【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンテンツの視聴や商品の購買などについてのサービスの提供に関するユーザの履歴データを分析し、ユーザの嗜好や行動パターンについて分析する分野に属し、そのプロファイルマップ表示システムとその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
事象の履歴を記録したデータベースから共起関係を発見する問題の基本となる技術として相関ルール発見アルゴリズムがある。（特願２００２−１３８８９２、非特許文献１、および非特許文献２を参照。）
【０００３】
相関ルールはバスケット分析などによく使われる手法であるが、必ずしも併売された商品だけを対象にする必要は無く、商品のプロファイルやユーザ属性、購買時の特徴（曜日、時間帯、天気、季節など）も対象にすることができる。
【０００４】
ただし、一般的には大量のルールが抽出され、エンドユーザにとっては解釈したり全体像をつかんだり、注目すべきルールを見つけたりすることが困難であった。今後、Ｅコマースやコンテンツ配信ビジネスがまずます一般的になるにつれ、単に自動的にお勧めコンテンツを提示するだけでなく、ビジネス主体者（システム運用者）に何らかの洞察を与えるようなデータマイニングの応用方法が期待される。
【０００５】
また、コンテンツ仲介システムにコンテンツを提供している事業者にとっては、コンテンツアクセス履歴ログ全体ではなく、自分の提供したコンテンツに関連するルールにのみ興味があり、コンテンツ提供事業者ごとに異なった分析結果を見せることはコンテンツ仲介事業者にとってのビジネスの手段ともなりうる。
【０００６】
【非特許文献１】
Ｒ．Ａｇｒａｗａｌ、Ｔ．Ｉｍｉｅｌｉｎｓｋｉ、ａｎｄ Ａ．ｓｗａｍｉ、“Ｍｉｎｉｎｇ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｅｔｓ ｏｆ ｉｔｅｍｓ ｉｎ ｌａｒｇｅ ｄａｔａｂａｓｅｓ”、Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ ＡＣＭ ＳＩＧＭＯＤ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｄａｔａ、ｐｐ２０７−２１６、Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ、Ｄ．Ｃ．、Ｍａｙ １９９３．
【非特許文献２】
インターネット ＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｓｅ．ｃｈｕｏ―ｕ．ａｃ．ｊｐ／ＴＩＳＥ／ｓｙｍｐ／２００１／２００１１２０３−２−７１ｎａｇａｔｓｕｋａ．ｐｄｆ＞
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前述のように、事象の履歴を記録したデータベースから相関ルールを発見することが可能であるが、一般には大量のルールが抽出されるため、エンドユーザは全体像を把握したり、注目すべきをルールを見つけることは困難であった。
【０００８】
本発明の目的は、分析技術に精通していないビジネス主体者やシステム運用者、コンテンツ提供者などが相関ルールなどのデータマイニング結果を容易に解釈し、本来の目的である意思決定支援に役立てるためのマップ表示を生成することが可能なプロファイルマップ表示システム、方法、およびそのプログラムと記録媒体を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明のプロファイルマップ表示システムは、ユーザのアクセスに関する履歴データを取得保持管理するアクセス履歴情報格納手段と、前記アクセス履歴情報格納手段により相関ルールなどを抽出するデータマイニング実行手段と、データマイニングの結果であるルールをネットワークを介したマシンのブラウザ上に表示する手段と、画面とユーザからの選択を受け付ける手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、アクセスに関する履歴データ（例として、日時、ユーザ識別子、ユーザ属性、天気、曜日、アクセス対象（商品やコンテンツなど）識別子、アクセス対象プロファイルなど）を取得保持管理する履歴管理手段と、前記履歴管理手段により相関ルールなどを抽出するデータマイニング手段とを備えたサービス提供サーバ、およびユーザにデータマイニング結果から表示すべきルールを選択させる手段と、選択された相関ルール一覧を表示する手段と、その一覧からユーザが興味を持った一部のルールまたは全部に対し、相関ルールに含まれるアイテムの座標を履歴データから計算する手段と、計算結果をプロファイルマップとしてユーザに提示する手段とを備えた分析クライアント端末を有することを特徴とする。
【００１１】
本発明のプロファイルマップ表示方法は、ユーザが選択したルールに関連するプロファイルデータを、関連が強いものほど近くに配置するようなプロファイルマップを生成し、クライアントに表示することを特徴とする。
【００１２】
また、画面上に表示された、ルールを表す図形オブジェクトをユーザが選択することにより、ルールＩＤがサーバに渡され、そのルールＩＤリストを元に、関連するプロファイルの共起データを抽出し、前記プロファイルの共起データをもとに、関連が強いプロファイルほど近くに配置するようなスコアを算出する既存の手法（数量化第三類など）を用いてマップスコアを算出し、前記マップスコアをＸ座標、Ｙ座標にマッピングしてクライアントのブラウザ上に表示することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
図面を用いて、本発明の実施例を説明する。図１に本発明のシステムの概要を示す。
【００１４】
サービス提供サーバ１０４から、ネットワーク１０３を介してクライアント１０１、１０２にサービスが提供されるとき、各サービスの履歴情報を履歴データ管理部１０６を介して蓄積する。ここで履歴データとは、日時やサービス種別、サービス内容、ユーザ識別子、コンテンツＩＤなどが考えられる。分析提供部１１０は、この履歴データを各種データを参照しながら分析し、ネットワーク１０３を介して分析クライアント１０２に、マップ表示を含む分析結果を提示する。また、各種プロファイルデータは、ユーザ属性（年齢、性別、職業、住所、趣味…）や商品情報（名称、価格、ジャンル、大きさ…）、コンテンツプロファイル（タイトル、製作者、出演者、ジャンル…）など、分析に必要な情報である。
【００１５】
なお、サービスクライアント１０１は、本発明の分析対象となるサービスを受けるクライアントであり、分析クライアント１０２は、サービス提供サーバから提供される履歴データを分析するクライアントである。
【００１６】
図２は、図１のサービス提供サーバ内の分析提供部２０３の詳細を示す図である。
データマイニング実行制御機能２０５は、履歴データ格納部２１１、各種プロファイルデータ格納部２１０内の、履歴データ、各種プロファイルデータを元に、パラメータファイル２０４を読み込んでデータマイニングエンジン２０５を起動し、データマイニングを実行する。ここで、データマイニングルールとは、相関ルールや決定木、系列パターン（Ｓｅｒｉａｌｉｚｅｄ Ｐａｔｅｒｎ）などを含む。
【００１７】
分析クライアント２０１ユーザが分析提供部２０３にアクセスしたとき、表示ルール選択機能２０７は、クライアントマシンのブラウザ２０２上に表示ルール選択画面を表示する。ユーザが選択条件を指定するとルール表示機能２０８は、マイニングルール格納部２０６内から抽出して、選択条件にあったマイニングルールをクライアント画面上に表示する。
さらに、マップ表示が要求された場合は、表示されたマイニングルールの一部または全部のデータを用いてマップ表示を生成し、クライアントのブラウザ画面２０２上に表示する。
またマップ表示機能２０９は、実際に画面の内容をブラウザ画面上に表示する役目を有する。
【００１８】
図３は、分析提供機能が分析クライアント上に表示する画面の遷移を示す。
表示ルール選択画面３０１は、ユーザにどのような分析結果（マイニングルール）を表示するかを選択させるための画面であり、分析手法や対象データ、注目すべきデータ（注目アイテム）などを指定できる。これはサービス提供サーバ３０８が分析クライアントの画面上に画面表示させるものである。そして分析クライアントはルール検索条件３０４をサービス提供サーバ３０８に返す。そして本画面ではルール表示ボタンをクリックすることにより、次の画面へ遷移する。
【００１９】
ルール表示画面３０２は、指定された条件に合致するマイニングルールを表示する機能である。この画面は、サービス提供サーバ３０８が、前記ルール検索条件３０４をもとにルール表示機能３０６によって、分析クライアントのルール表示画面３０２に画面表示させるものである。そして分析クライアントは、ルール表示画面３０２を通して、サービス提供サーバ３０８にルールＩＤ３０９を返す。
ここでは、３月分にアクセスされた商品に関する相関ルールを円状図で表示している。
【００２０】
ルールはノードオブジェクトおよびラインオブジェクトなどの図形オブジェクトとして表示され、これらの図形オブジェクトをマウスクリックにより選択することができる。（図では■で、ラインオブジェクトが選択されていることが示されている。）図形オブジェクトは、表示したデータに関する情報として、ルールＩＤ３０９や、支持度、確信度などのルールパラメタ、アイテム名、などのデータを持ち、必要に応じてユーザやシステムに情報を提示できる。
【００２１】
ユーザが、興味を持ったルールに関するプロファイルのマップを表示したい場合は、対応する図形オブジェクトをマウスクリックにより選択し、マップ表示ボタンをクリックすることにより、次の画面に遷移する。
【００２２】
サービス提供サーバ３０８は、前記ルールＩＤ３０９をもとにマップ表示機能３０７によって、分析クライアントのマップ表示画面３０３にクライアントマップを画面表示する。
マップ表示画面３０３では、前画面で選択されたルールに関連するプロファイルがマップ表示される。
【００２３】
図４は、本発明の、表示されたマイニングルールからマップ表示を生成するための、分析クライアントによる動作フローを示す図である。
ルール表示画面４０２において、ユーザがルールを表す図形オブジェクトを選択し、「マップ表示」を起動すると、各図形オブジェクトの持つルールＩＤのリスト４０６がサーバに渡される。
【００２４】
サーバのマップ表示機能４０５の中のマップ生成対象ルール情報抽出機能４１０はこのルールＩＤリスト４０６を読み込み、マイニングルール格納部４０７から対応するルールのアイテム情報を獲得し、対象ルール情報リスト４０８を作成する。次にマップ用スコアリング対象データ抽出機能４１２は、この対象ルール情報リスト４０８を読み込み、該当する履歴データを元にあらかじめ決められた各種プロファイルデータを検索し、プロファイル共起情報リスト４１５を作成する。
【００２５】
この図では、コンテンツ名とそれにアクセスしたユーザの性別、年代、職業を対象プロファイルとしているが、コンテンツのジャンルやアクセス日の曜日、時間帯、天候その他、あらかじめ指定した任意のプロファイルを対象とすることができる。この結果をマップスコア算出機能４１３が読み込み、共起率が高いプロファイル同士が近くに配置されるように各プロファイルアイテムのマップスコアリストを出力する。ここで、マップスコア算出には、数量化第三類などの既存の手法を利用する。スコア解釈＆視覚化表示生成機能４１１はこのマップスコアをＸ座標、Ｙ座標にマッピングし、クライアントのＷｅｂブラウザ上に表示する。
【００２６】
上述の実施形態において、その処理を行うプログラムをアプリケーションソフトとして、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納しておいてもよい。このようにすれば、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体にプログラム等を格納して売買したり、携帯することができるようになる。
【００２７】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、データマイニングによって大量のルールが抽出されたときに、ユーザが興味を持ったルールに関するプロファイル情報を、関連が高いものほど近くに表示するというマップ表示を行うことによって全体像を見渡せ、また、注目アイテムを変えることにより、まったく別のマップが表示されるため、コンテンツごとに異なったユーザプロファイルマップなどを得ることが出来、データマイニングに不慣れなシステム運用者やサービス企画者にとって意思決定の大きな支援とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステムの概要図である。
【図２】図１におけるサービス提供サーバ内の分析提供機能の詳細を示す図である。
【図３】分析提供機能がクライアント上に表示する画面の遷移を示す図である。
【図４】表示されたマイニングルールからマップ表示を生成するための動作フロー図である。
【符号の説明】
１０１ サービスクライアント
１０２ 分析クライアント
１０３ ネットワーク
１０４ サービス提供サーバ
１０５ サービス提供機能
１０６ 履歴データ管理機能
１０７ 各種プロファイルデータ格納部
１０８ マイニングルール格納部
１０９ 履歴データ格納部
１１０ 分析提供機能
２０１ 分析クライアント
２０２ ブラウザ画面
２０３ 分析提供機能
２０４ パラメータ
２０５ データマイニング実行制御機能
２０６ マイニングルール格納部
２０７ 表示ルール選択機能
２０８ ルール表示機能
２０９ マップ表示機能
２１０ 各種プロファイルデータ格納部
２１１ 履歴データ格納部
３０１ 表示ルール選択画面
３０２ ルール表示画面
３０３ マップ表示画面
３０４ ルール検索条件
３０５ 表示ルール選択機能
３０６ ルール表示機能
３０７ マップ表示機能
３０８ サーバ
３０９ ルールＩＤ
４０１ 分析クライアント
４０２ ルール表示画面
４０３ マップ表示画面
４０４ 分析クライアント
４０５ マップ表示機能
４０６ ルールＩＤリスト
４０７ マイニングルール格納部
４０８ 対象ルール情報リスト
４０９ 履歴データ格納部
４１０ マップ生成対象ルール情報抽出機能
４１１ スコア解釈＆視覚化表示生成機能
４１２ マップ用スコアリング対象データ抽出機能
４１３ マップスコア算出機能（数量化第３類など）
４１４ マップスコアリスト
４１５ プロファイル共起情報リスト
４１６ 各種プロファイルデータ格納部[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention belongs to the field of analyzing user history data relating to provision of services such as content viewing and product purchase and analyzing user preferences and behavior patterns, and relates to a profile map display system and method thereof.
[0002]
[Prior art]
There is an association rule discovery algorithm as a basic technique of a problem of finding a co-occurrence relationship from a database in which a history of events is recorded. (See Japanese Patent Application No. 2002-138892, Non-Patent Document 1, and Non-Patent Document 2.)
[0003]
Association rules are a technique often used in basket analysis, but it is not necessary to target only co-sold products. Product profiles, user attributes, purchase characteristics (day of the week, time of day, weather, season, etc.) ) Can also be targeted.
[0004]
However, in general, a large number of rules were extracted, and it was difficult for the end user to interpret, grasp the whole picture, and find rules to watch. As the e-commerce and content distribution businesses become more common in the future, the application of data mining that not only automatically presents recommended content but also provides some insight to business operators (system operators) The way is expected.
[0005]
In addition, the provider of content to the content mediation system is not interested in the entire content access history log, but is interested only in the rules related to the content provided by the provider. Is also a means of business for the content intermediary.
[0006]
[Non-patent document 1]
R. Agrawal, T .; Imielinski, and A. swami, "Mining associations rules between sets of items in large dataabases", Proc. of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data, pp 207-216, Washington, D.C. C. May 1993.
[Non-patent document 2]
Internet <http: // www. issue. chuo-u. ac. jp / TISE / symp / 2001 / 2011203-2-71 nagatsuka. pdf>
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
As mentioned above, it is possible to find association rules from the database that records the history of events, but since a large number of rules are generally extracted, end users can grasp the whole picture and Finding the rules was difficult.
[0008]
The purpose of the present invention is to enable business entities, system operators, content providers, and the like who are not familiar with analysis technology to easily interpret data mining results such as association rules and to assist in the original purpose of making decision support. The present invention provides a profile map display system and method capable of generating a map display, and a program and a recording medium thereof.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
The profile map display system according to the present invention includes: an access history information storage unit that acquires, retains, and manages history data relating to a user's access; a data mining execution unit that extracts a correlation rule and the like by the access history information storage unit; And a means for displaying a rule on a browser of a machine via a network, and a means for receiving selection from a screen and a user.
[0010]
A history management unit that acquires, retains, and manages history data relating to access (for example, date and time, user identifier, user attribute, weather, day of week, access target (product or content, etc.) identifier, access target profile, etc.); Service providing server having data mining means for extracting correlation rules and the like by means, means for allowing a user to select a rule to be displayed from data mining results, means for displaying a list of selected correlation rules, and a list thereof An analysis client comprising: means for calculating, from history data, the coordinates of an item included in an association rule for some or all of the rules of interest to a user, and means for presenting the calculation result to the user as a profile map It has a terminal.
[0011]
A profile map display method according to the present invention is characterized in that a profile map is generated such that profile data related to a rule selected by a user is arranged closer to a rule having a higher relationship, and is displayed on a client.
[0012]
When the user selects a graphic object representing a rule displayed on the screen, a rule ID is passed to the server, and based on the rule ID list, co-occurrence data of a related profile is extracted. Based on the co-occurrence data of the profiles, a map score is calculated using an existing method (calculation type 3 or the like) for calculating a score such that a profile having a stronger relation is arranged closer to the profile, and the map score is calculated as an X coordinate , Y coordinates and displayed on the client browser.
[0013]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows an outline of the system of the present invention.
[0014]
When a service is provided from the service providing server 104 to the clients 101 and 102 via the network 103, history information of each service is accumulated via the history data management unit 106. Here, the history data may be date and time, service type, service content, user identifier, content ID, and the like. The analysis providing unit 110 analyzes the history data with reference to various data, and presents an analysis result including a map display to the analysis client 102 via the network 103. Various profile data include user attributes (age, gender, occupation, address, hobbies), product information (name, price, genre, size ...), and content profiles (title, creator, performer, genre ...). Such information is necessary for analysis.
[0015]
Note that the service client 101 is a client that receives a service to be analyzed according to the present invention, and the analysis client 102 is a client that analyzes history data provided from a service providing server.
[0016]
FIG. 2 is a diagram showing details of the analysis providing unit 203 in the service providing server of FIG.
The data mining execution control function 205 reads the parameter file 204 based on the history data and various profile data in the history data storage unit 211 and various profile data storage units 210, activates the data mining engine 205, and executes data mining. Execute. Here, the data mining rule includes an association rule, a decision tree, a serialized pattern, and the like.
[0017]
When the analysis client 201 accesses the analysis providing unit 203, the display rule selection function 207 displays a display rule selection screen on the browser 202 of the client machine. When the user specifies the selection condition, the rule display function 208 extracts the mining rule from the mining rule storage unit 206 and displays the mining rule that meets the selection condition on the client screen.
Furthermore, when a map display is requested, a map display is generated using a part or all of the displayed mining rules, and is displayed on the browser screen 202 of the client.
The map display function 209 has a function of actually displaying the contents of the screen on the browser screen.
[0018]
FIG. 3 shows a transition of a screen displayed on the analysis client by the analysis providing function.
The display rule selection screen 301 is a screen for allowing the user to select what analysis result (mining rule) is to be displayed, and can specify an analysis method, target data, notable data (notable item), and the like. This is what the service providing server 308 displays on the screen of the analysis client. Then, the analysis client returns the rule search condition 304 to the service providing server 308. Then, in this screen, by clicking the rule display button, the screen is transited to the next screen.
[0019]
The rule display screen 302 is a function for displaying mining rules that meet specified conditions. This screen is displayed by the service providing server 308 on the rule display screen 302 of the analysis client by the rule display function 306 based on the rule search condition 304. Then, the analysis client returns the rule ID 309 to the service providing server 308 through the rule display screen 302.
Here, the correlation rules relating to the products accessed in March are displayed in a circular diagram.
[0020]
The rules are displayed as graphic objects such as node objects and line objects, and these graphic objects can be selected by mouse click. (In the figure, a line object is indicated by a triangle.) The graphic object includes rule ID 309, rule parameters such as support and certainty, item names, and the like as information on the displayed data. And can present information to users and systems as needed.
[0021]
When the user wants to display a map of the profile relating to the rule in which he is interested, the corresponding graphic object is selected by clicking the mouse, and the next screen is displayed by clicking the map display button.
[0022]
The service providing server 308 displays the client map on the map display screen 303 of the analysis client by the map display function 307 based on the rule ID 309.
On the map display screen 303, a profile related to the rule selected on the previous screen is displayed as a map.
[0023]
FIG. 4 is a diagram showing an operation flow of the analysis client for generating a map display from the displayed mining rules according to the present invention.
When the user selects a graphic object representing a rule on the rule display screen 402 and activates “map display”, a list 406 of rule IDs of each graphic object is passed to the server.
[0024]
The map generation target rule information extraction function 410 in the server map display function 405 reads the rule ID list 406, obtains the corresponding rule item information from the mining rule storage unit 407, and creates the target rule information list 408. . Next, the map scoring target data extraction function 412 reads the target rule information list 408, searches for various predetermined profile data based on the corresponding history data, and creates a profile co-occurrence information list 415.
[0025]
In this figure, the target profile is the content name and the gender, age, and occupation of the user who accessed it, but the content genre, the day of the week, the time zone, the weather, and any other profile specified in advance are targeted. Can be. The result is read by the map score calculation function 413, and a map score list of each profile item is output so that profiles having a high co-occurrence rate are arranged close to each other. Here, an existing method such as quantification type 3 is used for calculating the map score. The score interpretation & visualization display generation function 411 maps the map score to the X coordinate and the Y coordinate, and displays the map score on the Web browser of the client.
[0026]
In the above embodiment, a program for performing the processing may be stored as application software in a recording medium such as a CD-ROM. By doing so, it becomes possible to store and sell the program or the like on a portable recording medium such as a CD-ROM or to carry the program or the like.
[0027]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, when a large number of rules are extracted by data mining, a map display is displayed in which profile information on rules that the user is interested in is displayed closer to a higher related one. By doing this, you can see the whole picture, and by changing the item of interest, a completely different map will be displayed, so you can get a different user profile map etc. for each content, and a system operator who is unfamiliar with data mining And service planners can be a great support for decision making.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a schematic diagram of the system of the present invention.
FIG. 2 is a diagram showing details of an analysis providing function in a service providing server in FIG. 1;
FIG. 3 is a diagram showing transition of a screen displayed on a client by an analysis providing function.
FIG. 4 is an operation flow diagram for generating a map display from the displayed mining rules.
[Explanation of symbols]
101 service client 102 analysis client 103 network 104 service providing server 105 service providing function 106 history data management function 107 various profile data storage unit 108 mining rule storage unit 109 history data storage unit 110 analysis providing function 201 analysis client 202 browser screen 203 analysis providing Function 204 Parameter 205 Data mining execution control function 206 Mining rule storage unit 207 Display rule selection function 208 Rule display function 209 Map display function 210 Various profile data storage unit 211 History data storage unit 301 Display rule selection screen 302 Rule display screen 303 Map display Screen 304 Rule search condition 305 Display rule selection function 306 Rule display function 307 Map display function 308 Server 309 Rule ID
401 analysis client 402 rule display screen 403 map display screen 404 analysis client 405 map display function 406 rule ID list 407 mining rule storage unit 408 target rule information list 409 history data storage unit 410 map generation target rule information extraction function 411 score interpretation & visual Display generation function 412 Map scoring target data extraction function 413 Map score calculation function (quantification type 3 etc.)
414 Map score list 415 Profile co-occurrence information list 416 Various profile data storage
