JP5296660B2 - サービス規模成長性分析システム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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先ず、本発明の主要な構成の概要について説明する。
(1)<各コンテンツに対してユーザが利用した利用活動の記録データを読みこみ、各ユーザの各コンテンツの利用状況として集計する手段>
s(v)=Max{|vp|, |vm|}/|v|
に従って算出し、固有ベクトルvの固有値λ(v)と合わせ、(λ(v), s(v))としてプロットする。
|u|=Max{u(1),-u(1)}+・・・+ Max{u(N),-u(N)}
と計算するものとする。所謂ペロン−フロベニウス(Perron-Frobenius)の理論(例えば非特許文献2 p145-p157)によれば、オーバラップが全く無い厳密なクラスタ成分は、s(v)=1の固有ベクトルvに対応する。
{1≦i≦N | vp(i)/|vp|>e}
に対応すると考え、クラスタまたはサブクラスタのユーザ数による規模は、この集合の要素数で算出する。
以下、動画や音楽等のコンテンツを配信または共有するサービスについて記載するが、ブログ・掲示板等の一般情報について配信または共有を提供するサービス、様々な商品の販売または交換を提供するサービス、またはこれらを集合させたサービスについても同様であり、発明の範囲を限定するものではない。
図3(a)〜(c)は、我が国のインターネットユーザの間でよく知られている実際のインターネットの動画配信および動画共有ウェブサイトに対して、インターネット視聴率調査データにおける利用記録情報を用いて、クラスタ形成状況を解析したものである。サンプルユーザに対する分析になる。
200:成長性分析評価システム
201:ユーザーインタフェース処理部
202:表示制御部
203:中央制御部
204:主記憶
205:デフォルト設定部
206:利用状況集計部
207:ユーザ間類似度集計部
208:スペクトル分解部
209:クラスタ構造形成状況解析部
2091:定符合成分算出ユニット
2092:偏り指標算出ユニット
2093:プロットデータ作成ユニット
210:クラスタサイズ分布作成部
300:サービス利用活動データ記憶部
400:出力保存部
Claims (8)
- 各種情報を提供するサービスが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供しているか否かについて評価するためのサービス規模成長性分析システムであって、
プログラムされたコンピュータにより実現される機能を実行する手段として、
ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの各種情報の利用状況を逐次収集する集計手段と、
該集計手段で収集した利用状況を入力とし、該ユーザを前記各種情報の嗜好または興味に関するクラスタ群またはサブクラスタ群に分解する分解手段と、
分解されたクラスタ群またはサブクラスタ群の構造的な特徴の指標として、大規模クラスタ群への偏りの強弱、または、小ないし中規模クラスタ群への偏りの強弱を図示する手段と、を備え、
前記分解手段は、
前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i,1≦i≦Nが付与され、前記各種情報に識別子m,1≦m≦Mが付与され、識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記各種情報に属する対象の利用または購入の回数f(i,m)として、各ユーザの利用状況を逐次収集したデータが入力され、識別子iが付与されたユーザと識別子jが付与されたユーザの類似性g(i,j)を、g(i,j) =f(i,1) f(j,1)+ f(i,2) f(j,2)+・・・+f(i,M) f(j,M) によって算出し、N次の対称行列G=(g(i,j); 1≦i,j≦N)をユーザ間の嗜好または興味の類似度行列として算出する手段と、
算出されたユーザ間類似度行列であるN次の対称行列Gの固有ベクトルv及び固有値λ(v)を算出する手段と、
各固有ベクトルvに対して、vp(i)=Max{0,v(i)}, 1≦i≦Nとvm(i)=Max(0,-v(i)), 1≦i≦Nとして定まる固有ベクトルvの定符号成分vpと定符号成分vmを算出する手段と、
各固有ベクトルvに対して、固有ベクトルvが定符号成分vpまたは定符号成分vmに偏る強さs(v)を式「s(v)=Max{|vp|, |vm|}/|v|」に従って算出する手段と、
を備え、
前記s(v)が一定の基準値を満たす場合に、当該固有ベクトルvの支配的な定符号成分がクラスタまたはサブクラスタに対応すると判定して、ユーザ間相関を表す固有ベクトルの全体中に占める、クラスタまたはサブクラスタの割合を抽出し、
前記図示する手段は、クラスタまたはサブクラスタに対応すると判定された各固有ベクトルvについて、(λ(v)、s(v))でプロットした図を表示手段に表示させる
ことを特徴とするサービス規模成長性分析システム。 - 請求項1記載のサービス規模成長性分析システムにおいて、
クラスタ群またはサブクラスタ群のユーザ数の意味でのクラスタサイズの分布を算出する手段を備え、
当該クラスタサイズ分布の偏りを示す指標を算出することにより、大規模クラスタ群への偏りの強弱または、小ないし中規模クラスタ群への偏りの強弱を算出または図示することで、前記各種情報に対するユーザの嗜好または興味の多様性に継続的に応えているか否かを評価することを特徴とするサービス規模成長性分析システム。 - 請求項2記載のサービス規模成長性分析システムにおいて、
前記分布を算出する手段は、
算出された各固有ベクトルvに対して、算出された定符号成分に偏る強さs(v)の値を呼び出し、s(v)の値が予め定められた正定数s0以上の固有ベクトルvをクラスタまたはサブクラスタを成すと判定し、クラスタまたはサブクラスタを成すと判定した固有ベクトルvに対して、定符号成分|vp|と定符号成分|vm|との大小を判定し、|vp|≧|vm|の場合にu=vp、|vp|<|vm|の場合にu=vmとし、予め定められた正数eに対して、集合{1≦i≦N | u(i)/|u|>e}の要素数を当該クラスタまたはサブクラスタのユーザ数によるクラスタサイズとして算出することにより、クラスタまたはサブクラスタ群のユーザ数によるクラスタサイズ分布を算出する
ことを特徴とするサービス規模成長性分析システム。 - 請求項1から3のいずれか1項に記載のサービス規模成長性分析システムにおいて、
前記各種情報は、動画または音楽としてのコンテンツ、またはブログ・掲示板に書き込まれる情報、または様々な商品に関する情報、またはこれらを組み合わせた情報である
ことを特徴とするサービス規模成長性分析システム。 - コンピュータを、請求項1から4のいずれか1項に記載のサービス規模成長性分析システムにおける各手段として機能させることを特徴とするプログラム。
- 動画または音楽としてのコンテンツ、またはユーザによってブログあるいは掲示板に書き込まれる情報、または様々な商品に関する情報、またはこれらを組み合わせた情報である各種情報を提供するサービスが、一般の消費者の継続的な利用によって成長するかまたは成長した規模を維持して行くのに十分な多様性を継続的に提供している優良なサービスであるか否かについて評価するための評価情報を、コンピュータにより作成するサービス規模成長性分析方法であって、
プログラムされたコンピュータにより実行される行程として、
ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に対して、各ユーザの各種情報の利用状況を逐次収集する集計行程と、
該集計行程で収集した利用状況を入力とし、該ユーザを前記各種情報の嗜好または興味に関するクラスタ群またはサブクラスタ群に分解する分解行程と、
分解されたクラスタ群またはサブクラスタ群の構造的な特徴の指標として、大規模クラスタ群への偏りの強弱、または、小ないし中規模クラスタ群への偏りの強弱を図示する行程とを備え、
前記分解行程は、
前記ユーザの全体またはサンプル抽出されたユーザの部分集合に属する各ユーザに識別子i,1≦i≦Nが付与され、前記各種情報に識別子m,1≦m≦Mが付与され、識別子iが付与されたユーザの、識別子mが付与された前記各種情報に属する対象の利用または購入の回数f(i,m)として、各ユーザの利用状況を逐次収集したデータが入力され、識別子iが付与されたユーザと識別子jが付与されたユーザの類似性g(i,j)を、g(i,j) =f(i,1) f(j,1)+ f(i,2) f(j,2)+・・・+f(i,M) f(j,M) によって算出し、N次の対称行列G=(g(i,j); 1≦i,j≦N)をユーザ間の嗜好または興味の類似度行列として算出し、
算出されたユーザ間類似度行列であるN次の対称行列Gの固有ベクトルv及び固有値λ(v)を算出し、
各固有ベクトルvに対して、vp(i)=Max{0,v(i)}, 1≦i≦Nとvm(i)=Max(0,-v(i)), 1≦i≦Nとして定まる固有ベクトルvの定符号成分vpと定符号成分vmを算出し、
各固有ベクトルvに対して、固有ベクトルvが定符号成分vpまたは定符号成分vmに偏る強さs(v)を式「s(v)=Max{|vp|, |vm|}/|v|」に従って算出し、
前記s(v)が一定の基準値を満たす場合に、当該固有ベクトルvの支配的な定符号成分がクラスタまたはサブクラスタに対応すると判定して、ユーザ間相関を表す固有ベクトルの全体中に占める、クラスタまたはサブクラスタの割合を抽出し、
前記図示する行程は、クラスタまたはサブクラスタに対応すると判定された各固有ベクトルvについて、(λ(v)、s(v))でプロットした図を表示手段に表示させる
ことを特徴とするサービス規模成長性分析方法。 - 請求項6記載のサービス規模成長性分析方法において、
クラスタ群またはサブクラスタ群のユーザ数の意味でのクラスタサイズの分布を算出する行程を備え、当該クラスタサイズ分布の偏りを示す指標を算出することにより、大規模クラスタ群への偏りの強弱または、小ないし中規模クラスタ群への偏りの強弱を算出または図示することで、前記各種情報に対するユーザの嗜好または興味の多様性に継続的に応えているか否かを評価することを特徴とするサービス規模成長性分析方法。 - 請求項7記載のサービス規模成長性分析方法において、
前記分布を算出する行程は、
算出された各固有ベクトルvに対して、算出された定符号成分に偏る強さs(v)の値を呼び出し、s(v)の値が予め定められた正定数s0以上の固有ベクトルvをクラスタまたはサブクラスタを成すと判定し、クラスタまたはサブクラスタを成すと判定した固有ベクトルvに対して、定符号成分|vp|と定符号成分|vm|との大小を判定し、|vp|≧|vm|の場合にu=vp、|vp|<|vm|の場合にu=vmとし、予め定められた正数eに対して、集合{1≦i≦N | u(i)/|u|>e}の要素数を当該クラスタまたはサブクラスタのユーザ数によるクラスタサイズとして算出することにより、クラスタまたはサブクラスタ群のユーザ数によるクラスタサイズ分布を算出する
ことを特徴とするサービス規模成長性分析方法。
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