Wikipedia記事の内容と閲覧時間帯の関係の統計的分析

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。