JP2003263448A - Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法 - Google Patents
Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法Info
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- JP2003263448A JP2003263448A JP2002065862A JP2002065862A JP2003263448A JP 2003263448 A JP2003263448 A JP 2003263448A JP 2002065862 A JP2002065862 A JP 2002065862A JP 2002065862 A JP2002065862 A JP 2002065862A JP 2003263448 A JP2003263448 A JP 2003263448A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】ネットワーク上のＷｅｂページの中から、分
析、分類に有効なＷｅｂコンテンツのみを効率的に収集
する。 【解決手段】本発明のＷｅｂ収集プログラム３は、コン
ピュータ１に、ＷｅｂページのうちアクセスされたＷｅ
ｂページの識別情報を含むアクセスログを取得し、アク
セスログに含まれている識別情報の示すＷｅｂページを
収集する収集機能４と、収集されたＷｅｂページの中か
ら、評価対象として指定されたＷｅｂページグループと
所定の関係を持つＷｅｂページを選択する選択機能５と
を実現させる。
析、分類に有効なＷｅｂコンテンツのみを効率的に収集
する。 【解決手段】本発明のＷｅｂ収集プログラム３は、コン
ピュータ１に、ＷｅｂページのうちアクセスされたＷｅ
ｂページの識別情報を含むアクセスログを取得し、アク
セスログに含まれている識別情報の示すＷｅｂページを
収集する収集機能４と、収集されたＷｅｂページの中か
ら、評価対象として指定されたＷｅｂページグループと
所定の関係を持つＷｅｂページを選択する選択機能５と
を実現させる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ＷＷＷ（World Wi
de Web）において、少なくとも一つのＷｅｂページを含
み所定の基準で区分けされているＷｅｂページグループ
（例えば、Ｗｅｂページ、Ｗｅｂサイト、ＷＷＷ上の仮
想店舗など）を収集するＷｅｂ収集プログラム及びシス
テム並びに方法に関する。
de Web）において、少なくとも一つのＷｅｂページを含
み所定の基準で区分けされているＷｅｂページグループ
（例えば、Ｗｅｂページ、Ｗｅｂサイト、ＷＷＷ上の仮
想店舗など）を収集するＷｅｂ収集プログラム及びシス
テム並びに方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】インターネット上のＷｅｂページのＵＲ
Ｌ（Uniform Resource Locators）を収集する第１の方
法としては、あるＷｅｂページにリンクされているＷｅ
ｂページのＵＲＬを収集し、さらに収集されたＵＲＬの
示すＷｅｂページにリンクされているＷｅｂページのＵ
ＲＬを収集し、この処理を繰り返すプログラムを利用す
る方法がある。
Ｌ（Uniform Resource Locators）を収集する第１の方
法としては、あるＷｅｂページにリンクされているＷｅ
ｂページのＵＲＬを収集し、さらに収集されたＵＲＬの
示すＷｅｂページにリンクされているＷｅｂページのＵ
ＲＬを収集し、この処理を繰り返すプログラムを利用す
る方法がある。
【０００３】また、ＵＲＬを収集する第２の方法として
は、例えば、Ｗｅｂページの内容などを参考にして収集
対象のＷｅｂページを選抜し、ネットワーク上のＷｅｂ
ページの中からある程度の数のＵＲＬを人手で収集する
方法がある。例えば、収集者は、ドメイン単位でＵＲＬ
を収集する。
は、例えば、Ｗｅｂページの内容などを参考にして収集
対象のＷｅｂページを選抜し、ネットワーク上のＷｅｂ
ページの中からある程度の数のＵＲＬを人手で収集する
方法がある。例えば、収集者は、ドメイン単位でＵＲＬ
を収集する。
【０００４】収集されたＵＲＬは、様々な目的に利用さ
れる。
れる。
【０００５】例えば、収集されたＵＲＬは、ネットワー
ク上のＷｅｂページの特徴分析を行う場合に、この分析
の対象となるＷｅｂページを得るために使用される。Ｗ
ｅｂページの特徴分析には、例えば、調査協力者（パネ
ル）の属性データ（例えば性別、年齢、趣味、職業、年
収などのプロファイルデータ）を記録しておき、Ｗｅｂ
ページをアクセスした調査協力者の属性データを集計
し、そのＷｅｂページの特徴を求める分析がある。その
他にも、Ｗｅｂページの特徴分析には、アクセス数又は
アクセスしたユーザ数などからＷｅｂページの認識度を
求める分析などがある。
ク上のＷｅｂページの特徴分析を行う場合に、この分析
の対象となるＷｅｂページを得るために使用される。Ｗ
ｅｂページの特徴分析には、例えば、調査協力者（パネ
ル）の属性データ（例えば性別、年齢、趣味、職業、年
収などのプロファイルデータ）を記録しておき、Ｗｅｂ
ページをアクセスした調査協力者の属性データを集計
し、そのＷｅｂページの特徴を求める分析がある。その
他にも、Ｗｅｂページの特徴分析には、アクセス数又は
アクセスしたユーザ数などからＷｅｂページの認識度を
求める分析などがある。
【０００６】また、収集されたＵＲＬは、ネットワーク
上のＷｅｂページのハイパーリンク構造を把握するため
に利用される。
上のＷｅｂページのハイパーリンク構造を把握するため
に利用される。
【０００７】また、収集されたＵＲＬは、検索エンジン
によりネットワーク上のＷｅｂページの検索サービスを
提供する場合に利用される。
によりネットワーク上のＷｅｂページの検索サービスを
提供する場合に利用される。
【０００８】検索サービス提供者は、検索対象となるＷ
ｅｂページのＵＲＬを収集し、収集したＵＲＬを人手で
分類し、検索用のインデックス情報を付してデータベー
スに登録する。検索サービスの提供者は、検索キーを受
け付けると、この検索キーに対応するインデックス情報
の付されているＵＲＬを提供する。
ｅｂページのＵＲＬを収集し、収集したＵＲＬを人手で
分類し、検索用のインデックス情報を付してデータベー
スに登録する。検索サービスの提供者は、検索キーを受
け付けると、この検索キーに対応するインデックス情報
の付されているＵＲＬを提供する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】上記Ｗｅｂページの第
１の収集方法では、Ｗｅｂページがリンクされていれば
アクセスの有無に関係なくそのＷｅｂページのＵＲＬが
収集されるため、属性データを提供したユーザによって
アクセスされていないＷｅｂページのＵＲＬまでも収集
の対象となる。
１の収集方法では、Ｗｅｂページがリンクされていれば
アクセスの有無に関係なくそのＷｅｂページのＵＲＬが
収集されるため、属性データを提供したユーザによって
アクセスされていないＷｅｂページのＵＲＬまでも収集
の対象となる。
【００１０】したがって、この第１の収集方法によって
収集されたＵＲＬを用いてＷｅｂページの特徴分析を行
うと、属性データを提供したユーザにアクセスされてい
ないＷｅｂページまで分析の対象となり、分析効率が低
下する場合がある。
収集されたＵＲＬを用いてＷｅｂページの特徴分析を行
うと、属性データを提供したユーザにアクセスされてい
ないＷｅｂページまで分析の対象となり、分析効率が低
下する場合がある。
【００１１】例えば、第１の収集方法によって収集され
たＵＲＬの示すＷｅｂページについてアクセスしたユー
ザの特徴を求めるとすると、特徴分析を行うために使用
される属性データのないＷｅｂページに対してもユーザ
の特徴を求める処理を実行することになり、効率的でな
い。
たＵＲＬの示すＷｅｂページについてアクセスしたユー
ザの特徴を求めるとすると、特徴分析を行うために使用
される属性データのないＷｅｂページに対してもユーザ
の特徴を求める処理を実行することになり、効率的でな
い。
【００１２】また、上記Ｗｅｂページの第１の収集方法
によって収集されたＵＲＬの示すＷｅｂページに対して
認識度を調べる場合、ユーザにアクセスされていないＷ
ｅｂページに対してＷｅｂページの認識度を調べる処理
を実行することもあり、効率的でない。
によって収集されたＵＲＬの示すＷｅｂページに対して
認識度を調べる場合、ユーザにアクセスされていないＷ
ｅｂページに対してＷｅｂページの認識度を調べる処理
を実行することもあり、効率的でない。
【００１３】さらに、第１の収集方法では、このように
分析の対象として適していないＷｅｂページまでも収集
することになり、収集処理も効率的でない。
分析の対象として適していないＷｅｂページまでも収集
することになり、収集処理も効率的でない。
【００１４】さらに、第１の収集方法では、収集される
Ｗｅｂページの数が膨大となり、分類する労力が過大と
なる問題がある。
Ｗｅｂページの数が膨大となり、分類する労力が過大と
なる問題がある。
【００１５】一方、上記Ｗｅｂページの第２の収集方法
では、選抜されたＵＲＬしか収集されないため、ＵＲＬ
の数が不足する場合がある。例えば、属性データを提供
したユーザによってアクセスされたＷｅｂページのＵＲ
Ｌが十分に選抜されず、Ｗｅｂページを分析するために
十分な量のデータが得られない場合がある。また、分類
を人手で行う必要があり、多大な労力と時間がかかり効
率的でない。
では、選抜されたＵＲＬしか収集されないため、ＵＲＬ
の数が不足する場合がある。例えば、属性データを提供
したユーザによってアクセスされたＷｅｂページのＵＲ
Ｌが十分に選抜されず、Ｗｅｂページを分析するために
十分な量のデータが得られない場合がある。また、分類
を人手で行う必要があり、多大な労力と時間がかかり効
率的でない。
【００１６】本発明は、以上のような実情に鑑みてなさ
れたもので、Ｗｅｂページグループを効率的に収集する
Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法を提供す
ることを目的とする。
れたもので、Ｗｅｂページグループを効率的に収集する
Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法を提供す
ることを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】本発明を実現するにあた
って講じた具体的手段について以下に説明する。
って講じた具体的手段について以下に説明する。
【００１８】本発明のＷｅｂ収集プログラムは、コンピ
ュータに、少なくとも一つのＷｅｂページを含むＷｅｂ
ページグループのうちアクセスされたＷｅｂページグル
ープの識別情報を含むアクセスログを取得し、アクセス
ログに含まれている識別情報の示すＷｅｂページグルー
プを収集する収集機能と、収集されたＷｅｂページグル
ープの中から、評価対象として指定されたＷｅｂページ
グループと所定の関係を持つＷｅｂページグループを選
択する選択機能とを実現させる。
ュータに、少なくとも一つのＷｅｂページを含むＷｅｂ
ページグループのうちアクセスされたＷｅｂページグル
ープの識別情報を含むアクセスログを取得し、アクセス
ログに含まれている識別情報の示すＷｅｂページグルー
プを収集する収集機能と、収集されたＷｅｂページグル
ープの中から、評価対象として指定されたＷｅｂページ
グループと所定の関係を持つＷｅｂページグループを選
択する選択機能とを実現させる。
【００１９】本発明では、実際にアクセスされたＷｅｂ
ページグループのみが収集され、実際にアクセスされて
おり評価対象のＷｅｂページグループと所定の関係を持
つＷｅｂページグループのみが選択される。
ページグループのみが収集され、実際にアクセスされて
おり評価対象のＷｅｂページグループと所定の関係を持
つＷｅｂページグループのみが選択される。
【００２０】これにより、所定の関係を持ち分析に有効
なＷｅｂページグループのみを選択することができ、Ｗ
ｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類作業を
効率化できる。
なＷｅｂページグループのみを選択することができ、Ｗ
ｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類作業を
効率化できる。
【００２１】なお、アクセスログは、属性データを提供
したユーザによってアクセスされたＷｅｂページグルー
プの識別情報を含み、収集機能は、属性データを提供し
たユーザによってアクセスされたＷｅｂページグループ
を収集するとしてもよい。
したユーザによってアクセスされたＷｅｂページグルー
プの識別情報を含み、収集機能は、属性データを提供し
たユーザによってアクセスされたＷｅｂページグループ
を収集するとしてもよい。
【００２２】これにより、属性データに基づく分析に有
効なＷｅｂページグループのみを選択することができ、
Ｗｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類作業
を効率化できる。
効なＷｅｂページグループのみを選択することができ、
Ｗｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類作業
を効率化できる。
【００２３】また、選択機能は、評価対象として指定さ
れたＷｅｂページグループと収集されたＷｅｂページグ
ループとの間のリンクの関係を求め、収集されたＷｅｂ
ページグループの中から評価対象として指定されたＷｅ
ｂページグループと所定のリンク関係を持つＷｅｂペー
ジグループを選択するとしてもよい。
れたＷｅｂページグループと収集されたＷｅｂページグ
ループとの間のリンクの関係を求め、収集されたＷｅｂ
ページグループの中から評価対象として指定されたＷｅ
ｂページグループと所定のリンク関係を持つＷｅｂペー
ジグループを選択するとしてもよい。
【００２４】これにより、実際にアクセスされたＷｅｂ
ページグループのみが収集され、アクセスされたＷｅｂ
ページグループについてハイパーリンク構造が分析され
る。そして、実際にアクセスされており評価対象のＷｅ
ｂページグループと所定のリンク関係を持つＷｅｂペー
ジグループのみが選択される。
ページグループのみが収集され、アクセスされたＷｅｂ
ページグループについてハイパーリンク構造が分析され
る。そして、実際にアクセスされており評価対象のＷｅ
ｂページグループと所定のリンク関係を持つＷｅｂペー
ジグループのみが選択される。
【００２５】したがって、所定のリンク関係を持ち分析
に有効なＷｅｂページグループのみを選択することがで
き、Ｗｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類
作業を効率化できる。
に有効なＷｅｂページグループのみを選択することがで
き、Ｗｅｂページグループの収集作業、分析作業、分類
作業を効率化できる。
【００２６】また、所定のリンク関係は、評価対象とし
て指定されたＷｅｂページグループをリンクしている関
係を含むとしてもよく、評価対象として指定されたＷｅ
ｂページグループをリンクしているＷｅｂページグルー
プにリンクされている関係を含むとしてもよい。
て指定されたＷｅｂページグループをリンクしている関
係を含むとしてもよく、評価対象として指定されたＷｅ
ｂページグループをリンクしているＷｅｂページグルー
プにリンクされている関係を含むとしてもよい。
【００２７】また、収集機能は、アクセスされたＷｅｂ
ページグループの視聴率情報をアクセスログに基づいて
算出し、視聴率情報に基づいて所定レベル以上のアクセ
スのあるＷｅｂページグループを収集するとしてもよ
い。
ページグループの視聴率情報をアクセスログに基づいて
算出し、視聴率情報に基づいて所定レベル以上のアクセ
スのあるＷｅｂページグループを収集するとしてもよ
い。
【００２８】これにより、分析に有効なレベルまでアク
セスがあり所定の関係を持つＷｅｂページグループが選
択される。
セスがあり所定の関係を持つＷｅｂページグループが選
択される。
【００２９】また、選択機能は、アクセスログに基づい
て算出される選択されたＷｅｂページグループの視聴率
情報と、選択されたＷｅｂページグループと他のＷｅｂ
ページグループとの間のリンク関係とのうち、少なくと
も一方に基づいて、選択されたＷｅｂページグループを
ランク付けするとしてもよい。
て算出される選択されたＷｅｂページグループの視聴率
情報と、選択されたＷｅｂページグループと他のＷｅｂ
ページグループとの間のリンク関係とのうち、少なくと
も一方に基づいて、選択されたＷｅｂページグループを
ランク付けするとしてもよい。
【００３０】これにより、選択されたＷｅｂページグル
ープのランクを考慮して分析を行うことができ、分析を
容易化、明確化することができる。
ープのランクを考慮して分析を行うことができ、分析を
容易化、明確化することができる。
【００３１】また、本発明のＷｅｂ収集プログラムは、
コンピュータに、選択機能によって選択されたＷｅｂペ
ージグループの分析結果と評価対象として指定されたＷ
ｅｂページグループの分析結果とを出力する出力機能を
実現させるとしてもよい。
コンピュータに、選択機能によって選択されたＷｅｂペ
ージグループの分析結果と評価対象として指定されたＷ
ｅｂページグループの分析結果とを出力する出力機能を
実現させるとしてもよい。
【００３２】上記発明のプログラム又はプログラムを記
録した記録媒体を用いることによって、上記機能を有し
ていないコンピュータ、コンピュータシステム、サー
バ、クライアントに対しても、簡単にこれらの機能を付
加することができる。
録した記録媒体を用いることによって、上記機能を有し
ていないコンピュータ、コンピュータシステム、サー
バ、クライアントに対しても、簡単にこれらの機能を付
加することができる。
【００３３】上記発明のＷｅｂ収集プログラム又はこの
プログラムを記録した記録媒体をコンピュータに適用す
ることにより、Ｗｅｂ収集方法がコンピュータ上で実施
される。
プログラムを記録した記録媒体をコンピュータに適用す
ることにより、Ｗｅｂ収集方法がコンピュータ上で実施
される。
【００３４】上記発明で実現される機能と同様の動作を
実現する手段をＷｅｂ収集システムに備えることによ
り、同様の作用効果を得ることができる。
実現する手段をＷｅｂ収集システムに備えることによ
り、同様の作用効果を得ることができる。
【００３５】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態について説明する。なお、以下において
は、説明を簡略化するためにＷｅｂページ単位で収集を
行う場合について説明する。ただし、例えばＷｅｂサイ
ト、ＷＷＷ上の仮想店舗などのように、少なくとも一つ
のＷｅｂページを含み所定の基準で区分けされているＷ
ｅｂページのグループ、Ｗｅｂコンテンツの収集につい
ても同様に適用可能である。
の実施の形態について説明する。なお、以下において
は、説明を簡略化するためにＷｅｂページ単位で収集を
行う場合について説明する。ただし、例えばＷｅｂサイ
ト、ＷＷＷ上の仮想店舗などのように、少なくとも一つ
のＷｅｂページを含み所定の基準で区分けされているＷ
ｅｂページのグループ、Ｗｅｂコンテンツの収集につい
ても同様に適用可能である。
【００３６】図１は、本実施の形態に係るＷｅｂ収集シ
ステムの構成の一例を示すブロック図である。
ステムの構成の一例を示すブロック図である。
【００３７】本実施の形態に係るＷｅｂ収集システム１
は、記録媒体２に記録されているＷｅｂ収集プログラム
３を読み出して実行する。
は、記録媒体２に記録されているＷｅｂ収集プログラム
３を読み出して実行する。
【００３８】Ｗｅｂ収集プログラム３は、システム１に
読み込まれ、実行されると、収集機能４と、選択機能５
を実現する。
読み込まれ、実行されると、収集機能４と、選択機能５
を実現する。
【００３９】Ｗｅｂ収集システム１は、例えばインター
ネットなどのようなネットワーク６に接続されている。
ネットワーク６には、ＷｅｂサーバＣ1〜ＣN、調査協力
者の端末機器（例えばブラウザ）Ｄ1〜ＤM、一般的なユ
ーザの端末機器Ｅ1〜ＥLが接続されている。
ネットなどのようなネットワーク６に接続されている。
ネットワーク６には、ＷｅｂサーバＣ1〜ＣN、調査協力
者の端末機器（例えばブラウザ）Ｄ1〜ＤM、一般的なユ
ーザの端末機器Ｅ1〜ＥLが接続されている。
【００４０】アクセスログとは、Ｗｅｂページの視聴履
歴データであり、アクセスされたＷｅｂページのＵＲＬ
とアクセスしたユーザのＩＤとを含む。
歴データであり、アクセスされたＷｅｂページのＵＲＬ
とアクセスしたユーザのＩＤとを含む。
【００４１】収集機能４は、アクセスログを取得し、ア
クセスログに含まれているＵＲＬの数に基づいて視聴率
情報を集計し、視聴率の高いＷｅｂページのＵＲＬを求
める。
クセスログに含まれているＵＲＬの数に基づいて視聴率
情報を集計し、視聴率の高いＷｅｂページのＵＲＬを求
める。
【００４２】視聴率情報には、例えばアクセス（視聴）
したユーザ数（アクセス人数）、ユーザのアクセス数
（アクセスされた回数）などを利用可能である。また、
アクセスしたユーザ数又はアクセス数などを基準として
所定の演算により視聴率情報を算出するとしてもよい。
なお、同一ユーザによる２回目以降のアクセスを除いた
アクセス数をアクセスしたユーザ数として利用可能であ
る。
したユーザ数（アクセス人数）、ユーザのアクセス数
（アクセスされた回数）などを利用可能である。また、
アクセスしたユーザ数又はアクセス数などを基準として
所定の演算により視聴率情報を算出するとしてもよい。
なお、同一ユーザによる２回目以降のアクセスを除いた
アクセス数をアクセスしたユーザ数として利用可能であ
る。
【００４３】また、収集機能４は、視聴率の高いアクセ
スされたＷｅｂページをネットワーク６経由で収集す
る。
スされたＷｅｂページをネットワーク６経由で収集す
る。
【００４４】選択機能５は、評価対象のＷｅｂページの
ＵＲＬを入力し、評価対象のＷｅｂページと視聴率の高
いＷｅｂページとの間のリンクの関係を求め、視聴率の
高いＷｅｂページの中から評価対象のＷｅｂページと所
定のリンク関係を持つＷｅｂページを選択し、視聴率情
報とリンク関係とのうちの少なくとも一方に基づいてラ
ンク付けする。
ＵＲＬを入力し、評価対象のＷｅｂページと視聴率の高
いＷｅｂページとの間のリンクの関係を求め、視聴率の
高いＷｅｂページの中から評価対象のＷｅｂページと所
定のリンク関係を持つＷｅｂページを選択し、視聴率情
報とリンク関係とのうちの少なくとも一方に基づいてラ
ンク付けする。
【００４５】選択機能５は、選択され、ランク付けされ
たＷｅｂページ又はそのＵＲＬのリスト７を出力する。
出力されたＷｅｂページ又はそのＵＲＬのリスト７は、
分類処理８の対象となり、分類される。また、評価対象
のＷｅｂページに対する比較対象として分析処理９に利
用される。
たＷｅｂページ又はそのＵＲＬのリスト７を出力する。
出力されたＷｅｂページ又はそのＵＲＬのリスト７は、
分類処理８の対象となり、分類される。また、評価対象
のＷｅｂページに対する比較対象として分析処理９に利
用される。
【００４６】図２は、Ｗｅｂ収集システム１によって実
施されるＷｅｂ収集方法の一例を示すフローチャートで
ある。
施されるＷｅｂ収集方法の一例を示すフローチャートで
ある。
【００４７】ステップＳ１において、Ｗｅｂ収集システ
ム１の収集機能４は、アクセスログを取得する。
ム１の収集機能４は、アクセスログを取得する。
【００４８】アクセスログの取得方法には、例えば以下
の３つの手法が利用可能である。
の３つの手法が利用可能である。
【００４９】第１の方法は、調査協力者の使用する端末
機器Ｄ1〜ＤMに視聴履歴情報を報告するモジュールをイ
ンストールし、このモジュールから受信する視聴履歴情
報をアクセスログとする方法である。
機器Ｄ1〜ＤMに視聴履歴情報を報告するモジュールをイ
ンストールし、このモジュールから受信する視聴履歴情
報をアクセスログとする方法である。
【００５０】第２の方法は、ユーザの端末機器Ｅ1〜ＥL
とＷｅｂサーバＣ1〜ＣNの通信経路の途中で、このユー
ザの端末機器Ｅ1〜ＥLとＷｅｂサーバＣ1〜ＣNの間で通
信される信号を受信し、分析し、アクセスログとする方
法である。
とＷｅｂサーバＣ1〜ＣNの通信経路の途中で、このユー
ザの端末機器Ｅ1〜ＥLとＷｅｂサーバＣ1〜ＣNの間で通
信される信号を受信し、分析し、アクセスログとする方
法である。
【００５１】第３の方法は、ＷｅｂサーバＣ1〜ＣNに記
録されているアクセスログを収集する方法である。
録されているアクセスログを収集する方法である。
【００５２】なお、アクセスログの取得方法は、この３
つに限定されるものではなく、様々な方法が利用でき
る。
つに限定されるものではなく、様々な方法が利用でき
る。
【００５３】表１に、アクセスログの具体例を示す。こ
のアクセスログには、アクセスした調査協力者又はユー
ザを識別するユーザＩＤとアクセスされたＵＲＬとアク
セスされた時刻が記録される。
のアクセスログには、アクセスした調査協力者又はユー
ザを識別するユーザＩＤとアクセスされたＵＲＬとアク
セスされた時刻が記録される。
【００５４】
【表１】
【００５５】ステップＳ２において、収集機能４は、ア
クセスされたＷｅｂページのアクセス数（ＵＲＬの出現
頻度）をアクセスログに基づいて求め、アクセスされた
ＷｅｂページのＵＲＬをアクセス数の値の大きい順にソ
ートする。なお、アクセスされたＷｅｂページのＵＲＬ
を、アクセスしたユーザ数でソートしてもよい。
クセスされたＷｅｂページのアクセス数（ＵＲＬの出現
頻度）をアクセスログに基づいて求め、アクセスされた
ＷｅｂページのＵＲＬをアクセス数の値の大きい順にソ
ートする。なお、アクセスされたＷｅｂページのＵＲＬ
を、アクセスしたユーザ数でソートしてもよい。
【００５６】表２に、アクセスされたＷｅｂページを示
すＵＲＬのソート結果の一例を示す。
すＵＲＬのソート結果の一例を示す。
【００５７】
【表２】
【００５８】ステップＳ３において、収集機能４は、ア
クセス数が所定の値以上のＵＲＬ又は所定の順位以上の
ＵＲＬを求め、このＵＲＬの示すＷｅｂページを収集す
る。
クセス数が所定の値以上のＵＲＬ又は所定の順位以上の
ＵＲＬを求め、このＵＲＬの示すＷｅｂページを収集す
る。
【００５９】ステップＳ４において、Ｗｅｂ収集システ
ム１の選択機能５は、評価対象のＷｅｂページを示すＵ
ＲＬを入力する。なお、入力される評価対象のＷｅｂペ
ージを示すＵＲＬは、複数でもよい。
ム１の選択機能５は、評価対象のＷｅｂページを示すＵ
ＲＬを入力する。なお、入力される評価対象のＷｅｂペ
ージを示すＵＲＬは、複数でもよい。
【００６０】ステップＳ５において、選択機能５は、評
価対象のＷｅｂページをリンク関係を分析する基準のＷ
ｅｂページとする。
価対象のＷｅｂページをリンク関係を分析する基準のＷ
ｅｂページとする。
【００６１】ステップＳ６において、選択機能５は、収
集機能４によって収集されたＷｅｂページの中から、基
準のＷｅｂページをリンクしているＷｅｂページ（以
下、「ハブページ」という）を検索する。
集機能４によって収集されたＷｅｂページの中から、基
準のＷｅｂページをリンクしているＷｅｂページ（以
下、「ハブページ」という）を検索する。
【００６２】ステップＳ７において、選択機能５は、ハ
ブページがリンクしているＷｅｂページ（以下、「オー
ソリティページ」という）を検索する。
ブページがリンクしているＷｅｂページ（以下、「オー
ソリティページ」という）を検索する。
【００６３】図３は、評価対象のＷｅｂページを基準の
Ｗｅｂページとした場合のハブページとオーソリティペ
ージとのリンク関係を示す図である。選択機能５は、評
価対象のＷｅｂページを含むオーソリティページの集合
と、このオーソリティページをリンクしているハブペー
ジの集合とを検索する。
Ｗｅｂページとした場合のハブページとオーソリティペ
ージとのリンク関係を示す図である。選択機能５は、評
価対象のＷｅｂページを含むオーソリティページの集合
と、このオーソリティページをリンクしているハブペー
ジの集合とを検索する。
【００６４】ステップＳ８において、選択機能５は、所
定数以上のＷｅｂページを検索したか否か判定する。
定数以上のＷｅｂページを検索したか否か判定する。
【００６５】所定数以上検索していないと判定された場
合、ステップＳ９において、選択機能５は、求めたオー
ソリティページを基準のＷｅｂページとし、ステップＳ
６以下の処理を繰り返し、再度ハブページとオーソリテ
ィページとを検索する。
合、ステップＳ９において、選択機能５は、求めたオー
ソリティページを基準のＷｅｂページとし、ステップＳ
６以下の処理を繰り返し、再度ハブページとオーソリテ
ィページとを検索する。
【００６６】所定数以上検索したと判定された場合、ス
テップＳ１０において、選択機能５は、求めたハブペー
ジをアクセスしたユーザ数及びハブページのアクセス数
をアクセスログに基づいて算出し、求めたハブページの
持つリンク数を求め、ハブページをランク付けする。
テップＳ１０において、選択機能５は、求めたハブペー
ジをアクセスしたユーザ数及びハブページのアクセス数
をアクセスログに基づいて算出し、求めたハブページの
持つリンク数を求め、ハブページをランク付けする。
【００６７】表３に、ハブページのランク付け結果の具
体例を示す。
体例を示す。
【００６８】
【表３】
【００６９】この表３は、ハブページを示すＵＲＬ毎
に、アクセス数、ユーザ数、そのハブページの持ってい
るリンク数を対応付けている。
に、アクセス数、ユーザ数、そのハブページの持ってい
るリンク数を対応付けている。
【００７０】ステップＳ１１において、選択機能５は、
上記表３に示すハブページのランク付け結果に基づい
て、オーソリティページ毎に、そのオーソリティページ
をリンクしているハブページのアクセス数の和、そのオ
ーソリティページをリンクしているハブページのリンク
数の和を求め、オーソリティページをランク付けする。
上記表３に示すハブページのランク付け結果に基づい
て、オーソリティページ毎に、そのオーソリティページ
をリンクしているハブページのアクセス数の和、そのオ
ーソリティページをリンクしているハブページのリンク
数の和を求め、オーソリティページをランク付けする。
【００７１】表４に、オーソリティページのランク付け
結果の具体例を示す。
結果の具体例を示す。
【００７２】
【表４】
【００７３】この表４は、オーソリティページを示すＵ
ＲＬ毎に、そのオーソリティページをリンクしているハ
ブページのアクセス数の和、ハブページからのリンク数
（そのオーソリティページをリンクしているハブページ
の数）を対応付けている。
ＲＬ毎に、そのオーソリティページをリンクしているハ
ブページのアクセス数の和、ハブページからのリンク数
（そのオーソリティページをリンクしているハブページ
の数）を対応付けている。
【００７４】なお、オーソリティページのランク付けの
方法には、様々な方法が利用できる。表５に、オーソリ
ティページのランク付け方法の一例を示す。
方法には、様々な方法が利用できる。表５に、オーソリ
ティページのランク付け方法の一例を示す。
【００７５】
【表５】
【００７６】ステップＳ１２において、選択機能５は、
ランク付け結果にしたがってハブページのＵＲＬとオー
ソリティページのＵＲＬとをソートする。
ランク付け結果にしたがってハブページのＵＲＬとオー
ソリティページのＵＲＬとをソートする。
【００７７】ステップＳ１３において、選択機能５は、
ソートしたハブページのＵＲＬとオーソリティページの
ＵＲＬのリスト７を出力する。
ソートしたハブページのＵＲＬとオーソリティページの
ＵＲＬのリスト７を出力する。
【００７８】このＷｅｂ収集システム１によって収集さ
れ、選択されたハブページ及びオーソリティページは、
例えば評価対象のＷｅｂページをアクセスしたユーザの
特性情報（男女比、年齢構成など）と、ネットワーク全
体のユーザの特性情報とを比較する分析に利用される。
れ、選択されたハブページ及びオーソリティページは、
例えば評価対象のＷｅｂページをアクセスしたユーザの
特性情報（男女比、年齢構成など）と、ネットワーク全
体のユーザの特性情報とを比較する分析に利用される。
【００７９】また、ハブページ及びオーソリティページ
は、アクセス数に差のあるＷｅｂページ間の比較に利用
できる。
は、アクセス数に差のあるＷｅｂページ間の比較に利用
できる。
【００８０】また、オーソリティページ全体又は評価対
象のＷｅｂページを除くオーソリティページをアクセス
したユーザの特性情報（例えば男女比）を調べることに
より、ネットワーク上で評価対象のＷｅｂページと競合
している他のページをアクセスするユーザの特徴が分か
る。これにより、評価対象のＷｅｂページをアクセスす
る可能性の高い潜在的なユーザを推測することができ
る。
象のＷｅｂページを除くオーソリティページをアクセス
したユーザの特性情報（例えば男女比）を調べることに
より、ネットワーク上で評価対象のＷｅｂページと競合
している他のページをアクセスするユーザの特徴が分か
る。これにより、評価対象のＷｅｂページをアクセスす
る可能性の高い潜在的なユーザを推測することができ
る。
【００８１】以上説明した本実施の形態においては、ユ
ーザによってＷｅｂページがアクセスされた旨を示すア
クセスログに基づいて、実際にアクセスされたＷｅｂペ
ージが収集され、収集されたＷｅｂページの中から所定
のリンク関係を持つＷｅｂページのみが選択される。
ーザによってＷｅｂページがアクセスされた旨を示すア
クセスログに基づいて、実際にアクセスされたＷｅｂペ
ージが収集され、収集されたＷｅｂページの中から所定
のリンク関係を持つＷｅｂページのみが選択される。
【００８２】これにより、ユーザによって実際にアクセ
スされ、分析に有効なＷｅｂページのみが収集され、こ
の収集されたＷｅｂページを利用することにより分析を
効率的、効果的に行うことができる。
スされ、分析に有効なＷｅｂページのみが収集され、こ
の収集されたＷｅｂページを利用することにより分析を
効率的、効果的に行うことができる。
【００８３】また、Ｗｅｂページの収集が自動化されて
容易となり、ドメイン単位よりも細かい単位でＷｅｂペ
ージを収集でき、分類できる。したがって、ドメイン単
位の分類よりも分類精度を向上させ、高精度な検索サー
ビスを提供できる。
容易となり、ドメイン単位よりも細かい単位でＷｅｂペ
ージを収集でき、分類できる。したがって、ドメイン単
位の分類よりも分類精度を向上させ、高精度な検索サー
ビスを提供できる。
【００８４】また、本実施の形態においては、アクセス
されていないＷｅｂページが収集されることはないた
め、ネットワーク６上のＷｅｂページのリンク構造を把
握する場合に、アクセスされないＷｅｂページによりリ
ンク構造の解析結果が複雑化することを防止できる。
されていないＷｅｂページが収集されることはないた
め、ネットワーク６上のＷｅｂページのリンク構造を把
握する場合に、アクセスされないＷｅｂページによりリ
ンク構造の解析結果が複雑化することを防止できる。
【００８５】なお、本実施の形態において、収集機能４
は、調査協力者によってアクセスされたことをＷｅｂペ
ージの収集条件に加えてもよい。これにより、調査協力
者の提供した属性データに基づいて分析処理を実行可能
なＷｅｂページのみを収集することができるため、収集
効率及び分析効率を向上させることができる。
は、調査協力者によってアクセスされたことをＷｅｂペ
ージの収集条件に加えてもよい。これにより、調査協力
者の提供した属性データに基づいて分析処理を実行可能
なＷｅｂページのみを収集することができるため、収集
効率及び分析効率を向上させることができる。
【００８６】また、本実施の形態において、選択機能５
は、リンク関係に基づいてＷｅｂページを選択するとし
ているが、これに限定されるものではない。例えば、選
択機能５は、同一の単語が所定数以上あるか否かなどの
ように、出現する単語の重複度に基づいてＷｅｂページ
間の類似性を求め、この出現単語に基づいて得られた類
似性に基づいてＷｅｂページを選択するとしてもよい。
は、リンク関係に基づいてＷｅｂページを選択するとし
ているが、これに限定されるものではない。例えば、選
択機能５は、同一の単語が所定数以上あるか否かなどの
ように、出現する単語の重複度に基づいてＷｅｂページ
間の類似性を求め、この出現単語に基づいて得られた類
似性に基づいてＷｅｂページを選択するとしてもよい。
【００８７】また、本実施の形態で説明した各構成要素
は、自由に組み合わせてもよく、また複数の要素に分割
してもよい。例えば、収集機能４と選択機能５とは、組
み合わせてもよい。
は、自由に組み合わせてもよく、また複数の要素に分割
してもよい。例えば、収集機能４と選択機能５とは、組
み合わせてもよい。
【００８８】また、本実施の形態におけるＷｅｂ収集プ
ログラム３は、複数のコンピュータ上に分散され、互い
に連携しつつ動作してもよい。
ログラム３は、複数のコンピュータ上に分散され、互い
に連携しつつ動作してもよい。
【００８９】また、Ｗｅｂ収集プログラム３は通信媒体
により伝送してコンピュータに適用可能である。Ｗｅｂ
収集プログラム３を読み込んだコンピュータは、Ｗｅｂ
収集プログラム３によって動作が制御され、上述した機
能を実現する。
により伝送してコンピュータに適用可能である。Ｗｅｂ
収集プログラム３を読み込んだコンピュータは、Ｗｅｂ
収集プログラム３によって動作が制御され、上述した機
能を実現する。
【００９０】また、上記収集機能４と選択機能５とはハ
ードウェアにより実現するとしてもよい。
ードウェアにより実現するとしてもよい。
【００９１】
【発明の効果】以上詳記したように本発明においては、
ネットワーク上のＷｅｂページグループの中から、分
析、分類に有効なＷｅｂページグループのみを効率的に
収集することができる。
ネットワーク上のＷｅｂページグループの中から、分
析、分類に有効なＷｅｂページグループのみを効率的に
収集することができる。
【図１】本発明の実施の形態に係るＷｅｂ収集システム
の構成の一例を示すブロック図。
の構成の一例を示すブロック図。
【図２】同実施の形態に係るＷｅｂ収集システムによっ
て実施されるＷｅｂ収集方法の一例を示すフローチャー
ト。
て実施されるＷｅｂ収集方法の一例を示すフローチャー
ト。
【図３】ハブページとオーソリティページとのリンク関
係を示す図。
係を示す図。
１…Ｗｅｂ収集システム
２…記録媒体
３…Ｗｅｂ収集プログラム
４…収集機能
５…選択機能
６…ネットワーク
７…リスト
Ｃ1〜ＣN…Ｗｅｂサーバ
Ｄ1〜ＤM、Ｅ1〜ＥL…端末機器
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 飯田 晴彦
東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝
府中事業所内
Ｆターム(参考） 5B075 KK02 PR03
5B082 EA01 FA11 HA08
Claims (10)
- 【請求項１】 コンピュータに、 少なくとも一つのＷｅｂページを含むＷｅｂページグル
ープのうちアクセスされたＷｅｂページグループの識別
情報を含むアクセスログを取得し、前記アクセスログに
含まれている識別情報の示すＷｅｂページグループを収
集する収集機能と、 収集されたＷｅｂページグループの中から、評価対象と
して指定されたＷｅｂページグループと所定の関係を持
つＷｅｂページグループを選択する選択機能とを実現さ
せるためのＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項２】 請求項１記載のプログラムにおいて、 前記アクセスログは、属性データを提供したユーザによ
ってアクセスされたＷｅｂページグループの識別情報を
含み、 前記収集機能は、前記属性データを提供したユーザによ
ってアクセスされたＷｅｂページグループを収集するこ
とを特徴とするＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項３】 請求項１又は請求項２記載のプログラム
において、 前記選択機能は、前記評価対象として指定されたＷｅｂ
ページグループと前記収集されたＷｅｂページグループ
との間のリンクの関係を求め、前記収集されたＷｅｂペ
ージグループの中から前記評価対象として指定されたＷ
ｅｂページグループと所定のリンク関係を持つＷｅｂペ
ージグループを選択することを特徴とするＷｅｂ収集プ
ログラム。 - 【請求項４】 請求項３記載のプログラムにおいて、 前記所定のリンク関係は、前記評価対象として指定され
たＷｅｂページグループをリンクしている関係を含むこ
とを特徴とするＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項５】 請求項３又は請求項４記載のプログラム
において、 前記所定のリンク関係は、前記評価対象として指定され
たＷｅｂページグループをリンクしているＷｅｂページ
グループにリンクされている関係を含むことを特徴とす
るＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項６】 請求項１乃至請求項５のいずれか記載の
プログラムにおいて、 前記収集機能は、前記アクセスログに基づいて前記アク
セスされたＷｅｂページグループの視聴率情報を算出
し、前記視聴率情報に基づいて所定レベル以上のアクセ
スのあるＷｅｂページグループを収集することを特徴と
するＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項７】 請求項１乃至請求項６のいずれか記載の
プログラムにおいて、 前記選択機能は、前記アクセスログに基づいて算出され
る前記選択されたＷｅｂページグループの視聴率情報
と、前記選択されたＷｅｂページグループと他のＷｅｂ
ページグループとの間のリンク関係とのうち、少なくと
も一方に基づいて、前記選択されたＷｅｂページグルー
プをランク付けすることを特徴とするＷｅｂ収集プログ
ラム。 - 【請求項８】 請求項１乃至請求項７のいずれか記載の
プログラムにおいて、 コンピュータに、 前記選択機能によって選択されたＷｅｂページグループ
の分析結果と前記評価対象として指定されたＷｅｂペー
ジグループの分析結果とを出力する出力機能を実現させ
ることを特徴とするＷｅｂ収集プログラム。 - 【請求項９】 少なくとも一つのＷｅｂページを含むＷ
ｅｂページグループを収集するシステムにおいて、 アクセスされたＷｅｂページグループの識別情報を含む
アクセスログを取得し、前記アクセスログに含まれてい
る識別情報の示すＷｅｂページグループを収集する収集
手段と、 収集されたＷｅｂページグループの中から、評価対象と
して指定されたＷｅｂページグループと所定の関係を持
つＷｅｂページグループを選択する選択手段とを具備し
たことを特徴とするＷｅｂ収集システム。 - 【請求項１０】 コンピュータにより、少なくとも一つ
のＷｅｂページを含むＷｅｂページグループを収集する
方法において、 アクセスされたＷｅｂページグループの識別情報を含む
アクセスログを取得し、 前記アクセスログに含まれている識別情報の示すＷｅｂ
ページグループを収集し、 収集されたＷｅｂページグループの中から、評価対象と
して指定されたＷｅｂページグループと所定の関係を持
つＷｅｂページグループを選択することを特徴とするＷ
ｅｂ収集方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002065862A JP2003263448A (ja) | 2002-03-11 | 2002-03-11 | Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002065862A JP2003263448A (ja) | 2002-03-11 | 2002-03-11 | Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003263448A true JP2003263448A (ja) | 2003-09-19 |
Family
ID=29197959
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002065862A Pending JP2003263448A (ja) | 2002-03-11 | 2002-03-11 | Ｗｅｂ収集プログラム及びシステム並びに方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2003263448A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006023961A (ja) * | 2004-07-07 | 2006-01-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書登録者提示用コンピュータプログラムならびに文書登録者提示装置および方法 |
| JP2006092023A (ja) * | 2004-09-21 | 2006-04-06 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書管理用コンピュータプログラムならびに文書管理装置および方法 |
| JP2009009346A (ja) * | 2007-06-27 | 2009-01-15 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2010072909A (ja) * | 2008-09-18 | 2010-04-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 文書検索装置、文書検索方法、および文書検索プログラム |
| JP2010108363A (ja) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Yahoo Japan Corp | クリックログを利用して専門検索用クローラのシード選択を行う検索処理装置、検索処理方法及びプログラム |
-
2002
- 2002-03-11 JP JP2002065862A patent/JP2003263448A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006023961A (ja) * | 2004-07-07 | 2006-01-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書登録者提示用コンピュータプログラムならびに文書登録者提示装置および方法 |
| JP2006092023A (ja) * | 2004-09-21 | 2006-04-06 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書管理用コンピュータプログラムならびに文書管理装置および方法 |
| JP2009009346A (ja) * | 2007-06-27 | 2009-01-15 | Scigineer Inc | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| JP2010072909A (ja) * | 2008-09-18 | 2010-04-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 文書検索装置、文書検索方法、および文書検索プログラム |
| JP2010108363A (ja) * | 2008-10-31 | 2010-05-13 | Yahoo Japan Corp | クリックログを利用して専門検索用クローラのシード選択を行う検索処理装置、検索処理方法及びプログラム |
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