JP2012113744A - エンタープライズウェブマイニングシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】エンタープライズウェブマイニングシステムは、複数のデータソースに接続されているデータソースと、データソースから収集されるデータを記憶するために動作可能なデータベースと、ウェブサーバとデータベースに接続されているデータマイニングエンジンと、収集データを使用して複数のデータマイニングモデルを生成するために動作可能なデータマイニングエンジンと、ネットワークに接続されているサーバとを有し、このサーバは、ネットワークを介して予測あるいはリコメンデーションに対するリクエストを受信し、データマイニングモデルを使用して予測あるいはリコメンデーションを生成し、生成された予測あるいはリコメンデーションを送信するために動作可能である。
【選択図】図10
Description
2000年9月28日に出願した仮出願第60/235926号の35U.S.C(米国特許法)第119条(e)下の利益は、本明細書の請求項に示されている。
本発明は、オンライン予測及びリコメンデーションを生成するエンタープライズウェブマイニングシステムに関するものである。
データマイニングは、データ群から隠れたパターンを検出することが可能な技術である。真のデータマイニングは、提示されているデータをそこで変更することでなく、そのデータ間での未知の関係を前もって発見することである。データマイニングは、通常、データベースシステム内のソフトウェアとして、あるいはデータベースシステム関連ソフトウェアとして実現される。データマイニングソフトウェアの有効性を改善する場合には、2つの主要な分野がある。1つ目は、データマイニングソフトウェアがデータ間の関係を発見することで、特定技術及び処理を改善することができる。このような改善には、演算速度、より精度の高い関係の決定、及びデータ間の新たなタイプの関係の発見がある。2つ目は、有効なデータマイニング技術及び処理を与えることで、より多くのデータを取得してデータマイニング結果を改善することである。付加的なデータを様々な方法で取得することができ、新規のソースのデータを取得しても良く、既存のソースのデータから付加的なタイプのデータを取得しても良く、既存のソースから、既存のタイプの付加的なデータを取得しても良い。
本発明は、エンタープライズ−ワイドウェブデータマイニングシステム、コンピュータプログラム製品、及びその動作の方法であり、これは、インターネットベースのデータソースを使用し、また、自動化かつコスト的に有効な方法で動作する。
本発明は、特に、インターネットベースのデータソースを含むエンタープライズワイドのデータマイニングを自動的にかつ経済的な方法で実行する技術である。インターネットベースのデータソースを含むエンタープライズデータマイニングを含むこの技術は、エンタープライズウェブマイニングと称することもできる。エンタープライズウェブマイニングは、企業、倉庫及びウェブトランザクションコンポーネントを有する複数のデータ集中データソース及びリポジトリ(集積所)(repositories)を含んでいる。本発明の方法及びフレームワークは、機械学習モデルのようなデータマイニング帰納モデルを構築するために適している方法にこれらのデータソースを組み込み、ウェブ及び汎用リレーショナルデータベース管理システムの機能の範囲で、様々なタイプの予測及びリコメンデーション問題を解決するための機能を提供する。予測及びリコメンデーション機能とは別に、本発明は、クリックストリームと他のウェブ生成データと、汎用データベースとの間でのパターンと重要な関係を発見する機能を提供する。本発明は、予測精度を改善し、複雑な行動を取り込み、かつ説明する機能を提供し、様々なビジネス上の問題において、価値の高い予測及びリコメンデーションを行う機能を提供する。
ウェブマイニング − ウェブデータに含まれる関係を自動的に検討しパターンを発見する方法及びデータマイニングアルゴリズムを使用すること、このパターンは、実行可能なビジネスの決定を行い、かつパーソナライゼーション(人格化)及び1対1のビジネス情報をサポートするために使用することができる。
潜在データ − ウェブ利用者の動作、例えば、クリック、購入及びオーディオトラックの聴取時間のような動作から取得される。
本発明を組み込むシステム100のブロック図の一例を図1に示す。システム100は、複数のユーザシステム102を含み、これは、例えば、インターネット104のようなデータ通信ネットワークを通信可能に接続されている、ユーザによって操作されるパーソナルコンピュータシステムである。ユーザシステム102は、情報に対するリクエストを生成し、インターネット104を介してウェブサーバ106へ送信する。典型的には、この情報のリクエストは、ユーザからの入力に応答して、ユーザシステム102上で動作するブラウザソフトウェアによって生成される。この情報のリクエストは、ウェブサーバ106によって受信され、処理され、通常は、そのリクエスト情報にを含む応答がウェブサーバ106からユーザシステムへ送信される。データマイニング/データ処理システム108は、ウェブサーバ106と通信可能に接続されており、ユーザシステム102からウェブサーバ106によって受信される情報のリクエストに関連する情報を受信する。システム108によって受信される情報には、実際のリクエスト自身が含まれ、これには、ウェブサーバ106によって処理あるいは生成されているリクエストに関連する他の情報を含むことができる、あるいはウェブサーバ106自身によって生成される情報に対するリクエストを含むことができる。システム108は、その受信情報を処理し、適切な応答を行う。例えば、受信情報がユーザシステム102からのリクエスト、あるいはこれらのリクエストに関連する情報である場合、システム108はデータベースにその情報を記憶する、かつ/あるいは適切な情報を抽出するためにデータベースのデータマイニングを実行する。同様に、受信情報がシステム106で生成された情報に対するリクエストである場合、システム108は、典型的には、そのリクエストに対する応答となる情報を抽出するためにデータベースのデータマイニングを実行する。
ii)正確な閲覧あるいは購入経路を記録することができる
iii)店舗の構成(仮想百貨店、セールスエージェントの特徴等)を動的に変更して、各顧客毎にカスタマイズすることができる。
・ウェブサーバデータからセッション情報の抽出
・ウェブサイトの来訪者の行動をその来訪者のプリファレンスについてのデータに変換
・ウェブトランザクション及び閲覧行動データを消費者情報とデモグラフィックに統合
・入力ウェブ及び企業データとして使用する様々なマイニング問題(例えば、クロスセリング、アップセリング、マーケットセグメンテーション、消費者確保及び利益)のサポート
・興味深く、かつ関連のあるパターン、クラスタ、トランザクション及びユーザ消費者データでの関係の発見の支援
本発明で実行される重要な機能は、コヒーレントな方法で、多くの既存情報の集合体、記憶及び決定要素を統合することである。これを実行するために、統合処理手順とユーザインタフェースが定義されなければならない。
パーソナライゼーションアプリケーションは、以下の4種類のデータを収集する。
・格付け
・購入
・デモグラフィックデータ
これらによって、ナビゲーション的行動は、かなりの柔軟性を持たすことができる。ウェブアプリケーションがヒット(ページの閲覧、リンク/要素(アイテム)(item)等のクリック操作)を検討したいということを表現することができる。
図9、10及び11は、本発明の様々な構成を示しており、また、最良の組み合わせを示している。図9は、本発明のエンタープライズウェブマイニングシステムを形成するように組み合わされている物理的及び論理的構成要素の例である。図10は、本発明のエンタープライズウェブマイニングシステムのデータフローの例である。つまり、図9は、エンタープライズウェブマイニングシステムを構成する物理的及び論理的構成要素を表現しており、一方、図10は、図9に示される物理的及び論理的構成要素によって生成され、記憶されるデータと、また、実行される処理を表現している。図11は、図9に示される物理的及び論理的構成要素によって実行される処理のフロー図である。この処理は、図10でも示される。
データ収集
処理1100のデータ収集ステップ1102は、取得1102−1、選択1102−2、データのプレデータマイニング処理1102−3及びデータテーブルの構築1102−4を含み、これらは、システム1000で実現されるウェブマイニング処理で使用される。利用されるデータソースには、企業消費者データ1002、補完あるいは外部データ1004、ウェブサーバデータ1006、ウェブトランザクション・来訪者データ1008がある。企業消費者データ1002は、伝統的な企業データベースあるいはデータ保管庫を含んでおり、これは、アカウントあるいはユーザベースのレコードを記憶している。例えば、名前、年齢、サービスあるいは商品の購入量、初期生成からの経過時間等がある。補完データ1004は、外部デモグラフィックス及び外部ソースから取得される他のデータのような補完データを含んでいる。
処理1000のステップ1102でのデータ統合は、収集された様々なタイプのデータの統合を含んでおり、コヒーレントフォーマットで収集されているデータのすべてを含む統合データベースを形成する。この目的の1つは、分類法あるいは統計的分類の生成であり、これは、データテーブル形式で属性毎にグループ化する。このグループ化は、データマイニングモデルの分析力を向上する。データ統合の別の目的は、プロファイルの生成である。例えば、ウェブサイトへの来訪者には、主要な2種類のタイプが存在し、これは、未登録来訪者、いわゆる閲覧者と、登録来訪者ー、いわゆる消費者が存在する。ウェブサイトは、登録来訪者に対しては、利用可能なデモグラフィックと閲覧データを有している一方で、未登録来訪者に対しては閲覧データのみを有している。その結果、2種類のタイプの来訪者は、消費者アカウントとのデータ統合には異なるレベルを必要とする。未登録消費者は、自身の閲覧行動、例えば、使用したキーワード、使用時間、選択したリンク等に基づいて「プロファイル」することができる。この行動は、複数のセッションと、リンクされている外部デモグラフィックを介して記録することができ、かつ同様の登録消費者からの情報を生成することができる。一方、登録消費者からの情報は、閲覧行動に付加されている外部デモグラフィックでより容易に補足することができる。
処理1100のステップ1106でのモデル生成は、オンラインリコメンデーションと予測を実行するために使用されるモデルの生成を含んでいる。モデル生成ステップ1106のデータフロー図を、図12に示す。コンフィグレーション(configuration)1202は、要素(アイテム)、製品、属性等の情報を定義し、これらは、特定地域のユーザに関係するものである。スキーマ1204は、特定状況で構築されるモデルのタイプを定義する。コンフィグレーション1202とスキーマ1204はモデルセットアップステップ1106−1に入力され、これは、訓練n用のモデルをセットアップする。特に、モデルセットアップステップ1106−1は、訓練対象の未訓練モデル1208を選択する。未訓練モデル1208は、アルゴリズム1210を含んでおり、これは、実際のモデルを構築するために訓練データを処理する。例えば、アルゴリズム1210は、ナイーブ ベイズ アルゴリズム1212、再帰分類ツリーアルゴリズム(CART)1214、及び関連ルール1216を含んでいても良い。モデルを構築するために使用されるアルゴリズムは、スキーマ1204の定義に基づいてモデルセットアップステップ1106−1で選択される。このようなスキーマの例を、テーブルAに示す。
2.関数設定オブジェクトの生成
3.ロジカルデータ仕様の生成、及び関数設定との関連付け
4.データ使用仕様の生成、及び関数設定との関連付け
5.アルゴリズム設定の生成(オプション)
6.構築モデルの起動
モデルテストは、モデルの精度の評価を行う。ナイーブ ベイズ アルゴリズムによって生成されるような分類モデルをテストすることができる。モデルが構築された後、モデルテストは、モデルが新規のデータセットに適用される場合のモデルの予測の精度を演算する。テスト結果は、マイニングテスト結果オブジェクトに記憶される。分類テスト結果には、データマイナーに、モデルによって生成される分類エラーのタイプと度合いを理解させることを可能にする混同(confusion)マトリクスを含んでいる。テスト演算は、モデルをテストするために既に構築されているモデルとデータの名前を入力する。テストデータは、モデルを構築するために使用されるロジカルデータ仕様に従わせなければならない。
データへのデータマイニングモデルの適用は、関連性のスコアあるいは予測を出力する。ナイーブ ベイズ アルゴリズムによって生成される分類モデルのスコアを出力することができる。スコアをつけるデータは、訓練データと互換性のある属性を持たなければならない、つまり、同一名の各データタイプの属性のスーパーセットあるいは適切なマッピングを持たなければならない。演算の適用結果は、ユーザによって特定されるスキーマに配置される。ユーザは、結果として得られる内容を特定する。例えば、ユーザは、スコアと関連性に従って、マイニングデータで提供される各レコード用のテーブルに出力する消費者識別属性を要求することができる。
・四分位数リフトは、全テストデータの目標密度と、四分位数に対する目標密度との比である。
本発明は、ほとんどの汎用概念のエンタープライズウェブマイニングをサポートするために、管理及び未管理データマイニング機能及びアルゴリズムを組み込む総合コンピュータモデルを使用し、かつデータ抽出、モデル構築及びモデル配置処理での主要コンポーネントを識別する、方法及びテクニカルフレームワークを使用する。システムモデル全体は、1つ以上のモデリングアルゴリズムを使用して構築される複数の独立モデルを含んでいる。
・予測関連ルール
・トランザクション ナイーブ ベイズ
がある。
最もなじみのある関連ルールには、「マーケットバスケット解析」として知られているものがある、即ち、この関連ルールとは、「ビールを購入する人の80パーセントは、ポテトチップも購入する」といような買い物かごに入るものがどのようなものと一緒であるかについてのルールである。関連ルールアルゴリズムは、トランザクションで頻繁に発生する要素の組み合わせを検出し、それらの要素を、Aが先行し、Bがそれに続く関係にある「Aならば、Bである」といような「ならば〜である」というルールとして表現する。(尚、この命題の前後に1つ以上の要素を配置することができ、例えば、「A,Bならば、Cで、D及びE」といようにすることができる。予測関連ルールに対しては、後ろには1つ要素だけが存在する。)
このようなルールをたくさん検出できるという結果になる、−−、この試行は、意味のある、あるいは興味深いルール、及び実行可能なビジネス判断を導き出すルールを検出することである。この例には、「ビールとプリッツを購入する人の80パーセントは、チョコレートも購入する」がある。この組み合わせは、自明ではなく、配置レイアウトの変更、例えば、ビールが販売されている場所の近くにチョコレートの配置を移動することで導き出せるものである。
ナイーブ ベイズは、管理学習モジュールのタイプであり、これは、学習を試行するモデルの入力ターゲットマッピングの例を含んでいる。このようなモデルは、従前のデータの評価に基づいて、新規なデータについての予測を行う。様々なタイプのモデルが、従前のデータからの学習への様々な内在方法を有している。ナイーブ ベイズ アルゴリズムは、自身が予測を行うベイズ理論の計算を使用する。
ジョー バナナ
ジム リンゴ、バナナ
ジェフ オレンジ
となる。
訓練テーブル
モデルは、選択されたモデリングアルゴリズムを訓練データを用いて訓練することによって生成される。一回訓練されると、モデルは、予測及びリコメンデーションの少なくとも一方を行うために使用することができる。訓練テーブルをより有用に理解するために、いくつかの単語を定義する。「セッション」は、ユーザのウェブセッションを特徴づける要素と及び製品のリストである。セッションは、登録あるいは未登録消費者によって、来訪された、クリックされた、タイプされた、あるいは購入されたトランザクション要素を含んでいる。また、これには、サーチエンジンあるいはウェブフォーム上で使用されるキーワードも含まれる。セッションは、サイトを介して消費者が製品をナビゲートする、ブラウズするあるいは購入するような要素のクリックストリーム要素のセットを生成する。
要素(item)は、
単純ウェブ要素(URL、図画等)
製品
キーワード
要素クラス(分類法)
である。
アカウントID(消費者アカウントの固有識別子)
消費者名
消費者所在地
IP(消費者のインターネットアドレス)
eメール(消費者のeメールアドレス)
年齢(消費者の年齢)
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<attribute y>デモグラフィックあるいは他のアカウント情報
アカウント開始日(アカウントが生成された日)
アカウント終了日(アカウントが終了された日)
アカウントタイプ(消費者のタイプ、例えば、個人、法人等)
製品リスト(消費者が過去に購入した製品のリスト)
が含まれる。
セッション(ウェブセッションである場合の固有識別子)
アカウント(既存消費者に関連付けられているアカウントが利用可能な場合)
要素リスト(要素、キーワード、あるいはセッション中に来訪された、クリックされたあるいは購入された製品のリスト)
要素クラス(要素及びキーワードリストに関連付けられている分類法)
を含んでいる。
アカウント(消費者アカウントの固有識別子)
要素リスト(全消費者セッション中の要素を抜粋するリスト)
要素クラス(全消費者セッションの分類法を抜粋するリスト)
セッションのリスト(このアカウントに関連付けられているセッションのリスト)
を含んでいる。
図15に示されるテーブルは、モデル構築処理に入力される情報を統合する。本システムは、エンタープライズに渡って様々なタイプのデータ上で動作するとすぐに、適切なマッピングがそのデータに対して構築される。ベイズアルゴリズム及び判断ツリーの少なくとも一方を使用する帰納モデルの例が、図17に示される。図15のテーブル1502のユーザ及びアカウントデータ、例えば、電話使用データ1702及びユーザ年齢データ1704は、モデルからの出力を生成するために使用され、これは、churn1706に対するターゲットである。同様に、図15のテーブル1502のユーザ及びアカウントデータ、例えば、ユーザ年齢データ1704、テーブル1508のセッションデータ、例えば、ユーザが再帰ユーザであるかどうかのデータ1708及びユーザがマップページに来訪したかどうかのデータ1710、図15のテーブル1514のキーワードデータ、例えば、キーワード「ホテル」によるサーチ1712が、モデルからの出力を生成するために使用され、これは、eトラベルリンク1714を示すターゲット動作となる。
物理的データ記述オブジェクトは、マイニング、例えば、データがトランザクショナフォーマットであり、かつ様々なデータ列の役割を演じるかどうかに対して使用される物理的なデータの特徴を特定する。物理的データ記述オブジェクトによって参照されるデータは、いくつかの方法で使用することができ、これには、モデル構築、スコアリング、リフト計算、統計的解析等がある。データマイニング物理的データは、2つのフォーマット、
・トランザクショナル
・非トランザクショナル
の内の1つであることが好ましい。
マイニングモデルオブジェクトは、マイニング設定記述に基づいているモデルの構築結果である。モデルの表現は、ユーザによって特定されるアルゴリズムあるいは配下のDMSによって選択されるアルゴリズムに依存する。モデルは、例えば、関連ルールから生成されるルールを試験するための、あるいは分類モデルのデータのスコアを付けるための、直接検査用に使用することができる。データマイニングシステムは、DMS中の独立して名前が付けられたエンティティとして、マイニングモデルの持続性をサポートする。マイニングモデルは、それを構築するために使用されるMFSのコピーを含んでいる。
マイニング結果オブジェクトは、以下のマイニング動作、適用、テストあるいはリフトの計算の1つの最終生成物を含んでいる。データマイニングシステムは、DMSで独立して名前が付けられているエンティティとして、マイニング結果の持続性をサポートする。マイニング結果オブジェクトは、開始時間及び終了時間、使用されるモデル名、入力データ位置及びデータマイニング動作用の(任意の)出力データ位置を含んでいる。適用結果は、結果に対する宛先テーブル(スキーマ及びテーブル空間)の名前を付ける。ソーステーブルは、スコアリング用の適用機能に入力されるテーブルである。分類テスト結果は、精度があり、かつ乱雑マトリクスを参照するテーブルである。
有効なエンタープライズデータマイニングシステムは、動的なオンライン予測及びリコメンデーションを提供する必要がある。これらは、「入力」あるいは「ターゲット」として様々なウェブページ要素を分類するより多くのあるいはより少ない一般的な方法で提供することができる。入力は、多くの共通要素、例えば、特定クリック、リンク、サーチウインドウ等を表現し、これは、帰納モデルへの潜在的な入力として使用される。これらの要素は、実際のモデル入力となる前に、相当の前処理が必要となるが、これはその前処理の基本入力となる。ターゲットは、モデルによって取得された従前の行動に基づくモデル、予測あるいはリコメンドを要求する要素である。この両者に向けられる製品は、非専門ユーザに対する利益を最大にするためには有用であるが、より多くの特定問題あるいはアプリケーション指向定義の追加の概念レイヤーが必要となる。このレイヤーは、条件リストで示される消費者ライフサイクルCRMオリエンテーションに対応する。この持続性によって、いくつかのアプリケーション指向方法及びユーザインタフェースが、伝統的なCRMビジネス及びマーケティング概念の周辺で構築することができる。
クロスセリングは、おそらく、既存消費者に対する広告及び製品リコメンデーションをもっとも直接的に使用するものである。技術的には、これは、少なくとも3つのケースで解釈される。
・消費者の購入と、消費者の現在のバスケットに対する類似購入パターンとに基づいて製品を提案
・類似購入パターンだけではなく、類似デモグラフィック及びブラウジングパターンに基づいて製品を提案
後半の2つのケースは、新規な要素(消費者によって決して購入されていなかった要素)の提案を可能にする。最初の2つのケースは、トランザクションテーブル中のデータの使用を可能にするだけである。最後のケースは、3つのテーブルのすべてのデータを使用する。
・明快な判断ツリーあるいは関連ルール
・K−最近傍の近隣:類似購入パターンを有する消費者のクエリーあるいは類似サーチ
判断ツリー及び関連ルールは、ショッピングカート履歴、あるいは前もって構築されている企業レコードの要約(モデル)に基づいてリコメンデーションに復帰する。K−最近傍の近隣は、各消費者の総計トランザクションのテーブルに対する現在のショッピングカートのスコアを付ける。各可能なリコメンドされた製品に対する信頼測定は、3つの方法のすべてに対して構築することができる。これらの信頼測定は、ビジネスルールから導出される重み付けで補完されるべきである。例えば、製品AはBよりもより購入されやすいが、製品Bによる利益のほうが高く、販売者の観点からは製品Bをより販売対象とする製品にすることが好ましい。キーとなる測定は、リコメンデーションによって期待される利益であり、つまり、(購入となるリコメンデーションの確率(信頼度))x利益である。これが、なぜアプリケーション指向レイヤーが必要であるかの明快な例となる。様々なテーブルの全てが使用される上述の第3のケースでは、2段階処理がおそらく好ましい。まず、消費者プロファイルが、消費者をデモグラフィック及びブラウジング行動クラスタに割り当てることによって再現される。次に、リコメンデーションが、同一のプロファイルに属する消費者から生成されるトランザクションだけを考慮して計算される。これに関連することは、例えば、類似のデモグラフィックを用いて、消費者間の類似のバスケットを参照すべきことである。
アップセリングは、クロスセリング方法に極めて類似しているが、このアップセリングは、従前の登録履歴を持たない新規の消費者を主要に扱う。
セグメンテーションは、プロファイリングクラスタあるいは未クラスタ化消費者データを使用して実行することができる。これは高速で、かつ様々な種類の事例を高速に実行することができる。未クラスタ化消費者データのケースではより遅くなるが、より精度が高くなる。セグメンテーションのケースでは、測定結果が選択される必要がある。例えば、ドルでの購入は、消費者(あるいはクラスタ)を不良、平均、良好消費者のいずれかに分類するために使用することができる。
消費者確保あるいは回転(チューン)を判定するために、システムは、消費者履歴の測定結果の移動平均に対する適切なメトリック、例えば、ドルでの購入、来訪回数の変動の情報を取得し続ける。測定結果が下がる場合、消費者がおそらく「チューニング」している状態にある。測定結果が向上している場合、デモグラフィックの変動の兆候が現れている可能性がある。消費者のデータをより多く取得することができる、ユーザが感謝する提案は、良好な消費者を確保する/良好な消費者に特典を与えるために使用することができ、かつその消費者を新規のセグメントに再割当するための新規データを取得するために使用することができる。
利益は、セグメンテーションと、消費者のセグメントの測定結果の平均に対するメトリック(例えば、ドルでの購入、来訪回数)の変動の追跡の維持を必要とする。消費者が所定閾値(平均)を下まわる場合、システムは販売の促進を行う。
オフラインウェブマーケットバスケット解析は、伝統的なマーケットバスケット解析を、「仮想スーパーマーケット」として見立てたウェブサイトへ拡張したものである。システムは、ウェブクリックストリーム中の共通の傾向及び相関を検出し、モデルを構築し、そしてバッチリポートを生成する。この単純な機能は、多くの既存のクリックストリーム解析製品には依然として含まれていない。
Claims (48)
- エンタープライズウェブマイニングを行う方法であって、
複数のデータソースからデータを収集する工程と、
前記収集データを統合する工程と、
前記収集データを使用して、複数のデータマイニングモデルを生成する工程と、
リコメンデーションあるいは予測に対する受信リクエストに応答して、予測あるいはリコメンデーションを生成する工程とを備える、方法。 - 前記収集する工程は、
前記複数のデータソースからデータを取得する程と、
前記取得データから所望の出力に関連するデータを選択する工程と、
前記選択データを前処理する工程と、
前記前処理選択データから複数のデータベーステーブルを構築する工程とを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記複数のデータソースは、
専用アカウントあるいはユーザベースデータと、
補完外部データと、
ウェブサーバデータと、
ウェブトランザクションデータとを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記ウェブサーバデータは、転送制御プロトコル/インターネットプロトコルパケットスニッフィングによって取得されるウェブトラフィックデータ、ウェブサーバのアプリケーションプログラムインタフェースから取得されるウェブトラフィックデータ及びウェブサーバのログファイルの少なくとも1つである、請求項3に記載の方法。
- 前記取得データは、複数種類のデータからなり、
前記統合する工程は、コヒーレントフォーマットの収集データからなる統合化データベースを形成する工程を含む、請求項2に記載の方法。 - 前記モデルを生成する工程は、
モデルを生成するために使用されるアルゴリズムを選択する工程と、
前記選択アルゴリズムと前記統合化データベースに含まれるデータを使用して少なくとも1つのモデルを生成する工程と、
前記少なくとも1つのモデルを配置する工程とを含む、請求項5に記載の方法。 - 前記少なくとも1つのモデルを配置する工程は、
前記モデルを実現するプログラムコードを生成する工程を含む、請求項6に記載の方法。 - 前記オンライン予測あるいはリコメンデーションを生成する工程は、
予測あるいはリコメンデーションに対するリクエストを受信する工程と、
前記統合化データベースに含まれるデータを使用してモデルのスコアリングを行う工程と、
前記生成されたスコアに基づいて予測あるいはリコメンデーションを生成する工程と、
前記予測あるいはリコメンデーションを送信する工程とを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記選択データを前処理する工程は、
データクリーニング、来訪者識別、セッション再構築、ウェブページのナビゲーションとコンテンツページへの分類、経路確立及びファイル名のページタイトルへの変換の少なくとも1つを、前記選択データに対して実行する工程を含む、請求項8に記載の方法。 - 前記選択データを前処理する工程は、
ウェブサーバによって処理されたデータの所定要素を収集する工程を含む、請求項8に記載の方法。 - 電子データ処理システムにおけるエンタープライズウェブマイニング処理を実行するコンピュータプログラム製品であって、
コンピュータ可読媒体と、
プロセッサによって実行可能な、前記コンピュータ可読媒体上に記録されている、以下の工程を実行するコンピュータプログラム命令とを備え、
複数のデータソースからデータを収集する工程と、
前記収集データを統合する工程と、
前記収集データを使用して、複数のデータマイニングモデルを生成する工程と、
リコメンデーションあるいは予測に対する受信リクエストに応答して、予測あるいはリコメンデーションを生成する工程とを備える、コンピュータプログラム製品。 - 前記収集する工程は、
前記複数のデータソースからデータを取得する工程と、
前記取得データから所望の出力に関連するデータを選択する工程と、
前記選択データを前処理する工程と、
前記前処理選択データから複数のデータベーステーブルを構築する工程とを含む、請求項11に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記複数のデータソースは、
専用アカウントあるいはユーザベースデータと、
補完外部データと、
ウェブサーバデータと、
ウェブトランザクションデータとを含む、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記ウェブサーバデータは、転送制御プロトコル/インターネットプロトコルパケットスニッフィングによって取得されるウェブトラフィックデータ、ウェブサーバのアプリケーションプログラムインタフェースから取得されるウェブトラフィックデータ及びウェブサーバのログファイルの少なくとも1つである、請求項13に記載のコンピュータプログラム製品。
- 前記取得データは、複数種類のデータからなり、
前記統合する工程は、コヒーレントフォーマットの収集データからなる統合化データベースを形成する工程を含む、請求項12に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記モデルを生成する工程は、
モデルを生成するために使用されるアルゴリズムを選択する工程と、
前記選択アルゴリズムと前記統合化データベースに含まれるデータを使用して少なくとも1つのモデルを生成する工程と、
前記少なくとも1つのモデルを配置する工程とを含む、請求項15に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記少なくとも1つのモデルを配置する工程は、
前記モデルを実現するプログラムコードを生成する工程を含む、請求項16に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記オンライン予測あるいはリコメンデーションを生成する工程は、
予測あるいはリコメンデーションに対するリクエストを受信する工程と、
前記統合化データベースに含まれるデータを使用してモデルのスコアリングを行う工程と、
前記生成されたスコアに基づいて予測あるいはリコメンデーションを生成する工程と、
前記予測あるいはリコメンデーションを送信する工程とを含む、請求項17に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記選択データを前処理する工程は、
データクリーニング、来訪者識別、セッション再構築、ウェブページのナビゲーションとコンテンツページへの分類、経路確立及びファイル名のページタイトルへの変換の少なくとも1つを、前記選択データに対して実行する工程を含む、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。 - 前記選択データを前処理する工程は、ウェブサーバによって処理されたデータの所定要素を収集する工程を含む、請求項18に記載のコンピュータプログラム製品。
- エンタープライズウェブマイニング処理を実行するシステムであって、
コンピュータプログラム命令を実行するために動作可能なプロセッサと、
以下の工程を実行する、前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラム命令を記憶するために動作可能なメモリとを備え、
前記以下の工程は、
複数のデータソースからデータを収集する工程と、
前記収集データを統合する工程と、
前記収集データを使用して、複数のデータマイニングモデルを生成する工程と、
リコメンデーションあるいは予測に対する受信リクエストに応答して、予測あるいはリコメンデーションを生成する工程とを含む、システム。 - 前記収集する工程は、
前記複数のデータソースからデータを取得する程と、
前記取得データから所望の出力に関連するデータを選択する工程と、
前記選択データを前処理する工程と、
前記前処理選択データから複数のデータベーステーブルを構築する工程とを含む、請求項21に記載のシステム。 - 前記複数のデータソースは、
専用アカウントあるいはユーザベースデータと、
補完外部データと、
ウェブサーバデータと、
ウェブトランザクションデータとを含む、請求項22に記載のシステム。 - 前記ウェブサーバデータは、転送制御プロトコル/インターネットプロトコルパケットスニッフィングによって取得されるウェブトラフィックデータ、ウェブサーバのアプリケーションプログラムインタフェースから取得されるウェブトラフィックデータ及びウェブサーバのログファイルの少なくとも1つである、請求項23に記載のシステム。
- 前記取得データは、複数種類のデータからなり、
前記統合する工程は、コヒーレントフォーマットの収集データからなる統合化データベースを形成する工程を含む、請求項22に記載のシステム。 - 前記モデルを生成する工程は、
モデルを生成するために使用されるアルゴリズムを選択する工程と、
前記選択アルゴリズムと前記統合化データベースに含まれるデータを使用して少なくとも1つのモデルを生成する工程と、
前記少なくとも1つのモデルを配置する工程とを含む、請求項25に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのモデルを配置する工程は、
前記モデルを実現するプログラムコードを生成する工程を含む、請求項26に記載のシステム。 - 前記オンライン予測あるいはリコメンデーションを生成する工程は、
予測あるいはリコメンデーションに対するリクエストを受信する工程と、
前記統合化データベースに含まれるデータを使用してモデルのスコアリングを行う工程と、
前記生成されたスコアに基づいて予測あるいはリコメンデーションを生成する工程と、
前記予測あるいはリコメンデーションを送信する工程とを含む、請求項27に記載のシステム。 - 前記選択データを前処理する工程は、
データクリーニング、来訪者識別、セッション再構築、ウェブページのナビゲーションとコンテンツページへの分類、経路確立及びファイル名のページタイトルへの変換の少なくとも1つを、前記選択データに対して実行する工程を含む、請求項28に記載のシステム。 - 前記選択データを前処理する工程は、
ウェブサーバによって処理されたデータの所定要素を収集する工程を含む、請求項28に記載のシステム。 - エンタープライズウェブマイニングシステムであって、
複数のデータソースと接続されているデータベースを備え、前記データベースは前記データソースから収集されるデータを記憶するために動作可能であり、
前記ウェブサーバと前記データベースに接続されているデータマイニングエンジンを備え、前記データマイニングエンジンは前記収集データを使用して複数のデータマイニングモデルを生成するために動作可能であり、
ネットワークに接続されているサーバを備え、前記サーバは、
前記ネットワークを介して予測あるいはリコメンデーションに対するリクエストを受信し、
前記データマイニングモデルを使用して、予測あるいはリコメンデーションを生成し、
前記生成された予測あるいはリコメンデーションを送信するために動作可能である、システム。 - 前記データベースは、
前記収集データから構築される複数のデータベーステーブルを含む、請求項31に記載のシステム。 - 前記複数のデータソースは、
専用アカウントあるいはユーザベースデータと、
補完外部データと、
ウェブサーバデータと、
ウェブトランザクションデータとを含む、請求項32に記載のシステム。 - 前記ウェブサーバデータは、
転送制御プロトコル/インターネットプロトコルパケットスニッフィングによって取得されるウェブトラフィックデータ、ウェブサーバのアプリケーションプログラムインタフェースから取得されるウェブトラフィックデータ及びウェブサーバのログファイルの少なくとも1つである、請求項33に記載のシステム。 - 前記複数のデータベーステーブルは、コヒーレントフォーマットの収集データからなる統合化データベースを形成する、請求項32に記載のシステム。
- 前記データマイニングエンジンは、さらに、
モデルを生成するために使用されるアルゴリズムを選択し、
前記選択アルゴリズムと前記統合化データベースに含まれるデータを使用して少なくとも1つのモデルを生成し、
前記少なくとも1つのモデルを配置するために動作可能である、請求項35に記載のシステム。 - 前記配置モデルは、前記モデルを実現するプログラムコードを含む、請求項36に記載のシステム。
- 前記サーバは、前記統合化データベースに含まれるデータを使用してモデルのスコアリングを行い、前記生成されたスコアに基づいて予測あるいはリコメンデーションを生成することによって、予測あるいはリコメンデーションを生成するために動作可能である、請求項37に記載のシステム。
- 前記選択データを前処理するデータ前処理エンジンをさらに備える、請求項31に記載のシステム。
- 前記データベースは、前記前処理選択データから構築される複数のデータベーステーブルを含む、請求項39に記載のシステム。
- 前記複数のデータソースは、
専用アカウントあるいはユーザベースデータと、
補完外部データと、
ウェブサーバデータと、
ウェブトランザクションデータとを含む、請求項40に記載のシステム。 - 前記ウェブサーバデータは、
転送制御プロトコル/インターネットプロトコルパケットスニッフィングによって取得されるウェブトラフィックデータ、ウェブサーバのアプリケーションプログラムインタフェースから取得されるウェブトラフィックデータ及びウェブサーバのログファイルの少なくとも1つである、請求項41に記載のシステム。 - 前記複数のデータベーステーブルは、コヒーレントフォーマットの収集データからなる統合化データベースを形成する、請求項40に記載のシステム。
- 前記データマイニングエンジンは、さらに、
モデルを生成するために使用されるアルゴリズムを選択し、
前記選択アルゴリズムと前記統合化データベースに含まれるデータを使用して少なくとも1つのモデルを生成し、
前記少なくとも1つのモデルを配置するために動作可能である、請求項43に記載のシステム。 - 前記配置モデルは、前記モデルを実現するプログラムコードを含む、請求項44に記載のシステム。
- 前記サーバは、前記統合化データベースに含まれるデータを使用してモデルのスコアリングを行い、前記生成されたスコアに基づいて予測あるいはリコメンデーションを生成することによって、予測あるいはリコメンデーションを生成するために動作可能である、請求項45に記載のシステム。
- 前記データ前処理エンジンは、データクリーニング、来訪者識別、セッション再構築、ウェブページのナビゲーションとコンテンツページへの分類、経路確立及びファイル名のページタイトルへの変換の少なくとも1つを、前記選択データに対して実行することによって前記選択データを前処理する、請求項46に記載の方法。
- 前記データ前処理エンジンは、ウェブサーバによって処理される所定要素のデータを収集することによって前記選択データを前処理する、請求項47に記載の方法。
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