JP2001166981A - ハイパーテキスト解析装置および方法 - Google Patents

ハイパーテキスト解析装置および方法

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JP2001166981A
JP2001166981A JP34565299A JP34565299A JP2001166981A JP 2001166981 A JP2001166981 A JP 2001166981A JP 34565299 A JP34565299 A JP 34565299A JP 34565299 A JP34565299 A JP 34565299A JP 2001166981 A JP2001166981 A JP 2001166981A
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JP34565299A
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Takehiro Nakayama
雄大 中山
Hiroki Kato
裕樹 加藤
Yohei Yamane
洋平 山根
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Fujifilm Business Innovation Corp
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Fuji Xerox Co Ltd
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    • G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ハイパーテキストシステムのページ構成の問
題の原因・改善策を提示し、容易にページ構成を改善で
きるようにする。 【解決手段】 ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４
は、ハイパーテキスト１０２の各ページ組について、ア
クセス履歴情報１０３を参照してページ間（つまり、ハ
イパーリンクの）遷移頻度を算出する。属性抽出手段１
０５は、ハイパーテキスト１０２の各ページから属性を
抽出する。相関解析手段１０６では、ハハイパーリンク
の遷移頻度と、属性との相関を計算する。所定のページ
組が解析対象として与えられると、属性抽出手段１０５
が、属性を抽出し、この属性が、属性解析手段１０８に
おいて、相関データ記憶手段１０７において記憶されて
いる重回帰式と比較される。この結果得られた相関式は
表示手段１０９において表示される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワーク上に
構成されるハイパーテキストシステムにおいて、その構
成に問題がある部分を改善する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】ネットワーク上に構成されるハイパーテ
キストシステム（例えば、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅ Ｗｅ
ｂ；以降Ｗｅｂと略す）では、ハイパーテキストを格納
しているサーバにおいてユーザー（訪問者）のアクセス
履歴を記録することができる。このアクセス履歴には、
一般に、アクセスしてきたユーザーが使用しているコン
ピュータの識別子（インターネットを利用しているので
あればＩＰアドレス）、アクセスしてきた時刻、アクセ
スしたページ（＝ファイル）のサーバ上での識別子（Ｗ
ｅｂではＵＲＬ）が含まれる。
【０００３】アクセス履歴とハイパーリンク構造を解析
して、ハイパーテキストシステム（例えば、Ｗｅｂサイ
ト）の構成の優劣を判断するような知識を得る技術とし
ては、［Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉｏｎ
ｉ，９８］（Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉｏ
ｎｉ，Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｗｅｂ Ｓｉｔｅｓ：Ａｕｔ
ｏｍａｔｉｃａｌｌｙ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ Ｗ
ｅｂ Ｐａｇｅｓ，ｉｎＰｒｏｃ． ｏｆ ＡＡＡＩ−
９８）がある。
【０００４】［Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉ
ｏｎｉ，９８］は、先ず、サイト上の全てのページ組に
ついて、同一ユーザーからのアクセス共起頻度を計算
し、予め定められた閾値を超える組を残し、その他を破
棄する。さらに、残った組の中から実際にハイパーリン
クで連結されている組を破棄する。次に、残った組をア
ークで連結されたグラフとみなし、各グラフを解析して
クリーク（全てのノード間にアークが存在する完全グラ
フ）を抽出する。このクリークを構成するページ群は、
互いに（強い）関連があるがハイパーリンクで連結され
ていないものなので、サイト上の劣っている部分を発見
できたと解釈することができる。この手法では、多くの
ユーザーが同一セッションでアクセスしてくる傾向が強
いにもかかわらずそれらの間にハイパーリンクが存在し
ない（そのため、ユーザーはページ間遷移に多くの労力
を求められるであろう）ページ群を発見できる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来技術では、構成の
劣ったページ群を明示的に提示することはできるが、該
ページ群の問題の原因を解析することはできなかった。
そのため、ハイパーテキストシステム管理者は、ページ
群の改善方法を試行錯誤によって探らなければならなか
った。これは、ある部分を変更してみて、しばらくの間
アクセス履歴を収集し、改善効果を測定するという操作
を繰り返すもので、この間、ハイパーテキストシステム
の構成は不安定となり、繰り返しアクセスしてくるユー
ザーを混乱させてしまうという問題が生じる。また、ハ
イパーテキストシステムにおけるページ群を改善するた
めの手法は、そのハイパーテキストシステムの目的、規
模、機能、レイアウト、話題、ユーザータイプ等に依存
するので、対象ハイパーテキストシステムの特徴を把握
しなければならないという課題もある。
【０００６】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
で、対象ハイパーテキストシステム上の任意のページ組
について、ページコンテンツから抽出される様々な属性
とページ間遷移頻度との相関を予め計算しておき、該ハ
イパーテキストシステム上で構成に問題がある部分につ
いてどの属性をどのように変更すれば構成の改善になる
かを提示することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の側面によ
れば、上述の目的を達成するために、ハイパーテキスト
解析装置に、ハイパーテキストシステムへのアクセス履
歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパーリ
ンクで繋がれた（例えば全ての）ページ間のハイパーリ
ンク遷移頻度を計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手
段と、ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツ
から（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、該
ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算す
る相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータを
記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば一
つの）ページ組のコンテンツから該属性抽出手段を用い
て属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段において
記憶されている相関データと比較することによって、該
ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化させる（一
般に、上げることを目的とする）ことを想定した場合
に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果が
あるかという情報を求める属性解析手段と、該属性解析
手段で得られた結果を表示する表示手段とを設けてい
る。
【０００８】この構成においては、設計者がユーザの遷
移を期待してハイパーリンクを用いて関連付けたページ
間においてどの属性を変化させれば初期の遷移頻度が得
られるかを簡易に提示することができる。ハイパーリン
クシステム例えばＷｅｂシステムの管理者は、この提示
内容に基づいてＷｅｂページの属性を変化させて所望の
Ｗｅｂシステムを構築維持することができる。
【０００９】また、本発明の第２の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析し
て、ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ
間のハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク
遷移頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ
組のコンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性
抽出手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間
の相関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得
られたデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定さ
れたページ群のうちハイパーリンクで繋がれた（例えば
全ての）ページ間について、該ハイパーリンク遷移頻度
獲得手段を用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、該
ハイパーリンク遷移頻度が小さなページ組（例えば一つ
以上）を獲得する解析対象ページ組獲得手段と、該解析
対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコンテン
ツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該
相関データ記憶手段において記憶されている相関データ
と比較することによって、該ページ組間のハイパーリン
ク遷移頻度を変化させる（一般に、上げることを目的と
する）ことを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化
させれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属
性解析手段と、該属性解析手段で得られた結果を表示す
る表示手段とを設けるようにしている。
【００１０】この構成においても、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシス
テムを構築維持することができる。さらに、ハイパーリ
ンクでリンクされたページでありながら遷移頻度の少な
いページを修正対象として自動的に選別することができ
る。
【００１１】また、本発明の第３の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析し
て、ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ
間のハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク
遷移頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ
組のコンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性
抽出手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間
の相関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得
られたデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定さ
れたページ群のうちハイパーリンクで繋がれた（例えば
全ての）ページ間について、該ハイパーリンク遷移頻度
獲得手段を用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、さ
らに、該属性抽出手段を用いて、該ページ間のコンテン
ツ類似度を計算し、該ハイパーリンク遷移頻度と該コン
テンツ類似度との比率を基に、コンテンツが類似してい
るにもかかわらずハイパーリンク遷移頻度が小さなペー
ジ組（例えば一つ以上）を獲得する解析対象ページ組獲
得手段と、該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたペ
ージ組のコンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を
抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶され
ている相関データと比較することによって、該ページ組
間のハイパーリンク遷移頻度を変化させる（一般に、上
げることを目的とする）ことを想定した場合に、どの属
性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果があるかとい
う情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段で得ら
れた結果を表示する表示手段とを設けるようにしてい
る。
【００１２】この構成においても、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシス
テムを構築維持することができる。さらに、ハイパーリ
ンクでリンクされたページであり、かつ関連したコンテ
ンツを有しながら遷移頻度の少ないページを修正対象と
して自動的に選別することができる。
【００１３】また、本発明の第４の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば
一つの）ページ組のコンテンツや該ページ組を包含する
ハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属性
を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶さ
れている相関データと比較することによって、該ページ
組間のページ間アクセス類似度を変化させる（一般に、
大きくすることを目的とする）ことを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段
で得られた結果を表示する表示手段とを設けるようにし
ている。
【００１４】この構成においては、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。
【００１５】また、本発明の第５の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定されたページ群
の任意のページ間について、該アクセス類似度解析手段
を用いてページ間アクセス類似度を計算し、該ページ間
アクセス類似度が小さなページ組（一つ以上）を獲得す
る解析対象ページ組獲得手段と、該解析対象ページ組獲
得手段で獲得されたページ組のコンテンツや該ページ組
を包含するハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を
用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段にお
いて記憶されている相関データと比較することによっ
て、該ページ組間のページ間アクセス類似度を変化させ
る（一般に、大きくすることを目的とする）ことを想定
した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだ
け効果があるかという情報を求める属性解析手段と、該
属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを設
けるようにしている。
【００１６】この構成においても、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。さらに、ユーザによる
アクセスが共起することの少ないページ間を修正対象と
して自動的に選別することができる。
【００１７】また、本発明の第６の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定されたページ群
の任意のページ間について、該アクセス類似度解析手段
を用いてページ間アクセス類似度を計算し、さらに、該
属性抽出手段を用いて、該ページ間のコンテンツ類似度
を計算し、該ページ間アクセス類似度と該コンテンツ類
似度の比率を基に、コンテンツが類似しているにもかか
わらずページ間アクセス類似度が小さなページ組（一つ
以上）を獲得する解析対象ページ組獲得手段と、該解析
対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコンテン
ツや該ページ組を包含するハイパーテキスト構造から該
属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該相関デー
タ記憶手段において記憶されている相関データと比較す
ることによって、該ページ組間のページ間アクセス類似
度を変化させる（一般に、大きくすることを目的とす
る）ことを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化さ
せれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性
解析手段と、該属性解析手段で得られた結果を表示する
表示手段とを設けるようにしている。
【００１８】この構成においても、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。さらに、コンテンツが
関連していながらユーザによるアクセスが共起すること
の少ないページ間を修正対象として自動的に選別するこ
とができる。
【００１９】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページのコンテンツにおけるハイパーリンクの位置を抽
出するようにしてもよい。また、属性抽出手段が、属性
の一つとして、少なくとも、ページのコンテンツにおけ
るハイパーリンクの数を抽出するようにしてもよい。ま
た、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページのコンテンツにおけるハイパーリンクの種類を抽
出するようにしてもよい。また、属性抽出手段が、属性
の一つとして、少なくとも、ページのコンテンツにおけ
るハイパーリンクのサイズを抽出するようにしてもよ
い。また、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なく
とも、ページのコンテンツにおけるハイパーリンクを表
わす文字の種類を抽出するようにしてもよい。また、属
性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、ページ
のコンテンツにおけるページのサイズを抽出するように
してもよい。
【００２０】また、本発明の第１、第２、第４または第
５の側面において、属性抽出手段が、属性の一つとし
て、少なくとも、ページ組間のコンテンツ類似度を抽出
するようにしてもよい。
【００２１】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページの位置を抽出するようにしてもよい。また、属性
抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、ページの
更新日時を抽出するようにしてもよい。
【００２２】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページ間のハイパーリンク遷移数を抽出するようにして
もよい。
【００２３】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、ハイパーテキ
ストを網羅的にアクセスして自動的に情報を収集する探
索ロボットを識別して、当該探索ロボットからのアクセ
ス情報を排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２４】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、アクセス類似度解析手段が、ハイパーテキストを網
羅的にアクセスして自動的に情報を収集する探索ロボッ
トを識別して、当該探索ロボットからのアクセス情報を
排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２５】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、プロクシーサ
ーバーを識別して、当該プロクシーサーバからのアクセ
ス情報を排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２６】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、アクセス類似度解析手段が、プロクシーサーバーを
識別して、当該プロクシーサーバからのアクセス情報を
排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２７】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、被リンク数が
大きなページをリンク先とするハイパーリンク遷移を排
除して解析を行うようにしてもよい。
【００２８】また、本発明の第７の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造を解析して、
ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ間の
ハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク遷移
頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ組の
コンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出
手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相
関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得られ
たデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定された
（例えば一つの）ページ組のコンテンツから該属性抽出
手段を用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手
段において記憶されている相関データと比較することに
よって、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化
させる（一般に、上げることを目的とする）ことを想定
した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだ
け効果があるかという情報を求める属性解析手段と、該
属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段と、こ
の表示結果を参照しながら該指定されたページ組のコン
テンツを改変する編集手段と、該編集手段において改変
されたコンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽
出し、これを該相関データ記憶手段において記憶されて
いる相関データと比較することによって、該ページ組間
のハイパーリンク遷移頻度を予測して改変による効果を
計算するコンテンツ改変効果解析手段とを設け、該表示
手段において該コンテンツ改変効果解析手段で得られた
結果を表示するようにしている。
【００２９】この構成においては、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、また属性を調整した後の予想結果に基づいて確実
に属性調整を行え、所望のハイパーリンクシステム例え
ばＷｅｂシステムを構築維持することができる。
【００３０】また、本発明の第８の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば
一つの）ページ組のコンテンツや該ページ組を包含する
ハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属性
を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶さ
れている相関データと比較することによって、該ページ
組間のページ間アクセス類似度を変化させる（一般に、
大きくすることを目的とする）ことを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段
で得られた結果を表示する表示手段と、この表示結果を
参照しながら該指定されたページ組のコンテンツを改変
する編集手段と、該編集手段において改変されたコンテ
ンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを
該相関データ記憶手段において記憶されている相関デー
タと比較することによって、該ページ組間のアクセス類
似度を予測して改変による効果を計算するコンテンツ改
変効果解析手段とを設け、該表示手段において該コンテ
ンツ改変効果解析手段で得られた結果を表示するように
している。
【００３１】この構成においては、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、また属性を調整した後の予想結果に基づいて確実に
属性調整を行え、所望のハイパーリンクシステム例えば
Ｗｅｂシステムを構築維持することができる。
【００３２】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、相関解析手段が、ハイパーリンク遷移頻度と属性と
の間の相関（あるいは、アクセス類似度と属性との間の
相関）を計算する際に、有効ではないとおもわれる属性
を選択する機能を有し、後続する処理においてこれらの
属性を無視するようにしてもよい。
【００３３】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムを（例え
ばネットワーク経由で）指定する解析対象指定手段を設
けるようにしてもよい。
【００３４】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムを（例えばネットワーク経由で）指定する解
析対象指定手段を設けるようにしてもよい。
【００３５】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムのコンテ
ンツを（例えばネットワーク経由で）受け渡すコンテン
ツ伝送手段を設けるようにしてもよい。
【００３６】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムのコンテンツを（例えばネットワーク経由
で）受け渡すコンテンツ伝送手段を有するようにしても
よい。
【００３７】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムのアクセ
ス履歴情報を（例えばネットワーク経由で）受け渡すア
クセス履歴情報伝送手段を設けるようにしてもよい。
【００３８】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムのアクセス履歴情報を（例えばネットワーク
経由で）受け渡すアクセス履歴情報伝送手段を有するよ
うにしてもよい。
【００３９】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が抽出する属性の組を（例えばネット
ワーク経由で）指定する属性指定手段を設けるようにし
てもよい。
【００４０】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、属性抽出手段が抽出する属性の
組を（ネットワーク経由で）指定する属性指定手段を有
するようにしてもよい。
【００４１】また、本発明の第７の側面において、編集
手段がネットワーク経由で操作できるようにしてもよ
い。また、編集手段がネットワーク経由で複数のユーザ
ーによって操作できるようにしてもよい。
【００４２】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、表示手段が表示内容をネットワーク経由で伝送でき
るようにしてもよい。また、表示手段が表示内容をネッ
トワーク経由で複数のユーザーに対して伝送できるよう
にしてもよい。
【００４３】なお、本発明は方法の態様で実現すること
もできる。この場合、ハイパーリンク解析方法は、ハイ
パーリンク解析装置を構成する各手段に対応する手順で
構成される。また、本発明の構成のうちの少なくともそ
の一部をコンピュータソフトウェアとして実現すること
も可能である。また本発明を当該コンピュータソフトウ
ェアを記録した記録媒体により実現することも可能であ
る。
【００４４】
【発明の実施の形態】ネットワーク上に構成されるハイ
パーテキストシステムのなかで代表的なものはＷｅｂで
ある。以下、ＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ
ランゲッジ）で記述されたＷｅｂを例として、本発明の
実施例を説明する。
【００４５】［実施例１］図１は、本発明の実施例１を
示す構成図である。同図において、Ｗｅｂサーバ１０１
はネットワーク上で情報を発信する手段であり、Ｗｅｂ
サーバ１０１にはユーザーに提供したい情報が、ページ
（＝ファイル）とハイパーリンクからなるハイパーテキ
スト１０２として貯えられている。ユーザーはＷｅｂサ
ーバ１０１上のハイパーテキスト１０２にアクセスする
ことで情報を入手できる。Ｗｅｂサーバ１０１は、ユー
ザーからのアクセスがある毎に、ユーザーのコンピュー
タを識別するためのコンピュータ識別子（ＩＰアドレ
ス）とアクセス時刻とユーザーのアクセスしたページの
あるアドレス（ＵＲＬ）をアクセス履歴情報１０３とし
て記録する手段を持つ。
【００４６】ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４
は、ハイパーテキスト１０２の各ページ（起点ページと
呼ぶ）について、そこからのリンク先ページ（Ｗｅｂサ
ーバ１０１上にあるものだけを対象とし、Ｗｅｂサーバ
１０１の外にあるものは無視する）を獲得して、それぞ
れのページ組について、アクセス履歴情報１０３を参照
して、同一ユーザーから同一セッションで起点ページか
らリンク先ページの順にアクセスがあれば一件として順
次カウントしていく（ある定められた時間枠で、各ＩＰ
アドレス毎にアクセス先ページ（ＵＲＬ）を時間順に並
べることによって容易に実現できる）。得られた積算カ
ウントがページ間（つまり、ハイパーリンクの）遷移頻
度である。ここで、本発明の変形例として、積算カウン
トを起点ページへのアクセス数で割った値をハイパーリ
ンク遷移頻度として扱ってもよい。また別の変形例とし
て、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、情報収
集のための探索ロボットからのアクセスを無視するよう
にしてもよい。これは、例えば、ある慣習に従って探索
ロボットがアクセスする特殊なページ（Ｗｅｂでは、ル
ート直下に置かれるｒｏｂｏｔｓ．ｔｘｔという名のフ
ァイル）へのアクセスの有無や、短期間に多数のノード
を網羅的にアクセスするという探索ロボットに特徴的な
振る舞いの有無や、既知の探索ロボットのコンピュータ
識別子であるか否かによって、探索ロボットを識別し
て、該探索ロボットのコンピュータ識別子に関わる情報
を排除することによって実現できる。こうすることによ
って、ハイパーリンク遷移頻度がより正確に実ユーザー
（＝人間）の振る舞いを反映したものとなり、本ハイパ
ーテキスト解析装置の精度が向上する。さらに別の変形
例として、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、
プロクシーサーバからのアクセスを無視するようにして
もよい。これは、アクセス履歴情報１０３におけるコン
ピュータ識別子のうち、プロクシーサーバに対応するも
のは（一般に）複数のユーザーからのアクセスを集約し
たものなので、そのハイパーリンク遷移頻度を求めても
個別のユーザーの振る舞いを正確に反映したものにはな
らず解析精度が下がってしまうという問題を解決するた
めに行うものである。プロクシーサーバであるか否か
は、ある期間に、予め定めておいた閾値（一個人が通常
アクセスすることがないようなアクセス頻度を閾値とす
る）を越える数のページにアクセスしたかどうかや、既
知のプロクシーサーバのコンピュータ識別子であるか否
かによって識別できる。さらに別の変形例として、ハイ
パーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、ハイパーテキス
ト１０２のハイパーリンク構造を解析して各ページの被
リンク数を求め、その値が予め定められた閾値を越える
ようなページへのハイパーリンク遷移を無視するように
してもよい。リンク数または被リンク数が大きなページ
はサイトナビゲート用のインデクスページであることが
多い。これらのページはサイトのコンテンツ提供者にと
ってユーザーにアクセスしてもらいたいコンテンツを包
含するページというよりも、サイトの性能を維持するた
めの機能的役割を果たすためのものである傾向が強く、
これらをリンク先とするハイパーリンク遷移頻度を求め
ても、コンテンツを探索するユーザーの振る舞いを直接
的に定量化することにはつながらない。そこで、これら
のページをリンク先とするハイパーリンク遷移を無視す
ることによって、解析精度が上がり、さらに計算量も減
少して処理効率が良くなる。
【００４７】属性抽出手段１０５は、ハイパーテキスト
１０２の各ページから（一つ以上の）属性を抽出する。
属性としては、例えば、以下の９項目の中から任意のＮ
個の組合わせ（Ｎは１以上９以下）を抽出する。もちろ
ん他の属性を用いてもよい。
【００４８】［属性１］ページのコンテンツにおける、
それぞれのリンク先ページに対応するハイパーリンクの
位置を抽出する。これは、ハイパーリンクが埋め込まれ
ている位置がページのコンテンツの先頭から何文字目か
（文字カウントでわかる）、あるいは、何単語目か（既
存の形態素解析技術を用いることによって実現でき
る）、あるいは、何パラグラフ目か（タグ情報を用いる
ことによって実現できる）という情報を得ることによっ
て実現できる。また、本発明の変形例として、ハイパー
リンクの位置を、ページがブラウザでレンダリングさ
れ、表示される際のウインドウ枠内の位置として定めて
もよい。これは、標準となるウインドウ枠サイズを予め
定めておき、ハイパーリンクがウインドウ枠内に表示さ
れるかどうか、あるいは、ウインドウ枠を例えば縦に均
等３分割して｛上部、中部、下部、見えない部分｝と領
域を定め、ハイパーリンクがどの領域に属するかを抽出
する。また、別の変形例として、ハイパーリンクの位置
を、ページコンテンツの全てのハイパーリンクの中で何
番目に現れるかという順序で定めてもよい。
【００４９】［属性２］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクの数を抽出する。また、本発明の変形例と
して、特定のページ（＝注目しているリンク先ページ）
を指すハイパーリンクの数としてもよい。これは、ハイ
パーテキスト１０２の全てのページからハイパーリンク
を抽出してそのリンク先ＵＲＬを調べることによって容
易にカウントできる。
【００５０】［属性３］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクがテキストで示されているか、あるいは、
画像で示されているかを抽出する。これは、ページのコ
ンテンツからハイパーリンクを表わすタグを取り出し
（＜Ａ ＨＲＥＦ＝ ＵＲＬ ＞．．．＜／Ａ＞）、こ
の中に画像ファイルが埋め込まれている（＜Ａ ＨＲＥ
Ｆ＝ ＵＲＬ ＞＜ＩＭＧ ＳＲＣ＝ ＧＲＡＰＨＩＣ
ＦＩＬＥ ．．．＞＜／Ａ＞）か否かを調べることに
よって実現できる。
【００５１】［属性４］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクのサイズを抽出する。サイズの尺度として
は、例えば、テキストであれば文字数や単語数（既存の
形態素解析技術を用いることによって実現できる）、画
像であれば表示領域の面積（ＩＭＧタグ中のｗｉｄｔｈ
とｈｅｉｇｈｔの値を掛け合わせて求める）を用いる。
【００５２】［属性５］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクテキストの文字種を抽出する。文字種とし
ては、例えば、フォントサイズ、あるいは、フォント
色、イタリックやボールド等の文字飾りの有無を抽出す
る。これらは、タグによって規定されているので容易に
抽出できる。
【００５３】［属性６］ページのサイズを抽出する。サ
イズの尺度としては、例えば、コンテンツの文字数や単
語数（既存の形態素解析技術を用いることによって実現
できる）、あるいはページファイルのサイズ（Ｂｙｔｅ
数）を用いる。
【００５４】［属性７］起点ページとリンク先ページの
コンテンツ類似度を抽出する。コンテンツ類似度の計算
法は、既存技術を用いる。例えばベクトル空間モデル法
［Ｓａｌｔｏｎａｎｄ Ａｌｌａｎ，１９９４］（Ｓａ
ｌｔｏｎ ａｎｄ Ａｌｌａｎ， Ｔｅｘｔ Ｒｅｔｒ
ｉｅｖａｌ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｐｒ
ｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ，ｉｎ Ｐｒｏｃ． ｏ
ｆ ＳＤＡＩＲ−９４．）では、各ページについて、単
語を項としその出現頻度を項の値とするようなベクトル
を生成して、ベクトル間の内積値をコンテンツ類似度と
して用いている。ここで、本発明の変形として、各起点
ページのハイパーリンクが埋め込まれている位置の近傍
テキスト（例えば、同一パラグラフとか前後Ｎ単語を近
傍とする）に出現する単語だけを対象とする（リンク先
ページは、ページ全体に出現する単語を対象とする、あ
るいは、ハイパーリンクにリンク先のページ中の位置ま
で記述してあれば、その近傍テキストを対象とする）よ
うにしてもよい。
【００５５】［属性８］ページ間の論理的位置差分を抽
出する。例えば、Ｗｅｂサーバ１０１上でページのファ
イルが置かれているディレクトリの位置を論理的位置と
して、ルートからの深さを抽出する。次に、起点ページ
とリンク先ページの深さの差を計算してその値を論理的
位置差分とする（ルートからの深さは、ＵＲＬを解析す
ればわかる。例えば、起点ページがＰａｇｅ１．ｈｔｍ
ｌという名前のファイルで、ｗｗｗ．○○．ｃｏ．ｊｐ
／Ｄｉｒ１／Ｐａｇｅ１．ｈｔｍｌというＵＲＬで表わ
されていて、リンク先ページがＰａｇｅ２．ｈｔｍｌと
いう名前のファイルで、ｗｗｗ．○○．ｃｏ．ｊｐ／Ｄ
ｉｒ１／Ｄｉｒ２／Ｐａｇｅ２．ｈｔｍｌというＵＲＬ
で表わされている場合、論理的位置差分は１である）。
【００５６】［属性９］ページのファイルの更新日時を
調べ（更新日時は、Ｗｅｂサーバ１０１においてファイ
ルプロパティを調べれば容易にわかる）、本発明のハイ
パーテキスト解析装置使用時と更新日時の差分時間を属
性として抽出する。
【００５７】図２は、各ページについて、ハイパーリン
ク遷移頻度獲得１０４で得られたハイパーリンク遷移頻
度と、属性抽出手段１０５で得られた属性を示した表の
例の一部である。この例では、ハイパーリンク遷移頻度
として、積算カウントを起点ページへのアクセス数で割
った値を用い、属性の組合わせとして、上記の１（先頭
からの単語数カウントを使用）、４（文字数を使用）、
６（起点ページの単語数を使用）の３つを用いている。
【００５８】図１の相関解析手段１０６では、ハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４で得られたハイパーリン
ク遷移頻度と、属性抽出手段１０５で得られた属性の相
関を計算する。相関の計算法としては、既存の統計手法
を用いることができるが、ここでは、重回帰分析を用い
た場合の実施例を説明する。本発明に重回帰分析を適用
した場合、目的変量はハイパーリンク遷移頻度（ｙとお
く）で、説明変量は各属性（ｘ1，ｘ2，ｘ3，．．．ｘp
とおく）となる（図２の例では、目的変量は遷移頻度
（ｙ）で、説明変量はリンク位置（ｘ1）とリンクサイ
ズ（ｘ2）とページサイズ（ｘ3）の３つとなる）。重回
帰分析では、ｙ＝ａ1ｘ1＋ａ2ｘ2＋ａ3ｘ3＋．．．＋ａ
pｘp＋ａ0（ａは回帰係数）という重回帰式を作り、左
辺と右辺のｙとｘにデータを代入して、その差の二乗を
表わす式を得る。一般にデータ系列は複数（多数）ある
ので、それぞれについて左辺と右辺の差の二乗を表わす
式を得て、全ての式の和（Ｑとおく）を得る。次に、Ｑ
を最小にするような回帰係数を求めるという手続きを取
る（Ｑをそれぞれの回帰係数で偏微分してその値を０と
おいた等式を作り、その連立方程式を解けばよい）。こ
うして得られた重回帰式は、図１の相関データ記憶手段
１０７において記憶される。ここで、本発明の変形例と
して、説明変量の候補の中から、目的変量（＝ハイパー
リンク遷移頻度）の予測に有効ではないと思われる属性
を選択し、以下の処理においてこれらの属性を無視する
ことによって、解析精度を上げ、さらに処理効率を上げ
るようにしてもよい。重回帰分析において、有効な説明
変量の組合わせを選択する手法は既存であり、例えば、
ｆｏｒｗａｒｄ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄや
ｓｔｅｐｗｉｓｅ ｍｅｔｈｏｄが提案されている（Ｃ
ａｒｌ Ｊ．Ｈｕｂｅｒｔｙ，Ａｐｐｌｉｅｄ Ｄｉｓ
ｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＪｏｈｎＷｉ
ｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎｃ，１９９４）ので、本発
明ではこれらのうちいずれかを用いれば容易に実現でき
る。
【００５９】次に、あるページ組が解析対象として与え
られると、本ハイパーリンク解析装置は、属性抽出手段
１０５を用いて、前述の方法により、属性を抽出する
（上で、説明変量として採用した属性だけを抽出すれば
よい。図２の例では、上記の１、４、６の３つの属性を
抽出する）。このようにして得られた属性は、属性解析
手段１０８において、相関データ記憶手段１０７におい
て記憶されている重回帰式と比較される。その方法は、
まず、ある一つの属性に注目して（例えば、図２の例
で、上記の１の属性に注目したとする）、他の属性の値
を重回帰式に代入する（上記の４と６の属性の値をそれ
ぞれｘ2とｘ3に代入する）。すると、回帰式は、一変数
の一次式で表わされ（ｙ＝ａ1ｘ1＋ｃ（ｃは定数）とい
う形になる）、与えられたページ組のハイパーリンク遷
移頻度と注目した属性の（予測）相関式が得られるの
で、（他の属性は変化させないという前提の基におい
て）該属性をどういう値に変更すれば、ハイパーリンク
遷移頻度がどのように変わるかが予測される。尚、ここ
で、注目している属性の値（属性抽出手段１０５で得ら
れたもの）を代入すると、現状のハイパーリンク遷移頻
度予測値が得られる。本発明では、上記の注目している
属性というのは、特に指定されるものではなく、全ての
属性を順に注目しながら、上記の処理を繰り返す（つま
り、属性の数だけ相関式が得られる）。
【００６０】このようにして得られた相関式は表示手段
１０９において表示される。図３は、表示の一例を示す
ものである。ここでは、図２の例の結果表示の一部（上
記の１の属性に注目したものを示している）を示してい
る。同図では、与えられたページ組のハイパーリンク遷
移頻度を注目した属性（ハイパーリンクの位置）の（一
次）関数として表わしている。ここで、ｘ軸の値ｐは、
現状の属性値であり、ｑ（＝ａ1ｐ＋ｃ）は、現状のハ
イパーリンク遷移頻度予測値となる。同図を参照する
と、属性値をどれだけ可変させると（ここでは、ハイパ
ーリンクの位置を何単語目に埋め込むかということにな
る）、どれだけハイパーリンク遷移頻度を可変させられ
るかが定量的に予測できる（一般に、ハイパーリンク遷
移頻度を高くすることを考えるが、ここでは、ハイパー
リンク位置を前にするほど、ハイパーリンク遷移頻度が
高くなることが予測でき、その効果は回帰係数ａ1の値
で左右される）。
【００６１】［実施例２］つぎに本発明の実施例２につ
いて説明する。
【００６２】図４は、本発明の実施例２を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象ペー
ジ組獲得手段４０１により、属性解析手段１０８で解析
するページ組を自動的に取捨選択する。この処理の流れ
は、先ず、指定されたページ集合（例えば、ある特定の
サーバ上の全てのページ、とか、ある特定のサーバ上の
ある特定のディレクトリ以下に存在する全てのページと
いった指定）のうちハイパーリンクで直接繋がれたペー
ジ組について、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４
を用いてハイパーリンク遷移頻度を得る。次に、この情
報は解析対象ページ組獲得手段４０１に渡され、解析対
象ページ組獲得手段４０１において、ハイパーリンク遷
移頻度が予め定められた閾値より小さなページ組を獲得
して、これらを属性解析手段１０８に渡す。属性解析手
段１０８では、上記の実施例の方法で、渡されたページ
組の解析を（順次）行う。こうすることによって、本ハ
イパーテキスト解析装置のユーザーが、予め、（ハイパ
ーリンク遷移頻度に）問題がありそうなページ組を探し
て指定しなければならいという手間を省略できる。
【００６３】ここで、本発明の変形例を示す。先ず上記
の処理と同様に、指定されたページ集合のうちハイパー
リンクで直接繋がれたページ組について、ハイパーリン
ク遷移頻度獲得手段１０４を用いてハイパーリンク遷移
頻度を得る。さらに、本変形例では、属性抽出手段１０
５において、前述の方法により該ページ組間のコンテン
ツ類似度を得る。こうして得られた該ページ組間のハイ
パーリンク遷移頻度とコンテンツ類似度の情報は解析対
象ページ組獲得手段４０１に渡され、解析対象ページ組
獲得手段４０１において、ハイパーリンク遷移頻度をコ
ンテンツ類似度で割った値が予め定められた閾値より小
さなページ組を獲得して、これらを属性解析手段１０８
に渡す。ハイパーリンク遷移頻度をコンテンツ類似度で
割った値が小さなページ組は、内容が類似しているにも
拘わらず、ユーザーがリンクを遷移してくれる傾向が小
さいものであり、改善の余地があるといえる（改善のた
めの指針は上記と同様に属性解析手段１０８において得
られ、表示手段１０９において表示される）。
【００６４】［実施例３］つぎに本発明の実施例３につ
いて説明する。
【００６５】図５は、本発明の実施例３を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。同図において、アクセス類
似度解析手段５０１は、ハイパーテキスト１０２の（全
ての）ページ組について、そのページ間のアクセス類似
度を求める。ここで、アクセス類似度とは、与えられた
２つのページについて、いかに多くのユーザーが双方を
アクセスしたかという度合いを表わす指標であり、例え
ば、ベクトル空間モデル法を使って、各ページについ
て、アクセスのあったＩＰアドレスを項としその出現頻
度を項の値とするようなベクトルを生成して、ベクトル
間の内積値をアクセス類似度として用いる。このように
前述のハイパーリンク遷移頻度の代わりに、アクセス類
似度を用いることによって、（２つのページ間のハイパ
ーリンクの有無を考慮することなく）任意のページ組を
対象として、そのページ構成の改善策を提示できるよう
になる。また本発明の変形例としてアクセス類似度解析
手段５０１が、上記実施例と同様の方法で、情報収集の
ための探索ロボットからのアクセスを無視するようにし
てもよい。さらに別の変形例として、アクセス類似度解
析手段５０１が、上記実施例と同様の方法で、プロクシ
ーサーバからのアクセスを無視するようにしてもよい。
【００６６】属性抽出手段１０５は、上記実施例と同様
の処理を行うが、ここでは、さらに、ページ間のハイパ
ーリンク遷移数を計算してこれを属性の１つとしてもよ
い。具体的には、ページ組｛ページＡ，ページＢ｝が与
えられたときに、ハイパーリンクの向きを考慮しながら
ページＡからページＢへの最短経路の遷移数を計算し、
次にページＢからページＡへの最短経路の遷移数を計算
し、両者を比べて小さい方をページ組｛ページＡ，ペー
ジＢ｝のハイパーリンク遷移数とする。ここで、ページ
ＡからページＢへの最短経路は、ページＡからページＢ
に到達するまで幅優先で深さ（＝遷移数）をカウントし
ながらハイパーリンクを探索すればよい。この探索は、
一般には、辿ることができるハイパーリンクが無くなる
まで続けられるが、処理効率を上げるために、深さ（＝
遷移数）が予め決められた閾値に達したところで停止す
るように設定してもよい。この場合、ページ間の最短経
路の遷移数は該閾値とする。
【００６７】相関解析手段１０６では、アクセス類似度
解析手段５０１で得られたアクセス類似度と、属性抽出
手段１０５で得られた属性の相関を上記実施例と同様に
重回帰分析によって計算する。得られた重回帰式は、相
関データ記憶手段１０７において記憶される。ここで、
本発明の変形例として、上記実施例と同様の方法によ
り、説明変量の候補の中から、目的変量（＝アクセス類
似度）の予測に有効ではないとおもわれる属性を選択
し、以下の処理においてこれらの属性を無視することに
よって、解析精度を上げ、さらに処理効率を上げるよう
にしてもよい。
【００６８】次に、あるページ組が解析対象として与え
られると、本ハイパーリンク解析装置は、属性抽出手段
１０５を用いて、上記実施例と同様の方法により、属性
を抽出する。得られた属性は、属性解析手段１０８にお
いて、相関データ記憶手段１０７において記憶されてい
る重回帰式と比較され、上記実施例と同様に、与えられ
たページ組のアクセス類似度と注目した属性の（予測）
相関式が得られるので、（他の属性は変化させないとい
う前提の基において）該属性をどういう値に変更すれ
ば、ハイパーリンク遷移頻度がどのように変わるかが予
測される。尚、ここで、注目している属性の値（属性抽
出手段１０５で得られたもの）を代入すると、現状のア
クセス類似度予測値が得られる。本発明では、上記の注
目している属性というのは、特に指定されるものではな
く、全ての属性を順に注目しながら、処理を繰り返す
（つまり、属性の数だけ相関式が得られる）。このよう
にして得られた相関式は、上記実施例と同様に、表示手
段１０９において表示される。
【００６９】［実施例４］つぎに本発明の実施例４につ
いて説明する。
【００７０】図６は、本発明の実施例４を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象ペー
ジ組獲得手段６０１により、属性解析手段１０８で解析
するページ組を自動的に取捨選択する。この処理の流れ
は、先ず、指定されたページ集合（例えば、ある特定の
サーバ上の全てのページ、とか、ある特定のサーバ上の
ある特定のディレクトリ以下に存在する全てのページと
いった指定）から任意の２つを取り出したページ組につ
いて、アクセス類似度解析手段５０１を用いてアクセス
類似度を得る。次に、この情報は解析対象ページ組獲得
手段６０１に渡され、解析対象ページ組獲得手段６０１
において、アクセス類似度が予め定められた閾値より小
さなページ組を獲得して、これらを属性解析手段１０８
に渡す。属性解析手段１０８では、上記の実施例の方法
で、渡されたページ組の解析を（順次）行う。こうする
ことによって、本ハイパーテキスト解析装置のユーザー
が、予め、（アクセス類似度に）問題がありそうなペー
ジ組を探して指定しなければならいという手間を省略で
きる。
【００７１】ここで、本発明の変形例を示す。先ず上記
の処理と同様に、指定されたページ集合から任意の２つ
を取り出したページ組について、アクセス類似度解析手
段５０１を用いてアクセス類似度を得る。さらに、本変
形例では、属性抽出手段１０５において、前述の方法に
より該ページ組間のコンテンツ類似度を得る。こうして
得られた該ページ組間のアクセス類似度とコンテンツ類
似度の情報は解析対象ページ組獲得手段６０１に渡さ
れ、解析対象ページ組獲得手段６０１において、アクセ
ス類似度をコンテンツ類似度で割った値が予め定められ
た閾値より小さなページ組を獲得して、これらを属性解
析手段１０８に渡す。アクセス類似度をコンテンツ類似
度で割った値が小さなページ組は、内容が類似している
にも拘わらず、ユーザーがリンクを遷移してくれる傾向
が小さいものであり、改善の余地があるといえる（改善
のための指針は上記と同様に属性解析手段１０８におい
て得られ、表示手段１０９において表示される）。
【００７２】［実施例５］つぎに本発明の実施例５につ
いて説明する。
【００７３】図７は、本発明の実施例５を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。尚、本発明では、同図のハ
イパーリンク遷移頻度獲得手段１０４をアクセス類似度
解析手段５０１と置き換えることもできる。この場合、
以下の説明中のハイパーリンク遷移頻度はアクセス類似
度に置き換えられる。
【００７４】本実施例は、編集手段７０１において、本
ハイパーテキスト解析装置の操作者が、表示手段１０９
で表示されている情報（指定されたページ組間のハイパ
ーリンク遷移頻度を変化させることを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報）を参照しながら指定されたページ組のコ
ンテンツを改変する（＝１つ以上の属性を変化させる）
ことができる。図８は、表示手段１０９における表示の
一例である。この例では、Ｐ６（起点ページ）とＰ７
（リンク先ページ）が指定されたページ組であり、目的
変量ｙに対応するハイパーリンク遷移頻度には、積算カ
ウントを起点ページへのアクセス数で割った値を用いて
いる（アクセス類似度をに置き換えた場合は、上記実施
例と同様に、ＩＰアドレスの出現頻度に基づくベクトル
の内積値を用いる）。また、属性の組合わせとして、上
記の１（ハイパーリンクの位置：先頭からの単語数カウ
ントを使用）、４（ハイパーリンクサイズ：文字数を使
用）、６（ページサイズ：起点ページの単語数を使用）
の３つを用いており、これらが順に説明変量ｘ1，ｘ2，
ｘ3にそれぞれ対応する。同図の表では、ページ組｛Ｐ
６，Ｐ７｝から（属性抽出手段１０５において）抽出さ
れた３つの属性値がそれぞれ、ｘ1＝６６、ｘ2＝７、ｘ
3＝３２５であり、そのとき予測されるハイパーリンク
遷移頻度がｙ＝０．１７である（属性解析手段１０８に
おいて求められる）ことがわかる。該操作者は、このｙ
＝０．１７というハイパーリンク遷移頻度予測値を増加
させたければ、同図下の３つのグラフを見て、どの属性
をどれだけ変化させれば、どれだけ効果があるかという
ことを知ることができる。本例では、ｘ1を小さくする
（つまり、Ｐ６からＰ７へのハイパーリンクの位置を前
にする）、あるいは、ｘ2を大きくする（つまりＰ６か
らＰ７へのハイパーリンクの文字数を増やす）、あるい
は、ｘ3を小さくする（つまりＰ６の文字数を減らす）
ことによってハイパーリンク遷移頻度予測値が増加する
ことがわかる。このとき、各グラフの傾きを見ることに
よって属性値の可変量がどの程度の効果を持つかも容易
に知ることができる（尚、これら３つのグラフはそれぞ
れに対応する属性だけを変化させたときのハイパーリン
ク遷移頻度予測値を示すものである）。該操作者は、こ
れらの情報を参考にしながら、編集手段７０１におい
て、ページ組｛Ｐ６，Ｐ７｝のコンテンツを改変でき
る。このようにして改変されたページ組はハイパーテキ
スト１０２に置かれる。
【００７５】次に、属性抽出手段１０５において、上記
実施例と同様の方法で、該ページ組の属性が抽出され、
コンテンツ改変効果解析手段７０２に渡される。コンテ
ンツ改変効果解析手段７０２では、上記実施例と同様の
方法で、該ページ組の属性と相関データ記憶手段におい
て記憶されている相関データと比較することによって、
該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を予測して改変
による効果を計算し、その計算結果を表示手段１０９に
渡す。
【００７６】図９は、表示手段１０９における表示の一
例である。同図の表は、ページ組｛Ｐ６，Ｐ７｝のコン
テンツ改変後のハイパーリンク遷移頻度予測値を示すも
のである。本例では、該操作者は、編集手段７０１にお
いてｘ1とｘ3を変化させており、改変後のハイパーリン
ク遷移頻度予測値は０．１７から０．３１に増加してい
る。本発明では、該操作者はこの表示例を参照しなが
ら、編集手段７０１を用いて、さらに、コンテンツの改
変を繰り返すこともできる。このとき、上記実施例と同
様に、同図下の３つのグラフを見て、どの属性をどれだ
け変化させれば、どれだけ効果があるかということを知
ることができる。尚、これら３つのグラフの形状は、図
８のコンテンツ改変前のものと比較して、回帰係数
ａ1、ａ2、ａ3は同一で、定数項だけが変化したものと
なる。
【００７７】［実施例６］つぎに本発明の実施例６につ
いて説明する。
【００７８】図１０は、本発明の実施例６を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象指
定手段１００１により、本ハイパーテキスト解析装置の
ユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバを指定できる
ようにする。ユーザーのコンピュータ１００２と解析対
象指定手段１００１はネットワーク（例えばインターネ
ットや電話回線）で接続されている。ユーザーのコンピ
ュータ１００２では、解析対象とするＷｅｂサーバーの
ＵＲＬ（サーバーを識別する符号であれば何でもよい）
が入力され、このＵＲＬはネットワークを通じて解析対
象指定手段１００１に渡される。解析対象指定手段１０
０１は、該ＵＲＬを属性抽出手段１０５とハイパーリン
ク遷移頻度獲得手段１０４（あるいはアクセス類似度解
析手段５０１）に渡す。属性抽出手段１０５とハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４では、ＨＴＴＰ（ハイパ
ーテキストトランスファプロトコル）に従って該ＵＲＬ
を発行して、解析対象Ｗｅｂサーバーとアクセスして必
要な情報を獲得する。ここで、本発明の変形として、解
析対象指定手段１００１が複数のユーザーのコンピュー
タ１００２と接続されていてもよい。この場合、解析対
象指定手段１００１は、個々のユーザーからユーザーＩ
Ｄ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力しても
らって、既存のデータベースアクセス制御手法を用い
て、個々の処理が干渉しないような制御をする。さらに
異なる変形として、本発明では、解析対象指定手段１０
０１をＷｅｂサーバー上に置き、ＣＧＩ（コモンゲート
ウェイインタフェース）スクリプトとして表現して、ユ
ーザーのコンピュータ１００２における解析対象指定を
Ｗｅｂページのフォームを用いて行えるようにしてもよ
い。
【００７９】［実施例７］つぎに本発明の実施例７につ
いて説明する。
【００８０】図１１は、本発明の実施例７を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、コンテンツ
伝送手段１１０１により、本ハイパーテキスト解析装置
のユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバ上のコンテ
ンツを本ハイパーテキスト解析装置に受け渡せるように
する。本実施例では、先ず、ユーザーのコンピュータ１
００２で、解析対象となるＷｅｂサーバ上のコンテンツ
を獲得する（あるいは予め解析対象となるＷｅｂサーバ
上のコンテンツを持っている）。ユーザーのコンピュー
タ１００２とコンテンツ伝送手段１１０１はネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてお
り、ユーザーのコンピュータ１００２から解析対象であ
るＷｅｂサーバ上のコンテンツがネットワークを通じて
コンテンツ伝送手段１１０１に渡される。コンテンツ伝
送手段１１０１は、該Ｗｅｂサーバ上のコンテンツを属
性抽出手段１０５とハイパーリンク遷移頻度獲得手段１
０４（あるいはアクセス類似度解析手段５０１）に渡
す。Ｗｅｂではコンテンツの改変が頻繁に行われること
もあるが、こうすることによって、ユーザーが想定して
いる（時点での）コンテンツを対象とした解析を確実に
行うことができる。ここで、本発明の変形として、コン
テンツ伝送手段１１０１が複数のユーザーのコンピュー
タ１００２と接続されていてもよい。この場合、コンテ
ンツ伝送手段１１０１は、個々のユーザーからユーザー
ＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力して
もらって、既存のデータベースアクセス制御手法を用い
て、個々の処理が干渉しないような制御をする。
【００８１】［実施例８］つぎに本発明の実施例８につ
いて説明する。
【００８２】図１２は、本発明の実施例８を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、アクセス履
歴情報伝送手段１２０１により、本ハイパーテキスト解
析装置のユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバのア
クセス履歴情報を本ハイパーテキスト解析装置に受け渡
せるようにする。本実施例では、先ず、ユーザーのコン
ピュータ１００２で、解析対象となるＷｅｂサーバのア
クセス履歴情報を獲得する（あるいは予め解析対象とな
るＷｅｂサーバのアクセス履歴情報を持っている）。ユ
ーザーのコンピュータ１００２とアクセス履歴情報伝送
手段１２０１はネットワーク（例えばインターネットや
電話回線）で接続されており、ユーザーのコンピュータ
１００２から解析対象であるＷｅｂサーバのアクセス履
歴情報がネットワークを通じてアクセス履歴情報伝送手
段１２０１に渡される。アクセス履歴情報伝送手段１２
０１は、該Ｗｅｂサーバのアクセス履歴情報をハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４（あるいはアクセス類似
度解析手段５０１）に渡す。Ｗｅｂサーバーのアクセス
履歴情報は個人のプライバシーに関する情報であると見
なすこともできるため機密性が高い。そのため、Ｗｅｂ
サーバーのアクセス履歴情報が該Ｗｅｂサーバー上でア
クセス可能な形態で保持されることは希である。本実施
例のように、ユーザーと本ハイパーテキスト解析装置間
で直接、アクセス履歴情報を受け渡すことができれば第
３者からアクセス履歴情報にアクセスされる可能性が小
さくなる。ここで、本発明の変形として、アクセス履歴
情報伝送手段１２０１が複数のユーザーのコンピュータ
１００２と接続されていてもよい。この場合、アクセス
履歴情報伝送手段１２０１は、個々のユーザーからユー
ザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力
してもらって、既存のデータベースアクセス制御手法を
用いて、個々の処理が干渉しないような制御をする。
【００８３】［実施例９］つぎに本発明の実施例９につ
いて説明する。
【００８４】図１３は、本発明の実施例９を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、属性指定手
段１３０１により、本ハイパーテキスト解析装置のユー
ザーが、解析対象となるハイパーテキストのコンテンツ
から抽出する属性の組を指定することできる。ユーザー
のコンピュータ１００２と属性指定手段１３０１はネッ
トワーク（例えばインターネットや電話回線）で接続さ
れている。ユーザーのコンピュータ１００２では、抽出
する属性の組が入力され、この情報はネットワークを通
じて属性指定手段１３０１に渡される。属性指定手段１
３０１は、該情報を属性抽出手段１０５に渡す。属性抽
出手段１０５では、指定された属性の組を解析対象とし
て処理を行う。ここで、本発明の変形として、属性指定
手段１３０１が複数のユーザーのコンピュータ１００２
と接続されていてもよい。この場合、属性指定手段１３
０１は、個々のユーザーからユーザーＩＤ（あるいはユ
ーザーＩＤとパスワード）を入力してもらって、既存の
データベースアクセス制御手法を用いて、個々の処理が
干渉しないような制御をする。さらに異なる変形とし
て、本発明では、属性指定手段１３０１をＷｅｂサーバ
ー上に置き、ＣＧＩスクリプトとして表現して、ユーザ
ーのコンピュータ１００２における属性の組指定をＷｅ
ｂページのフォームを用いて行えるようにしてもよい。
この場合、抽出可能な属性を予めメニューとして用意し
ておき、該フォーム上でユーザーが選択するよな形態に
しておいてもよい。
【００８５】［実施例１０］つぎに本発明の実施例１０
について説明する。
【００８６】図１４は、本発明の実施例１０を示す構成
図である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を
付して重複する説明は省略する。本実施例は、ユーザー
のコンピュータ１００２と編集手段７０１がネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてい
る。ユーザーのコンピュータ１００２における編集作業
はネットワークを通じて編集手段７０１に渡される。こ
こで、本発明の変形として、編集手段７０１が複数のユ
ーザーのコンピュータ１００２と接続されていてもよ
い。この場合、編集手段７０１は、個々のユーザーから
ユーザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を
入力してもらって、既存のデータベースアクセス制御手
法を用いて、個々の処理が干渉しないような制御をす
る。さらに異なる変形として、本発明では、編集手段７
０１をＷｅｂサーバー上に置き、ＣＧＩスクリプトとし
て表現して、ユーザーのコンピュータ１００２における
編集作業をＷｅｂページのフォームを用いて行えるよう
にしてもよい。
【００８７】［実施例１１］つぎに本発明の実施例１１
について説明する。
【００８８】図１５は、本発明の実施例１１を示す構成
図である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を
付して重複する説明は省略する。本実施例は、ユーザー
のコンピュータ１００２と表示手段１０９がネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてい
る。表示手段１０９における表示結果はネットワークを
通じてユーザーのコンピュータ１００２に渡され、ユー
ザーのコンピュータ１００２において表示される。ここ
で、本発明の変形として、表示手段１０９が複数のユー
ザーのコンピュータ１００２と接続されていてもよい。
この場合、表示手段１０９は、個々のユーザーからユー
ザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力
してもらって、既存のデータベースアクセス制御手法を
用いて、個々の処理が干渉しないような制御をする。さ
らに異なる変形として、本発明では、表示手段１０９を
Ｗｅｂサーバー上に置き、表示結果をＨＴＭＬフォーム
で表現して、ユーザーのコンピュータ１００２において
表示されるようにしてもよい。
【００８９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
Ｗｅｂサイト上の任意のページ組について、ページコン
テンツから抽出される様々な属性とページ間遷移頻度と
の相関を基にして、ページ構成の問題の原因を提示し、
さらに、その改善策をも提示することができ、ハイパー
テキストシステム（Ｗｅｂサイト）管理者は容易にペー
ジ構成を改善できる。
【００９０】
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【００９２】
【図２】 本発明の実施例の属性の一例を示す図であ
る。
【００９３】
【図３】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【００９４】
【図４】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【００９５】
【図５】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【００９６】
【図６】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【００９７】
【図７】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【００９８】
【図８】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【００９９】
【図９】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【０１００】
【図１０】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０１】
【図１１】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０２】
【図１２】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０３】
【図１３】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０４】
【図１４】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０５】
【図１５】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【０１０６】
【符号の説明】
１０１ Ｗｅｂサーバ １０２ ハイパーテキスト １０３ アクセス履歴情報 １０４ ハイパーリンク遷移頻度獲得手段 １０５ 属性抽出手段 １０６ 相関解析手段 １０７ 相関データ記憶手段 １０８ 属性解析手段 １０９ 表示手段 ４０１ 解析対象ページ組獲得手段 ５０１ アクセス類似度解析手段 ６０１ 解析対象ページ組獲得手段 ７０１ 編集手段 ７０２ コンテンツ改変効果解析手段 １００１ 解析対象指定手段 １００２ ユーザーのコンピュータ １１０１ コンテンツ伝送手段 １２０１ アクセス履歴情報伝送手段 １３０１ 属性指定手段
【手続補正書】
【提出日】平成１１年１２月６日（１９９９．１２．
６）
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正内容】
【書類名】 明細書
【発明の名称】 ハイパーテキスト解析装置および方法
【特許請求の範囲】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ネットワーク上に
構成されるハイパーテキストシステムにおいて、その構
成に問題がある部分を改善する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】ネットワーク上に構成されるハイパーテ
キストシステム（例えば、ＷｏｒｌｄＷｉｄｅ Ｗｅ
ｂ；以降Ｗｅｂと略す）では、ハイパーテキストを格納
しているサーバにおいてユーザー（訪問者）のアクセス
履歴を記録することができる。このアクセス履歴には、
一般に、アクセスしてきたユーザーが使用しているコン
ピュータの識別子（インターネットを利用しているので
あればＩＰアドレス）、アクセスしてきた時刻、アクセ
スしたページ（＝ファイル）のサーバ上での識別子（Ｗ
ｅｂではＵＲＬ）が含まれる。
【０００３】アクセス履歴とハイパーリンク構造を解析
して、ハイパーテキストシステム（例えば、Ｗｅｂサイ
ト）の構成の優劣を判断するような知識を得る技術とし
ては、［Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉｏｎ
ｉ，９８］（Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉｏ
ｎｉ，Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｗｅｂ Ｓｉｔｅｓ：Ａｕｔ
ｏｍａｔｉｃａｌｌｙ Ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ Ｗ
ｅｂ Ｐａｇｅｓ，ｉｎＰｒｏｃ． ｏｆ ＡＡＡＩ−
９８）がある。
【０００４】［Ｐｅｒｋｏｗｉｔｚ ａｎｄ Ｅｔｚｉ
ｏｎｉ，９８］は、先ず、サイト上の全てのページ組に
ついて、同一ユーザーからのアクセス共起頻度を計算
し、予め定められた閾値を超える組を残し、その他を破
棄する。さらに、残った組の中から実際にハイパーリン
クで連結されている組を破棄する。次に、残った組をア
ークで連結されたグラフとみなし、各グラフを解析して
クリーク（全てのノード間にアークが存在する完全グラ
フ）を抽出する。このクリークを構成するページ群は、
互いに（強い）関連があるがハイパーリンクで連結され
ていないものなので、サイト上の劣っている部分を発見
できたと解釈することができる。この手法では、多くの
ユーザーが同一セッションでアクセスしてくる傾向が強
いにもかかわらずそれらの間にハイパーリンクが存在し
ない（そのため、ユーザーはページ間遷移に多くの労力
を求められるであろう）ページ群を発見できる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来技術では、構成の
劣ったページ群を明示的に提示することはできるが、該
ページ群の問題の原因を解析することはできなかった。
そのため、ハイパーテキストシステム管理者は、ページ
群の改善方法を試行錯誤によって探らなければならなか
った。これは、ある部分を変更してみて、しばらくの間
アクセス履歴を収集し、改善効果を測定するという操作
を繰り返すもので、この間、ハイパーテキストシステム
の構成は不安定となり、繰り返しアクセスしてくるユー
ザーを混乱させてしまうという問題が生じる。また、ハ
イパーテキストシステムにおけるページ群を改善するた
めの手法は、そのハイパーテキストシステムの目的、規
模、機能、レイアウト、話題、ユーザータイプ等に依存
するので、対象ハイパーテキストシステムの特徴を把握
しなければならないという課題もある。
【０００６】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
で、対象ハイパーテキストシステム上の任意のページ組
について、ページコンテンツから抽出される様々な属性
とページ間遷移頻度との相関を予め計算しておき、該ハ
イパーテキストシステム上で構成に問題がある部分につ
いてどの属性をどのように変更すれば構成の改善になる
かを提示することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の第１の側面によ
れば、上述の目的を達成するために、ハイパーテキスト
解析装置に、ハイパーテキストシステムへのアクセス履
歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパーリ
ンクで繋がれた（例えば全ての）ページ間のハイパーリ
ンク遷移頻度を計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手
段と、ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツ
から（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、該
ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算す
る相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータを
記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば一
つの）ページ組のコンテンツから該属性抽出手段を用い
て属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段において
記憶されている相関データと比較することによって、該
ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化させる（一
般に、上げることを目的とする）ことを想定した場合
に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果が
あるかという情報を求める属性解析手段と、該属性解析
手段で得られた結果を表示する表示手段とを設けてい
る。
【０００８】この構成においては、設計者がユーザの遷
移を期待してハイパーリンクを用いて関連付けたページ
間においてどの属性を変化させれば初期の遷移頻度が得
られるかを簡易に提示することができる。ハイパーリン
クシステム例えばＷｅｂシステムの管理者は、この提示
内容に基づいてＷｅｂページの属性を変化させて所望の
Ｗｅｂシステムを構築維持することができる。
【０００９】また、本発明の第２の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析し
て、ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ
間のハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク
遷移頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ
組のコンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性
抽出手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間
の相関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得
られたデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定さ
れたページ群のうちハイパーリンクで繋がれた（例えば
全ての）ページ間について、該ハイパーリンク遷移頻度
獲得手段を用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、該
ハイパーリンク遷移頻度が小さなページ組（例えば一つ
以上）を獲得する解析対象ページ組獲得手段と、該解析
対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコンテン
ツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該
相関データ記憶手段において記憶されている相関データ
と比較することによって、該ページ組間のハイパーリン
ク遷移頻度を変化させる（一般に、上げることを目的と
する）ことを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化
させれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属
性解析手段と、該属性解析手段で得られた結果を表示す
る表示手段とを設けるようにしている。
【００１０】この構成においても、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシス
テムを構築維持することができる。さらに、ハイパーリ
ンクでリンクされたページでありながら遷移頻度の少な
いページを修正対象として自動的に選別することができ
る。
【００１１】また、本発明の第３の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析し
て、ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ
間のハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク
遷移頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ
組のコンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性
抽出手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間
の相関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得
られたデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定さ
れたページ群のうちハイパーリンクで繋がれた（例えば
全ての）ページ間について、該ハイパーリンク遷移頻度
獲得手段を用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、さ
らに、該属性抽出手段を用いて、該ページ間のコンテン
ツ類似度を計算し、該ハイパーリンク遷移頻度と該コン
テンツ類似度との比率を基に、コンテンツが類似してい
るにもかかわらずハイパーリンク遷移頻度が小さなペー
ジ組（例えば一つ以上）を獲得する解析対象ページ組獲
得手段と、該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたペ
ージ組のコンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を
抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶され
ている相関データと比較することによって、該ページ組
間のハイパーリンク遷移頻度を変化させる（一般に、上
げることを目的とする）ことを想定した場合に、どの属
性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果があるかとい
う情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段で得ら
れた結果を表示する表示手段とを設けるようにしてい
る。
【００１２】この構成においても、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシス
テムを構築維持することができる。さらに、ハイパーリ
ンクでリンクされたページであり、かつ関連したコンテ
ンツを有しながら遷移頻度の少ないページを修正対象と
して自動的に選別することができる。
【００１３】また、本発明の第４の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば
一つの）ページ組のコンテンツや該ページ組を包含する
ハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属性
を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶さ
れている相関データと比較することによって、該ページ
組間のページ間アクセス類似度を変化させる（一般に、
大きくすることを目的とする）ことを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段
で得られた結果を表示する表示手段とを設けるようにし
ている。
【００１４】この構成においては、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。
【００１５】また、本発明の第５の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定されたページ群
の任意のページ間について、該アクセス類似度解析手段
を用いてページ間アクセス類似度を計算し、該ページ間
アクセス類似度が小さなページ組（一つ以上）を獲得す
る解析対象ページ組獲得手段と、該解析対象ページ組獲
得手段で獲得されたページ組のコンテンツや該ページ組
を包含するハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を
用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段にお
いて記憶されている相関データと比較することによっ
て、該ページ組間のページ間アクセス類似度を変化させ
る（一般に、大きくすることを目的とする）ことを想定
した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだ
け効果があるかという情報を求める属性解析手段と、該
属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを設
けるようにしている。
【００１６】この構成においても、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。さらに、ユーザによる
アクセスが共起することの少ないページ間を修正対象と
して自動的に選別することができる。
【００１７】また、本発明の第６の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定されたページ群
の任意のページ間について、該アクセス類似度解析手段
を用いてページ間アクセス類似度を計算し、さらに、該
属性抽出手段を用いて、該ページ間のコンテンツ類似度
を計算し、該ページ間アクセス類似度と該コンテンツ類
似度の比率を基に、コンテンツが類似しているにもかか
わらずページ間アクセス類似度が小さなページ組（一つ
以上）を獲得する解析対象ページ組獲得手段と、該解析
対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコンテン
ツや該ページ組を包含するハイパーテキスト構造から該
属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該相関デー
タ記憶手段において記憶されている相関データと比較す
ることによって、該ページ組間のページ間アクセス類似
度を変化させる（一般に、大きくすることを目的とす
る）ことを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化さ
せれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性
解析手段と、該属性解析手段で得られた結果を表示する
表示手段とを設けるようにしている。
【００１８】この構成においても、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、所望のハイパーリンクシステム例えばＷｅｂシステ
ムを構築維持することができる。さらに、コンテンツが
関連していながらユーザによるアクセスが共起すること
の少ないページ間を修正対象として自動的に選別するこ
とができる。
【００１９】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページのコンテンツにおけるハイパーリンクの位置を抽
出するようにしてもよい。また、属性抽出手段が、属性
の一つとして、少なくとも、ページのコンテンツにおけ
るハイパーリンクの数を抽出するようにしてもよい。ま
た、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページのコンテンツにおけるハイパーリンクの種類を抽
出するようにしてもよい。また、属性抽出手段が、属性
の一つとして、少なくとも、ページのコンテンツにおけ
るハイパーリンクのサイズを抽出するようにしてもよ
い。また、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なく
とも、ページのコンテンツにおけるハイパーリンクを表
わす文字の種類を抽出するようにしてもよい。また、属
性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、ページ
のコンテンツにおけるページのサイズを抽出するように
してもよい。
【００２０】また、本発明の第１、第２、第４または第
５の側面において、属性抽出手段が、属性の一つとし
て、少なくとも、ページ組間のコンテンツ類似度を抽出
するようにしてもよい。
【００２１】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページの位置を抽出するようにしてもよい。また、属性
抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、ページの
更新日時を抽出するようにしてもよい。
【００２２】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が、属性の一つとして、少なくとも、
ページ間のハイパーリンク遷移数を抽出するようにして
もよい。
【００２３】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、ハイパーテキ
ストを網羅的にアクセスして自動的に情報を収集する探
索ロボットを識別して、当該探索ロボットからのアクセ
ス情報を排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２４】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、アクセス類似度解析手段が、ハイパーテキストを網
羅的にアクセスして自動的に情報を収集する探索ロボッ
トを識別して、当該探索ロボットからのアクセス情報を
排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２５】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、プロクシーサ
ーバーを識別して、当該プロクシーサーバからのアクセ
ス情報を排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２６】また、本発明の第４〜第６の側面におい
て、アクセス類似度解析手段が、プロクシーサーバーを
識別して、当該プロクシーサーバからのアクセス情報を
排除して解析を行うようにしてもよい。
【００２７】また、本発明の第１〜第３の側面におい
て、ハイパーリンク遷移頻度解析手段が、被リンク数が
大きなページをリンク先とするハイパーリンク遷移を排
除して解析を行うようにしてもよい。
【００２８】また、本発明の第７の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムへ
のアクセス履歴情報とハイパーリンク構造を解析して、
ハイパーリンクで繋がれた（例えば全ての）ページ間の
ハイパーリンク遷移頻度を計算するハイパーリンク遷移
頻度獲得手段と、ハイパーリンクで繋がれたページ組の
コンテンツから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出
手段と、該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相
関を計算する相関解析手段と、該相関解析手段で得られ
たデータを記憶する相関データ記憶手段と、指定された
（例えば一つの）ページ組のコンテンツから該属性抽出
手段を用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手
段において記憶されている相関データと比較することに
よって、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化
させる（一般に、上げることを目的とする）ことを想定
した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだ
け効果があるかという情報を求める属性解析手段と、該
属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段と、こ
の表示結果を参照しながら該指定されたページ組のコン
テンツを改変する編集手段と、該編集手段において改変
されたコンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽
出し、これを該相関データ記憶手段において記憶されて
いる相関データと比較することによって、該ページ組間
のハイパーリンク遷移頻度を予測して改変による効果を
計算するコンテンツ改変効果解析手段とを設け、該表示
手段において該コンテンツ改変効果解析手段で得られた
結果を表示するようにしている。
【００２９】この構成においては、ハイパーリンクを用
いて関連付けたページ間においてどの属性を変化させれ
ば初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することが
でき、また属性を調整した後の予想結果に基づいて確実
に属性調整を行え、所望のハイパーリンクシステム例え
ばＷｅｂシステムを構築維持することができる。
【００３０】また、本発明の第８の側面によれば、ハイ
パーテキスト解析装置に、ハイパーテキストシステムを
構成する（例えば全ての）ページ組について、アクセス
履歴情報を解析することによって、（多くの）ユーザー
が双方をアクセスした度合いを表わすページ間アクセス
類似度を計算するアクセス類似度解析手段と、該ページ
組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキス
トから（一つ以上の）属性を抽出する属性抽出手段と、
該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
する相関解析手段と、該相関解析手段で得られたデータ
を記憶する相関データ記憶手段と、指定された（例えば
一つの）ページ組のコンテンツや該ページ組を包含する
ハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属性
を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶さ
れている相関データと比較することによって、該ページ
組間のページ間アクセス類似度を変化させる（一般に、
大きくすることを目的とする）ことを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報を求める属性解析手段と、該属性解析手段
で得られた結果を表示する表示手段と、この表示結果を
参照しながら該指定されたページ組のコンテンツを改変
する編集手段と、該編集手段において改変されたコンテ
ンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを
該相関データ記憶手段において記憶されている相関デー
タと比較することによって、該ページ組間のアクセス類
似度を予測して改変による効果を計算するコンテンツ改
変効果解析手段とを設け、該表示手段において該コンテ
ンツ改変効果解析手段で得られた結果を表示するように
している。
【００３１】この構成においては、リンクにより直接繋
がっていないページ間においてどの属性を変化させれば
初期の遷移頻度が得られるかを簡易に提示することがで
き、また属性を調整した後の予想結果に基づいて確実に
属性調整を行え、所望のハイパーリンクシステム例えば
Ｗｅｂシステムを構築維持することができる。
【００３２】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、相関解析手段が、ハイパーリンク遷移頻度と属性と
の間の相関（あるいは、アクセス類似度と属性との間の
相関）を計算する際に、有効ではないとおもわれる属性
を選択する機能を有し、後続する処理においてこれらの
属性を無視するようにしてもよい。
【００３３】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムを（例え
ばネットワーク経由で）指定する解析対象指定手段を設
けるようにしてもよい。
【００３４】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムを（例えばネットワーク経由で）指定する解
析対象指定手段を設けるようにしてもよい。
【００３５】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムのコンテ
ンツを（例えばネットワーク経由で）受け渡すコンテン
ツ伝送手段を設けるようにしてもよい。
【００３６】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムのコンテンツを（例えばネットワーク経由
で）受け渡すコンテンツ伝送手段を有するようにしても
よい。
【００３７】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、解析対象となるハイパーテキストシステムのアクセ
ス履歴情報を（例えばネットワーク経由で）受け渡すア
クセス履歴情報伝送手段を設けるようにしてもよい。
【００３８】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、解析対象となるハイパーテキス
トシステムのアクセス履歴情報を（例えばネットワーク
経由で）受け渡すアクセス履歴情報伝送手段を有するよ
うにしてもよい。
【００３９】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、属性抽出手段が抽出する属性の組を（例えばネット
ワーク経由で）指定する属性指定手段を設けるようにし
てもよい。
【００４０】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、複数のユーザーが、属性抽出手段が抽出する属性の
組を（ネットワーク経由で）指定する属性指定手段を有
するようにしてもよい。
【００４１】また、本発明の第７の側面において、編集
手段がネットワーク経由で操作できるようにしてもよ
い。また、編集手段がネットワーク経由で複数のユーザ
ーによって操作できるようにしてもよい。
【００４２】また、本発明の第１〜第６の側面におい
て、表示手段が表示内容をネットワーク経由で伝送でき
るようにしてもよい。また、表示手段が表示内容をネッ
トワーク経由で複数のユーザーに対して伝送できるよう
にしてもよい。
【００４３】なお、本発明は方法の態様で実現すること
もできる。この場合、ハイパーリンク解析方法は、ハイ
パーリンク解析装置を構成する各手段に対応する手順で
構成される。また、本発明の構成のうちの少なくともそ
の一部をコンピュータソフトウェアとして実現すること
も可能である。また本発明を当該コンピュータソフトウ
ェアを記録した記録媒体により実現することも可能であ
る。
【００４４】
【発明の実施の形態】ネットワーク上に構成されるハイ
パーテキストシステムのなかで代表的なものはＷｅｂで
ある。以下、ＨＴＭＬ（ハイパーテキストマークアップ
ランゲッジ）で記述されたＷｅｂを例として、本発明の
実施例を説明する。
【００４５】［実施例１］図１は、本発明の実施例１を
示す構成図である。同図において、Ｗｅｂサーバ１０１
はネットワーク上で情報を発信する手段であり、Ｗｅｂ
サーバ１０１にはユーザーに提供したい情報が、ページ
（＝ファイル）とハイパーリンクからなるハイパーテキ
スト１０２として貯えられている。ユーザーはＷｅｂサ
ーバ１０１上のハイパーテキスト１０２にアクセスする
ことで情報を入手できる。Ｗｅｂサーバ１０１は、ユー
ザーからのアクセスがある毎に、ユーザーのコンピュー
タを識別するためのコンピュータ識別子（ＩＰアドレ
ス）とアクセス時刻とユーザーのアクセスしたページの
あるアドレス（ＵＲＬ）をアクセス履歴情報１０３とし
て記録する手段を持つ。
【００４６】ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４
は、ハイパーテキスト１０２の各ページ（起点ページと
呼ぶ）について、そこからのリンク先ページ（Ｗｅｂサ
ーバ１０１上にあるものだけを対象とし、Ｗｅｂサーバ
１０１の外にあるものは無視する）を獲得して、それぞ
れのページ組について、アクセス履歴情報１０３を参照
して、同一ユーザーから同一セッションで起点ページか
らリンク先ページの順にアクセスがあれば一件として順
次カウントしていく（ある定められた時間枠で、各ＩＰ
アドレス毎にアクセス先ページ（ＵＲＬ）を時間順に並
べることによって容易に実現できる）。得られた積算カ
ウントがページ間（つまり、ハイパーリンクの）遷移頻
度である。ここで、本発明の変形例として、積算カウン
トを起点ページへのアクセス数で割った値をハイパーリ
ンク遷移頻度として扱ってもよい。また別の変形例とし
て、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、情報収
集のための探索ロボットからのアクセスを無視するよう
にしてもよい。これは、例えば、ある慣習に従って探索
ロボットがアクセスする特殊なページ（Ｗｅｂでは、ル
ート直下に置かれるｒｏｂｏｔｓ．ｔｘｔという名のフ
ァイル）へのアクセスの有無や、短期間に多数のノード
を網羅的にアクセスするという探索ロボットに特徴的な
振る舞いの有無や、既知の探索ロボットのコンピュータ
識別子であるか否かによって、探索ロボットを識別し
て、該探索ロボットのコンピュータ識別子に関わる情報
を排除することによって実現できる。こうすることによ
って、ハイパーリンク遷移頻度がより正確に実ユーザー
（＝人間）の振る舞いを反映したものとなり、本ハイパ
ーテキスト解析装置の精度が向上する。さらに別の変形
例として、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、
プロクシーサーバからのアクセスを無視するようにして
もよい。これは、アクセス履歴情報１０３におけるコン
ピュータ識別子のうち、プロクシーサーバに対応するも
のは（一般に）複数のユーザーからのアクセスを集約し
たものなので、そのハイパーリンク遷移頻度を求めても
個別のユーザーの振る舞いを正確に反映したものにはな
らず解析精度が下がってしまうという問題を解決するた
めに行うものである。プロクシーサーバであるか否か
は、ある期間に、予め定めておいた閾値（一個人が通常
アクセスすることがないようなアクセス頻度を閾値とす
る）を越える数のページにアクセスしたかどうかや、既
知のプロクシーサーバのコンピュータ識別子であるか否
かによって識別できる。さらに別の変形例として、ハイ
パーリンク遷移頻度獲得手段１０４が、ハイパーテキス
ト１０２のハイパーリンク構造を解析して各ページの被
リンク数を求め、その値が予め定められた閾値を越える
ようなページへのハイパーリンク遷移を無視するように
してもよい。リンク数または被リンク数が大きなページ
はサイトナビゲート用のインデクスページであることが
多い。これらのページはサイトのコンテンツ提供者にと
ってユーザーにアクセスしてもらいたいコンテンツを包
含するページというよりも、サイトの性能を維持するた
めの機能的役割を果たすためのものである傾向が強く、
これらをリンク先とするハイパーリンク遷移頻度を求め
ても、コンテンツを探索するユーザーの振る舞いを直接
的に定量化することにはつながらない。そこで、これら
のページをリンク先とするハイパーリンク遷移を無視す
ることによって、解析精度が上がり、さらに計算量も減
少して処理効率が良くなる。
【００４７】属性抽出手段１０５は、ハイパーテキスト
１０２の各ページから（一つ以上の）属性を抽出する。
属性としては、例えば、以下の９項目の中から任意のＮ
個の組合わせ（Ｎは１以上９以下）を抽出する。もちろ
ん他の属性を用いてもよい。
【００４８】［属性１］ページのコンテンツにおける、
それぞれのリンク先ページに対応するハイパーリンクの
位置を抽出する。これは、ハイパーリンクが埋め込まれ
ている位置がページのコンテンツの先頭から何文字目か
（文字カウントでわかる）、あるいは、何単語目か（既
存の形態素解析技術を用いることによって実現でき
る）、あるいは、何パラグラフ目か（タグ情報を用いる
ことによって実現できる）という情報を得ることによっ
て実現できる。また、本発明の変形例として、ハイパー
リンクの位置を、ページがブラウザでレンダリングさ
れ、表示される際のウインドウ枠内の位置として定めて
もよい。これは、標準となるウインドウ枠サイズを予め
定めておき、ハイパーリンクがウインドウ枠内に表示さ
れるかどうか、あるいは、ウインドウ枠を例えば縦に均
等３分割して｛上部、中部、下部、見えない部分｝と領
域を定め、ハイパーリンクがどの領域に属するかを抽出
する。また、別の変形例として、ハイパーリンクの位置
を、ページコンテンツの全てのハイパーリンクの中で何
番目に現れるかという順序で定めてもよい。
【００４９】［属性２］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクの数を抽出する。また、本発明の変形例と
して、特定のページ（＝注目しているリンク先ページ）
を指すハイパーリンクの数としてもよい。これは、ハイ
パーテキスト１０２の全てのページからハイパーリンク
を抽出してそのリンク先ＵＲＬを調べることによって容
易にカウントできる。
【００５０】［属性３］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクがテキストで示されているか、あるいは、
画像で示されているかを抽出する。これは、ページのコ
ンテンツからハイパーリンクを表わすタグを取り出し
（＜Ａ ＨＲＥＦ＝ ＵＲＬ ＞．．．＜／Ａ＞）、こ
の中に画像ファイルが埋め込まれている（＜Ａ ＨＲＥ
Ｆ＝ ＵＲＬ ＞＜ＩＭＧ ＳＲＣ＝ ＧＲＡＰＨＩＣ
ＦＩＬＥ ．．．＞＜／Ａ＞）か否かを調べることに
よって実現できる。
【００５１】［属性４］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクのサイズを抽出する。サイズの尺度として
は、例えば、テキストであれば文字数や単語数（既存の
形態素解析技術を用いることによって実現できる）、画
像であれば表示領域の面積（ＩＭＧタグ中のｗｉｄｔｈ
とｈｅｉｇｈｔの値を掛け合わせて求める）を用いる。
【００５２】［属性５］ページのコンテンツにおけるハ
イパーリンクテキストの文字種を抽出する。文字種とし
ては、例えば、フォントサイズ、あるいは、フォント
色、イタリックやボールド等の文字飾りの有無を抽出す
る。これらは、タグによって規定されているので容易に
抽出できる。
【００５３】［属性６］ページのサイズを抽出する。サ
イズの尺度としては、例えば、コンテンツの文字数や単
語数（既存の形態素解析技術を用いることによって実現
できる）、あるいはページファイルのサイズ（Ｂｙｔｅ
数）を用いる。
【００５４】［属性７］起点ページとリンク先ページの
コンテンツ類似度を抽出する。コンテンツ類似度の計算
法は、既存技術を用いる。例えばベクトル空間モデル法
［Ｓａｌｔｏｎａｎｄ Ａｌｌａｎ，１９９４］（Ｓａ
ｌｔｏｎ ａｎｄ Ａｌｌａｎ， Ｔｅｘｔ Ｒｅｔｒ
ｉｅｖａｌ Ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ Ｖｅｃｔｏｒ Ｐｒ
ｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｍｏｄｅｌ，ｉｎ Ｐｒｏｃ． ｏ
ｆ ＳＤＡＩＲ−９４．）では、各ページについて、単
語を項としその出現頻度を項の値とするようなベクトル
を生成して、ベクトル間の内積値をコンテンツ類似度と
して用いている。ここで、本発明の変形として、各起点
ページのハイパーリンクが埋め込まれている位置の近傍
テキスト（例えば、同一パラグラフとか前後Ｎ単語を近
傍とする）に出現する単語だけを対象とする（リンク先
ページは、ページ全体に出現する単語を対象とする、あ
るいは、ハイパーリンクにリンク先のページ中の位置ま
で記述してあれば、その近傍テキストを対象とする）よ
うにしてもよい。
【００５５】［属性８］ページ間の論理的位置差分を抽
出する。例えば、Ｗｅｂサーバ１０１上でページのファ
イルが置かれているディレクトリの位置を論理的位置と
して、ルートからの深さを抽出する。次に、起点ページ
とリンク先ページの深さの差を計算してその値を論理的
位置差分とする（ルートからの深さは、ＵＲＬを解析す
ればわかる。例えば、起点ページがＰａｇｅ１．ｈｔｍ
ｌという名前のファイルで、ｗｗｗ．○○．ｃｏ．ｊｐ
／Ｄｉｒ１／Ｐａｇｅ１．ｈｔｍｌというＵＲＬで表わ
されていて、リンク先ページがＰａｇｅ２．ｈｔｍｌと
いう名前のファイルで、ｗｗｗ．○○．ｃｏ．ｊｐ／Ｄ
ｉｒ１／Ｄｉｒ２／Ｐａｇｅ２．ｈｔｍｌというＵＲＬ
で表わされている場合、論理的位置差分は１である）。
【００５６】［属性９］ページのファイルの更新日時を
調べ（更新日時は、Ｗｅｂサーバ１０１においてファイ
ルプロパティを調べれば容易にわかる）、本発明のハイ
パーテキスト解析装置使用時と更新日時の差分時間を属
性として抽出する。
【００５７】図２は、各ページについて、ハイパーリン
ク遷移頻度獲得１０４で得られたハイパーリンク遷移頻
度と、属性抽出手段１０５で得られた属性を示した表の
例の一部である。この例では、ハイパーリンク遷移頻度
として、積算カウントを起点ページへのアクセス数で割
った値を用い、属性の組合わせとして、上記の１（先頭
からの単語数カウントを使用）、４（文字数を使用）、
６（起点ページの単語数を使用）の３つを用いている。
【００５８】図１の相関解析手段１０６では、ハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４で得られたハイパーリン
ク遷移頻度と、属性抽出手段１０５で得られた属性の相
関を計算する。相関の計算法としては、既存の統計手法
を用いることができるが、ここでは、重回帰分析を用い
た場合の実施例を説明する。本発明に重回帰分析を適用
した場合、目的変量はハイパーリンク遷移頻度（ｙとお
く）で、説明変量は各属性（ｘ１，ｘ２，ｘ３，．．．
ｘｐとおく）となる（図２の例では、目的変量は遷移頻
度（ｙ）で、説明変量はリンク位置（ｘ１）とリンクサ
イズ（ｘ２）とページサイズ（ｘ３）の３つとなる）。
重回帰分析では、ｙ＝ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋ａ３ｘ
３＋．．．＋ａｐｘｐ＋ａ０（ａは回帰係数）という重
回帰式を作り、左辺と右辺のｙとｘにデータを代入し
て、その差の二乗を表わす式を得る。一般にデータ系列
は複数（多数）あるので、それぞれについて左辺と右辺
の差の二乗を表わす式を得て、全ての式の和（Ｑとお
く）を得る。次に、Ｑを最小にするような回帰係数を求
めるという手続きを取る（Ｑをそれぞれの回帰係数で偏
微分してその値を０とおいた等式を作り、その連立方程
式を解けばよい）。こうして得られた重回帰式は、図１
の相関データ記憶手段１０７において記憶される。ここ
で、本発明の変形例として、説明変量の候補の中から、
目的変量（＝ハイパーリンク遷移頻度）の予測に有効で
はないと思われる属性を選択し、以下の処理においてこ
れらの属性を無視することによって、解析精度を上げ、
さらに処理効率を上げるようにしてもよい。重回帰分析
において、有効な説明変量の組合わせを選択する手法は
既存であり、例えば、ｆｏｒｗａｒｄ ｓｅｌｅｃｔｉ
ｏｎ ｍｅｔｈｏｄやｓｔｅｐｗｉｓｅ ｍｅｔｈｏｄ
が提案されている（Ｃａｒｌ Ｊ．Ｈｕｂｅｒｔｙ，Ａ
ｐｐｌｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ Ａｎａｌｙ
ｓｉｓ，Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ，Ｉｎ
ｃ，１９９４）ので、本発明ではこれらのうちいずれか
を用いれば容易に実現できる。
【００５９】次に、あるページ組が解析対象として与え
られると、本ハイパーリンク解析装置は、属性抽出手段
１０５を用いて、前述の方法により、属性を抽出する
（上で、説明変量として採用した属性だけを抽出すれば
よい。図２の例では、上記の１、４、６の３つの属性を
抽出する）。このようにして得られた属性は、属性解析
手段１０８において、相関データ記憶手段１０７におい
て記憶されている重回帰式と比較される。その方法は、
まず、ある一つの属性に注目して（例えば、図２の例
で、上記の１の属性に注目したとする）、他の属性の値
を重回帰式に代入する（上記の４と６の属性の値をそれ
ぞれｘ２とｘ３に代入する）。すると、回帰式は、一変
数の一次式で表わされ（ｙ＝ａ１ｘ１＋ｃ（ｃは定数）
という形になる）、与えられたページ組のハイパーリン
ク遷移頻度と注目した属性の（予測）相関式が得られる
ので、（他の属性は変化させないという前提の基におい
て）該属性をどういう値に変更すれば、ハイパーリンク
遷移頻度がどのように変わるかが予測される。尚、ここ
で、注目している属性の値（属性抽出手段１０５で得ら
れたもの）を代入すると、現状のハイパーリンク遷移頻
度予測値が得られる。本発明では、上記の注目している
属性というのは、特に指定されるものではなく、全ての
属性を順に注目しながら、上記の処理を繰り返す（つま
り、属性の数だけ相関式が得られる）。
【００６０】このようにして得られた相関式は表示手段
１０９において表示される。図３は、表示の一例を示す
ものである。ここでは、図２の例の結果表示の一部（上
記の１の属性に注目したものを示している）を示してい
る。同図では、与えられたページ組のハイパーリンク遷
移頻度を注目した属性（ハイパーリンクの位置）の（一
次）関数として表わしている。ここで、ｘ軸の値ｐは、
現状の属性値であり、ｑ（＝ａ１ｐ＋ｃ）は、現状のハ
イパーリンク遷移頻度予測値となる。同図を参照する
と、属性値をどれだけ可変させると（ここでは、ハイパ
ーリンクの位置を何単語目に埋め込むかということにな
る）、どれだけハイパーリンク遷移頻度を可変させられ
るかが定量的に予測できる（一般に、ハイパーリンク遷
移頻度を高くすることを考えるが、ここでは、ハイパー
リンク位置を前にするほど、ハイパーリンク遷移頻度が
高くなることが予測でき、その効果は回帰係数ａ１の値
で左右される）。
【００６１】［実施例２］つぎに本発明の実施例２につ
いて説明する。
【００６２】図４は、本発明の実施例２を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象ペー
ジ組獲得手段４０１により、属性解析手段１０８で解析
するページ組を自動的に取捨選択する。この処理の流れ
は、先ず、指定されたページ集合（例えば、ある特定の
サーバ上の全てのページ、とか、ある特定のサーバ上の
ある特定のディレクトリ以下に存在する全てのページと
いった指定）のうちハイパーリンクで直接繋がれたペー
ジ組について、ハイパーリンク遷移頻度獲得手段１０４
を用いてハイパーリンク遷移頻度を得る。次に、この情
報は解析対象ページ組獲得手段４０１に渡され、解析対
象ページ組獲得手段４０１において、ハイパーリンク遷
移頻度が予め定められた閾値より小さなページ組を獲得
して、これらを属性解析手段１０８に渡す。属性解析手
段１０８では、上記の実施例の方法で、渡されたページ
組の解析を（順次）行う。こうすることによって、本ハ
イパーテキスト解析装置のユーザーが、予め、（ハイパ
ーリンク遷移頻度に）問題がありそうなページ組を探し
て指定しなければならいという手間を省略できる。
【００６３】ここで、本発明の変形例を示す。先ず上記
の処理と同様に、指定されたページ集合のうちハイパー
リンクで直接繋がれたページ組について、ハイパーリン
ク遷移頻度獲得手段１０４を用いてハイパーリンク遷移
頻度を得る。さらに、本変形例では、属性抽出手段１０
５において、前述の方法により該ページ組間のコンテン
ツ類似度を得る。こうして得られた該ページ組間のハイ
パーリンク遷移頻度とコンテンツ類似度の情報は解析対
象ページ組獲得手段４０１に渡され、解析対象ページ組
獲得手段４０１において、ハイパーリンク遷移頻度をコ
ンテンツ類似度で割った値が予め定められた閾値より小
さなページ組を獲得して、これらを属性解析手段１０８
に渡す。ハイパーリンク遷移頻度をコンテンツ類似度で
割った値が小さなページ組は、内容が類似しているにも
拘わらず、ユーザーがリンクを遷移してくれる傾向が小
さいものであり、改善の余地があるといえる（改善のた
めの指針は上記と同様に属性解析手段１０８において得
られ、表示手段１０９において表示される）。
【００６４】［実施例３］つぎに本発明の実施例３につ
いて説明する。
【００６５】図５は、本発明の実施例３を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。同図において、アクセス類
似度解析手段５０１は、ハイパーテキスト１０２の（全
ての）ページ組について、そのページ間のアクセス類似
度を求める。ここで、アクセス類似度とは、与えられた
２つのページについて、いかに多くのユーザーが双方を
アクセスしたかという度合いを表わす指標であり、例え
ば、ベクトル空間モデル法を使って、各ページについ
て、アクセスのあったＩＰアドレスを項としその出現頻
度を項の値とするようなベクトルを生成して、ベクトル
間の内積値をアクセス類似度として用いる。このように
前述のハイパーリンク遷移頻度の代わりに、アクセス類
似度を用いることによって、（２つのページ間のハイパ
ーリンクの有無を考慮することなく）任意のページ組を
対象として、そのページ構成の改善策を提示できるよう
になる。また本発明の変形例としてアクセス類似度解析
手段５０１が、上記実施例と同様の方法で、情報収集の
ための探索ロボットからのアクセスを無視するようにし
てもよい。さらに別の変形例として、アクセス類似度解
析手段５０１が、上記実施例と同様の方法で、プロクシ
ーサーバからのアクセスを無視するようにしてもよい。
【００６６】属性抽出手段１０５は、上記実施例と同様
の処理を行うが、ここでは、さらに、ページ間のハイパ
ーリンク遷移数を計算してこれを属性の１つとしてもよ
い。具体的には、ページ組｛ページＡ，ページＢ｝が与
えられたときに、ハイパーリンクの向きを考慮しながら
ページＡからページＢへの最短経路の遷移数を計算し、
次にページＢからページＡへの最短経路の遷移数を計算
し、両者を比べて小さい方をページ組｛ページＡ，ペー
ジＢ｝のハイパーリンク遷移数とする。ここで、ページ
ＡからページＢへの最短経路は、ページＡからページＢ
に到達するまで幅優先で深さ（＝遷移数）をカウントし
ながらハイパーリンクを探索すればよい。この探索は、
一般には、辿ることができるハイパーリンクが無くなる
まで続けられるが、処理効率を上げるために、深さ（＝
遷移数）が予め決められた閾値に達したところで停止す
るように設定してもよい。この場合、ページ間の最短経
路の遷移数は該閾値とする。
【００６７】相関解析手段１０６では、アクセス類似度
解析手段５０１で得られたアクセス類似度と、属性抽出
手段１０５で得られた属性の相関を上記実施例と同様に
重回帰分析によって計算する。得られた重回帰式は、相
関データ記憶手段１０７において記憶される。ここで、
本発明の変形例として、上記実施例と同様の方法によ
り、説明変量の候補の中から、目的変量（＝アクセス類
似度）の予測に有効ではないとおもわれる属性を選択
し、以下の処理においてこれらの属性を無視することに
よって、解析精度を上げ、さらに処理効率を上げるよう
にしてもよい。
【００６８】次に、あるページ組が解析対象として与え
られると、本ハイパーリンク解析装置は、属性抽出手段
１０５を用いて、上記実施例と同様の方法により、属性
を抽出する。得られた属性は、属性解析手段１０８にお
いて、相関データ記憶手段１０７において記憶されてい
る重回帰式と比較され、上記実施例と同様に、与えられ
たページ組のアクセス類似度と注目した属性の（予測）
相関式が得られるので、（他の属性は変化させないとい
う前提の基において）該属性をどういう値に変更すれ
ば、ハイパーリンク遷移頻度がどのように変わるかが予
測される。尚、ここで、注目している属性の値（属性抽
出手段１０５で得られたもの）を代入すると、現状のア
クセス類似度予測値が得られる。本発明では、上記の注
目している属性というのは、特に指定されるものではな
く、全ての属性を順に注目しながら、処理を繰り返す
（つまり、属性の数だけ相関式が得られる）。このよう
にして得られた相関式は、上記実施例と同様に、表示手
段１０９において表示される。
【００６９】［実施例４］つぎに本発明の実施例４につ
いて説明する。
【００７０】図６は、本発明の実施例４を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象ペー
ジ組獲得手段６０１により、属性解析手段１０８で解析
するページ組を自動的に取捨選択する。この処理の流れ
は、先ず、指定されたページ集合（例えば、ある特定の
サーバ上の全てのページ、とか、ある特定のサーバ上の
ある特定のディレクトリ以下に存在する全てのページと
いった指定）から任意の２つを取り出したページ組につ
いて、アクセス類似度解析手段５０１を用いてアクセス
類似度を得る。次に、この情報は解析対象ページ組獲得
手段６０１に渡され、解析対象ページ組獲得手段６０１
において、アクセス類似度が予め定められた閾値より小
さなページ組を獲得して、これらを属性解析手段１０８
に渡す。属性解析手段１０８では、上記の実施例の方法
で、渡されたページ組の解析を（順次）行う。こうする
ことによって、本ハイパーテキスト解析装置のユーザー
が、予め、（アクセス類似度に）問題がありそうなペー
ジ組を探して指定しなければならいという手間を省略で
きる。
【００７１】ここで、本発明の変形例を示す。先ず上記
の処理と同様に、指定されたページ集合から任意の２つ
を取り出したページ組について、アクセス類似度解析手
段５０１を用いてアクセス類似度を得る。さらに、本変
形例では、属性抽出手段１０５において、前述の方法に
より該ページ組間のコンテンツ類似度を得る。こうして
得られた該ページ組間のアクセス類似度とコンテンツ類
似度の情報は解析対象ページ組獲得手段６０１に渡さ
れ、解析対象ページ組獲得手段６０１において、アクセ
ス類似度をコンテンツ類似度で割った値が予め定められ
た閾値より小さなページ組を獲得して、これらを属性解
析手段１０８に渡す。アクセス類似度をコンテンツ類似
度で割った値が小さなページ組は、内容が類似している
にも拘わらず、ユーザーがリンクを遷移してくれる傾向
が小さいものであり、改善の余地があるといえる（改善
のための指針は上記と同様に属性解析手段１０８におい
て得られ、表示手段１０９において表示される）。
【００７２】［実施例５］つぎに本発明の実施例５につ
いて説明する。
【００７３】図７は、本発明の実施例５を示す構成図で
ある。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付し
て重複する説明は省略する。尚、本発明では、同図のハ
イパーリンク遷移頻度獲得手段１０４をアクセス類似度
解析手段５０１と置き換えることもできる。この場合、
以下の説明中のハイパーリンク遷移頻度はアクセス類似
度に置き換えられる。
【００７４】本実施例は、編集手段７０１において、本
ハイパーテキスト解析装置の操作者が、表示手段１０９
で表示されている情報（指定されたページ組間のハイパ
ーリンク遷移頻度を変化させることを想定した場合に、
どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
かという情報）を参照しながら指定されたページ組のコ
ンテンツを改変する（＝１つ以上の属性を変化させる）
ことができる。図８は、表示手段１０９における表示の
一例である。この例では、Ｐ６（起点ページ）とＰ７
（リンク先ページ）が指定されたページ組であり、目的
変量ｙに対応するハイパーリンク遷移頻度には、積算カ
ウントを起点ページへのアクセス数で割った値を用いて
いる（アクセス類似度をに置き換えた場合は、上記実施
例と同様に、ＩＰアドレスの出現頻度に基づくベクトル
の内積値を用いる）。また、属性の組合わせとして、上
記の１（ハイパーリンクの位置：先頭からの単語数カウ
ントを使用）、４（ハイパーリンクサイズ：文字数を使
用）、６（ページサイズ：起点ページの単語数を使用）
の３つを用いており、これらが順に説明変量ｘ１，
ｘ２，ｘ３にそれぞれ対応する。同図の表では、ページ
組｛Ｐ６，Ｐ７｝から（属性抽出手段１０５において）
抽出された３つの属性値がそれぞれ、ｘ１＝６６、ｘ２
＝７、ｘ３＝３２５であり、そのとき予測されるハイパ
ーリンク遷移頻度がｙ＝０．１７である（属性解析手段
１０８において求められる）ことがわかる。該操作者
は、このｙ＝０．１７というハイパーリンク遷移頻度予
測値を増加させたければ、同図下の３つのグラフを見
て、どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果が
あるかということを知ることができる。本例では、ｘ１
を小さくする（つまり、Ｐ６からＰ７へのハイパーリン
クの位置を前にする）、あるいは、ｘ２を大きくする
（つまりＰ６からＰ７へのハイパーリンクの文字数を増
やす）、あるいは、ｘ３を小さくする（つまりＰ６の文
字数を減らす）ことによってハイパーリンク遷移頻度予
測値が増加することがわかる。このとき、各グラフの傾
きを見ることによって属性値の可変量がどの程度の効果
を持つかも容易に知ることができる（尚、これら３つの
グラフはそれぞれに対応する属性だけを変化させたとき
のハイパーリンク遷移頻度予測値を示すものである）。
該操作者は、これらの情報を参考にしながら、編集手段
７０１において、ページ組｛Ｐ６，Ｐ７｝のコンテンツ
を改変できる。このようにして改変されたページ組はハ
イパーテキスト１０２に置かれる。
【００７５】次に、属性抽出手段１０５において、上記
実施例と同様の方法で、該ページ組の属性が抽出され、
コンテンツ改変効果解析手段７０２に渡される。コンテ
ンツ改変効果解析手段７０２では、上記実施例と同様の
方法で、該ページ組の属性と相関データ記憶手段におい
て記憶されている相関データと比較することによって、
該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を予測して改変
による効果を計算し、その計算結果を表示手段１０９に
渡す。
【００７６】図９は、表示手段１０９における表示の一
例である。同図の表は、ページ組｛Ｐ６，Ｐ７｝のコン
テンツ改変後のハイパーリンク遷移頻度予測値を示すも
のである。本例では、該操作者は、編集手段７０１にお
いてｘ１とｘ３を変化させており、改変後のハイパーリ
ンク遷移頻度予測値は０．１７から０．３１に増加して
いる。本発明では、該操作者はこの表示例を参照しなが
ら、編集手段７０１を用いて、さらに、コンテンツの改
変を繰り返すこともできる。このとき、上記実施例と同
様に、同図下の３つのグラフを見て、どの属性をどれだ
け変化させれば、どれだけ効果があるかということを知
ることができる。尚、これら３つのグラフの形状は、図
８のコンテンツ改変前のものと比較して、回帰係数
ａ１、ａ２、ａ３は同一で、定数項だけが変化したもの
となる。
【００７７】［実施例６］つぎに本発明の実施例６につ
いて説明する。
【００７８】図１０は、本発明の実施例６を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、解析対象指
定手段１００１により、本ハイパーテキスト解析装置の
ユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバを指定できる
ようにする。ユーザーのコンピュータ１００２と解析対
象指定手段１００１はネットワーク（例えばインターネ
ットや電話回線）で接続されている。ユーザーのコンピ
ュータ１００２では、解析対象とするＷｅｂサーバーの
ＵＲＬ（サーバーを識別する符号であれば何でもよい）
が入力され、このＵＲＬはネットワークを通じて解析対
象指定手段１００１に渡される。解析対象指定手段１０
０１は、該ＵＲＬを属性抽出手段１０５とハイパーリン
ク遷移頻度獲得手段１０４（あるいはアクセス類似度解
析手段５０１）に渡す。属性抽出手段１０５とハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４では、ＨＴＴＰ（ハイパ
ーテキストトランスファプロトコル）に従って該ＵＲＬ
を発行して、解析対象Ｗｅｂサーバーとアクセスして必
要な情報を獲得する。ここで、本発明の変形として、解
析対象指定手段１００１が複数のユーザーのコンピュー
タ１００２と接続されていてもよい。この場合、解析対
象指定手段１００１は、個々のユーザーからユーザーＩ
Ｄ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力しても
らって、既存のデータベースアクセス制御手法を用い
て、個々の処理が干渉しないような制御をする。さらに
異なる変形として、本発明では、解析対象指定手段１０
０１をＷｅｂサーバー上に置き、ＣＧＩ（コモンゲート
ウェイインタフェース）スクリプトとして表現して、ユ
ーザーのコンピュータ１００２における解析対象指定を
Ｗｅｂページのフォームを用いて行えるようにしてもよ
い。
【００７９】［実施例７］つぎに本発明の実施例７につ
いて説明する。
【００８０】図１１は、本発明の実施例７を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、コンテンツ
伝送手段１１０１により、本ハイパーテキスト解析装置
のユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバ上のコンテ
ンツを本ハイパーテキスト解析装置に受け渡せるように
する。本実施例では、先ず、ユーザーのコンピュータ１
００２で、解析対象となるＷｅｂサーバ上のコンテンツ
を獲得する（あるいは予め解析対象となるＷｅｂサーバ
上のコンテンツを持っている）。ユーザーのコンピュー
タ１００２とコンテンツ伝送手段１１０１はネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてお
り、ユーザーのコンピュータ１００２から解析対象であ
るＷｅｂサーバ上のコンテンツがネットワークを通じて
コンテンツ伝送手段１１０１に渡される。コンテンツ伝
送手段１１０１は、該Ｗｅｂサーバ上のコンテンツを属
性抽出手段１０５とハイパーリンク遷移頻度獲得手段１
０４（あるいはアクセス類似度解析手段５０１）に渡
す。Ｗｅｂではコンテンツの改変が頻繁に行われること
もあるが、こうすることによって、ユーザーが想定して
いる（時点での）コンテンツを対象とした解析を確実に
行うことができる。ここで、本発明の変形として、コン
テンツ伝送手段１１０１が複数のユーザーのコンピュー
タ１００２と接続されていてもよい。この場合、コンテ
ンツ伝送手段１１０１は、個々のユーザーからユーザー
ＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力して
もらって、既存のデータベースアクセス制御手法を用い
て、個々の処理が干渉しないような制御をする。
【００８１】［実施例８］つぎに本発明の実施例８につ
いて説明する。
【００８２】図１２は、本発明の実施例８を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、アクセス履
歴情報伝送手段１２０１により、本ハイパーテキスト解
析装置のユーザーが、解析対象となるＷｅｂサーバのア
クセス履歴情報を本ハイパーテキスト解析装置に受け渡
せるようにする。本実施例では、先ず、ユーザーのコン
ピュータ１００２で、解析対象となるＷｅｂサーバのア
クセス履歴情報を獲得する（あるいは予め解析対象とな
るＷｅｂサーバのアクセス履歴情報を持っている）。ユ
ーザーのコンピュータ１００２とアクセス履歴情報伝送
手段１２０１はネットワーク（例えばインターネットや
電話回線）で接続されており、ユーザーのコンピュータ
１００２から解析対象であるＷｅｂサーバのアクセス履
歴情報がネットワークを通じてアクセス履歴情報伝送手
段１２０１に渡される。アクセス履歴情報伝送手段１２
０１は、該Ｗｅｂサーバのアクセス履歴情報をハイパー
リンク遷移頻度獲得手段１０４（あるいはアクセス類似
度解析手段５０１）に渡す。Ｗｅｂサーバーのアクセス
履歴情報は個人のプライバシーに関する情報であると見
なすこともできるため機密性が高い。そのため、Ｗｅｂ
サーバーのアクセス履歴情報が該Ｗｅｂサーバー上でア
クセス可能な形態で保持されることは希である。本実施
例のように、ユーザーと本ハイパーテキスト解析装置間
で直接、アクセス履歴情報を受け渡すことができれば第
３者からアクセス履歴情報にアクセスされる可能性が小
さくなる。ここで、本発明の変形として、アクセス履歴
情報伝送手段１２０１が複数のユーザーのコンピュータ
１００２と接続されていてもよい。この場合、アクセス
履歴情報伝送手段１２０１は、個々のユーザーからユー
ザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力
してもらって、既存のデータベースアクセス制御手法を
用いて、個々の処理が干渉しないような制御をする。
【００８３】［実施例９］つぎに本発明の実施例９につ
いて説明する。
【００８４】図１３は、本発明の実施例９を示す構成図
である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を付
して重複する説明は省略する。本実施例は、属性指定手
段１３０１により、本ハイパーテキスト解析装置のユー
ザーが、解析対象となるハイパーテキストのコンテンツ
から抽出する属性の組を指定することできる。ユーザー
のコンピュータ１００２と属性指定手段１３０１はネッ
トワーク（例えばインターネットや電話回線）で接続さ
れている。ユーザーのコンピュータ１００２では、抽出
する属性の組が入力され、この情報はネットワークを通
じて属性指定手段１３０１に渡される。属性指定手段１
３０１は、該情報を属性抽出手段１０５に渡す。属性抽
出手段１０５では、指定された属性の組を解析対象とし
て処理を行う。ここで、本発明の変形として、属性指定
手段１３０１が複数のユーザーのコンピュータ１００２
と接続されていてもよい。この場合、属性指定手段１３
０１は、個々のユーザーからユーザーＩＤ（あるいはユ
ーザーＩＤとパスワード）を入力してもらって、既存の
データベースアクセス制御手法を用いて、個々の処理が
干渉しないような制御をする。さらに異なる変形とし
て、本発明では、属性指定手段１３０１をＷｅｂサーバ
ー上に置き、ＣＧＩスクリプトとして表現して、ユーザ
ーのコンピュータ１００２における属性の組指定をＷｅ
ｂページのフォームを用いて行えるようにしてもよい。
この場合、抽出可能な属性を予めメニューとして用意し
ておき、該フォーム上でユーザーが選択するよな形態に
しておいてもよい。
【００８５】［実施例１０］つぎに本発明の実施例１０
について説明する。
【００８６】図１４は、本発明の実施例１０を示す構成
図である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を
付して重複する説明は省略する。本実施例は、ユーザー
のコンピュータ１００２と編集手段７０１がネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてい
る。ユーザーのコンピュータ１００２における編集作業
はネットワークを通じて編集手段７０１に渡される。こ
こで、本発明の変形として、編集手段７０１が複数のユ
ーザーのコンピュータ１００２と接続されていてもよ
い。この場合、編集手段７０１は、個々のユーザーから
ユーザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を
入力してもらって、既存のデータベースアクセス制御手
法を用いて、個々の処理が干渉しないような制御をす
る。さらに異なる変形として、本発明では、編集手段７
０１をＷｅｂサーバー上に置き、ＣＧＩスクリプトとし
て表現して、ユーザーのコンピュータ１００２における
編集作業をＷｅｂページのフォームを用いて行えるよう
にしてもよい。
【００８７】［実施例１１］つぎに本発明の実施例１１
について説明する。
【００８８】図１５は、本発明の実施例１１を示す構成
図である。尚、上記の実施例と同一部分には同一符号を
付して重複する説明は省略する。本実施例は、ユーザー
のコンピュータ１００２と表示手段１０９がネットワー
ク（例えばインターネットや電話回線）で接続されてい
る。表示手段１０９における表示結果はネットワークを
通じてユーザーのコンピュータ１００２に渡され、ユー
ザーのコンピュータ１００２において表示される。ここ
で、本発明の変形として、表示手段１０９が複数のユー
ザーのコンピュータ１００２と接続されていてもよい。
この場合、表示手段１０９は、個々のユーザーからユー
ザーＩＤ（あるいはユーザーＩＤとパスワード）を入力
してもらって、既存のデータベースアクセス制御手法を
用いて、個々の処理が干渉しないような制御をする。さ
らに異なる変形として、本発明では、表示手段１０９を
Ｗｅｂサーバー上に置き、表示結果をＨＴＭＬフォーム
で表現して、ユーザーのコンピュータ１００２において
表示されるようにしてもよい。
【００８９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
Ｗｅｂサイト上の任意のページ組について、ページコン
テンツから抽出される様々な属性とページ間遷移頻度と
の相関を基にして、ページ構成の問題の原因を提示し、
さらに、その改善策をも提示することができ、ハイパー
テキストシステム（Ｗｅｂサイト）管理者は容易にペー
ジ構成を改善できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図２】 本発明の実施例の属性の一例を示す図であ
る。
【図３】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【図４】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図５】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図６】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図７】 本発明の実施例の構成を示すブロック図であ
る。
【図８】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【図９】 本発明の実施例の表示の一例を示す図であ
る。
【図１０】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【図１１】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【図１２】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【図１３】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【図１４】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【図１５】 本発明の実施例の構成を示すブロック図で
ある。
【符号の説明】 １０１ Ｗｅｂサーバ １０２ ハイパーテキスト １０３ アクセス履歴情報 １０４ ハイパーリンク遷移頻度獲得手段 １０５ 属性抽出手段 １０６ 相関解析手段 １０７ 相関データ記憶手段 １０８ 属性解析手段 １０９ 表示手段 ４０１ 解析対象ページ組獲得手段 ５０１ アクセス類似度解析手段 ６０１ 解析対象ページ組獲得手段 ７０１ 編集手段 ７０２ コンテンツ改変効果解析手段 １００１ 解析対象指定手段 １００２ ユーザーのコンピュータ １１０１ コンテンツ伝送手段 １２０１ アクセス履歴情報伝送手段 １３０１ 属性指定手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 15/419 ３２０ (72)発明者 山根 洋平 神奈川県足柄上郡中井町境430 グリーン テクなかい 富士ゼロックス株式会社内 Ｆターム(参考） 5B075 KK07 ND36 NS10 PQ02 PQ14 PR03 5B082 EA00 FA11 5B089 GB04 JA22 JA37 JB02 JB14 KA13 KA14 LB14 5E501 AA02 AB15 AC25 AC35 CA02 DA02 DA17 FA14

Claims (14)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ハイパーテキストシステムへのアクセス
    履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパー
    リンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度を
    計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手段と、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出手段と、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ組のコンテンツから該属性抽出手段を
    用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段にお
    いて記憶されている相関データと比較することによっ
    て、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化させ
    ることを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化させ
    れば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性解
    析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  2. 【請求項２】 ハイパーテキストシステムへのアクセス
    履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパー
    リンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度を
    計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手段と、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出手段と、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ群のうちハイパーリンクで繋がれたペ
    ージ間について、該ハイパーリンク遷移頻度獲得手段を
    用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、該ハイパーリ
    ンク遷移頻度が小さなページ組を獲得する解析対象ペー
    ジ組獲得手段と、 該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコ
    ンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、こ
    れを該相関データ記憶手段において記憶されている相関
    データと比較することによって、該ページ組間のハイパ
    ーリンク遷移頻度を変化させることを想定した場合に、
    どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
    かという情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  3. 【請求項３】 ハイパーテキストシステムへのアクセス
    履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパー
    リンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度を
    計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手段と、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出手段と、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ群のうちハイパーリンクで繋がれたペ
    ージ間について、該ハイパーリンク遷移頻度獲得手段を
    用いてハイパーリンク遷移頻度を計算し、さらに、該属
    性抽出手段を用いて、該ページ間のコンテンツ類似度を
    計算し、該ハイパーリンク遷移頻度と該コンテンツ類似
    度の比率を基に、コンテンツが類似しているにもかかわ
    らずハイパーリンク遷移頻度が小さなページ組を獲得す
    る解析対象ページ組獲得手段と、 該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコ
    ンテンツから該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、こ
    れを該相関データ記憶手段において記憶されている相関
    データと比較することによって、該ページ組間のハイパ
    ーリンク遷移頻度を変化させることを想定した場合に、
    どの属性をどれだけ変化させれば、どれだけ効果がある
    かという情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  4. 【請求項４】 ハイパーテキストシステムを構成するペ
    ージ組について、アクセス履歴情報を解析することによ
    って、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わすペ
    ージ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析手
    段と、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出手段と、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ組のコンテンツや該ページ組を包含す
    るハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属
    性を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶
    されている相関データと比較することによって、該ペー
    ジ組間のページ間アクセス類似度を変化させることを想
    定した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれ
    だけ効果があるかという情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  5. 【請求項５】 ハイパーテキストシステムを構成するペ
    ージ組について、アクセス履歴情報を解析することによ
    って、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わすペ
    ージ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析手
    段と、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出手段と、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ群の任意のページ間について、該アク
    セス類似度解析手段を用いてページ間アクセス類似度を
    計算し、該ページ間アクセス類似度が小さなページ組を
    獲得する解析対象ページ組獲得手段と、 該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコ
    ンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキスト構造
    から該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該相
    関データ記憶手段において記憶されている相関データと
    比較することによって、該ページ組間のページ間アクセ
    ス類似度を変化させることを想定した場合に、どの属性
    をどれだけ変化させれば、どれだけ効果があるかという
    情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  6. 【請求項６】 ハイパーテキストシステムを構成するペ
    ージ組について、アクセス履歴情報を解析することによ
    って、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わすペ
    ージ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析手
    段と、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出手段と、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ群の任意のページ間について、該アク
    セス類似度解析手段を用いてページ間アクセス類似度を
    計算し、さらに、該属性抽出手段を用いて、該ページ間
    のコンテンツ類似度を計算し、該ページ間アクセス類似
    度と該コンテンツ類似度の比率を基に、コンテンツが類
    似しているにもかかわらずページ間アクセス類似度が小
    さなページ組を獲得する解析対象ページ組獲得手段と、 該解析対象ページ組獲得手段で獲得されたページ組のコ
    ンテンツや該ページ組を包含するハイパーテキスト構造
    から該属性抽出手段を用いて属性を抽出し、これを該相
    関データ記憶手段において記憶されている相関データと
    比較することによって、該ページ組間のページ間アクセ
    ス類似度を変化させることを想定した場合に、どの属性
    をどれだけ変化させれば、どれだけ効果があるかという
    情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段とを
    有することを特徴とするハイパーテキスト解析装置。
  7. 【請求項７】 ハイパーテキストシステムへのアクセス
    履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパー
    リンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度を
    計算するハイパーリンク遷移頻度獲得手段と、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出手段と、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ組のコンテンツから該属性抽出手段を
    用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶手段にお
    いて記憶されている相関データと比較することによっ
    て、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化させ
    ることを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化させ
    れば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性解
    析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段と、 この表示結果を参照しながら該指定されたページ組のコ
    ンテンツを改変する編集手段と、 該編集手段において改変されたコンテンツから該属性抽
    出手段を用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶
    手段において記憶されている相関データと比較すること
    によって、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を予
    測して改変による効果を計算するコンテンツ改変効果解
    析手段とを有し、 該表示手段において該コンテンツ改変効果解析手段で得
    られた結果を表示することを特徴とするハイパーテキス
    ト解析装置。
  8. 【請求項８】 ハイパーテキストシステムを構成するペ
    ージ組について、アクセス履歴情報を解析することによ
    って、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わすペ
    ージ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析手
    段と、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出手段と、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析手段と、 該相関解析手段で得られたデータを記憶する相関データ
    記憶手段と、 指定されたページ組のコンテンツや該ページ組を包含す
    るハイパーテキスト構造から該属性抽出手段を用いて属
    性を抽出し、これを該相関データ記憶手段において記憶
    されている相関データと比較することによって、該ペー
    ジ組間のページ間アクセス類似度を変化させることを想
    定した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、どれ
    だけ効果があるかという情報を求める属性解析手段と、 該属性解析手段で得られた結果を表示する表示手段と、 この表示結果を参照しながら該指定されたページ組のコ
    ンテンツを改変する編集手段と、 該編集手段において改変されたコンテンツから該属性抽
    出手段を用いて属性を抽出し、これを該相関データ記憶
    手段において記憶されている相関データと比較すること
    によって、該ページ組間のアクセス類似度を予測して改
    変による効果を計算するコンテンツ改変効果解析手段と
    を有し、 該表示手段において該コンテンツ改変効果解析手段で得
    られた結果を表示することを特徴とするハイパーテキス
    ト解析装置。
  9. 【請求項９】 請求項１及至請求項８に記載のハイパー
    テキスト解析装置において、相関解析手段が、ハイパー
    リンク遷移頻度と属性の相関、あるいは、アクセス類似
    度と属性の相関を計算する際に、有効ではないとおもわ
    れる属性を選択する機能を有し、以下の処理においてこ
    れらの属性を無視することを特徴とするハイパーテキス
    ト解析装置。
  10. 【請求項１０】 請求項１及至請求項９に記載のハイパ
    ーテキスト解析装置において、解析対象となるハイパー
    テキストシステムをネットワーク経由で指定する解析対
    象指定手段を有することを特徴とするハイパーテキスト
    解析装置。
  11. 【請求項１１】 ハイパーテキストシステムへのアクセ
    ス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパ
    ーリンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度
    を計算するハイパーリンク遷移頻度獲得ステップと、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出ステップと、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析ステップと、 該相関解析ステップで得られたデータを記憶する相関デ
    ータ記憶ステップと、 指定されたページ組のコンテンツから該属性抽出ステッ
    プにより属性を抽出し、これを該相関データ記憶ステッ
    プにより記憶されている相関データと比較することによ
    って、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化さ
    せることを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化さ
    せれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性
    解析ステップと、 該属性解析ステップで得られた結果を表示する表示ステ
    ップとを有することを特徴とするハイパーテキスト解析
    方法。
  12. 【請求項１２】 ハイパーテキストシステムを構成する
    ページ組について、アクセス履歴情報を解析することに
    よって、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わす
    ページ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析
    ステップと、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出ステップと、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析ステップと、 該相関解析ステップで得られたデータを記憶する相関デ
    ータ記憶ステップと、 指定されたページ組のコンテンツや該ページ組を包含す
    るハイパーテキスト構造から該属性抽出ステップにより
    属性を抽出し、これを該相関データ記憶ステップにより
    記憶されている相関データと比較することによって、該
    ページ組間のページ間アクセス類似度を変化させること
    を想定した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、
    どれだけ効果があるかという情報を求める属性解析ステ
    ップと、 該属性解析ステップで得られた結果を表示する表示ステ
    ップとを有することを特徴とするハイパーテキスト解析
    方法。
  13. 【請求項１３】 ハイパーテキストシステムへのアクセ
    ス履歴情報とハイパーリンク構造とを解析して、ハイパ
    ーリンクで繋がれたページ間のハイパーリンク遷移頻度
    を計算するハイパーリンク遷移頻度獲得ステップと、 ハイパーリンクで繋がれたページ組のコンテンツから属
    性を抽出する属性抽出ステップと、 該ハイパーリンク遷移頻度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析ステップと、 該相関解析ステップで得られたデータを記憶する相関デ
    ータ記憶ステップと、 指定されたページ組のコンテンツから該属性抽出ステッ
    プにより属性を抽出し、これを該相関データ記憶ステッ
    プにより記憶されている相関データと比較することによ
    って、該ページ組間のハイパーリンク遷移頻度を変化さ
    せることを想定した場合に、どの属性をどれだけ変化さ
    せれば、どれだけ効果があるかという情報を求める属性
    解析ステップと、 該属性解析ステップで得られた結果を表示する表示ステ
    ップとをコンピュータに実行させるために用いるプログ
    ラムを記録したハイパーテキスト解析用のコンピュータ
    読み取り可能な記録媒体。
  14. 【請求項１４】 ハイパーテキストシステムを構成する
    ページ組について、アクセス履歴情報を解析することに
    よって、ユーザーが双方をアクセスした度合いを表わす
    ページ間アクセス類似度を計算するアクセス類似度解析
    ステップと、 該ページ組のコンテンツや該ページ組を包含するハイパ
    ーテキストから属性を抽出する属性抽出ステップと、 該ページ間アクセス類似度と該属性との間の相関を計算
    する相関解析ステップと、 該相関解析ステップで得られたデータを記憶する相関デ
    ータ記憶ステップと、 指定されたページ組のコンテンツや該ページ組を包含す
    るハイパーテキスト構造から該属性抽出ステップにより
    属性を抽出し、これを該相関データ記憶ステップにより
    記憶されている相関データと比較することによって、該
    ページ組間のページ間アクセス類似度を変化させること
    を想定した場合に、どの属性をどれだけ変化させれば、
    どれだけ効果があるかという情報を求める属性解析ステ
    ップと、 該属性解析ステップで得られた結果を表示する表示ステ
    ップとをコンピュータに実行させるために用いるプログ
    ラムを記録したハイパーテキスト解析用のコンピュータ
    読み取り可能な記録媒体。
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