JP5144476B2 - ユーザ層分離検出装置および方法ならびにそのためのプログラム - Google Patents
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Description
a )本発明に係るユーザ層分離検出装置は、ユーザ層を質的もしくは構造的な特徴により分離するユーザ層分離検出装置であって、繰り返し利用することが想定され市場に提供された製品、システム、またはサービスに関する全員もしくは一部のユーザの一定期間の間の利用記録を記憶する記憶手段と、N人のユーザとA個のコンテンツに対して、各ユーザの当該期間の総利用回数の降順に各ユーザに分析用ユーザ番号n(1≦n≦N)を付与する手段と、各コンテンツ番号a(1≦a≦A)に対して、分析用ユーザ番号nのユーザの番号aのコンテンツの利用回数F(n,a)からなる整数係数の非負行列F=(F(n,a): 1≦n≦N、1≦a≦A)を集計する手段とを備え、ユーザが前記製品、システム、またはサービス(コンテンツや情報ページ)を利用する利用度の分布を集計する集計手段と、分析用ユーザ番号n, m(1≦n,m≦N)に対して、S(n,m)=F(n,1)F(m,1)+・・・+F(n,A)F(m,A)を要素とする対称行列S=(S(n,m): 1≦n≦N、1≦m≦N))の各固有値を、非負実数である各固有値の大きさの降順に番号を付与しλ(n)として算出する手段を備え、各ユーザの利用行動の相互関係の質的もしくは構造的特徴に関する数値データを算出する算出手段と、利用回数降順の分析用ユーザ番号nの軸に対して、各ユーザの利用回数の番号nに対する関数f(n)と固有値λ(n)の平方根またはλ(n)が零である場合には零を対応させる固有値平方根関数g(n)を、各軸にて、対数軸、および通常軸にて描画して出力する出力手段を有することを特徴としている。
、利用回数関数f(n)と固有値平方根関数g(n)を、ベキ関数、指数関数、その他の幾つかの
典型的な関数族によってフィッティングし、フィッティングングパラメータとフィッティ
ング評価値を算出することを特徴としている。
以下、本発明の概要について説明する。
本発明では、次のような実験的結果を利用する。インターネットのウェブサイトのあるサービスの利用行動を詳しく分析すると、次のような結果が得られる。
f(n)= F(n,1)+・・・+F(n,A)
である。
を要素とする正方行列S=(S(n,m): 1≦n≦N、1≦m≦N)は、非負要素からなる半正定対称行列であり、全ての固有値は非負実数で、固有ベクトルからなる直交行列を用いて対角化できる。
f2(n)= {F(n,1)F(n,1)+・・・+F(n,A)F(n,A)}1/2
に近くなる。
(1)消費者向けで繰り返し利用することを想定した製品、またはシステム、またはサービスなどが、市場に提供されている状況下において、当該サービス等に関する全員もしくは一部のユーザの一定期間の間の利用記録を記憶する記憶手段(後述のユーザ毎総利用回数集計部212参照)。
S(n,m)=F(n,1)F(m,1)+・・・+F(n,A)F(m,A)
として総和して、対称行列 S(n,m)を計算し、対称行列S=(S(n,m))の各固有値と固有関数を算出するプログラムを呼び出し、その出力を格納する。
h(n)=(e4(n)/(e1(n)+e2(n)), e3(n)/(e1(n)+e2(n))
として返す。形状情報関数h(n)として、常に上記の如きベクトル値を採用するのではなく、例えば、スカラー値 h(n)=(e4(n)/(e1(n)+e2(n))として返してもよい。
W= {-w, -w+1,・・・, -1, 0, 1, ・・・, w-1, w}
の上の確率分布u(i), jはWの要素、を用いて、例えばh(n)がスカラーである場合、p(n)をh(n)の ある正数dのベキ乗 h(n)dとu(j)の畳み込み、即ち、
p(n)=Σ-w≦j≦w h(n-j)du(j)
とし、 ある閾値 c<1 を設定して、区間 [p(n-1),p(n)]または[p(n), p(n-1)]がcを含むnを境界候補の検出として算出する。
本発明では、消費者向けで繰り返し利用することを想定した製品、またはシステム、またはサービスなどが、市場に提供されている状況下において、消費者の利用行動を分析して、その特性を抽出する際に、上記<発明の概要>に記載の手段を用いて、利用活動における上位グループと下位グループという2つの質的に異なるユーザグループが存在しているか否かを高精度に判定(検出)し、存在している場合には、各ユーザを、上位グループと下位グループに分けることができ、また、各グループを特徴付ける非線型関数の作成を支援することができる。
以下、本発明の実施例を具体的に説明する。
上述したように、インターネットのウェブサイト等で提供されるコンテンツベースのサービスや電子商取引のサービス等において、ユーザの利用行動を分析して、その特性を抽出することは、サービスの今後の展開戦略や、プラットフォーム・コンテンツの改善、必要資源の調達などを実施する上での基盤となる重要な業務である。
ユーザインタフェース100は、本ユーザ層分離検出システムの利用者がシステムを制御して目標の解析を実行するための命令を受理し、中央制御部202に転送する機能を有する。
サービス利用活動データ記憶部300は、外部からサービス利用活動データを入力し、格納する機能を有する。
出力保存部400は、ユーザインタフェース100からの指示により、主記憶ユーザインタフェース、図面などをファイルとして保存する機能を有する。
S(n,m)=F(n,1)F(m,1)+・・・+F(n,A)F(m,A)
によって算出し、(n,m)に対する2次元配列 (S(n,m)) を作成する(ステップS215)。
h(n)=(e4(n)/(e1(n)+e2(n)), e3(n)/(e1(n)+e2(n))
を作成し、(n,2)配列(h(n))を作成して主記憶に転送する(ステップS218)。形状情報関数として上記の如きベクトル値を採用するのではなく、例えばスカラー値
h(n)=(e4(n)/(e1(n)+e2(n))を採用してもよい。
p(n)=Σ-w≦j≦w h(n-j)du(j)
を作成し、配列(p(n)) を主記憶に格納する(ステップS219)。
200:本体処理部
201:ユーザインタフェース処理部
202:中央制御部
203:主記憶
211:デフォルト設定部
212:ユーザ毎総利用回数集計部
213:分析用ユーザ番号付与部
214:基本行列作成部
215:対称行列作成部
216:対角化算出部
217:基本関数作成部
218:固有ベクトル形状情報作成部
219:層分離判定関数生成部
220:層分離判定関数適用部
221:層分離分析支援処理部
222:層別フィッティング部
223:描画図面生成部
224:表示制御部
300:サービス利用活動データ記憶部
400:出力保存部
Claims (9)
- ユーザ層を質的もしくは構造的な特徴により分離するユーザ層分離検出装置であって、
繰り返し利用することが想定され市場に提供された製品、システム、またはサービスに関する全員もしくは一部のユーザの一定期間の間の利用記録を記憶する記憶手段と、
N人のユーザとA個のコンテンツに対して、各ユーザの当該期間の総利用回数の降順に各ユーザに分析用ユーザ番号n(1≦n≦N)を付与する手段と、各コンテンツ番号a(1≦a≦A)に対して、分析用ユーザ番号nのユーザの番号aのコンテンツの利用回数F(n,a)からなる整数係数の非負行列F=(F(n,a): 1≦n≦N、1≦a≦A)を集計する手段とを備え、ユーザが前記製品、システム、またはサービスを利用する利用度の分布を集計する集計手段と、
分析用ユーザ番号n, m(1≦n,m≦N)に対して、S(n,m)=F(n,1)F(m,1)+・・・+F(n,A)F(m,A)を要素とする対称行列S=(S(n,m): 1≦n≦N、1≦m≦N))の各固有値を、非負実数である各固有値の大きさの降順に番号を付与しλ(n)として算出する手段を備え、各ユーザの利用行動の相互関係の質的もしくは構造的特徴に関する数値データを算出する算出手段と、
利用回数降順の分析用ユーザ番号nの軸に対して、各ユーザの利用回数の番号nに対する関数f(n)と固有値λ(n)の平方根またはλ(n)が零である場合には零を対応させる固有値平方根関数g(n)を、各軸にて、対数軸、および通常軸にて描画して出力する出力手段とを
を有することを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項1に記載のユーザ層分離検出装置において、
前記利用回数降順の分析用ユーザ番号n(1≦n≦N)に対して、対称行列Sの固有値λ(n)に付随する固有ベクトルの形状情報関数h(n)としてのスカラー値またはベクトル値を算出し、利用回数降順のユーザ番号nの軸に対して形状情報関数h(n)を描画する手段を有することを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項2に記載のユーザ層分離検出装置において、
対称行列Sの固有値λ(n)に付随する固有ベクトルの形状情報関数h(n)の要素として、ある正の実数tに対して、固有値λ(n)に重複がないnにおいて、固有ベクトルの各要素の非負の成分と負の成分のそれぞれのtベキの総和の絶対値の小さくない方をとり、各要素の絶対値のtベキの総和に対する比を算出したものを含むことを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項2に記載のユーザ層分離検出装置において、
対称行列Sの固有値λ(n)に付随する固有ベクトルの形状情報関数h(n)の要素として、固有値λ(n)に重複がないnにおいて、固有ベクトルの各要素の絶対値の最大値をとり、そのtベキの値の、各要素の絶対値のtベキの総和に対する比を算出したものを含むことを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項2に記載のユーザ層分離検出装置において、
利用回数降順の分析用ユーザ番号nの形状情報関数h(n)の質的な変化を算出する関数p(n)を備えることを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項5に記載のユーザ層分離検出装置において、
前記算出手段は、前記利用回数降順の分析用ユーザ番号nの形状情報関数h(n)の質的な変化を検出する関数p(n)として、形状情報関数の予め決められたステップ数前後との重み付けを含む1次または高次の移動和を算出し、その変化が予め決められた閾値を超える点を、質的なユーザ層の境界の候補として算出することを特徴とするユーザ層分離検出装置。 - 請求項2に記載のユーザ層分離検出装置において、
前記算出手段は、質的なユーザ層ごとに、利用回数関数f(n)と固有値平方根関数g(n)を、ベキ関数、指数関数、その他の幾つかの典型的な関数族によってフィッティングし、フィッティングングパラメータとフィッティング評価値を算出することを特徴とするユーザ分離検出装置。 - 記憶手段と集計手段と算出手段と出力手段を備えたコンピュータにより、ユーザ層を質的もしくは構造的な特徴により分離するユーザ層分離検出方法であって、
繰り返し利用することが想定され市場に提供された製品、システム、またはサービスに関する全員もしくは一部のユーザの一定期間の間の利用記録を前記記憶手段に記憶する記憶ステップと、
前記集計手段により、N人のユーザとA個のコンテンツに対して、各ユーザの当該期間の総利用回数の降順に各ユーザに分析用ユーザ番号n(1≦n≦N)を付与するステップと、各コンテンツ番号a(1≦a≦A)に対して、分析用ユーザ番号nのユーザの番号aのコンテンツの利用回数F(n,a)からなる整数係数の非負行列F=(F(n,a): 1≦n≦N、1≦a≦A)を集計するステップとを備え、ユーザが前記製品、システム、またはサービスを利用する利用度の分布を集計する集計ステップと、
前記算出手段により、分析用ユーザ番号n, m(1≦n,m≦N)に対して、S(n,m)=F(n,1)F(m,1)+・・・+F(n,A)F(m,A)を要素とする対称行列S=(S(n,m): 1≦n≦N、1≦m≦N))の各固有値を、非負実数である各固有値の大きさの降順に番号を付与しλ(n)として算出するステップを備え、各ユーザの利用行動の相互関係の質的もしくは構造的特徴に関する数値データを算出する算出ステップと、
前記出力手段により、利用回数降順の分析用ユーザ番号nの軸に対して、各ユーザの利用回数の番号nに対する関数f(n)と固有値λ(n)の平方根またはλ(n)が零である場合には零を対応させる固有値平方根関数g(n)を、各軸にて、対数軸、および通常軸にて描画して出力する出力ステップ
を有することを特徴とするユーザ層分離検出方法。 - コンピュータを、請求項1から7のいずれかに記載のユーザ層分離検出装置における各手段として機能させるためのユーザ層分離検出用プログラム。
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