JP5786458B2 - キーワード抽出及びウエブコンテンツアクセス情報の収集装置 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザのウエブアクセスを基にした、キーワードの抽出及びウエブコンテンツアクセス情報の収集のための装置、方法、及びプログラムに関する。

ウエブページにより提供されるコンテンツは多種多様である。このため、ユーザの嗜好に適合したコンテンツを選択し適切に提供することが望まれている。このためには、ユーザの嗜好に合致したコンテンツやキーワードを把握することが重要である。また、同じコンテンツを提供する場合であっても、ユーザの嗜好に合ったウエブページのデザインを構築することも重要である。

このため、クライアントが１つのコンテンツを実際に見ている状況を測定し、各コンテンツの利用率を算出する技術が知られている（特許文献１）。これは、クライアントのブラウザのサイズと、コンテンツのサイズと、クライアントでのクリック回数とから利用率が計算される。あるいは、クライアントのブラウザでのスクロールバーの移動量と、ブラウザのサイズとから利用率が計算される。

また、ウェブブラウザに表示されているウエブコンテンツの該当個所から、特定の操作の対象となったテキストを取得する技術が知られている（特許文献２）。この技術において、取得したテキストは、当該テキストを利用する他のシステムに送信される。そして、例えば、ウェブ視聴率調査を行うシステムや検索エンジンが、この取得されたテキストを受信し、ユーザが興味を持った対象に関する情報を提供するために利用する。

また、ユーザがＷＷＷ上の任意のページを見ている場合において、ユーザが表示した範囲やマウスでなぞったウエブページ上の一部領域を特定し、そこに含まれるテキスト情報を検索キーとして抽出する技術が知られている（特許文献３）。この抽出したテキスト情報を情報処理サーバ装置へ送信する。情報処理サーバ装置は、注目テキスト抽出部からの受信情報と嗜好情報データベースに事前に格納されたユーザの嗜好情報を用いて、広告の検索を行う。その検索結果を用いて広告表示のためのページを作成する。作成された広告表示のページが広告提供ブラウザの広告表示部へ送信され、広告が表示される。

また、ユーザが閲覧したコンテンツから、当該ユーザの閲覧したキーワード（ユーザーキーワード）を記録する技術が知られている（特許文献４）。この技術は、ユーザーキーワード毎の評価点をキーワードデータベースに蓄積し、このキーワードデータベース上のユーザーキーワードの評価点に基づき、評価点の高い順にコンテンツを個別ユーザのコンピュータ端末に表示している。

国際公開第２００４／０９７６５４号公報 特開２００１−１８８７９２号公報 特開２００４−３４８２４１号公報 特開２００３−３０８３３９号公報

しかしながら、ユーザは、ウエブページのレイアウト等に基づくクリックのしやすさや、ウエブページの見栄えなど、ユーザの嗜好以外の要因により、ウエブページをアクセスする場合も多い。従って、上記の技術においては、ユーザの嗜好に合ったキーワード抽出等の技術を十分に提供しているとは言えない。

本装置は、このような技術的課題を解決するためになされたものであって、ユーザの嗜好に適合したキーワードの抽出及びウエブコンテンツアクセス情報を収集し、これらの情報の提供を行う装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本装置の一観点によれば、ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、前記ウエブページでの前記各リンクのうち、第一のリンクにおけるリンク注目度より高いリンク注目度を有する第二のリンクを検出した場合、前記第一のリンクの指示位置と前記第二のリンクの指示位置とを入れ替えるレイアウト変更を行うレイアウト変更部と、を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。

本装置の一観点によれば、ユーザの嗜好に適合したキーワードの抽出及びウエブコンテンツアクセス情報を収集し、これらの情報の提供を行うことができる。

本発明の一実施形態のシステムの構成を示す図である。 サーバ装置のハードウエア構成を示す図である。 ウエブページのリンク毎のクリック回数・クリック比率の例を示す図である。 ウエブページを分割しクリック比率の予測値を算出する例を示す図である。 リンク毎のクリック比率の予測値の算出結果の例を示す図である。 リンクの注目度を特定する手法の例を示す図である。 キーワードを抽出する手法の例を示す図である。 キーワードの重要度を特定する手法の例を示す図である。 複数のページを扱う場合のリンク注目度の正規化の例を示す図である。 ウエブページレイアウトの変更の処理の例を示す図である ウエブページレイアウトの変更の結果の例を示す図である。 各実施形態における機能的ブロック図の一例を示す図である。 一実施形態としての方法のフローを示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の各実施形態においては、例示として「クリック」の語を用いて説明するが、「クリック」は、「指示」の一例である。「指示」とは、例えば、マウスの場合には、「クリック」を意味し、タッチパネルの場合には、「タップ」と呼ばれる場合がある。あるいは、ウエブページにおいて、タブキーを使って、フォーカスをリンクやボタンに移動させ、所望のリンクにフォーカスが移動した状態で、Ｅｎｔｅｒキーを押下すれば、マウスによるクリックと同様の処理が行われる。したがって、本発明は、マウスによるクリックに限られるものではなく、ユーザーインターフェースを用いたあらゆる「指示」を対象とする点に留意すべきである。

図１は、本発明の一実施形態のシステム１００の構成を示している。システム１００は、記憶装置Ａ１２２が接続されたウエブサーバ装置１２０、記憶装置Ｂ１４２が接続されたウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０、クライアント１３１、クライアント１３２、及びネットワーク１１０を有する。また、ウエブサーバ装置１２０、ウエブコンテンツ管理サーバ装置１３０、クライアント１３１及びクライアント１３２は、それぞれ、回線１１１乃至１１４で、ネットワーク１１０と接続されている。

ウエブサーバ装置１２０は、記憶装置Ａ１２２に記憶されたウエブコンテンツ１２４を用いて、ウエブページを、ネットワーク１１０を介してクライアント１３１又は１３２に提供する。また、ウエブサーバ装置１２０は、ウエブコンテンツへのアクセスに関する種々のイベントをアクセスログ１２６に記憶する。このアクセスログ１２６は、ウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０等に提供されてもよい。

ウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０は、ウエブサーバ装置１２０が公開しているウエブコンテンツ１２４の中にある複数のリンクの注目度を算出し、リンク注目度データ１４４として、記憶装置Ｂ１４２に記憶してもよい。また、エブコンテンツ管理サーバ装置１４０は、ウエブコンテンツ１２４に存在するキーワードや、ウエブコンテンツ内のリンクで示されたコンテンツ内のキーワードの重要度を算出し、キーワード重要度データ１４５として、記憶装置Ｂ１４２内に記憶してもよい。ウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０は、上述の算出を行うために、アクセスログ１２６の情報などを利用してもよい。また、記憶装置１４２内には、ウエブコンテンツ１２４のリンクのクリック比率予測値１４６や、それぞれのユーザにカスタマイズされたウエブコンテンツのレイアウトをウエブレイアウトデータ１４７として記憶してもよい。上述の各種データ及び処理の詳細に関しては後述する。

なお、ウエブサーバ装置１２０及びウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０は、必ずしも別個のサーバ装置である必要はない。上述の種々の機能を１つのサーバ装置にインプリメントしてもよい。また、本明細書において、ウエブサーバ装置１２０に存在するとして説明する機能やデータの一部をウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０に存在させてもよい。その逆も同様である。また、データについては、そのコピーを双方のサーバが保持してもよい。

また、クライアント１３１は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、多機能電話、タブレットコンピュータなど、ネットワークに接続する機能を有する装置が含まれる。

図２は、本実施形態のサーバ装置１２０及び１４０のハードウエア構成２００を示している。サーバ装置は、ＣＰＵ２１０、ＣＤ−ＲＯＭ等の機械読み取り可能な媒体２２５を読み書きできるドライブ２２０、ハードディスクなどの動的記憶装置２３０、ＲＡＭ２３２、ＲＯＭ２３４、Ｉ／Ｏ２３６、及び通信装置２３８を含む。

以下に説明する各種の実施形態の機能は、適切なプログラムがＣＰＵ２１０に読み込まれ実行されることにより仮想的に実現されてもよい。

また、プログラムに係る本発明は、機械読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。機械読み取り可能な記録媒体には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。また、光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。

＜リンクの注目度の特定＞
図３は、ウエブページのリンク、リンク毎の計測されたクリック回数、及びクリック比率の例を示している。図３（ａ）は、ウエブページ３００のレイアウトを示しており、リンク１乃至リンク８が各々の領域に貼り付けられている。例えば、ユーザがリンク３の領域３０３をクリックすると、ブラウザは、リンク３（例えばハイパーリンク）に割り当てられたＵＲＬのページをディスプレイに表示する。なお、リンクは、単純にリンクに埋め込まれたＵＲＬを表示させる以外に、スクリプトなどを起動させて、動画の表示や所望のアプリケーションを起動させるものであってもよい。

図３（ｂ）は、ウエブページ内の各々の領域のクリック回数を示している。リンク３の領域３１３は、クリック回数が１２２３３回であることを示している。このクリックの回数は、ウエブページを閲覧したすべてのユーザに対するクリック回数、特定のユーザ集合（例えば男性のユーザ）のクリック回数、あるいは、特定のユーザのクリック回数などが取得できる。特定のリンクがクリックされた情報は、ウエブページ３００及びそれぞれのリンク先のウエブページのアクセスログを解析することにより取得できる。あるいは、ウエブページ３００に、各リンクをクリックした際のイベントを収集するスクリプトを記述しておき、そのイベント情報を例えばウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０に送信するようにしてもよい。ユーザを特定するためには、そのページを表示させるためにユーザＩＤとパスワードを入力させることにより実現できる。またユーザ層（集合を構成する１以上のユーザ）を特定するためには、ユーザＩＤとパスワードの登録時に必要な情報（性別、生年月日、パソコン使用経験年数、業種等）の入力をユーザに促すことにより行える。また、クライアントマシン上に置かれるクッキー等を用いることにより、ユーザＩＤとパスワードを一旦入力すれば、その後においても、ＩＤ及びパスワードの入力を省略しても個人を特定することは一定の限度で可能である。

図３（ｃ）は、ウエブページの各領域のクリックの比率を示している。例えば、ウエブページ全体のクリック回数に対するリンク３に該当する領域３２３のクリックの比率は、２１％である。このクリックの比率は、リンク３の領域のクリック回数である１２２３３回を、ウエブページ全体のクリック回数で割ることにより算出できる。各領域のクリックの比率を合計すると１００％となるようにしてもよい。なお、図３の例では、ページ全体のクリック回数を基に各領域のクリック回数の比を算出したが、これに限られるものではない。例えば、特定のユーザに注目し、その特定の１ユーザのクリック回数を他のユーザのクリック回数よりも大きな重みを付けて各領域のクリック比率を算出してもよい。

図４は、ウエブページを分割しクリック比率の予測値を算出するための例を示している。図４（ａ）は、ウエブページを３５等分に分割した例を示している。ウエブページを分割する理由は、クリックの比率の予測値の算出を単純化するためである。分割の個数や、分割の方法は、任意に変更してもよい。本明細書では、この分割された各区域を「スクエア」と呼ぶ（なお、ここではスクエアと呼ぶが、正方形である必要はない）。これに対して、各リンクを構成している区域を「領域」（例えば領域４０３）と呼び、上記スクエア４１０と区別することとする。

図４（ｂ）は、フィッツのＵＩの法則を用いて、クリックのしやすさをパーセンテージで表現したものである。フィッツのＵＩの法則とは、マウスポインタの現在位置から遠く、サイズも小さいオブジェクトは、一般にクリックしにくくなるという法則を言う。図４（ｂ）の例では、ページ中央やや上のスクエア４１０が一番クリックしやすいものと設定し、このスクエア４１０に１００％の値を付与している。そして、スクエア４１０から遠くなるに従って、マウスのポインタの移動距離に応じて各スクエアに付与する値を減少させている。これらのクリックのしやすさに係る値は、予め固定値を設定しておいてもよい。

図４（ｃ）は、ページの背景色とスクエアの色のコントラスト比が高いスクエアに、高いクリック比率の予測値を付与している。この理由は、コントラスト比が高いほどユーザに目立ちやすいため、ユーザのクリックを誘発しやすいという人間の行動パターンに基づくものである。

例えば、背景色を白とした場合、スクエアの色が白（ＲＧＢ：０ｘＦＦＦ）のときを０％とし、スクエアの色が黒（ＲＧＢ：０ｘ０００）を１００％とする。そして、例えば、各スクエアの一番広い部分を占める色をそのスクエアの色として採用する。例えばスクエアの色が０ｘ８００であれば、５０％の値をそのスクエアに付与してもよい。

図５は、リンク毎のクリック比率の予測値の算出結果の例を示している。この例では、図４（ｂ）及び図４（ｃ）において求めたクリックのしやすさの度合いをスクエア毎に掛け合わせる。次に、各リンクの領域に重なるスクエアの数値を合計し、各リンクの領域の仮のクリック比率の予測値を求める。リンクの領域とスクエアとが完全に重ならない場合は、リンクの領域とスクエアとが重なる部分と重ならない部分の比率で、スクエアに付与された値を按分して、重なった部分のスクエア領域の値を算出し、リンクの領域の値に加算するべき値としてもよい。そして、各リンクの領域の値を合計した数字が１００％となるように、各リンクの領域の値に定数をかけ正規化する。この結果が図５に示されている。図５は、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づく、クリック比率の予測値を表す一例である。この予測値は、リンクに係るキーワードによるユーザの嗜好に基づかないクリック比率の予測値ととらえることができる。なお、上述の実施形態では、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づく、クリック比率の予測値を算出したが、これに限られるものではない。

ウエブページを見たユーザは、ウエブページ上に表示された言葉や意味のある絵などから、ユーザの嗜好に基づいて、リンクをクリックする場合と、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づき、リンクをクリックする場合とがある。計測されたクリック回数から、ユーザの嗜好を抽出するためには、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさ等による、ユーザの嗜好に基づかないクリックの計測値の影響を可能な限り取り除くことが重要である。

したがって、例えば、図３（ｃ）の実際のクリック比率から、図５のクリック比率の予測値を減算することにより、真にユーザの嗜好に基づくクリック比率により近い、リンクの注目度の値を算出することができる。本実施形態では、図３（ｃ）の実際のクリック比率から図５のクリック比率の予測値を差し引くことにより、ユーザの嗜好に基づくクリック比率を推定し算出している。この値を以下、リンクの注目度と呼ぶ。リンクの注目度は、ユーザの嗜好に基づいて、ユーザがそのリンクを注目している度合いの指標として利用できる。リンクの注目度は、下式によって算出してもよい。

ここで、Ｆ_ｍは、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、ｎ_ｍは、前記ｍ番目のリンクのクリック回数、α_ｍは、前記ｍ番目のリンクのクリックの比率の予測値である。βは０＜βを満足する定数である。

なお、上記実施形態では、単純に減算を行ったが（β＝１）、βの値を変更させて、クリック比率の予測の値に、必要な重みをかけて減算を行ってもよい。あるいは、その他の計算方法を適宜用いてもよい。また、βの値は、アクセスしたユーザ全体に対する各リンクの注目度を算出する場合と、特定の一人のユーザに対するリンクの注目度を算出する場合とで異ならせてもよい。

図６は、各リンクに対する実際のアクセス比率と、アクセス比率の予測値からリンクの注目度を算出する手法の一例を示している。図６（ａ）は、図３において説明した各リンクに対して計測された実際のクリック比率を示している。図６（ｂ）は、図５において説明したクリック比率の予測値を示している。図６（ｃ）は、各リンクに対して、図６（ａ）の値から図６（ｂ）の値を減算した値を採用した場合のリンクの注目度を示している。算術の仕方は、上述の式（１）を用いてもよく、あるいは他の算術を採用してもよい。

たとえばリンク１に対応する図６（ａ）の領域６１１の実際のクリック比率は、２０％であり、図６（ｂ）に示すようにクリック比率の予測値は、３％である。これらの数値を用いて、図６（ｃ）に示すように領域６３１のリンクの重要度は１７％となり、ウエブページ６３０の中で一番高い注目度を示していることが分かる。これに対して、リンク３に対応する領域６１３は実際のクリック比率が３０％と高い数値であった。しかしながら、領域６２３のクリック比率の予測値が２６％であったため、領域６３３のリンク注目度は、４％と特定されたことを示している。

図６（ｃ）に示されたリンク注目度に基づいて、そのリンクが指し示すコンテンツなどの注目度を認識することができる。また、上述したように、母集団を特定することにより（例えば男性のユーザ）、特定のユーザ層に関するリンクの注目度を知ることができる。また、特定の１ユーザに対して計測することにより、特定の１ユーザのリンク注目度を特定することができる。

この特定されたリンク注目度に基づいて、注目されているリンクは、よりクリックしやすい位置に移動させてもよい。また、特定のユーザのためのレイアウト（マイページ）を設定することも可能である。レイアウトの変更の詳細については後述する。

＜キーワードの重要度の特定＞
図７は、キーワードを抽出する手法の一例を示した図である。表示しているウエブページにリンク１（７０１）が表示されている。以下、このリンク１（７０１）に関するキーワード群をリンクキーワードテーブル７２０に格納する処理を説明する。リンク１（７０１）は、ウエブページ７００上に「パソコンのセキュリティ対策」と表されており、ハイパーリンクのＵＲＬ情報として「ｈｔｔｐ：／／ＡＢＣ．ｄｅｆ．ｈｇ・・・」が埋め込まれている。このハイパーリンクをクリックすると、上記ＵＲＬのリンク先のページ７３０がディスプレイ上に表示される。ウエブコンテンツ管理サーバ装置又はキーワード抽出部７１０は、リンクキーワードテーブルのリンクＩＤ欄（７２１）の「リンク１」に対応するＵＲＬのエントリ欄（７２２）に、上記ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ＡＢＣ．ｄｅｆ．ｈｇ・・・」を記入する。そして、キーワード抽出部７１０は、リンク１（７０１）のテキスト情報、オルト属性を含む情報から、キーワードを抽出して、キーワード群のエントリ欄（７２３）に格納してもよい。なお、リンク１が写真など、テキスト以外の情報で構成されている場合には、オルト属性などの情報を用いてもよい。また、キーワード抽出部７１０は、リンク先のページ７３０のテキスト情報７３１やメタタグ情報７３２を解析し、キーワードを抽出し、キーワード群のエントリ欄（７２３）に格納してもよい。

なお、キーワードを抽出するためには、日本語の場合には、形態素解析を行い、活用変換や不要語リストによるキーワード候補の絞り込み等のアルゴリズムを使用すればよい。

以上のようにして、ウエブページ７００の各リンクに対応するキーワード群が、リンクキーワードテーブル７２０に蓄積される。なお、このリンクキーワードテーブルは、後述するキーワード重要度特定部によって利用され各キーワードに重要度が付与されることになる。

図８Ａは、キーワードの重要度を特定する手法の例を示している。リンク注目度特定部８１０によって、リンクＩＤ毎のリンク注目度が特定され、リンク注目度データが出力される。リンク注目度の特定の一例は、図６を用いて既に説明した。

また、キーワード抽出部７１０は、各リンクのキーワードを抽出する。キーワード抽出部７１０の処理の一例は、図７を用いて既に説明した。

キーワード重要度特定部８３０には、リンク注目度特定部８１０からのリンク注目度データ６３０と、キーワード抽出部７１０から、リンクキーワードテーブル７２０のデータが入力される。

キーワード特定部８３０は、まず、リンクＩＤを用いて、各キーワードにリンク注目度を対応づけ、キーワードにリンク注目度を付与する処理を行う（８３１）。次に、同じキーワードに関するリンク注目度を合算することにより、キーワードの集約を行う（８３２）。次に、対応付けられたリンク注目度の合算値が大きい順にキーワードをソートする（８３３）。

以上の処理によって、キーワードが重要度の順に並んだ、キーワード重要度データが生成され、出力される。そして、このデータは、後述するレイアウト変更部で利用されてもよい。なお、キーワード重要度データは、特定の１ユーザ、特定の集合に属するユーザ（例えば男性）、あるいは、ウエブページをアクセスした全てのユーザを対象としたキーワード重要度データが取得できる。なお、リンク注目度データについても、同様に、種々のユーザに対してリンク注目度データが取得できることは言うまでもない。

図８Ｂは、複数のページを扱う場合のリンク注目度の正規化の例を示している。この図は、ウエブページＡのリンク注目度データ６３１と、ウエブページＢのリンク注目度データ６３２とを統合して、リンク注目度データ６３３を作成する際の例を示している。ウエブページＡの総クリック回数が１０００回であり、ウエブページＢの総クリック回数が１００回であった場合を想定する。この場合には、ウエブページＡのリンク注目度に合わせるため、ウエブページＢのリンク注目度に、ウエブページＡとウエブページＢの総クリック回数の比１００／１０００をかけて、正規化を行ってもよい。この操作を行うことにより、ウエブページＡとウエブページＢとの両者のリンク注目度データを統合して後の処理に利用することもできる。

＜ウエブページレイアウトの変更＞
次に、上述のリンク注目度データ及びキーワード重要度データを用いて、ウエブページのレイアウトを変更する実施例について、図を用いて説明する。なお、ウエブページのレイアウトの変更においては、特定のユーザのウエブページのアクセスの際に、以下に説明する処理がリアルタイムで実行される必要はない。すなわち、ウエブコンテンツ管理サーバ装置は、ログ情報やイベント情報を利用して、順次処理を行い、後の利用のためにウエブページのレイアウト情報の処理結果を蓄積しておけばよい。

図９Ａは、特定のユーザに係るウエブページレイアウトの変更に関する処理の例を示している。既に述べたように、リンク注目度特定部８１０、及びキーワード重要度特定部８３０は、種々のユーザに関連する情報を出力することができる。図９Ａにおける実施形態では、リンク注目度特定部８１０は、特定ユーザのリンク注目度データ９４１、及び集合に属する複数のユーザのリンク注目度データ９４２をレイアウト変更部９５０に出力してもよい。また、キーワード重要度特定部８３０は、特定のユーザのキーワード重要度データ９４３、及び集合に属する複数のユーザのキーワード重要度データ９４４をレイアウト変更９５０に出力してもよい。なお、図９Ａでは、リンク注目度特定部８１０から２本のデータ線９４１及び９４２が存在しているが、実際には、１つの線であってもよい。二つのデータを直列に伝送すればよいからである。この点は、キーワード重要度特定部８３０についても同様である。

レイアウト変更部９５０は、これらの入力をスイッチ機能を有するＳＷ１乃至ＳＷ４で受け取り、例えば特定のユーザによる設定入力を受け付けることにより、必要な入力だけを選定してもよい。例えば、ＳＷ１及びＳＷ３をオフすることにより、特定のユーザに係るデータを考慮しないようにすることができる。この場合には、特定のユーザのウエブページのレイアウトは、集合に属する複数のユーザの嗜好を反映したレイアウトにすることができる。逆に、ＳＷ２及びＳＷ４をオフにすれば、特定のユーザに係る嗜好を強く反映したウエブページのレイアウトにすることが可能である。

次に、各入力データ９４１乃至９４４は、閾値の設定部９５１で、例えばユーザの入力設定に基づいて、各入力データの閾値を設定してもよい。この閾値は、特定の値以上の注目度を有するリンク注目度データに限定し、または、特定の値以上の重要度を有するキーワードだけに限定して、後のレイアウト変更処理に利用するために用いてもよい。あるいは、特定のユーザに係る情報については、ウエブページの閲覧回数、クリック回数などが、一定値以上であるかをチェックする閾値として利用してもよい（この場合には、クリック回数を閾値の設定部９５１に与えればよい（不図示））。そして、これらの値が一定値以下の場合には、データ母数が少ないことを意味する。この場合には、取得されたデータを利用せず、レイアウトを変更しないよう設定してもよい。

その後、各入力データは、処理順序設定部９５２により、例えばユーザの入力設定に基づいて、各入力データの処理順序を定めてもよい。例えば、集合に属するユーザのデータを先に処理し、その後に特定のユーザのデータを処理する設定とした場合を想定する。この場合には、特定のユーザのデータの処理が後になされるため、特定のユーザの嗜好が、レイアウトに対してより強く反映されることになろう。

なお、以上の設定は、ユーザが行わない場合は、デフォルト値を設定しておいてもよい。また、ウエブページの管理を行うオペレータが設定してもよい。なお、レイアウト変更９５３の処理においては、リンクキーワードテーブルに保存された、リンクとキーワートとの関係を利用してもよい。

また、リンクをストックしておき、ストックされたリンクも含めて、ユーザの嗜好に合うページを選定しウエブページを構築してもよい。また、検索エンジンに、重要度の高いキーワードを検索させて、ウエブページ上の領域に検索結果を表示させてもよい。

そして、このレイアウトのデータは、特定のユーザのユーザＩＤ（または、ユーザ集合ＩＤ）、特定のユーザ（または、特定のユーザ集合）の嗜好するキーワードなどと共に保存しておいてもよい（９６０）。

図９Ｂは、上述のレイアウト変更の処理により図３（ａ）に示されたウエブページのレイアウトを変更したウエブページを示す。例えば、リンク１は、図６（ｃ）に示すように、１７％という高いリンク注目度を有しており、これに対してリンク３は、図６（ｃ）に示すように、４％と低いリンク注目度を有していた。その結果、図９Ｂでは、領域９０１と領域９０３のリンクが入れ替わり、領域９０３にリンク１が位置するよう、ウエブページのレイアウトが変更されている。領域９０３は、図６（ｂ）に示すように、クリック比率の予測値が高い領域であり、クリックしやすい領域である。この領域９０３に、ウエブページで最もリンク注目度の高いリンク１を配置したことになる。このレイアウトの変更により、ユーザにとってより使いやすいマイウエブページが構築できたことになる。そして、このマイウエブページを、対応するユーザに提供すればよい。

なお、レイアウトを固定したい領域がある場合には、レイアウト変更部において、レイアウトが変更できないように、その領域を指定しておけばよい。
＜システム全体の構成＞
図１０は、以上説明した各実施形態における機能的ブロック図の一例を示している。ウエブサーバ装置１２０からのログ情報やイベント情報は、ウエブコンテンツサーバ装置１４０のクリック回数カウント部１０１０に入力され、各リンクに対するクリック回数がカウントされる。このカウント回数はリンク注目度特定部８１０に送られる。

クリック比率予測値算出部１０２０は、レイアウト変更部９５０からのレイアウト情報を用いて、各リンクのクリック比率の予測値を算出する。この予測値は、リンク注目度特定部８１０に送られる。

リンク注目度特定部８１０は、これらの入力を受けて、各リンクの注目度を特定する。そして、リンク注目度特定部８１０で特定されたリンク注目度データが出力され、レイアウト変更部９５０に入力される。なお、このリンク注目度データは、ウエブページを構築する際の重要なデータとして、ウエブデザインなどに利用してもよい。

なお、リンク注目度正規化部８１１は、例えば複数のウエブページから得られたリンク注目度データを統合する処理を行う。具体的には、例えば、上述したように図８Ｂに示した処理を行い、各ウエブページの総クリック数を用いて、リンク注目度データの値を調整し、複数のウエブページに存在するリンクのリンク注目度を統合する。この統合されたデータは、リンク注目度特定部８１０に返される。

キーワード抽出部７１０は、ウエブレイアウト情報や、実際のウエブページのデータを用いて図７に示した処理を実行することにより、各リンクのキーワードを抽出し、リンクキーワードテーブル７２０に保存する。

キーワード重要度特定部８３０は、リンクキーワードテーブル７２０の情報と、リンク注目度データとを利用して、各キーワードの重要度を特定する。この処理の一例については、図８Ａを用いて説明した。

レイアウト変更部９５０は、リンク注目度データ、キーワード重要度データ、リンクキーワードテーブル７２０の情報等を用いて、ウエブページのレイアウトを変更する。この処理については、図９Ａを用いて一例を示した。レイアウト変更部９５０には、レイアウト情報等を格納したウエブレイアウトデータ（１）及びウエブレイアウトデータ（２）を保存しておいてもよい。

レイアウト変更部９５０で変更されたウエブページのレイアウト情報は、ウエブサーバ装置１２０、クリック比率予測値算出部１０２０、キーワード抽出部７１０等で利用される。

図１１は、一実施形態としての方法のフローを示している。なお、添付の請求項に係る方法は、矛盾のない限り、各ステップの順序を入れ替えて実施することができる。また、ステップの順序を入れ替えた方法も、添付の請求項に係る方法の発明の技術的範囲に属することは言うまでもない。

ステップ１１０２において、ウエブページの各リンクに対するユーザのクリック回数をカウントする。

ステップ１１０４において、各リンクに対するクリックの比率の予測値を算出する。この算出に当たっては、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づいて算出を行ってもよい。

ステップ１１０６において、各リンクの注目度を特定する。ウエブページの各リンクの実際のクリック数とクリックの比率の予測値から、この注目度を特定してもよい。そして、この各リンクの注目度は、外部に出力してもよい。

ステップ１１０８において、各リンクに対するキーワードの抽出を行ってもよい。キーワードは、リンクのテキスト情報、オルト属性から、抽出してもよい。またリンク先のページのテキスト情報やメタタグ情報を解析し、キーワードを抽出してもよい。

ステップ１１１０において、各キーワードの重要度が特定される。このキーワードの重要度の情報は、外部に出力してもよい。

ステップ１１１２において、ウエブページのレイアウトの変更を行ってもよい。レイアウトの変更は、各リンクの注目度及び各キーワードの重要度のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、実行されてもよい。

なお、本実施例で説明したリンク注目度及びキーワード重要度の取得、並びに、ウエブページのレイアウトの変更に係る各処理に関しては、必ずしもリアルタイム処理が要求されるわけではない。すなわち、ウエブページのアクセスに伴うログ情報やイベント情報を含む情報を用いて、ウエブコンテンツ管理サーバ装置１４０は、必要なタイミングやインターバルで処理を行い、その処理結果を保存しておけばよい。そして、リンク注目度データ、キーワード重要度データ、ウエブページレイアウト情報等を必要なタイミングで、記憶装置から読み出し、利用すればよい。

以上、各実施形態について説明したが、それぞれの実施形態は、排他的なものではなく、各実施形態の構成要素を取捨選択し、必要に応じて適宜組み合わせることができる点に留意すべきである。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、
前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、
前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、
を有することを特徴とするサーバ装置。
（付記２）
前記各リンクに関連する１つ以上のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定するキーワード重要度特定部と、
を更に有することを特徴とする付記１に記載のサーバ装置。
（付記３）
前記リンク注目度特定部は、

ここで、
Ｆ_ｍは、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、
ｎ_ｍは、前記ｍ番目のリンクの指示回数、
α_ｍは、前記ｍ番目のリンクの指示の比率の予測値、
βは０＜βを満足する定数、
によってリンクの注目度を算出することを特徴とする付記１又は２に記載のサーバ装置。
（付記４）
前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、付記１乃至３のうちいずれか１項に記載のサーバ装置。
（付記５）
前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び／又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする付記１乃至４のうちいずれか１項に記載のサーバ装置。
（付記６）
複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化するリンク注目度正規化部、
を更に有することを特徴とする付記１乃至５のうちいずれか１項記載のサーバ装置。
（付記７）
前記ユーザは、全てのユーザ、女性のユーザ、男性のユーザ、特定の年齢層のユーザ、特定の時間帯に前記ウエブページにアクセスするユーザのうちのいずれか一つである、付記１乃至６のうちいずれか１項記載のサーバ装置。
（付記８）
コンピュータにより実行される方法であって、
ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、
前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、
前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定することを特徴とする方法。
（付記９）
前記各リンクに関連する１つ以上のキーワードを抽出し、
前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定することを特徴とする付記８に記載の方法。
（付記１０）
前記リンク注目度を特定する処理は、

ここで、
Ｆ_ｍは、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、
ｎ_ｍは、前記ｍ番目のリンクの指示回数、
α_ｍは、前記ｍ番目のリンクの指示の比率の予測値、
βは０＜βを満足する定数、
によってリンクの注目度を算出することを特徴とする付記８又は９に記載の方法。
（付記１１）
前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、付記８乃至１０のうちいずれか１項に記載の方法。
（付記１２）
前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び／又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする付記８乃至１１のうちいずれか１項に記載の方法。
（付記１３）
複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化することを特徴とする付記８乃至１２のうちいずれか１項記載の方法。
（付記１４）
前記ユーザは、全てのユーザ、女性のユーザ、男性のユーザ、特定の年齢層のユーザ、特定の時間帯に前記ウエブページにアクセスするユーザのうちのいずれか一つである、付記８乃至１３のうちいずれか１項記載の方法。
（付記１５）
ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、
前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、
前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定する、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１６）
前記各リンクに関連する１つ以上のキーワードを抽出し、
前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定する、
処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記１５に記載のプログラム。

１１０ ネットワーク
１２０ ウエブサーバ装置
１２２ 記憶装置Ａ
１２４ ウエブコンテンツ
１２６ アクセスログ
１３１ クライアント
１４０ ウエブコンテンツ管理サーバ装置
１４２ 記憶装置Ｂ

Claims (8)

1. ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、
   前記ウエブページから、前記各リンクの領域に対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、
   前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、
   前記ウエブページでの前記各リンクのうち、第一のリンクにおけるリンク注目度より高いリンク注目度を有する第二のリンクを検出した場合、前記第一のリンクと前記第二のリンクとを入れ替えるレイアウト変更を行うレイアウト変更部と、
   を有し、
   前記リンク注目度特定部は、
   

   

   ここで、
   Ｆ _ｍ は、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、
   ｎ _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの指示回数、
   α _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの領域の指示の比率の予測値、
   βは０＜βを満足する定数、
   によってリンクの注目度を算出することを特徴とするサーバ装置。
2. 入れ替える前において、前記第一のリンクの領域は、前記第二のリンクの領域より指示の比率の予測値が高い値を持つことを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
3. 前記各リンクに関連する１つ以上のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、
   前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定するキーワード重要度特定部と、
   を更に有することを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
4. 前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの領域の、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載のサーバ装置。
5. 前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び／又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする請求項３に記載のサーバ装置。
6. 複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化するリンク注目度正規化部、
   を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載のサーバ装置。
7. コンピュータにより実行される方法であって、
   ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、
   前記ウエブページから、前記各リンクの領域に対する、指示の比率の予測値を算出し、
   前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定し、
   前記ウエブページでの前記各リンクのうち、第一のリンクにおけるリンク注目度より高いリンク注目度を有する第二のリンクを検出した場合、前記第一のリンクと前記第二のリンクとを入れ替えるレイアウト変更を行い、
   前記各リンクの注目度を特定することは、
   

   

   ここで、
   Ｆ _ｍ は、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、
   ｎ _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの指示回数、
   α _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの領域の指示の比率の予測値、
   βは０＜βを満足する定数、
   によってリンクの注目度を算出することを特徴とする方法。
8. ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、
   前記ウエブページから、前記各リンクの領域に対する、指示の比率の予測値を算出し、
   前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定し、
   前記ウエブページでの前記各リンクのうち、第一のリンクにおけるリンク注目度より高いリンク注目度を有する第二のリンクを検出した場合、前記第一のリンクと前記第二のリンクとを入れ替えるレイアウト変更を行う、
   処理をコンピュータに実行させ、
   前記各リンクの注目度を特定することは、
   

   

   ここで、
   Ｆ _ｍ は、全てのリンクの数をＭ個とした場合のｍ番目のリンクの注目度、
   ｎ _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの指示回数、
   α _ｍ は、前記ｍ番目のリンクの領域の指示の比率の予測値、
   βは０＜βを満足する定数、
   によってリンクの注目度を算出する、プログラム。

Images