重要なビジネステーマである。本研究ではWikipediaの記事内容と閲覧ログを用いて、内容とユーザの興味の時間特性を明らかにする手法を提案する。最初に内容が類似するWikipedia記事は閲覧される時間帯が類似することを示す。次に独立成分分析を利用して異なるユーザグループの時間特性を抽出し、それらが直感的なライフサイクルと一致することを確認する。これまでの議論から記事内容と閲覧傾向に密接な関係があることが期待できるため、最後にニューラルネットを使って記事内容から閲覧傾向を直接予測できることを示す。本研究はWikipediaの記事について注目しているがシンプルな手法ゆえ、閲覧ログが取得可能なあらゆるコンテンツで適応可能である。

インターネット上にはブログやニュース、動画など多岐にわたるコンテンツが溢れている。メディアを運営する企業はそれらの閲覧数に応じた収益を獲得するため、閲覧数を最大化する戦略を模索することは重要なビジネステーマである。一方でユーザは自身の生活サイクルや興味に則ってインターネットを利用し、この営みがWeb上のコンテンツの時間特性に影響を与えている。このような時間特性を解明することは、コンテンツの内容とその配信タイミングを最適化する戦略に大きく貢献することができる。本研究では、Wikipediaの記事閲覧ログを用いて、記事内容とユーザの時間特性の関係を明らかにする手法を提案する。まずはじめにWikipediaデータを定量的に扱うため、記事内容と閲覧数の時間変化を多変量へと変換する§3.1。その後K-meansを用いて、それぞれの空間内で内容クラスタと閲覧クラスタを定義し、それぞれの特性を調査する。手始めに同一の内容クラスタに含まれる記事が似た様な時間特性を示すことを確認する§5.1。次に閲覧の時間特性がユーザのライフサイクルや時間に沿った興味によって生じていることを明らかにし§5.2、似た様な時間特性を示す記事は内容も類似することを確認するappendixA.1。最後に内容ベクトルから閲覧ベクトルへの変換がニューラルネットを用いることで可能であることを示すことで§5.3、記事内容とユーザの時間特性に密接な関係があることを示す。本研究はWikipediaの記事に注目しているが、閲覧ログを取得可能なあらゆるインターネット上のコンテンツに適応可能で、目的の配信効果を狙ったコンテンツの編集にも応用することが期待できる。