JP4498994B2 - サービス関係分析装置、サービス関係分析方法、およびサービス関係分析プログラム - Google Patents
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Description
サービスの関係を見るための方法として、1人のユーザが一連のアクセスで共に利用するサービスの頻度を算出する方法が一般的に行われてきた。この方法では、1人のユーザに共に利用されるサービスの組み合わせについて、その組み合わせをアクセス履歴中に含むユーザが何人いるかを数え上げる。そして、その頻度が高い、言い換えると、数え上げた人数が多い組み合わせから順に関係の深いサービスであると見なす方法である。
この方法では、まず、上述した頻度を算出する方法と同様に、共に利用されるサービスの組み合わせについて、その組み合わせをアクセス履歴中に含むユーザが何人いるか、つまり、その組み合わせの頻度を数え上げる。そして、一定以上の頻度がある組み合わせに関して、以下に示す割合を算出する。
サービスをa1、a2、・・・、akと表すものとする。ある組み合わせY=a1a2・・・akが与えられた時、組み合わせYから1つのサービスajを除いた組み合わせを組み合わせX=a1a2aj−1aj+1・・・akとする。この場合の「Yの頻度/Xの頻度」で示される割合を算出する。すなわち、組み合わせXを利用している人のうちサービスajも利用する人がどれだけいるかという割合をみることになる。そして、この割合が高い組み合わせから順に関係の深いサービスであると見なしてランキングする(例えば、特許文献1参照。)。
頻度を算出する方法およびアソシエーションルールを用いる方法では、サービスの組み合わせ毎にサービス間の関係を見る指標を算出するため、組み合わせの数だけその指標を計算する必要があり、サービスの種類の数をmとすると計算量のオーダは2mとなる。このため、サービスの組み合わせの数が多い場合、計算量が指数関数的に増大し、計算量が非常に大きくなってしまうという問題を有する。
2つのサービスの関係の深さを見る場合、どちらのサービスが利用されたときにも、もう一方のサービスも利用される割合が高いという組み合わせを抽出することが可能な指標を用いることが望ましいと考えられる。つまり、2つのサービスをA、Bとすると、A∪B−A∩Bが小さい場合に両者のサービスA、Bは関係性が深いと考えられ、サービス間の関係性を表す指標としてA∪B−A∩Bを見るものが望ましいと考えられる。なお、∪は和集合を表し、∩は積集合を表す。
従来の頻度を算出する方法では、例えば、トップページのように非常にアクセスの多いページがあると、このようなアクセス数の多いページとの組み合わせが上位に挙がることになり、A∩Bの大きさだけを見る指標となっている。このため、上述した意味(2つのサービスの関係の深さを見る場合、どちらのサービスが利用されたときにも、もう一方のサービスも利用される割合が高いという意味)での本当に関係の深いサービスの組み合わせを抽出することができない。
また、アソシエーションルールを用いる方法では、例えばA∩B/Bの大きさを指標として見ていることになる。このため、サービスBを利用した人のうちサービスAも利用している割合が高いというサービスの組み合わせを見つけることはできるが、必ずしもサービスAを利用している人のうちサービスBを利用した人の割合が高いとは言えない。つまり、上記において望ましいとして述べた、2つのサービスの関係の深さを見る場合、どちらのサービスが利用されたときにも、もう一方のサービスも利用される割合が高いという組み合わせを抽出することが可能な指標を用いるものになっていない。
頻度を算出する方法およびアソシエーションルールを用いる方法では、各サービスの組み合わせ毎にサービス間の関係を見る指標を算出し、算出した指標の値が大きい順にサービス間の関係性が深いものとして順位付けられる。この場合、どのサービスの組み合わせの関係が深いかを個別に把握することは容易であるが、サービス間の関係の深さの全体の傾向を把握すること、ある1つのサービスに着目して着目しているサービスとどのサービスの関係が深いかを把握することが難しいという問題がある。
上記サービス関係分析装置において、前記アクセス有無データデータ作成手段により作成されるアクセス有無データに対して、ユーザの全てのサービス種別に対する値を加算し、各サービス種別に対する値を加算結果により除算し、サービス種別に対する値を除算結果に更新する正規化手段を更に備えたことを特徴とする。
また、第1主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分と第2主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分とを座標値とした点に向かって原点から矢印を描画する場合には、共にアクセスされるサービスの関係の深さを視覚的に把握することができる。
まず、本発明の実施の形態のサービス関係分析装置の構成について図1を参照しつつ説明する。図1は本実施の形態のサービス関係分析装置の構成を示す構成図である。
図1に示すように、サービス関係分析装置1は、ログデータ記憶部11、サービス対応データベース12、利用遷移データ作成部13、サービス番号抽出部14、アクセス有無データ作成部15、正規化有無選択表示部16、正規化有無選択部17、正規化部18、主成分分析手法選択表示部19、主成分分析手法選択部20、主成分分析手法判断部21、共分散行列算出部22、自己相関行列算出部23、固有値・固有ベクトル演算部24、主成分負荷量算出部25、および可視化部26として動作する。なお、ログデータ記憶部11がアクセスログデータベースに相当する。また、サービス番号抽出部14がサービス種別抽出手段に相当する。また、共分散行列算出部22、自己相関行列算出部23、固有値・固有ベクトル演算部24、および主成分負荷量算出部25が算出手段に相当する。
図4はサービスの利用遷移データの一例を示す図であり、各行が1人のユーザのサービスの利用遷移データに相当する。図4では、例えば、ユーザIDが「10001」であるユーザはサービス番号「1」、「1」のサービスのWebページに順にアクセスしたことを示している。また、ユーザIDが「10003」であるユーザはサービス番号「3」、「2」、「2」、「4」、「2」、「2」、「2」、「3」、「3」のサービスWebページに順にアクセスしたことを示している。
利用遷移データ作成部13は、最初にアクセスされたURL「http://www.abc.ne.jp」を、「http://www.abc.ne.jp」に対応してサービス対応データベース12に記憶されているサービス番号「1」に変換する。
続いて、利用遷移データ作成部13は、次にアクセスされたURL「http://news.abc.ne.jp/」を、「http:// news.abc.ne.jp/」に対応してサービス対応データベース12に記憶されているサービス番号「2」に変換する。
続いて、利用遷移データ作成部13は、次にアクセスされたURL「http://weather.abc.ne.jp/」を、「http://weather.abc.ne.jp/」に対応してサービス対応データベース12に記憶されているサービス番号「3」に変換する。
続いて、利用遷移データ作成部13は、次にアクセスされたURL「http://number.abc.ne.jp/」を、「http://number.abc.ne.jp/」に対応してサービス対応データベース12に記憶されているサービス番号「4」に変換する。
続いて、利用遷移データ作成部13は、次にアクセスされたURL「http://season.abc.ne.jp/spring/」を、「http:// season.abc.ne.jp/spring/」に対応してサービス対応データベース12に記憶されているサービス番号「5」に変換する。
そして、利用遷移データ作成部13は、変換して得られたサービス番号を順番に並べてユーザのサービスの利用遷移データ「12345」を作成する。
アクセス有無データ作成部15は、利用遷移データ作成部13により作成された各ユーザのサービスの利用遷移データを利用して、サービス番号抽出部14により取り出されたサービス番号毎に、サービス番号抽出部14により取り出されたサービス番号と利用遷移データに含まれる各サービス番号と比較し、一致するものがある場合には対象のサービス番号抽出部14により取り出されたサービス番号に対応するアクセス有無データの値を「1」(アクセス有り)とし、一致するものがない場合には対象のサービス番号抽出部14により取り出されたサービス番号に対応するアクセス有無データの値を「0」(アクセス無し)として、これらをユーザIDに対応付けて、図5に一例を示すような、アクセス有無データを作成する。そして、アクセス有無データ作成部15は、作成したアクセス有無データを正規化部18、共分散行列算出部22、および自己相関行列算出部23へ出力する。
なお、利用したサービスのWebページのURLなどが順に記録されるログデータからどのサービスを何回利用したかという頻度情報を得て、この頻度情報を利用して主成分分析を行うことも考えられる。しかしながら、例えば、トップページのように1人のユーザに何度も利用されるサービスがあるとそのサービスの頻度情報が他のサービスの頻度情報に比べて非常に大きくなってしまい、サービス間の関係を表現することができなくなってしまうことが想定される。このため、本実施の形態では、サービスにアクセス有り、サービスにアクセス無しの2値により作成されるアクセス有無データを利用して主成分分析を行うこととしている。
アクセス有無データ作成部15は、ユーザIDが「10001」の場合、その利用遷移データに含まれるサービス番号は「1」であるので、サービス番号「1」〜「8」のうち、利用遷移データに含まれるサービス番号「1」と一致するサービス番号「1」に対応したアクセス有無データの値を「1」とし、利用遷移データに含まれるサービス番号「1」と一致しないサービス番号「2」〜「8」に対応したアクセス有無データの値を「0」とする。
また、アクセス有無データ作成部15は、ユーザIDが「10003」の場合、その利用遷移データに含まれるサービス番号は「2」〜「4」であるので、サービス番号「1」〜「8」のうち、利用遷移データに含まれるサービス番号「2」〜「4」と一致するサービス番号「2」〜「4」に対応したアクセス有無データの値を「1」とし、利用遷移データに含まれるサービス番号「2」〜「4」の何れとも一致しないサービス番号「1」、「5」〜「8」に対応したアクセス有無データの値を「0」とする。
アクセス有無データ作成部15は、同様の処理を他のユーザIDに対しても行い、アクセス有無データの値を「0」又は「1」にする。
このようにして、図4の利用遷移データから図5のアクセス有無データが作成される。
正規化有無選択部17は、サービス関係分析装置1を利用する分析者によって正規化有無選択表示部16に表示されるページ(図6参照)に設けられた「はい」ボタン、「いいえ」ボタンを押下する際に利用される入力装置である。
なお、各サービスの関係を把握したい場合にはアクセス有無データの正規化を行わないことを選択する。また、単独で利用される傾向の強いサービスを抽出し、それに付随して利用されるサービスの組み合わせを特に抽出したい場合には、正規化した後の値が大きければ単独で利用される傾向の強いサービスとなることから、アクセス有無データの正規化を行うことを選択する。
正規化部18は、正規化有無選択部17から「いいえ」ボタンが押下されたことを示す信号が入力されると、処理を行わない。
正規化部18は、ユーザIDが「10001」の場合、「10001」のユーザIDに対応付けられたサービス番号「1」〜「8」のアクセス有無データの値を加算して「1」(=1+0+0+0+0+0+0+0)を算出する。そして、正規化部18は、サービス番号「1」のアクセス有無データ「1」を加算結果「1」で除算して「1」(=1/1)を算出し、除算結果「1」をサービス番号「1」の正規化アクセス有無データの値とする。また、正規化部18は、サービス番号「2」〜「8」のアクセス有無データ「0」を加算結果「1」で除算して「0」(=0/1)を算出し、除算結果「0」をサービス番号「2」〜「8」の正規化アクセス有無データの値とする。
また、正規化部18は、ユーザIDが「10003」の場合、「10003」のユーザIDに対応付けられたサービス番号「1」〜「8」のアクセス有無データの値を加算して「3」(=0+1+1+1+0+0+0+0)を算出する。そして、正規化部18は、サービス番号「1」、「5」〜「8」のアクセス有無データ「0」を加算結果「3」で除算して「0」(=0/3)を算出し、除算結果「0」をサービス番号「1」、「5」〜「8」の正規化アクセス有無データの値とする。また、正規化部18は、サービス番号「2」〜「4」のアクセス有無データ「1」を加算結果「3」で除算して「1/3」(=1/3)を算出し、除算結果「1/3」をサービス番号「2」〜「4」の正規化アクセス有無データの値とする。
正規化部18は、同様の処理を他のユーザIDに対しても行い、アクセス有無データの値を正規化して正規化アクセス有無データの値を求める。
このようにして、図5のアクセス有無データから図7の正規化アクセス有無データが作成される。
主成分分析手法選択部20は、サービス関係分析装置1を利用する分析者によって主成分分析手法選択表示部19に表示されるページ(図8参照)に設けられたラジオボタンにチェックを入れ、「決定」ボタンを押下する際に利用される入力装置である。
主成分分析手法判断部21は、主成分分析手法選択部20から入力される信号を基に主成分分析を「分散最大化基準により行う」、「平均二乗誤差最小基準により行う」の何れにより実行するかを判断する。
また、主成分負荷量算出部25は、固有値・固有ベクトル演算部24により求められる固有値λ2と正規直交固有ベクトルv2とを利用し、第2主成分負荷量ベクトルf2を下記式(7)を演算することにより算出する。
図9において、矢印の方向が近いほどサービスの関係性が深いことを示している。
図10において、単独で見られる傾向の強いWebページのサービスほど長い矢印で表され、それに付随してみられるWebページのサービスは同じ方向の短い矢印で表される。
まず、分析者は、正規化有無選択表示部16の表示内容に対して、正規化有無選択部17を用いて、アクセス有無データの正規化を行う場合には「はい」ボタンを押下し、アクセス有無データの正規化を行わない場合には「いいえ」ボタンを押下する。
また、分析者は、主成分分析手法選択表示部19の表示内容に対して、主成分分析手法選択部20を用いて、主成分分析を分散最大化基準により行う場合には「分散最大化基準により行う」に対応するチェックボックスにチェックを入れて「決定」ボタンを押下する。また、主成分分析を平均二乗誤差最小基準により行う場合には「平均二乗誤差最小基準により行う」に対応するチェックボックスにチェックを入れ、「決定」ボタンを押下する。
サービス番号抽出部14は、ステップS101において利用遷移データ作成部13により作成された各ユーザの利用遷移データに含まれるサービス番号を全て抽出し、つまり、実際にアクセスのあったサービスの全てのサービス番号を抽出する(ステップS102)。
正規化部18は、ステップS103においてアクセス有無データ作成部15により作成されたアクセス有無データの正規化を行う(ステップS105)。
平均二乗誤差最小基準により行う」と判断すると(S106:平均二乗誤差)、ステップS108の処理へ進む。
共分散行列算出部22は、ステップS103においてアクセス有無データ作成部15により作成されたアクセス有無データ、アクセス有無データを正規化した場合にあってはステップS105において正規化部18により正規化された正規化アクセス有無データから、上述したようにして、自己相関行列Bを算出し(ステップS108)、ステップS109の処理へ進む。
また、多くの人に利用されるサービスは長い矢印で表示されるため、そのようなサービスを容易に抽出することができる。また、長い矢印で描画されるサービスを中心にどのようなサービスが付随して利用されるかが同じ方向の矢印で描画されるため、主要な組み合わせパターンを把握しやすくなる。
11 ログデータ記憶部
12 サービス対応データベース
13 利用遷移データ作成部
14 サービス番号抽出部
15 アクセス有無データ作成部
16 正規化有無選択表示部
17 正規化有無選択部
18 正規化部
19 主成分分析手法選択表示部
20 主成分分析手法選択部
21 主成分分析手法判断部
22 共分散行列算出部
23 自己相関行列算出部
24 固有値・固有ベクトル演算部
25 主成分負荷量算出部
26 可視化部
Claims (4)
- Webページによって提供されるサービスを一意に識別するサービス種別とWebページのロケーション情報とが予め対応付けられて記憶されているサービス対応データベースと、
ユーザ毎にロケーション情報を含むWebページのアクセス履歴を記憶したアクセスログデータベースと、
ユーザ毎に前記アクセスログデータベースに記憶されているユーザのアクセス履歴に含まれる各ロケーション情報について、前記サービス対応データベースから対応するサービス種別を抽出して、抽出したサービス種別からなる利用遷移データを作成する利用遷移データ作成手段と、
前記利用遷移データ作成手段により入力される各ユーザの各利用遷移データからサービス種別をすべて抽出し、各ユーザについて、抽出したサービス種別毎に、各サービス種別と前記利用遷移データ作成手段により作成された当該ユーザの利用遷移データに含まれる各サービス種別とを比較して、一致するものがある場合はアクセスがあったことを示す値「1」とし、一致するものがない場合はアクセスがなかったことを示す値「0」とするアクセス有無データを作成するアクセス有無データ作成手段と、
前記アクセス有無データ作成手段により作成されるアクセス有無データに対して主成分分析を行い、算出された第1主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第1主成分負荷量ベクトルを、算出された第2主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第2主成分負荷量ベクトルを算出する算出手段と、
前記算出手段により算出される前記第1主成分負荷量ベクトルを第1の軸とし、前記第2主成分負荷量ベクトルを前記第1の軸と直交する第2の軸とし、前記第1主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分と前記第2主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分とを座標値とした点に向かって前記第1の軸と前記第2の軸とが交わる原点から矢印を描画する可視化手段
を備えたことを特徴とするサービス関係分析装置。 - 前記アクセス有無データ作成手段により作成されるアクセス有無データに対して、ユーザの全てのサービス種別に対する値を加算し、各サービス種別に対する値を加算結果により除算し、サービス種別に対する値を除算結果に更新する正規化手段
を更に備えたことを特徴とする請求項1記載のサービス関係分析装置。 - Webページによって提供されるサービスを一意に識別するサービス種別とWebページのロケーション情報とが予め対応付けられて記憶されているサービス対応データベースと、ユーザ毎にロケーション情報を含むWebページのアクセス履歴を記憶したアクセスログデータベースと、を有するサービス関係分析装置において行われるサービス関係分析方法において、
ユーザ毎に前記アクセスログデータベースに記憶されているユーザのアクセス履歴に含まれる各ロケーション情報について、前記サービス対応データベースから対応するサービス種別を抽出して、抽出したサービス種別からなる利用遷移データを作成する利用遷移データ作成手順と、
前記利用遷移データ作成手順において入力される各ユーザの各利用遷移データからサービス種別をすべて抽出し、各ユーザについて、抽出したサービス種別毎に、各サービス種別と前記利用遷移データ作成手段により作成された当該ユーザの利用遷移データに含まれる各サービス種別とを比較して、一致するものがある場合はアクセスがあったことを示す値「1」とし、一致するものがない場合はアクセスがなかったことを示す値「0」とするアクセス有無データを作成するアクセス有無データ作成手順と、
前記アクセス有無データ作成手順において作成されたアクセス有無データに対して主成分分析を行い、算出された第1主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第1主成分負荷量ベクトルを、算出された第2主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第2主成分負荷量ベクトルを算出する算出手順と、
前記算出手順において算出された前記第1主成分負荷量ベクトルを第1の軸とし、前記第2主成分負荷量ベクトルを前記第1の軸と直交する第2の軸とし、前記第1主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分と前記第2主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分とを座標値とした点に向かって前記第1の軸と前記第2の軸とが交わる原点から矢印を描画する可視化手順と、
を備えたことを特徴とするサービス関係分析方法。 - Webページによって提供されるサービスを一意に識別するサービス種別とWebページのロケーション情報とが予め対応付けられて記憶されているサービス対応データベースと、ユーザ毎にロケーション情報を含むWebページのアクセス履歴を記憶したアクセスログデータベースと、を有するサービス関係分析装置としてのコンピュータに、
ユーザ毎に前記アクセスログデータベースに記憶されているユーザのアクセス履歴に含まれる各ロケーション情報について、前記サービス対応データベースから対応するサービス種別を抽出して、抽出したサービス種別からなる利用遷移データを作成する利用遷移データ作成手順と、
前記利用遷移データ作成手順において入力される各ユーザの各利用遷移データからサービス種別をすべて抽出し、各ユーザについて、抽出したサービス種別毎に、各サービス種別と前記利用遷移データ作成手段により作成された当該ユーザの利用遷移データに含まれる各サービス種別とを比較して、一致するものがある場合はアクセスがあったことを示す値「1」とし、一致するものがない場合はアクセスがなかったことを示す値「0」とするアクセス有無データを作成するアクセス有無データ作成手順と、
前記アクセス有無データ作成手順において作成されたアクセス有無データに対して主成分分析を行い、算出された第1主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第1主成分負荷量ベクトルを、算出された第2主成分における固有値と固有ベクトルとに基づき第2主成分負荷量ベクトルを算出する算出手順と、
前記算出手順において算出された前記第1主成分負荷量ベクトルを第1の軸とし、前記第2主成分負荷量ベクトルを前記第1の軸と直交する第2の軸とし、前記第1主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分と前記第2主成分負荷量ベクトルのi(i=1,2,・・・)成分とを座標値とした点に向かって前記第1の軸と前記第2の軸とが交わる原点から矢印を描画する可視化手順と、
を実行させることを特徴とするサービス関係分析プログラム。
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