JP5238437B2 - ウェブ閲覧目的分類装置、ウェブ閲覧目的分類方法、及びウェブ閲覧目的分類プログラム - Google Patents

Description

本発明はウェブ閲覧履歴の特徴を用いて閲覧者がウェブページを閲覧する目的を分類するウェブ閲覧目的分類装置、ウェブ閲覧目的分類方法、及びウェブ閲覧目的分類プログラムに関する。

閲覧者が閲覧中のウェブページの内容を元にして、その内容と関連のある別の情報を提示するウェブ関連情報推薦システムは提案されている。例えば、Ｇｏｏｇｌｅ（Ｒ）ＡｄＳｅｎｓｅはウェブページの内容から関連する広告記事とそのリンクをウェブページ内に表示する手法であり、閲覧者はリンクを辿ることで広告記事本文の閲覧やウェブ上での商品購入が可能になる。しかし、これらの従来のウェブ関連情報推薦は、広告記事の内容は考慮しているが、例えば閲覧者がどのような目的でそのウェブページを閲覧しているかなど、閲覧者についての情報は扱うことができない。その結果、ウェブ閲覧者は自分の現在の目的とは異なる広告記事や関連情報をシステムに提示されてしまうという不利益を受けることになる。

ウェブ閲覧者の背景や属性を情報推薦に利用する情報推薦システムとしては、例えば、特許文献１がある。ここでは、ウェブビジターの識別とウェブビジターの時間的に変化する関心を把握し、多数の定義済みユーザグループ内で各ユーザのメンバーシップを判定し、インターネット行動の詳細なプロフィールを形成する。このプロフィールを用いてユーザへのマーケット情報及び製品情報の提示、ウェブコンテンツの動的なカスタマイズ、並びに、その他の販売目的に使用することができるインターネット・プロファイリングシステムであり、閲覧者は自身の属性や関心に沿ったコンテンツの提供を受けることができる。

しかし、閲覧者は例えば特定の目的意識を持たず暇つぶしのためにウェブサイトを訪問したり、逆にすでに特定の目的が明らかになった状態でウェブサイトを訪問したりするが、閲覧者の属性や関心を利用するだけでは、それらのウェブ閲覧の目的意識が扱えないため、ウェブ閲覧者にその時の目的に沿ったコンテンツを推薦することができない場合がある。
特開２００１-１４２９０７ ＡｄＳｅｎｓｅ へようこそ−＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｇｏｏｇｌｅ．ｃｏｍ／ａｄｓｅｎｓｅ／ｌｏｇｉｎ／ｊａ／？ｇｓｅｓｓｉｏｎｉd＝ＥＬｙＱ―ｔＥｒａｍＥ＞

従来のウェブ関連情報推薦システムにおいては、閲覧者のウェブページ及びウェブサイトに対する目的意識を考慮していないために、効果的な関連情報取得が困難な場合がある。

本発明の目的は、閲覧者のウェブページ及びウェブサイトにおけるその時の閲覧目的を分類することである。

第１の発明はウェブページを表示する表示部と、前記ウェブページから文書データを読み出す文書読出部と、キーワード抽出のための知識を蓄積するキーワード抽出知識蓄積部と、前記キーワード抽出のための知識を用いて、文書データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、ウェブページ形式判定のための知識を蓄積するウェブページ形式判定知識蓄積部と、ウェブページ形式判定のための知識を用いて、ウェブページ形式を判定するウェブページ形式判定部と、前記キーワードと前記ウェブページ形式をウェブ閲覧履歴として蓄積するウェブ閲覧履歴蓄積部と、閲覧目的分類のための知識を蓄積する閲覧目的分類知識蓄積部と、前記ウェブ閲覧履歴を基に、閲覧者の閲覧目的を分類する閲覧目的分類部とを持つことを特徴とするウェブ閲覧目的分類装置である。

第２の発明は、ウェブページから抽出したキーワード間の意味関係を判定するためのオントロジー辞書を更に具備することを特徴とする請求項1記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第３の発明では、前記キーワード抽出部が文書データを形態素に分割する形態素解析部と文書データの部分文字列についてその意味属性を取得する意味属性解析部の少なくともいずれか一つを持つことを特徴とする請求項１乃至２記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第４の発明では、前記閲覧目的分類部がウェブ閲覧履歴情報に共通しているキーワードを前記閲覧目的の対象物を指す目的キーワードとして抽出することを特徴とする請求項1乃至３記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第５の発明では、前記閲覧目的が閲覧者が特定情報を収集している収集モードと、特定情報収集を目的としてない暇つぶしモードの２種類の状態を含むことを特徴とする請求項４記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第６の発明は、前記収集モードが特定の対象について更なる別の情報を収集している深堀りモードと、あるテーマについて複数の対象を比較検討する目的で情報を収集している比較検討モードの２種類の状態を含むことを特徴とする請求項５記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第７の発明は、前記目的キーワードと前記閲覧目的を前記ウェブ閲覧履歴と対応付けて蓄積する閲覧目的蓄積部と、前記ウェブ閲覧履歴を前記目的キーワードと前記閲覧目的とに対応付けて前記表示部に表示させる閲覧履歴表示制御部とを更に具備することを特徴とする請求項１乃至６記載のウェブ閲覧目的分類装置である。

第８の発明は前記閲覧目的毎に関連情報検索文を生成するための知識を蓄積する関連情報検索文生成知識蓄積部と、前記関連情報検索文を生成するための知識を用いて、関連情報を検索するための検索文を生成する関連情報検索文生成部と、検索文を用いて関連情報を検索する関連情報検索部と、検索結果の関連情報を前記表示部に表示させる関連情報表示制御部を更に具備することを特徴とする請求項１乃至７記載のウェブ閲覧目的分類装置である。発明８によれば、閲覧目的を分類して、関連情報を効率良く取得することができる。

第９の発明は表示部が、ウェブページを表示し、文書読出部が、表示されたウェブページから文書データを読み出し、キーワード抽出部が、キーワード抽出知識蓄積部に蓄積した知識を利用して、文書データから少なくとも1つ以上のキーワードを抽出し、ウェブページ形式判定部が、ウェブページ形式判定知識蓄積部に蓄積した知識を利用して、ウェブページの形式を判定し、ウェブ閲覧履歴蓄積部が、キーワードとウェブページの形式をウェブ閲覧履歴として蓄積し、閲覧目的分類知識蓄積部が、閲覧目的分類のための知識を蓄積し、閲覧目的分類部が、ウェブ閲覧履歴蓄積部に蓄積されたキーワードとウェブページ形式を基に、閲覧者のウェブ閲覧における目的を分類することを特徴とするウェブ閲覧目的分類方法。

本発明によれば、閲覧されているウェブページ及びウェブサイトのその時の閲覧目的を分類することができる。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。

本発明の第1の実施の形態は、クライアント端末上で動作するソフトウェアであり、クライアント端末上でウェブブラウザを用いて、閲覧者がウェブページを閲覧している際の閲覧目的を自動的に分類するウェブ閲覧目的分類装置、ウェブ閲覧目的分類方法及びウェブ閲覧目的分類プログラムについて説明したものである。

図１は、本発明のウェブ閲覧目的分類装置における第１の実施の形態について構成図を示したものである。本実施例に備えている各構成要件は下記のように詳しく説明する。

閲覧者が能動的に閲覧するウェブページを表示する表示ウィンドウは表示部１０に表示されている。ウェブページはネットワーク３０から取得して、文書データ記録部３１に格納されている。

文書読出部１１は、表示部１０に表示されているウェブページを文書データ記録部３１から取得する。取得されているウェブページから、ＨＴＭＬタグを含むＨＴＭＬ文書データを取得する。ＨＴＭＬ文書データの取得を開始する条件としては、表示部１０にウェブページが表示されたらすぐに取得を開始するのでもよいし、例えば表示部１０がアクティブウィンドウかどうかをチェックする、またはアクティブウィンドウになって一定時間経過したかどうかをチェックする、などの条件を設定してもよい。一定時間表示されたことはタイマやクロックなどの計測する機能を持っている機器で測る。この計測する機能を持っている機器は、表示部１０が所持してもよいし、文書読出部１１が所持してもよい。

キーワード抽出部１２は、文書読出部１１によって取得されたＨＴＭＬ文書データから、ウェブページの内容を使って、関連情報を検索するためのキーワードを抽出する。キーワードの抽出は、ＨＴＭＬ文書データを複数の部分文字列に分割し、その部分文字列をフィルタリングして絞り込むことによって行う。

ＨＴＭＬ文書データの文字列の切り分けには、図１の形態素解析部１３を用いて、文書読出部１１が取得されたＨＴＭＬ文書データの形態素解析を行う。分割された文字列の中からキーワードを絞り込む際に、部分文字列に対して、図１の意味属性解析部１４によって意味属性を付与する。特定の意味属性を持つ部分文字列のみをキーワードとして絞り込むこともできる。形態素解析と意味属性解析は終了になると、さらに、部分文字列に対して、例えば形態素や意味属性などを手がかりとして、キーワード抽出知識蓄積部１５に保有した知識に基づいて抽出するキーワードを決定する。

ウェブページ形式判定部１６は、表示部１０により表示されているウェブページがどのような形式のウェブページであるかを判定する。形式の例としては、ポータル型ウェブサイトのトップページや、リンク集、検索結果一覧のウェブページ、特定のニュース記事や商品情報を記載するウェブページ、ブログのエントリなどがある。ウェブページの形式はこれらの例に限るものではなく、またこれらの例を必ずしも判定できる必要はない。ウェブページ判定のための知識は、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に記憶する。ウェブページ判定のための知識についての詳細な説明は後でする。

ウェブ閲覧履歴蓄積部１８は、閲覧者のウェブ閲覧履歴を保管する。ウェブ閲覧履歴として、閲覧したウェブページのＵＲＬの他に、ウェブページ形式判定部１６によって得られたウェブページ形式、キーワード抽出部１２によって得られたウェブページからのキーワード群を含む。

閲覧目的分類部１９は、閲覧者が閲覧しているウェブページに対して、どのような目的で閲覧を行っているかを分類する。例えば、ユーザは特に目的キーワードとウェブページ形式に閲覧していない場合、特定情報収集を目的としてないので、閲覧目的は「暇つぶし」だと見なす。各閲覧目的についての詳細な説明は後でする。閲覧目的の分類には、ウェブ閲覧履歴蓄積部１８に蓄積された現在及びそれまでに閲覧したウェブページの履歴情報や、閲覧目的分類知識蓄積部２０が有する知識を用いる。また、オントロジー辞書蓄積部２１に記憶されたオントロジー辞書を利用して閲覧目的を分類してもよい。閲覧目的分類に利用するウェブ閲覧の履歴の範囲は、例えば履歴情報によって静的に制限してもよいし、閲覧している閲覧時間や日数に応じて動的に履歴情報を変化させてもよい。

関連情報検索文生成部２２は、閲覧中のウェブページの内容に関連する情報を検索して取得するための検索文を生成する。検索文生成は、キーワード抽出部１２で抽出したキーワード群をウェブページの内容の手がかりとして用い、閲覧目的分類部１９によって得られた、閲覧中のウェブページに対する閲覧者の閲覧目的を基に、関連情報の内容を限定するように検索文を拡張する。これらの検索文生成・拡張は関連情報検索文生成知識蓄積部２３が保有する知識を利用して行う。関連情報検索文生成部２２で生成される。生成された検索文は関連情報検索部２４によって、前と同じネットワーク３０を通して検索エンジンに入力され、出力結果を関連情報検索部２４が受け取る。

関連情報表示制御部２５は、関連情報検索部２４が取得した検索結果の情報を表示する。提示の方法として関連情報がウェブページであればそのリンクＵＲＬを提示するのでもよいし、そのウェブページの要約やキーワード、関連すると判定される根拠となったキーワードなどを同時に提示することもできる。提示方法はこれらの例に限るものではない。

次に、本発明の第1の実施の形態について、具体的な例に基づいて説明する。

この例では、閲覧者がウェブページを閲覧している際の閲覧目的を自動的に分類し、閲覧目的に応じて適切な関連情報の種類を分類し、関連情報を提示するという動作をする装置を考える。図２は第1の実施の形態における全体的な処理フローを示した図である。まず、表示部１０はウェブページを表示する（ステップＳ１０１）。次に、文書読出部１１が、表示部１０に表示されているウェブページの状態を調べ、表示部１０がアクティブウィンドウであるか否か、且つアクティブウィンドウの状態がクロックやタイマなどで１０秒間継続されているか否かをチェックする（ステップＳ１０２）。ウィンドウはアクティブではないまたはアクティブ状態は１０秒以上継続されていない場合、再び表示部１０と表示されているウェブページの状態を調べ（ステップＳ１０３のＮｏ）。ウィンドウはアクティブであるまたはアクティブ状態は１０秒以上継続されている場合、文書読出部１１は表示部１０に表示されているウェブページから、そのＨＴＭＬ文書データを取得する（ステップＳ１０３）。続く、キーワード抽出部１２が、文書読出部１１によって取得されたＨＴＭＬ文書データから、ウェブページの内容を表すキーワード群を抽出する（ステップＳ１０４）。次に、ウェブページ形式判定部１６は、文書読出部１１によって取得されたＨＴＭＬ文書データから、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に蓄積された知識を用いて、ウェブページの形式を判定する（ステップＳ１０５）。ウェブページの形式の判定については、図８を用いて、後で説明する。そして、ウェブ閲覧履歴蓄積部１８は、文書読出部１１が抽出したＨＴＭＬ文書データからそのＵＲＬ、ウェブページ形式判定部１６からウェブページの形式、キーワード抽出部１２からウェブページの内容を表すキーワード群、をそれぞれ受け取り、1つのウェブ閲覧履歴として保持する（ステップＳ１０６）。次に、閲覧目的分類部１９が、現在閲覧者が閲覧中のウェブページに対し、履歴情報を用いてその閲覧目的を分類する（ステップＳ１０７）。閲覧目的が分類されると、関連情報検索文生成部２２は閲覧目的分類部１９が出力した閲覧目的に基づいて、現在のウェブページ内容と閲覧目的の双方に沿った関連情報を取得するための検索文を生成する（ステップＳ１０８）。関連情報検索部２４は生成した検索文を本実施例構成外のウェブ検索エンジンに送信して、関連情報の検索を行う（ステップＳ１０９）。その後、関連情報検索部２４はウェブ検索エンジンからの検索結果を受信する。関連情報表示制御部２５は、受信した検索結果である関連情報を表示部１０表示し、処理終了になる（ステップＳ１１０）。

次に、図３の説明をする。表示部１０に表示するウェブページの例を図３のＴに示す。図３では、クライアント端末の表示ディスプレイＤにおいて、表示部１０である表示ウィンドウＷが動作し、Ｗ上にＴが表示されている。

ウェブページから取得したＨＴＭＬ文書データの例を図４のＤｏｃに示す。ウェブページから取得したＨＴＭＬ文書データはそのウェブページのＵＲＬも含めている。ＤｏｃはＨＴＭＬタグを含むＨＴＭＬ文書であり、以下では図４のＤｏｃにあるように、＜ＢＯＤＹ＞や＜Ｐ＞などのＨＴＭＬタグと、＜ｈ１＞ノートパソコンＡ、ＭｏｄｅｌＸ＜／ｈ１＞＜Ｐ＞ネット動画などをＴＶの大画面で楽しめるＨＤＭＩ端子搭載〜〜〜＜／Ｐ＞という見出しと部分文章を含むとする。＜ｈ１＞から＜／ｈ１＞までに含めている部分は一つの見出しとして見なして、＜Ｐ＞から＜／Ｐ＞までに含めている部分は一つの段落として見なす。

次に、図２のステップＳ１０４の詳細について説明する。キーワード抽出部１２による、ＨＴＭＬ文書データからのキーワード抽出処理フローの一例を図５に示す。まず、文書読出部１１はＨＴＭＬ文書データを読み込む（ステップＳ２０１）。読み込んだＨＴＭＬ文書データについて、文字列があるか否かをチェックする（ステップＳ２０２）。文字列がない場合、そのウェブページに対する処理は終了する（ステップＳ２０２のＮｏ）。文字列がある場合（ステップＳ２０２のＹｅｓ）、ＨＴＭＬ文書データを形態素解析部１３によって形態素に分割する（ステップＳ２０３）。形態素は、形態素文字列とその品詞情報や出現位置情報が組になったデータ構造をしている。次に、形態素に対して意味属性解析部１４によって意味属性を付与する（ステップＳ２０４）。その後、特定の形式で連続した形態素について、連続した形態素全体に対して意味属性解析部１４で意味属性を付与する（ステップＳ２０５）。そして、キーワード抽出部１２で特定の品詞、意味属性を持つ形態素及び連続した形態素をキーワードリストに挿入して(ステップＳ２０６)、カウンタ変数ｉを０に初期化する（ステップ２０７）。次に、カウンタ変数ｉがキーワードリストの要素数より小さいか否かをチェックする（ステップＳ２０８）。カウンタ変数ｉがキーワードリストの要素数より小さい場合（ステップＳ２０８のＹｅｓ）、キーワードリストのカウンタ変数ｉ＋１番目の要素を読み出し（ステップＳ２０９）、評価点を格納する変数Ｘを０に初期化する（ステップＳ２１０）。次に、キーワード抽出知識蓄積部１５に蓄積された知識を用いて、ｉ＋１番目の要素を評価して、評価点をＸに加算して（ステップＳ２１１）、評価点をキーワードリストに追加する（ステップＳ２１２）。キーワード抽出知識蓄積部１５に蓄積された知識は例えば、履歴情報に格納されている過去の評価に用いる要素の例としては、ＨＴＭＬ文書データ中の単語出現回数や出現位置、ＨＴＭＬタグによる意味的な役割と位置、特定表現の有無などがあり、それらの一つまたは全部を総合的に考慮して評価点を算出する。そして、カウンタ変数ｉを１増やして（ステップＳ２１３）、再びカウンタ変数ｉがキーワードリストの要素数より小さいか否かをチェックする。カウンタ変数ｉが要素数より大きい場合（ステップＳ２０８のＮｏ）、キーワード抽出部１２はキーワードリストの要素を評価点でソートする（ステップＳ２１４）。ソートされた要素のうち、評価点が上位である５件のキーワードをウェブページのキーワードとして出力して（ステップＳ２１５）、ウェブページに対する処理終了になる。

次に図６について説明する。図６にウェブページからのキーワード抽出の例を示す。まず、図２のステップＳ１０３によって、ウェブページからＨＴＭＬ文書データを取得する。次に、図１のステップＳ１０４によって、ＨＴＭＬ文書データからキーワードを抽出して、キーワードリストＬに示す。Ｌでは、固有名詞や一般名詞、形容詞などがキーワードとして選ばれている。図６の例では、文書から意味属性は「製造物」、品詞は「名詞」のキーワード「ノートパソコンＡ」、意味属性は「製品名」、品詞は「固有名詞」のキーワード「ＭｏｄｅｌＸ」、意味属性は「その他」、品詞は「名詞句」のキーワード「ネット動画」と意味属性は「製造物」、品詞は「固有名詞」のキーワード「ＨＤＭＩ端子」を抽出する。要素番数（要素Ｎｏ．）を示すために、キーワードリストＬの一番左に要素数の列を設ける。

次に図７について説明する。図７は本実施例におけるキーワード評価と抽出を示す。評価に用いる要素の例としては、ウェブページのＨＴＭＬ構造上の特徴やＵＲＬの構造及び特殊文字列の有無、ＨＴＭＬ文書データ中の特殊文字列の有無などがある。図７のキーワードリストの例では、図５のステップ２１１で評価されたキーワードを示す。この例では、ＨＴＭＬ文書データ中の出現回数を評価点としてキーワードリストに追加して、図５のステップＳ２１４によってソートする。例えば、ＨＴＭＬ文書データに２回出現したキーワード「ノートパソコンＡ」と「ＭｏｄｅｌＸ」は評価点「２」を付けて、ＨＴＭＬ文書データに１回出現したキーワード「ネット動画」と「ＨＤＭＩ端子」は評価点「１」を付ける。その後、評価点の高い順にソートする。

図８はウェブページ形式分類知識蓄積部１７が蓄積する知識の例である。この例では、ウェブページ及びＵＲＬに含まれる文字列またはウェブページ及びＵＲＬの構造によって、ウェブページ形式を判定する。例えば、ウェブページのＵＲＬに含まれる文字列が「ｔｏｐ.ｈｔｍ」の場合、ウェブページ形式は「サイトトップページ」だと見なす。ＵＲＬに含まれる文字列が「ｉｔｅｍ」の場合、ウェブページ形式は「商品ページまたはニュース記事ページ」だと見なす。ＵＲＬに含まれている文字列が「ｓｅａｒｃｈ、ｒｅｓｕｌｔ」または「ｓｅａｒｃｈ、ｋｅｙｗｏｒｄ」の場合、ウェブページ形式は「検索結果ページ」だと見なす。もう一つの例では、ＵＲＬの構造を用いて、ウェブページ形式を判定する。例えば、ＵＲＬの構造が「ドメインのみ」の場合、このウェブページの形式は「サイトトップページ」だと見なす。

次に、図１のステップＳ１０５の詳細について説明する。図９はウェブページ形式の判定を行う処理のフローの例である。まず、ウェブページ形式判定部１６は文書読出部１１よりＨＴＭＬ文書データを取得する（ステップＳ３０１）。次に、ウェブ閲覧履歴蓄積部によりウェブページのＵＲＬを取得する（ステップＳ３０２）。このＵＲＬの情報はＨＴＭＬ文書データに格納されている。そして、ＵＲＬの部分文字列の中に、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に記憶されている文字列に該当するものがあるか否かをチェックする（ステップＳ３０３）。該当するものがあれば（ステップＳ３０３のＹｅｓ）、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７において対応するウェブページ形式を出力して、履歴情報として格納する（ステップＳ３０９）。ウェブページ形式について、図１０を用いて、後で説明する。該当するものが無ければ（ステップＳ３０３のＮｏ）、ＵＲＬの構造の中に、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に記憶されているＵＲＬ構造に該当するものがあるか否かをチェックする（ステップＳ３０４）。該当するものがあれば（ステップＳ３０４のＹｅｓ）、ウェブページ形式判定部１７において対応するウェブページ形式を履歴情報として格納して、処理を終了する（ステップＳ３０９）。該当するものが無ければ（ステップＳ３０４のＮｏ）、ウェブページのＤｏｃｕｍｅｎｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｍｏｄｅｌ（ＤＯＭ）ツリーを取得する（ステップＳ３０５）。

次に、ＨＴＭＬ文書データの中に、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に記憶されているウェブページ特殊文字列に該当するものがあるか否かをチェックする（ステップＳ３０６）。該当するものがあれば（ステップＳ３０６のＹｅｓ）、ウェブページ形式判定部１７において対応するウェブページ形式を履歴情報として格納して、処理を終了する（ステップＳ３０９）。該当するものが無ければ（ステップＳ３０６のＮｏ）、ＨＴＭＬ文書データの中に、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７に記憶されているウェブページ構造に該当するものがあるか否かをチェックする（ステップＳ３０７）。該当するものがあれば（ステップＳ３０７のＹｅｓ）、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７において対応するウェブページ形式を履歴情報として格納して、処理を終了する（ステップＳ３０９）。該当するものが無ければ（ステップＳ３０７のＮｏ）、ウェブページ形式は「その他」として出力して(ステップＳ３０８)、処理終了になる。

次に、図１０について説明する。ウェブ閲覧履歴蓄積部１８では、ウェブ閲覧履歴は時系列順に保管され、閲覧者がこれまでにウェブ閲覧を行った際に蓄積された履歴情報を情報として持つことになる。また、他の例としては、各ウェブページの閲覧時間や通産閲覧回数などの情報もウェブ閲覧履歴として含むことができる。例えば、日時「２００８０１０１＿２１３０＿１」の場合、閲覧者は「ＵＲＬ１.ｃｏｍ/ＰＣＡ/ｍｏｄｅｌＸ」を閲覧したので、ウェブ閲覧履歴蓄積部１８はこの情報とキーワード抽出部１２によって得られたウェブページからのキーワード群「ノートパソコンＡ、ＭｏｄｅｌＸ」とウェブ形式「商品ページ」を記録する。

次に、図１１について説明する。閲覧目的分類部１９は、現在閲覧者が閲覧中のウェブページに対し、その閲覧目的を分類する。この例では、閲覧者の閲覧目的は、ウェブ閲覧履歴蓄積部１８に保管されているウェブ閲覧履歴を利用して分類する。利用するウェブ閲覧履歴の範囲については、例えば新しい履歴から時系列順に５件とするという手法や、最新２４時間以内の全履歴とするという手法などがある。本実施例の閲覧目的は、ウェブ閲覧履歴におけるウェブページの内容を表すキーワード群から選択した目的キーワードに加え、閲覧者の閲覧目的種別を組み合わせたものとする。目的種別の例として、閲覧者が特定情報を収集している収集モードと、特定情報収集を目的としてない暇つぶしモードの２通りに大別できるとする。これらの状態について、前者を特定目的閲覧、後者を暇つぶし閲覧と定義する。また、特定目的閲覧のうち、特定の対象についての情報を収集している深掘りモード、特定のテーマに対して複数の対象を比較検討する目的で情報を収集している比較検討モードと定義する。本実施例では、閲覧目的分類部１９は、これらの４種類の目的種別と、特定目的閲覧の場合はその対象となる目的キーワードとの組み合わせをもって閲覧目的と定義し、分類を行う。

閲覧目的分類には、閲覧目的分類知識蓄積部２０において記憶された知識と、オントロジー辞書記憶部２１において記憶されたオントロジー辞書を利用する。閲覧種別を分類するための要素の例として、キーワードの共通性、ウェブ閲覧パスの特徴、キーワード間のオントロジーの３点をあげる。キーワードの共通性とは、各ウェブページからキーワード抽出部１２によって抽出されたキーワード群に関して、共通して抽出されるキーワードがあるかどうか、また、その度合いなどを利用することを指す。例えば、現在閲覧しているウェブページを含めた最近数件のウェブページについて、抽出されるキーワードに共通性が全くない場合、現在閲覧者に明確な目的がない状態、暇つぶし閲覧であるということが考えられる。それに対し、一貫して抽出されるキーワードが存在する場合では、そのキーワードが目的の対象となるような特定目的閲覧を行っていると考えられる。

また、ウェブ閲覧パスの特徴とは、閲覧者が最近数件のウェブ閲覧履歴において、ウェブページ形式判定部が判定したウェブページ形式を基に、特徴的なウェブページの辿り方をしていることを手がかりとする。例えば、検索結果一覧のウェブページから、各検索結果のウェブページを1つずつ閲覧しているような辿り方をしているような場合では、閲覧者は検索を行った概念について、比較検討という形での調査を行っていると推測できる。これに対し、あるニュース記事や商品を扱うウェブページからページ内リンクを辿ったり、再度検索クエリを変更・追加して検索を行ったりするなどの場合、あるニュース記事や商品という特定の目的に対して更なる追加情報を収集している深掘り閲覧であると推測することができる。

閲覧目的分類知識蓄積部２０に格納されている知識の一例を図１２に示す。この例では、閲覧のパスのパターンと閲覧されたページから抽出したキーワードによって、閲覧者の目的を分類する。例えば、閲覧者はサイトトップページを閲覧して、そのページの直下にある個別記事ページＡを選び、このページからキーワードＡ、ＢとＣが抽出された。次に、閲覧者は個別記事ページＡのページからページの直下にある個別記事ページＢを選び、このページからキーワードＡ、ＣとＦが抽出された。最後に、閲覧者は個別記事ページＢのページからページの直下にある個別記事ページＣを選び、このページからキーワードＡ、ＤとＥが抽出された。このとき、三つのページ全てからキーワードＡを抽出しているため、この共通しているキーワードＡを目的キーワードとして抽出する。同時に、閲覧パスは閲覧しているページの直下の記事を選んで、ずっと一つの道に進んでいる。従って、目的種別は比較検討モードに設定される。但し、もし、図１２の下の欄のように、任意の閲覧パスを使って、抽出されたキーワードに共通するものが無い場合、目的種別は暇つぶしモードと分類される。

次に、オントロジー辞書記憶部２１に記録されるオントロジー辞書の例を図１３に示す。図１３のような商品オントロジーを用いると、キーワードの共通性と組み合わせることにより、より詳細な閲覧目的が分類できる。例えば、「ノートパソコン」は共通して抽出されているがその下位概念である各商品名は各ウェブページで異なるものが抽出されていれば、現在閲覧者は「ノートパソコン」に対して「比較検討閲覧」を行っていることが推測でき、目的キーワードをノートパソコン、目的種別を比較検討閲覧とすることができる。

次に、図１のステップＳ１０７の詳細について説明する。図１４は閲覧目的を分類する処理フローの例を示した図である。まず、閲覧履歴蓄積部１８から、最新の過去閲覧履歴５件を取得する（ステップＳ４０１）。次に、閲覧履歴のキーワードで共通しているものがあるか否かをチェックする（ステップＳ４０２）。共通しているものが無ければ（ステップＳ４０２のＮｏ）、閲覧目的を「暇つぶし閲覧」として出力して、処理終了になる（ステップＳ４０７）。共通しているものがあれば（ステップＳ４０２のＹｅｓ）、閲覧目的分類知識蓄積部２０に、閲覧履歴のウェブページ形式の出現列パターンがあるか否かをチェックする（ステップＳ４０３）。出現列パターンがある場合（ステップＳ４０３のＹｅｓ）、対応する閲覧目的を出力して、処理終了になる（ステップＳ４０８）。出現列パターンが無い場合（ステップＳ４０３のＮｏ）、共通して出現しているキーワードが、オントロジー辞書記憶部２１にあるか否かをチェックする(ステップＳ４０４)。

キーワードがオントロジー辞書記憶部２１にある場合（ステップＳ４０４のＹｅｓ）、対応する閲覧目的を出力して、処理終了になる（ステップＳ４０８）。キーワードがオントロジー辞書記憶部２１に無い場合（ステップＳ４０４のＮｏ）、共通して出現しているキーワード間のオントロジー上の関係が、閲覧履歴分類知識蓄積部２０にあるか否かをチェックする（ステップＳ４０５）。キーワード間のオントロジー上の関係が閲覧履歴分類知識蓄積部２０にある場合(ステップＳ４０５のＹｅｓ)、対応する閲覧目的を出力して、処理終了になる（ステップＳ４０８）。キーワード間のオントロジー上の関係が閲覧履歴分類知識蓄積部２０に無い場合(ステップＳ４０５のＮｏ)、共通して出現しているキーワードとそれ以外のキーワード間の関係が、閲覧履歴分類知識蓄積部２０にあるか否かをチェックする（ステップＳ４０６）。キーワードとそれ以外のキーワード間の関係が、閲覧履歴分類知識蓄積部２０にある場合(ステップＳ４０６のＹｅｓ)、対応する閲覧目的を出力して、処理終了になる（ステップＳ４０８）。キーワードとそれ以外のキーワード間の関係が、閲覧目的分類知識蓄積部２０に無い場合(ステップＳ４０６のＮｏ)、閲覧目的を「暇つぶし閲覧」として出力して、処理終了になる（ステップＳ４０７）。

次に、図１のステップＳ１０８の詳細について説明する。関連情報検索文生成部２２は、閲覧目的分類部１９が出力した閲覧目的に基づいて、現在のウェブページ内容と閲覧目的の双方に沿った関連情報を取得するための検索文を生成する。関連情報検索文生成知識蓄積部２３は検索文生成のための知識を有する。本実施例では、ウェブページに対して特定の閲覧目的が分類されるため、閲覧目的に合致する関連情報を検索し、収集する。例えば閲覧目的が「ノートパソコンに対して比較検討閲覧」だった場合、まだ閲覧者が閲覧していないノートパソコンの商品紹介をするウェブページや、これまでに閲覧したノートパソコンの商品を含む、性能比較を行っている特集記事のウェブページなどのＵＲＬが関連情報として考えられる。また、閲覧目的が「ノートパソコンＡに対して深掘り閲覧」だった場合では、ノートパソコンＡという商品の購入者が感想や評価などを書いたブログ記事や、商品の画像、ノートパソコンＡに対応している付属商品の商品購入ウェブページなどが関連情報の例である。暇つぶし閲覧と分類された場合は、関連情報の一例として、現在閲覧中のウェブページから抽出されたキーワードではなく、これまでの閲覧履歴でより多く抽出されたキーワードについての関連情報を提示するということが考えられる。前記の例を含む関連情報を検索するための、関連情報検索文生成部２２が行う検索文生成処理の例としては、閲覧目的の目的キーワードと特定表現の組み合わせにより検索文を生成するという手法や、検索対象のカテゴリを限定する条件の付与を行うという手法、検索文を送信する検索エンジンを変更するという手法などがある。

次に、図１のステップＳ１０８の詳細について説明する。図１５には、検索文生成処理の処理フローの例を説明する。まず、閲覧目的分類部１９は関連情報検索文リストを初期化する（ステップＳ５０１）。次に、閲覧目的分類部１９は閲覧目的分類知識蓄積部２０とオントロジー辞書記憶部２１を用いて、閲覧目的の目的種別を調べる（ステップＳ５０２）。目的種別ごとに検索文を生成する手法を切り替える。目的種別が「比較検討」の場合、「目的キーワードＡＮＤ“比較”」の組み合わせを検索文リストに追加して（ステップＳ５０３）、検索文リストを出力して（ステップＳ５０９）、処理終了になる。目的種別が「深掘り」の場合、「目的キーワードＡＮＤ“ブログ”ＡＮＤ（購入ＯＲ感想ＯＲ評価ＯＲ使用感）」の組み合わせを検索文リストに追加する（ステップＳ５０４）。関連情報検索文生成知識蓄積部２３はステップＳ５０３やＳ５０４にあるような生成手法を記憶しており、処理の際には関連情報検索文生成知識蓄積部２３から処理内容を読み出す。次に、閲覧目的分類部１９は目的キーワードの意味属性が製品名か否かをチェックする（ステップＳ５０５）。目的キーワードの意味属性は製品名の場合（ステップＳ５０５のＹｅｓ）、「目的キーワードＡＮＤ“周辺機器”」の組み合わせを検索文リストに追加して（ステップＳ５０６）、検索文リストを出力して（ステップＳ５０９）、処理終了になる。目的キーワードの意味属性は製品名ではない場合（ステップＳ５０５のＮｏ）、そのまま検索文リストを出力して（ステップＳ５０９）、処理終了になる。目的種別が「暇つぶし」の場合、ウェブ閲覧履歴のキーワード群の中で、出現頻度の高い上位３件を抽出する(ステップＳ５０７)。そして、上記３件それぞれ「ＡＮＤ“動画”」を検索文リストに追加する（ステップＳ５０８）。次に、関連情報検索文生成部２２で検索文リストを出力して、処理終了になる（ステップＳ５０９）。

なお、図１５では検索文を文字列のみとしているが、検索文を文字列と検索エンジン名の組み合わせにすることもできる。その場合は、閲覧目的によって映像検索エンジンや画像検索エンジンに検索文を送信するように検索文を生成することができる。

次に、ステップＳ１１０において、関連情報表示制御部２５は関連情報検索部２４が受信した関連情報を表示することを説明する。図１６は関連情報表示制御部２５の表示方法の例を示した図である。図１６に示す表示方法は、関連情報が検索された場合、関連情報表示ウィンドウ２５ａが起動して、関連情報であるウェブページへのリンクを表示する。閲覧者はリンクをクリックすることで、対応するウェブページをウェブブラウザで閲覧することができたり、映像や画像を閲覧することができたりする。この場合、閲覧者の閲覧目的を分類して、関連情報を効率良く取得することができる。

その際に、閲覧目的分類部１８が分類した閲覧目的や、関連情報検索文生成部２２において作成した検索文の種類に対応して各関連情報の種類名を、関連情報と対応付けて表示する。このことにより、閲覧者は関連情報が推薦された経緯を知ることができ、リンク先にある関連情報の内容についてリンク先を閲覧する前に部分的に知ることができる。これらの閲覧目的や関連情報の種類名を参考に、閲覧者は関連情報を閲覧するかどうかを選択することができる。

なお、もう一つの表示方法の例として、複数の種類の関連情報をタブで区切って一つの関連情報ウィンドウ２５ｂに表示する手法を図１７に示す。図１７は関連情報表示制御部２５の表示方法の例を示した図である。この場合では、図１に示した構成図と同様の構成からなり、全体の動作フローも図２に示したものと同一とする。図２のステップＳ１０７では閲覧目的分類部１９が閲覧中のウェブページに対する閲覧者の閲覧目的を分類するが、このとき本実施例では特定の閲覧目的、特に目的種別を分類するのではなく、予め定めた目的種別ごとにその確率を求め、順位付けを行う。例えば、現在閲覧中のウェブページに対する閲覧目的として、可能性の高い順に「ノートＰＣに対する比較検討閲覧」「暇つぶし閲覧」「ＭｏｄｅｌＡに対する深掘り閲覧」が考えられるという、目的キーワードの分類と目的種別の順位付けを行う。ステップＳ１０８において、関連情報検索文生成部２２は、順位付けされた複数の閲覧目的に対し、それぞれに対応した関連情報を検索するための検索文を生成する。閲覧目的に合った関連情報、及びその関連情報を取得するための検索文生成手法の例については前期の例で示したものと同一である。ステップＳ１０９では、関連情報検索部２４が、関連情報検索文生成部２２によって生成された複数の検索文それぞれについて本実施例構成外のウェブ検索エンジンに送信し、ウェブ検索エンジンからの検索結果を受信する。

ステップＳ１１０において、関連情報表示制御部２５は関連情報検索部２４が受信した関連情報を表示する。図１７に示す表示方法では、関連情報と閲覧目的がそれぞれ対応付けられて表示され、閲覧目的と対応したタブを手動で選択することにより、閲覧目的ごとの関連情報表示を切り替えることができる。閲覧目的の表示順は閲覧目的分類部１９において行った、閲覧目的の順位付けによって決定することができ、例えば、初期状態として選択されるタブは閲覧目的の順位付けで最も可能性の高いと分類された閲覧目的になる、ということができる。

図１８に本発明の第２の実施例を示す。この変形例では図１の実施例と殆ど同じであるが、ウェブ閲覧履歴と対応付けた閲覧目的を蓄積する閲覧目的蓄積部２６と閲覧履歴を関連付けて閲覧目的を閲覧者に提示することを制御するウェブ閲覧履歴表示制御部２７を追加する。

図１９にウェブ閲覧履歴表示制御部２７の閲覧履歴、閲覧目的表示方法の例を示す。図１９では、閲覧履歴表示制御部２７は、各日付に対して閲覧目的でウェブ閲覧履歴をまとめ、閲覧目的を時系列順にウィンドウＷ１に表示する。閲覧者が閲覧目的をクリックすると、別のウィンドウＷ２に、その閲覧目的に対応した閲覧履歴がＵＲＬ形式で表示される。また、ウェブ上での商品注文や電子メール送信など、閲覧以外の行動をとった場合は、別途表示することもできる。

この発明に係るウェブ閲覧目的分類装置の第１の実施の形態を示す構成図。 図1に示したウェブ閲覧目的分類装置の構成における、全体の処理フローの一例を示したフローチャート図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０１における、ウェブ閲覧目的分類装置の画面イメージを示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０２及びＳ１０３における、ウェブ閲覧目的分類装置の動作イメージを示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０４における、キーワード抽出部１２の処理フローの例を示したフローチャート図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０４における、キーワード抽出部１２によるキーワード抽出の動作イメージを示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０５における、ウェブページ形式判定部１６の動作イメージを示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０５における、ウェブページ形式判定知識蓄積部１７が保持する判定知識の例を示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０５における、ウェブページ形式判定部１６の処理フローの例を示したフローチャート図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０６における、閲覧履歴蓄積部１８が保持する閲覧履歴の例を示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、閲覧目的分類部１９が分類した閲覧目的の例を示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、閲覧目的分類部１９が保持する閲覧目的知識の例を示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、オントロジー辞書記憶部２１が保持するオントロジーの例を示した図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０７における、閲覧目的分類部１９の処理フローの例を示したフローチャート図。 図２に示した動作フローチャートのステップＳ１０８における、関連情報検索文生成部２２の処理フローの例を示したフローチャート図。 図1に示した関連情報表示制御部２５による関連情報の表示手法の例を示す図。 図1に示した関連情報表示制御部２５による関連情報の表示手法の例を示す図。 この発明に係るウェブ閲覧目的分類装置の第1の実施の形態の第2の変形例を示す構成図。 図１６に示したウェブ閲覧履歴表示制御部２７の表示手法の例を示す図。

符号の説明

１０ 表示部
１１ 文書読出部
１２ キーワード抽出部
１３ 形態素解析部
１４ 意味属性解析部
１５ キーワード抽出知識蓄積部
１６ ウェブページ形式判定部
１７ ウェブページ形式判定知識蓄積部
１８ ウェブ閲覧履歴蓄積部
１９ 閲覧目的分類部
２０ 閲覧目的分類知識蓄積部
２１ オントロジー辞書記憶部
２２ 関連情報検索文生成部
２３ 関連情報検索文生成知識蓄積部
２４ 関連情報検索部
２５ 関連情報表示制御部
２６ 閲覧目的蓄積部
２７ ウェブ閲覧履歴表示制御部
３１ 文書データ記憶部

Claims (9)

1. ウェブページを表示する表示部と、
   前記ウェブページから文書データを読み出す文書読出部と、
   キーワード抽出のための知識を蓄積するキーワード抽出知識蓄積部と、
   前記キーワード抽出のための知識を用いて、文書データからキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
   ウェブページ形式判定のための知識を蓄積するウェブページ形式判定知識蓄積部と、
   ウェブページ形式判定のための知識を用いて、ウェブページ形式を判定するウェブページ形式判定部と、
   前記キーワードと前記ウェブページ形式をウェブ閲覧履歴として蓄積するウェブ閲覧履歴蓄積部と、
   閲覧のパスのパターンと閲覧されたページから抽出したキーワードによって、閲覧者の目的を分類するための閲覧目的分類知識を蓄積する閲覧目的分類知識蓄積部と、
   前記ウェブ閲覧履歴及び前記閲覧目的分類知識を基に、前記閲覧者の閲覧目的を分類する閲覧目的分類部とを持つことを特徴とするウェブ閲覧目的分類装置。
   
2. ウェブページから抽出したキーワード間の意味関係を判定するためのオントロジー辞書を更に具備することを特徴とする請求項1記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
3. 前記キーワード抽出部は、文書データを形態素に分割する形態素解析部と文書データの部分文字列についてその意味属性を取得する意味属性解析部の少なくともいずれか一つを持つことを特徴とする請求項１乃至２記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
4. 前記閲覧目的分類部は、ウェブ閲覧履歴情報に共通しているキーワードを前記閲覧目的の対象物を指す目的キーワードとして抽出することを特徴とする請求項1乃至３記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
5. 前記閲覧目的は、前記閲覧者が特定情報を収集している収集モードと、特定情報収集を目的としてない暇つぶしモードの２種類の状態を含むことを特徴とする請求項１乃至４記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
6. 前記収集モードは、特定の対象について更なる別の情報を収集している深堀りモードと、あるテーマについて複数の対象を比較検討する目的で情報を収集している比較検討モードの２種類の状態を含むことを特徴とする請求項５記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
7. 前記ウェブ閲覧履歴蓄積部は前記ウェブ閲覧履歴として、閲覧したウェブページのURLをさらに蓄積し、
   前記目的キーワードと前記閲覧目的を前記ウェブ閲覧履歴と対応付けて蓄積する閲覧目的蓄積部と、
   少なくとも前記閲覧したウェブページのURLを前記目的キーワードと前記閲覧目的とに対応付けて前記表示部に表示させる閲覧履歴表示制御部とを更に具備することを特徴とする請求項４記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
8. 前記閲覧目的毎に関連情報検索文を生成するための知識を蓄積する関連情報検索文生成知識蓄積部と、
   前記関連情報検索文を生成するための知識を用いて、関連情報を検索するための検索文を生成する関連情報検索文生成部と、
   検索文を用いて関連情報を検索する関連情報検索部と、
   検索結果の関連情報を前記表示部に表示させる関連情報表示制御部を更に具備することを特徴とする請求項１記載のウェブ閲覧目的分類装置。
   
9. 表示部が、ウェブページを表示し、
   文書読出部が、表示されたウェブページから文書データを読み出し、
   キーワード抽出部が、キーワード抽出知識蓄積部に蓄積した知識を利用して、文書データから少なくとも1つ以上のキーワードを抽出し、
   ウェブページ形式判定部が、ウェブページ形式判定知識蓄積部に蓄積した知識を利用して、ウェブページの形式を判定し、
   ウェブ閲覧履歴蓄積部が、キーワードとウェブページの形式をウェブ閲覧履歴として蓄積し、
   閲覧目的分類知識蓄積部が、閲覧のパスのパターンと閲覧されたページから抽出したキーワードによって、閲覧者の目的を分類するための閲覧目的分類知識を蓄積し、
   閲覧目的分類部が、前記ウェブ閲覧履歴及び前記閲覧目的分類知識を基に、前記閲覧者の閲覧目的を分類することを特徴とするウェブ閲覧目的分類方法。

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