JP2005084823A - 閲覧履歴分析装置、分析方法及び分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】各コンテンツデータの閲覧履歴から正確なアクセスシーケンスを抽出する。
【解決手段】 各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いてアクセスリストを分析する閲覧履歴分析装置において、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を算出する切断判定時間算出手段１４と、アクセスリストから各アクセス要求側が各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する閲覧時間算出手段１６と、各コンテンツデータの閲覧時間がアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する切断判定手段１７とを備えている。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと、アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧の履歴を用いて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析装置、閲覧履歴分析方法、及び閲覧履歴分析プログラムに関する。

各企業は、例えば自社製品を宣伝したり、自社を社会にアピールしたりするために、図１２に示すように、自社の企業サイト１をインターネット２に接続して、一般の人が自己の閲覧端末４を用いて、プロバイダ３、インターネット２を介して、自社の企業サイト１を構成する各種データを自由に閲覧可能としている。ここでサイトを構成する各種データを「コンテンツデータ」と称する。コンテンツデータには、文字データや画像データ、動画データ、音楽データなど、及びこれらを組み合わせたものなどがある。

このような企業サイト１内には、ＬＡＮの伝送路６に対して、インターネット２に接続されたＷｅｂサーバ５、複数のコンテンツデータを記憶するコンテンツデータメモリ７、インターネット２を介した各コンテンツデータに対する閲覧履歴を記憶する閲覧履歴メモリ８、及び分析サーバ９が接続されている。

コンテンツデータメモリ７内には、図１３に示すように、それぞれコンテンツデータ番号が付された複数のコンテンツデータ１０が記憶されている。また、閲覧履歴メモリ８には、アクセス要求側のＩＤと閲覧（アクセス）コンテンツデータと閲覧（アクセス）日時とからなる閲覧データが時系列的に記憶保持される。

企業にとって、個々のアクセス要求側が、どのコンテンツデータをどの順序で閲覧するかを分析することは、例えば宣伝効果やホームページの有用性などを確認する上で重要なことである。ここで同一のアクセス要求側によるアクセスを示すものを「アクセスリスト」と称する。企業サイト１内に設けられた分析サーバ９は、閲覧履歴メモリ８に記憶された閲覧履歴を用いて、このアクセスリストに対する分析を実施する。

ここで、アクセスリストについて詳細に検討する。前述したように、アクセスリストとは同一のアクセス要求側によるアクセスを示す。例えば、図１３にようにコンテンツデータ番号１，２，３，４，５の５つのコンテンツデータ１０からなる文書へ、アクセス要求側が１番→３番→２番→４番→５番の順番で閲覧（アクセス）を行えば、この１番→３番→２番→４番→５番の各コンテンツデータ１０の閲覧をアクセスリストと考えるのが原則である。

ここで、ＷＷＷサイトにおける同一のアクセス要求側による連続的なアクセスを示すものとして「アクセスシーケンス」というものがある。アクセスシーケンスはセッションと呼ばれることもある。アクセスシーケンスは、ＷＷＷサイトにおける「訪問」ととらえられることもあり、アクセスシーケンスの数を数えたものはＷＷＷサイトにおける「訪問数」ととらえられることもある。あるサイトにおける訪問数を、例えば時系列的に表示し、その時系列に沿った訪問数の増減の程度などをサイトの構成などと結びつけて議論することはサイトの改善などに有用である。

よって、アクセスシーケンスを抽出することはそのアクセスシーケンスを含むＷＷＷサイトにおいて有用な効果を生むこととなり、一般に抽出の精度が高いほど効果の度合いは高くなる傾向がある。したがって、アクセスシーケンスをより高い精度で抽出することは有用で意味のあることである。

アクセスシーケンスは、時系列順にデータが並替えされたアクセスリストを、そのまま、もしくは適切な境目で分割して抽出される。これはアクセスシーケンスが同一のアクセス要求側による閲覧の一連の流れを知るために用いられているためであり、例えばアクセスリストにおいて隣接する２つのコンテンツデータの閲覧時刻が一定時間以上離れている場合などは、その間でアクセスの連続性が無くなったとみなして境目とするのが自然だからである。

例えば、各コンテンツデータ１０へのアクセス日時が図１４に示すように、コンテンツデータ番号３のコンテンツデータ１０のアクセス日時と、コンテンツデータ番号２のコンテンツデータ１０のアクセス日時に大きな時間差があった場合、1番→3番→2番→4番→5番の一つのアクセスリストを、1番→3番というアクセスシーケンスと、2番→4番→5番というアクセスシーケンスとに分割するのが一般的である。

このように、アクセスリストから、アクセスシーケンスの境目を判定することを「アクセスシーケンスの境界を判定する」、境目においてアクセスリストを切断することを「アクセスリストの切断」、アクセスシーケンスの境界を判定する材料となる、コンテンツデータ１０ごとに定められ動的に変更される時間間隔を「アクセスリストの切断判定時間」と呼ぶ。

企業サイト１内に組込まれている従来の分析サーバ９においては、アクセスリストの切断判定時間は、コンテンツデータメモリ７に設定された全てのコンテンツデータ１０に亘って同一値に設定されている。しかしながら、各コンテンツデータ１０は、例えば、読むのに時間がかかったり、すぐに読み終わったり、それぞれ異なる特有情報を有している。このため、従来の分析手法においては、本来なら独立して存在する複数のアクセスシーケンスを誤って繋ないでしまう、もしくは1つのアクセスシーケンスを誤って切断してしまうなどの問題があり、これがアクセスリストを分析する際の障害になっていた。

ここで各コンテンツデータの特有情報には、各コンテンツデータの構成に関する情報や利用の程度に関する情報が少なくとも含まれる。例えば、各コンテンツデータの構成に関する情報には各コンテンツデータのファイルサイズや、文字データであれば文字数や行数、動画データや音楽データであれば視聴にかかる時間、画像データであれば画像の大きさ、などがある。また、例えば各コンテンツデータの利用の程度に関する情報には平均閲覧時間などがある。

本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、各コンテンツデータのアクセスリストの切断判定時間がコンテンツデータ毎に自動的により適した値に設定され、この切断判定時間に基づいて、必要に応じて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストをより適切な位置で切断でき、より精度を高めたアクセスシーケンスを抽出でき、ひいてはこのアクセスシーケンスを用いた各アクセス要求側の各コンテンツデータに対する閲覧の分析をより正確に実施できる閲覧履歴分析装置、閲覧履歴分析方法、及び閲覧履歴分析プログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解消するために、本発明は、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析装置において、閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いてアクセスリストを抽出する抽出手段と、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、各コンテンツデータにおける抽出手段により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する切断判定時間算出手段と、アクセスリストから前記各アクセス要求側が各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する閲覧時間算出手段と、閲覧時間算出手段により算出された前記各コンテンツデータの閲覧時間が、切断判定時間算出手段によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる抽出手段により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する切断判定手段とを備えている。

このように構成された閲覧履歴分析装置においては、切断判定時間算出手段の規則として、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めている。すなわち、アクセスリストの切断判定時間は、全てのコンテンツデータに亘って同一値に設定されているのではなくて、例えば文字数や閲覧時間等の各コンテンツデータの特有情報に基づいて決定される。そして、各コンテンツデータの閲覧時間が当該コンテンツデータの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスシーケンスが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定される。

したがって、必要に応じて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストをより適した位置で切断でき、結果として、より精度の高いアクセスシーケンスを抽出することができる。

また別の発明では、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一の前記アクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析方法において、閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いてアクセスリストを抽出する工程と、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、各コンテンツデータにおける抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程と、アクセスリストから各アクセス要求側が各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する工程と、閲覧時間を算出する工程により算出された各コンテンツデータの閲覧時間が、切断判定時間を算出する工程によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる抽出する工程により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する工程とを備えている。

このように構成された閲覧履歴分析方法においても、上述した閲覧履歴分析装置とほぼ同じ作用効果を奏することが可能である。

また別の発明では、ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一の前記アクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析プログラムにおいて、閲覧履歴分析プログラムはコンピュータに、閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて前記アクセスリストを抽出する工程と、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、各コンテンツデータにおける抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程と、アクセスリストから各アクセス要求側が各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する工程と、閲覧時間を算出する工程により算出された各コンテンツデータの閲覧時間が、切断判定時間を算出する工程によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる抽出する工程により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する工程とを実行させる。

このように構成された閲覧履歴分析プログラムにおいても、上述した閲覧履歴分析装置とほぼ同じ作用効果を奏することが可能である。

また、別の発明では、上述した発明の閲覧履歴分析プログラムにおける切断判定時間算出手段の規則は、各コンテンツデータの平均閲覧時間に所定の算術演算を行って当該コンテンツデータの切断判定時間を求めることである。

このように、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を当該コンテンツデータの平均閲覧時間をもとにした適切な時間に設定することによって、アクセスリストをより適切な位置で切断可能となる。

また、別の発明は、上述した発明の閲覧履歴分析プログラムにおける切断判定時間算出手段の規則は、各コンテンツデータの内容量を示す指標に所定の算術演算を行って当該コンテンツデータの切断判定時間を求めることである。

このように、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を当該コンテンツデータの内容量を元にした適切な時間に設定することによって、アクセスリストをより適切な位置で切断可能となる。

また、別の発明では、上述した発明の閲覧履歴分析プログラムにおける切断判定時間算出手段の規則は、各コンテンツデータの平均閲覧時間に所定の倍数を乗算して当該コンテンツデータの切断判定時間を求めることである。

このように、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を当該コンテンツデータの平均閲覧時間をもとにした適切な時間に設定することによって、アクセスリストをより適切な位置で切断可能となる。

また、別の発明は、上述した発明の閲覧履歴分析プログラムにおける切断判定時間算出手段の規則は、各コンテンツデータの文字数に所定の倍数を乗算して当該コンテンツデータの切断判定時間を求めることである。

このように、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を当該コンテンツデータの文字数を元にした適切な時間に設定することによって、アクセスリストをより適切な位置で切断可能となる。

本発明の閲覧履歴分析装置、閲覧履歴分析方法、及び閲覧履歴分析プログラムにおいては、各コンテンツデータの特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に基づいて各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を決定するようにしている。

したがって、各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間がコンテンツデータ毎に自動的により適した値に設定され、このアクセスリストの切断判定時間に基づいて、必要に応じて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストをより適切な位置で切断でき、より精度を高めたアクセスシーケンスを抽出でき、ひいてはこのアクセスシーケンスを用いた各アクセス要求側の各コンテンツデータに対する閲覧の分析をより正確に実施できる。

以下、本発明の各実施形態を図面を用いて説明する。

（第１実施形態）
図１は本発明の第１実施形態に係わる閲覧履歴分析方法及び閲覧履歴分析プログラムが適用される閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイトの概略構成を示すブロック図である。図１２に示す従来の企業サイトと同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。

なお、本実施形態ではアクセス要求側を人間としているが、例えば機械やプログラムなどによる人間以外によるアクセスでも本発明を実現可能である。

インターネット２に、企業サイト１１、及びプロバイダ３を介してアクセス要求側の閲覧端末４が接続されている。企業サイト１１内には、ＬＡＮの伝送路６に対して、インターネット２に接続されたＷｅｂサーバ５、複数のコンテンツデータを記憶するコンテンツデータメモリ７、インターネット２を介した各コンテンツデータ１０に対する閲覧履歴を記憶する閲覧履歴メモリ８、及び閲覧履歴分析装置としての分析サーバ１２が接続されている。

コンテンツデータメモリ７内には、図１３に示すように、それぞれコンテンツデータ番号１，２，３，４，５が付された５つのコンテンツデータ１０が記憶されている。また、閲覧履歴メモリ８には、図２に示すように、アクセス要求側の識別子であるアクセス者ＩＤと閲覧（アクセス）ページと閲覧（アクセス）日時とからなる閲覧データが時系列的に記憶保持される。なお、アクセス者ＩＤが取得できない機構の場合には、アクセス要求側のＩＰアドレスとアクセス要求側の閲覧環境に関する情報（ＵｓｅｒＡｇｅｎｔ）の組み合わせでこれを代用することもある。

アクセス要求側が自己の閲覧端末４を用いてプロバイダ３を通じて、インターネット２を介して企業サイト１１のＷｅｂサーバ５にアクセスする。Ｗｅｂサーバ５は必要なコンテンツデータ１０の情報を、インターネット２を介してアクセス要求側に送り、アクセス要求側はそのコンテンツデータ１０の情報を、閲覧端末４を通して閲覧する。このとき、Ｗｅｂサーバ５は、アクセス者ＩＤと閲覧（アクセス）コンテンツデータと閲覧（アクセス）日時とからなる閲覧データを閲覧履歴メモリ８に時系列的に書込む。

分析サーバ１２内には、アクセスリスト抽出部２６、規則メモリ１３、切断判定時間算出部１４、切断判定時間メモリ１５、閲覧時間算出部１６、切断判定部１７、平均閲覧時間算出部１８、及びプログラムメモリ１９が設けられている。アクセスリスト抽出部２６、切断判定時間算出部１４、閲覧時間算出部１６、切断判定部１７、平均閲覧時間算出部１８は、プログラムメモリ１９に記憶された各閲覧履歴分析プログラムがロードされている。

分析サーバ１２には、ＬＡＮの伝送路２０を介して、分析クライアント２１、及び分析結果記憶部２２が接続されている。分析結果記憶部２２内には、平均閲覧時間メモリ２３及びアクセスシーケンス抽出メモリ２４が設けられている。

平均閲覧時間メモリ２３内には、図３に示すように、平均閲覧時間算出部１８で算出された前回のアクセスリストの分析時点までにおける各コンテンツデータ１０の平均閲覧時間が記憶されている。

ここで、あるコンテンツデータ１０の閲覧に要した時間を「閲覧時間」、あるコンテンツデータ１０への全てもしくは所定の範囲の閲覧について閲覧時間の平均を取ったものを「平均閲覧時間」と称する。

切断判定時間メモリ１５内には、図４に示すように、切断判定時間算出部１４で算出された各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間が記憶されている。

規則メモリ１３内には、各コンテンツデータ１０の特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則が記憶されている。具体的には、この規則においては、各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間を以下のように決定する。

（ａ） 平均閲覧時間メモリ２３内に、前回のアクセスリストの分析時点までにおける平均閲覧時間が記憶されていない（未記憶）場合、及び当該コンテンツデータ１０が同一の識別子であっても更新がなされている場合は、当該コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間を３０分とする。

（ｂ） 当該コンテンツデータ１０の平均閲覧時間が平均閲覧時間メモリ２３内に記憶されている場合は、この平均閲覧時間の１０倍の時間を当該コンテンツデータ１０の切断判定時間とする。

なお、平均閲覧時間を１０倍するのは、同一のコンテンツデータであってもアクセス要求側の閲覧速度はアクセス要求側によってまちまちであり、平均閲覧時間そのものをアクセスリストの切断時間として用いると、平均閲覧時間を超えてはいるがそれほど時間差は無い正常な閲覧状態のものもふるい落としてしまう可能性があるため、ある一定の余裕を持たせるために倍数化しているのである。

なお、閲覧時間の分布と平均閲覧時間との関係によっては、１０以外の定数倍を行うこともある。また、定数倍以外の対数などの算術演算を行うこともある。

また、アクセスリストの切断時間が平均閲覧時間を下回るような算術演算を行うこともある。これは、各閲覧時間の中で他の閲覧時間に比べて極端に長い閲覧時間があった場合、この値の影響で平均閲覧時間が長くなってしまうためこれを短めに補正する必要があるためである。

アクセスリスト抽出部２６は、閲覧履歴メモリ８に記憶された閲覧履歴を用いて、指定されたアクセス要求側のアクセスリストを抽出する。アクセスリストは、閲覧履歴を入力されたアクセス要求側識別子（例えばアクセス者ＩＤ）についてまとめる。

ここでアクセスリスト抽出部２６はその後の処理を容易化するためにまとめられたデータにさらに閲覧（アクセス）日時で並び替えを行うとしてもよい。

また、アクセスリスト抽出部２６は、別の構成となっていてもよい。例えば、アクセスリストは、閲覧履歴をまず全アクセス者ＩＤごとについてまとめ、その後指定されたアクセス要求側のアクセスリストを抽出するとしてもよい。

切断判定時間算出部１４は、上記規則に基づいて各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間を算出して、切断判定時間メモリ１５に書込む。例えば、平均閲覧時間メモリ２３内に記憶されている前回の各コンテンツデータの１０平均閲覧時間が、図３に示すように、コンテンツデータ１番:９秒、コンテンツデータ２番:１６秒、コンテンツデータ３番:５１秒、コンテンツデータ４番:７秒、コンテンツデータ５番:未記憶であったとすると、各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間は、図４に示すように、コンテンツデータ１番:９０秒、コンテンツデータ２番:１６０秒、コンテンツデータ３番:５１０秒、コンテンツデータ４番:７０秒、コンテンツデータ５番:３０分となる。

閲覧時間算出部１６は、閲覧履歴メモリ８に記憶された同一閲覧端末４（同一アクセス要求側）から連続してアクセスされた各コンテンツデータ１０の閲覧時間を算出する。例えば、Ａ０００１のＩＤのアクセス要求側が、図５に示す順序で各コンテンツデータ１０を閲覧すると、コンテンツデータ１番は (2002/03/13 08:51:26 − 2002/03/13 08:50:36)より５０秒となる。同様に、コンテンツデータ３番：２４７秒、コンテンツデータ２番：１９０秒、コンテンツデータ４番；９８秒となる。また、コンテンツデータ５番についてはアクセスリストの終端にあたり次の閲覧データがないため「未定」と定義する。

切断判定部１７は、この算出された各コンテンツデータの閲覧時間が当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定して、切断された各アクセスシーケンスを分析結果記憶部２２のアクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込む。なお、切断判定部１７は、この算出された全てのコンテンツデータの閲覧時間が対応する各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より短いと、各コンテンツデータが含まれるアクセスリストは切断されなないと判定して、このアクセスリストをそのままアクセスシーケンスとして分析結果記憶部２２のアクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込む。

例えば、前述した、図５に示す各コンテンツデータ１０の閲覧時間と図４に示す各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間とを比較することによって、２番のコンテンツデータの閲覧時間１９０秒が切断判定時間１６０秒より長いので、２番のコンテンツデータと４番のコンテンツデータとの間でアクセスリストが切断され、１番→３番→２番の各コンテンツデータ１０を閲覧するアクセスシーケンスと、４番→５番の各コンテンツデータ１０を閲覧するアクセスシーケンスとが抽出され、アクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込まれる。

平均閲覧時間算出部１８は、今回、閲覧時間算出部１６で算出された各コンテンツデータの閲覧時間を用いて、平均閲覧時間メモリ２３に記憶されている各コンテンツデータの平均閲覧時間を更新する。すなわち、平均閲覧時間算出部１８は、今回のアクセスリストの分析時点までにおける各コンテンツデータ１０の平均閲覧時間を算出して平均閲覧時間メモリ２３に書込む。

この企業サイト１１の管理者や企業の経営者、マーケティング担当者などは、分析クライアント２１を操作して、分析サーバ１２へアクセスリストの分析指令を入力したり、分析結果記憶部２２から分析結果を読出したりする。

図６は、第１実施形態の閲覧履歴分析装置としての分析サーバ１２の全体動作を示す流れ図である。
分析クライアント２１が、アクセス要求側を指定したアクセスリストの分析指令を受け付けると（Ｓ１）、各コンテンツデータ１０の平均閲覧時間を平均閲覧時間メモリ２３から読出す（Ｓ２）。規則メモリ１３から規則を読出して（Ｓ３）、この規則を用いて各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を算出する（Ｓ４）。算出した各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を切断判定時間メモリ１５へ書込む（Ｓ５）。アクセスリスト抽出部２６は、閲覧履歴メモリ８に記憶された閲覧履歴を用いて、指定されたアクセス要求側のアクセスリストを抽出し（Ｓ６）、閲覧時間算出部１６は各コンテンツデータ１０の閲覧時間を算出する（Ｓ８）。

次に、各コンテンツデータ１０の閲覧時間と当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間とを比較し（Ｓ９）、アクセスリストの切断判定を行い（Ｓ１０）、各アクセスシーケンスを抽出（特定）して、アクセスシーケンスメモリ２４へ書込む（Ｓ１１）。その後、現在までの各コンテンツデータ１０の平均閲覧時間を算出して（Ｓ１２）、平均閲覧時間メモリ２３の平均閲覧時間を更新する（Ｓ１３）。

このように構成された第１実施形態の閲覧履歴分析装置においては、規則メモリ１３内には、各コンテンツデータ１０の特有情報としての平均閲覧時間とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則が記憶されている。すなわち、アクセスリストの切断判定時間は、全てのコンテンツデータに亘って同一値に設定されているのではなくて、各コンテンツデータの平均閲覧時間に基づいて決定される。

そして、各コンテンツデータの閲覧時間が当該コンテンツデータの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定される。

したがって、必要に応じて、アクセスリストをより適した位置で切断でき、結果として、より精度を高めたアクセスシーケンスがアクセスシーケンスメモリ２４へ書込まれるので、このアクセスシーケンスを用いた各アクセス要求側の各コンテンツデータに対する閲覧の分析をより正確に実施できる。

（第２実施形態）
図７は本発明の第２実施形態に係わる閲覧履歴分析方法及び閲覧履歴分析プログラムが適用される閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイトの概略構成を示すブロック図である。図１に示す第１実施形態の閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイトと同一部分には同一符号を付して重複する部分の詳細説明を省略する。

なお、本実施形態ではアクセス要求側を人間としているが、例えば機械やプログラムなどの人間以外によるアクセスでも本発明を実現可能である。

また、本実施形態においてはコンテンツデータのうちの文字データを用いる場合について話を進める。

この第２実施形態の閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイト１１においては、第２実施形態の閲覧履歴分析装置しての分析サーバ１２ａ内に、規則メモリ１３ａ、切断判定時間算出部１４ａ、切断判定時間メモリ１５ａ、アクセスリスト抽出部２６、閲覧時間算出部１６、切断判定部１７、コンテンツデータ文字数検出部２５、及びプログラムメモリ１９が設けられている。

分析サーバ１２ａには、ＬＡＮの伝送路２０を介して、分析クライアント２１、及び分析結果記憶部２２ａが接続されている。分析結果記憶部２２ａ内にはアクセスシーケンス抽出メモリ２４が設けられている。

コンテンツデータ文字数検出部２５は、コンテンツデータメモリ７内に記憶されたそれぞれコンテンツデータ番号１，２，３，４，５が付された５つのコンテンツデータ１０の文字数を検出して、自己内に設けられた、図８に示す文字数メモリ２５ａへ書込む。

切断判定時間メモリ１５ａ内には、図９に示すように、切断判定時間算出部１４ａで算出された各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間が記憶されている。

規則メモリ１３ａ内には、各コンテンツデータ１０の特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則が記憶されている。この規則においては、各コンテンツデータの文字数に適切な倍数（例えば、単位文字の読み取り所要時間）を乗算して当該コンテンツデータの切断判定時間とする。より具体的には、
（ａ） （当該コンテンツデータ１０の総文字数／１００）＊６０秒（小数点以下四捨五入）をアクセスリストの切断判定時間とする。

切断判定時間算出部１４ａは、この規則に基づいて各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間を算出して、切断判定時間メモリ１５ａに書込む。例えば、文字数メモリ２５ａに記憶されている各コンテンツデータ１０の文字数が、図８に示すように、コンテンツデータ１番:２５０文字、コンテンツデータ２番:３００文字、コンテンツデータ３番:４００文字、コンテンツデータ４番:１８０文字、コンテンツデータ５番:１１００文字であったとすると、各コンテンツデータ１０におけるアクセスリストの切断判定時間は、図９に示すように、コンテンツデータ１番:１５０秒、コンテンツデータ２番:１８０秒、コンテンツデータ３番:２４０秒、コンテンツデータ４番:１０８秒、コンテンツデータ５番:６６０秒となる。

閲覧時間算出部１６は、閲覧履歴メモリ８に記憶された同一閲覧端末４（同一アクセス要求側）から連続してアクセスされた各コンテンツデータ１０の閲覧時間を算出する。例えば、Ａ０００１のＩＤのアクセス要求側が、図１０に示す順序で各コンテンツデータ１０を閲覧すると、コンテンツデータ１番：５０秒、コンテンツデータ３番：２４７秒、コンテンツデータ２番：１９０秒、コンテンツデータ４番；９８秒となる。また、コンテンツデータ５番についてはアクセスリストの終端にあたり次の閲覧データがないため「未定」と定義する。

切断判定部１７は、この算出された各コンテンツデータの閲覧時間が当該コンテンツデータの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定して、切断された各アクセスシーケンスを分析結果記憶部２２ａのアクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込む。なお、切断判定部１７は、この算出された全てのコンテンツデータの閲覧時間が対応する各コンテンツデータの切断判定時間より短いと、各コンテンツデータが含まれるアクセスリストは切断されなないと判定して、このアクセスリストをそのままアクセスシーケンスとして分析結果記憶部２２ａのアクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込む。

例えば、前述した、図１０に示す各コンテンツデータ１０の閲覧時間と図９に示す各コンテンツデータ１０の切断判定時間とを比較することによって、３番のコンテンツデータ１０の閲覧時間２４７秒が切断判定時間２４０秒より長いので、３番のコンテンツデータ１０と２番のコンテンツデータ１０との間でアクセスリストが切断され、さらに、２番のコンテンツデータ１０の閲覧時間１９０秒が切断判定時間１８０秒より長いので、２番のコンテンツデータ１０と４番のコンテンツデータ１０との間でアクセスリストが切断される。

その結果、１番→３番の各コンテンツデータ１０を閲覧するアクセスシーケンスと、２番のコンテンツデータ１０を閲覧するアクセスシーケンスと、４番→５番の各コンテンツデータ１０を閲覧するアクセスシーケンスとが抽出され、アクセスシーケンス抽出メモリ２４へ書込まれる。

この企業サイト１１の管理者や企業の経営者、マーケティング担当者などは、分析クライアント２１を操作して、分析サーバ１２ａへアクセスシーケンスの分析指令を入力したり、分析結果記憶部２２ａから分析結果を読出したりする。

図１１は、第２実施形態の閲覧履歴分析装置としての分析サーバ１２ａの全体動作を示す流れ図である。
分析クライアント２１が、アクセス要求側を指定したアクセスリストの分析指令を受け付けると（Ｑ１）、各コンテンツデータ１０の文字数を検出する（Ｑ２）。規則メモリ１３ａから規則を読出して（Ｑ３）、この規則を用いて各コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間を算出する（Ｑ４）。算出した切断判定時間を切断判定時間メモリ１５ａへ書込む（Ｑ５）。アクセスリスト抽出部２６は、閲覧履歴メモリ８に記憶された閲覧履歴を用いて、指定されたアクセス要求側のアクセスリストを抽出し（Ｑ６）、閲覧時間算出部１６は各コンテンツデータ１０の閲覧時間を算出する（Ｑ７）。

次に、各コンテンツデータ１０の閲覧時間と当該コンテンツにおけるアクセスリストの切断判定時間とを比較し（Ｑ８）、アクセスリストの切断判定を行い（Ｑ９）、各アクセスシーケンスを抽出（特定）して、アクセスシーケンスメモリ２４へ書込む（Ｑ１０）。

このように構成された第２実施形態の閲覧履歴分析装置においては、規則メモリ１３ａ内には、各コンテンツデータ１０の特有情報としての文字数とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則が記憶されている。そして、各コンテンツデータの閲覧時間が当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれるアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定される。

したがって、前述した第１実施形態の閲覧履歴分析装置と同様に、必要に応じて、アクセスリストをより適した位置で切断でき、結果として、より精度の高いアクセスシーケンスがアクセスシーケンスメモリ２４へ書込まれるので、このアクセスシーケンスを用いた各アクセス要求側の各コンテンツデータに対する閲覧の分析をより正確に実施できる。

なお、本実施形態にかかわる、各コンテンツデータ１０の特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則は、本実施形態のもの以外の算術演算であってもかまわない。例えば、対数や指数を用いたり、複数の式を組み合わせてもかまわない。

また、本実施形態にかかわる各コンテンツデータ１０の特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則において使用する各コンテンツデータ１０の特有情報は、文字データ以外のものであってもかまわない。例えば各コンテンツデータ１０のファイルサイズを用いるとしてもよい。この際、規則メモリ１３aに記憶された各コンテンツデータ１０の特有情報とアクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則、切断判定時間算出部１４ａ、コンテンツデータ文字数検出部２５をそれぞれ特有情報の種類に応じた適切な規則および機能に変更することで対応することができる。

上記各実施形態にかかわる各構成要素は、同様の作用を実現できれば配置を変更させてもよく、また各構成要素を自由に組み合わせてもよい。

また、同様の作用を実現できれば処理の順番を適宜変更したり、並列に処理したりしてもよい。

また、上記各実施形態において、閲覧履歴分析装置は複数の装置により構成され、互いに連携を取りつつ処理を実行するとしてもよい。

また、上記各実施形態において、コンテンツデータ１０は上記各実施形態において示した以外の構成、個数、内容となっていてもよい。また閲覧履歴メモリ８、平均閲覧時間メモリ２３、切断判定時間メモリ１５、切断判定時間メモリ１５a、文字数メモリ２５aは上記各実施形態において示した以外の値となっていてもよい。

また、コンテンツデータメモリ７、閲覧履歴メモリ８、規則メモリ１３、規則メモリ１３a、プログラムメモリ１９、平均閲覧時間メモリ２３、切断判定時間メモリ１５、切断判定時間メモリ１５a、文字数メモリ２５a、アクセスシーケンス抽出メモリ２４は半導体メモリの他、ＨＤＤなど、どのような記憶手段であってもかまわない。

本発明の第１実施形態に係わる閲覧履歴分析方法及び閲覧履歴分析プログラムが適用される閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイトの概略構成を示すブロック図 同企業サイトに組込まれた閲覧履歴メモリの記憶内容を示す図 同企業サイトに組込まれた平均閲覧時間メモリの記憶内容を示す図 同企業サイトに組込まれた切断判定時間メモリの記憶内容を示す図 同企業サイトの閲覧時間算出部で算出された各コンテンツデータの閲覧時間を示す図 同企業サイトに組込まれた分析サーバの全体動作を示す流れ図 本発明の第２実施形態に係わる閲覧履歴分析方法及び閲覧履歴分析プログラムが適用される閲覧履歴分析装置が組込まれた企業サイトの概略構成を示すブロック図 同企業サイトに組込まれた文字数メモリの記憶内容を示す図 同企業サイトに組込まれた切断判定時間メモリの記憶内容を示す図 同企業サイトの閲覧時間算出部で算出された各コンテンツデータの閲覧時間を示す図 同企業サイトに組込まれた分析サーバの全体動作を示す流れ図 従来の企業サイトの概略構成を示すブロック図 コンテンツデータメモリに記憶された各コンテンツデータを示す図 各コンテンツデータの閲覧履歴を示す図

符号の説明

１，１１…企業サイト、２…インターネット、４…閲覧端末、５…Ｗｅｂサーバ、７…コンテンツデータメモリ、８…閲覧履歴メモリ、１０…コンテンツデータ、１２，１２ａ…分析サーバ、１３，１３ａ…規則メモリ、１４，１４ａ…切断判定時間算出部、１５，１５ａ…切断判定時間メモリ、１６…閲覧時間算出部、１７…切断判定部、１８…平均閲覧時間算出部、１９…プログラムメモリ、２１…分析クライアント、２２，２２ａ…分析結果ファイル、２３…平均閲覧時間メモリ、２４…アクセスシーケンス抽出メモリ、２５…コンテンツデータ文字数検出部、２６…アクセスリスト抽出部

Claims (7)

1. ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析装置において、
   前記閲覧履歴メモリに記憶された前記閲覧履歴を用いて前記アクセスリストを抽出する抽出手段と、
   前記各コンテンツデータの特有情報と前記アクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、前記各コンテンツデータにおける前記抽出手段により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する切断判定時間算出手段と、
   前記アクセスリストから前記各アクセス要求側が前記各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する閲覧時間算出手段と、
   前記閲覧時間算出手段により算出された前記各コンテンツデータの閲覧時間が、前記切断判定時間算出手段によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる前記抽出手段により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する切断判定手段と
   を備えたことを特徴とする閲覧履歴分析装置。
2. ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析方法において、
   前記閲覧履歴メモリに記憶された前記閲覧履歴を用いて前記アクセスリストを抽出する工程と、
   前記各コンテンツデータの特有情報と前記アクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程と、
   前記アクセスリストから前記各アクセス要求側が前記各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する工程と、
   前記閲覧時間を算出する工程により算出された前記各コンテンツデータの閲覧時間が、前記切断判定時間を算出する工程によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する工程と
   を備えたことを特徴とする閲覧履歴分析方法。
3. ＷＷＷにおけるアクセス要求側を示すアクセス要求側識別データと前記アクセス要求側にアクセスされたアクセス先を示すアクセス先識別データとを関連付けた、各コンテンツデータに対する閲覧履歴メモリに記憶された閲覧履歴を用いて、同一のアクセス要求側によるアクセスを示すアクセスリストを分析する閲覧履歴分析プログラムにおいて、
   前記閲覧履歴分析プログラムはコンピュータに、
   前記閲覧履歴メモリに記憶された前記閲覧履歴を用いて前記アクセスリストを抽出する工程と、
   前記各コンテンツデータの特有情報と前記アクセスリストの切断判定時間との関係を定めた規則に従って、前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程と、
   前記アクセスリストから前記各アクセス要求側が前記各コンテンツデータの閲覧に要した時間を示す閲覧時間を算出する工程と、
   前記閲覧時間を算出する工程により算出された前記各コンテンツデータの閲覧時間が、前記切断判定時間を算出する工程によって算出された当該コンテンツデータにおけるアクセスリストの切断判定時間より長いと、当該コンテンツデータが含まれる前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストが当該コンテンツデータの終了位置で切断されたと判定する工程と
   を実行させることを特徴とする閲覧履歴分析プログラム。
4. 前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程は、前記規則に従って、前記各コンテンツデータの平均閲覧時間に所定の算術演算を行って、当該コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を求めることを特徴とする請求項３記載の閲覧履歴分析プログラム。
5. 前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程は、前記規則に従って、前記各コンテンツデータの内容量を示す指標に所定の算術演算を行って、当該コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を求めることを特徴とする請求項３記載の閲覧履歴分析プログラム。
6. 前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程は、前記規則に従って、前記各コンテンツデータの平均閲覧時間に所定の倍数を乗算して、当該コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を求めることを特徴とする請求項３記載の閲覧履歴分析プログラム。
7. 前記各コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を算出する工程は、前記規則に従って、前記各コンテンツデータの文字数に所定の倍数を乗算して、当該コンテンツデータにおける前記抽出する工程により抽出されたアクセスリストの切断判定時間を求めることを特徴とする請求項３記載の閲覧履歴分析プログラム。

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