JP6721057B2 - 通信セッションログ解析装置、方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの通信セッションログを解析する通信セッションログ解析装置、方法および記録媒体に関する。

一般的に、ウェブ（Ｗｅｂ）サイトは、テキスト、スクリプト、画像、動画など多数のコンテンツから構成されている。そのため、ユーザがウェブサイトを通信端末で閲覧する場合には、ウェブサイトを構成する全てのコンテンツを取得するための通信を行う必要がある。ウェブサイトのコンテンツを取得するための通信として、ＨＴＴＰ（Ｈｙｐｅｒｔｅｘｔ Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）が用いられることが多く、この場合、通信端末はコンテンツの数だけＨＴＴＰ通信を行うことになる。

例えば、あるウェブサイトがテキスト１つとスクリプト１つと画像２つから構成されている場合、通信端末がそのウェブサイトの全コンテンツを取得して表示するためには、ＨＴＴＰ通信を４回実行する必要がある。１回の通信で行われるコンテンツ要求の送信、コンテンツの受信などの一連の通信をセッションと呼ぶ。このように、１つのウェブサイトを閲覧するためには、複数回のＨＴＴＰセッションを実行する必要がある。以降、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数回のＨＴＴＰセッションをまとめて１つのウェブセッションと呼ぶ。

一方、ウェブセッションのユーザの体感品質を評価するために、ネットワーク内のあるノードがユーザの通信セッションをログとして蓄積し、当該通信セッションログを分析することが行われている。ユーザ体感品質の評価の代表例は、ウェブセッションの所要時間、具体的には、ウェブサイトにアクセスしてから当該ウェブサイトが表示されるまでの時間、または当該ウェブサイトの全てのコンテンツの取得が完了するまでの時間、の評価である。以降、このウェブセッションの所要時間をウェブセッション時間と呼ぶ。

通信セッションのログは、セッション（ＨＴＴＰ通信の場合、ＨＴＴＰセッション）単位で記録される。具体的には、通信開始時刻、終了時刻、アドレス、コンテンツタイプ、ＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）などの情報が記録される。しかし、当該ログから、特定のウェブセッションを構成するＨＴＴＰセッションがどのＨＴＴＰセッションであるのかを、特定することは困難である。ＨＴＴＰセッションから対応するウェブサイトを特定するためには、コンテンツの内容（ＨＴＭＬ（Ｈｙｐｅｒ Ｔｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）やスクリプトの内容）を保存しておく必要があるが、ログのデータのサイズが膨大になるため、現実的には保存することが困難なためである。

特許文献１には、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から、所定の閾値（固定値）時間内で開始される同一ユーザのＨＴＴＰセッションを、１つのバルクとして集約する通信行動分析装置が開示されている。この場合、バルクの所要時間は当該閾値に強く依存する。例えば、当該閾値を３秒に設定した場合、バルクの所要時間は３秒近傍の分布確率が極端に増加し、また、５秒に設定した場合、バルクの所要時間は５秒近傍の分布確率が増加する。

図１２に示すように、上記バルクをウェブセッションとし、上記バルクの所要時間をウェブセッション時間として、ユーザの体感品質を評価するとする。図１２では、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から、固定的な閾値時間内に開始される同一ユーザのＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションに集約される。この場合、固定された閾値によって、ウェブセッション時間の分布に偏りが発生する。そのため、ユーザの体感品質を精度良く評価することができない。

この問題を解決する通信セッションログ解析装置が、特願２０１６−０５２７２９号に提案されている。この装置では、図１３に示すように、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から、所定の確率分布に基づいて確率的に設定される閾値時間内で開始される同一ユーザのＨＴＴＰセッションが、１つのウェブセッション（特願２０１６−０５２７２９号ではコンテンツアクセスと呼ぶ）に集約される。そのため、特許文献１のような固定された閾値によるウェブセッション時間の分布の偏りが抑制され、ユーザの体感品質評価の精度を向上させることができる。

特開２０１５−１９５５３０号公報

特許文献１と特願２０１６−０５２７２９号はともに、ＨＴＴＰセッションをウェブセッションに集約する際に、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から閾値時間内で開始されるＨＴＴＰセッションを、同一のウェブセッションとみなしている。このときに、以下のような２つの課題が生じている。

第１の課題は、図１４に示すように、本来は一つのウェブセッション＃１であるＨＴＴＰセッション＃１〜＃６が、ＨＴＴＰセッション＃１〜＃３のウェブセッション＃１と、ＨＴＴＰセッション＃４〜＃６のウェブセッション＃２とに誤って集約される場合である。この誤集約は、ＨＴＴＰセッション＃４が遅延したことで生じる可能性がある。この誤集約が生じた場合、本来のウェブセッション時間に対して、ウェブセッション＃１と＃２の各々のウェブセッション時間は短いため、実際よりも短いウェブセッション時間が得られてしまうことになる。

第２の課題は、図１５に示すように、本来は別々のウェブセッション＃１と＃１’であるＨＴＴＰセッション＃１〜＃３と＃１’〜＃３’が、ＨＴＴＰセッション＃１〜＃３’の一つのウェブセッション＃１に誤集約される場合である。この誤集約は、ＨＴＴＰセッション＃１〜＃３とＨＴＴＰセッション＃１’〜＃３’が、連続して行われたことで生じる可能性がある。この誤集約が生じた場合、本来のウェブセッション時間の各々に対して、ウェブセッション＃１のウェブセッション時間は長いため、実際よりも長いウェブセッション時間が得られてしまうことになる。

以上のように、第１と第２の課題は、実際のウェブセッション時間との誤差を拡大させるため、ウェブセッション時間を用いることでのユーザの体感品質評価の精度を低下させてしまっている。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、ユーザの体感品質を精度良く評価できるウェブセッション時間の提供を可能とする通信セッションログの集約が可能な通信セッションログ解析装置を提供することである。

本発明の通信セッションログ解析装置は、通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析装置において、１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約するウェブセッション集約手段と、前記閾値を所定の確率分布に基づいて設定する閾値設定手段と、前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出するフィルタリング手段と、を有する。

本発明の通信セッションログ解析方法は、通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析方法において、所定の確率分布に基づいて閾値を設定し、１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が前記閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約し、前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出する。

本発明のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録された通信セッションログ解析プログラムは、通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する処理を、コンピュータに実行させる通信セッションログ解析プログラムにおいて、所定の確率分布に基づいて閾値を設定する処理と、１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が前記閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに帰属させる処理と、前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出する処理とを、コンピュータに実行させる。

本発明によれば、ユーザの体感品質を精度良く評価することができるウェブセッション時間の提供を可能とする通信セッションログの集約が可能な通信セッションログ解析装置を提供することができる。

本発明の第１の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施形態の通信セッションログ解析装置のウェブセッション集約動作を示すフローチャートである。 実際のウェブセッション時間の例を示す説明図である。 閾値の設定の仕方に対応したウェブセッション時間を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態の通信セッションログ解析装置のフィルタリング動作を示すフローチャートである。 実際のハイパーリンク数の例を示す説明図である。 フィルタリングの際のハイパーリンク数の下限値と上限値を設定する例を示す説明図である。 本発明の第２の実施形態の通信セッションログ解析装置の効果を示す説明図である。 本発明の第３の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施形態の通信セッションログ解析装置のフィルタリング動作を示すフローチャートである。 固定閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約を示す説明図である。 確率的閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約を示す説明図である。 本発明が解決しようとする第１の課題を示す説明図である。 本発明が解決しようとする第２の課題を示す説明図である。

以下、図を参照しながら、本発明の実施形態を詳細に説明する。但し、以下に述べる実施形態には、本発明を実施するために技術的に好ましい限定がされているが、発明の範囲を以下に限定するものではない。
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の通信セッションログ解析装置１は、通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析装置である。

通信セッションログ解析装置１は、１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約するウェブセッション集約手段１１を有する。さらに、前記閾値を所定の確率分布に基づいて設定する閾値設定手段１２を有する。さらに、前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出するフィルタリング手段１３を有する。

本実施形態によれば、フィルタリング手段１３により、通信セッションの集約が妥当でないと判定されたウェブセッションが削除される。これにより、通信セッションログ解析装置１の集約結果によって得られるウェブセッション時間と、実際のウェブセッション時間との誤差が抑制される。その結果、ウェブセッション時間を用いることでのユーザの体感品質評価の精度を向上させることができる。

以上のように、本実施形態によれば、ユーザの体感品質を精度良く評価することができるウェブセッション時間の提供を可能とする通信セッションログの集約が可能な通信セッションログ解析装置を提供することができる。
（第２の実施形態）
図２は、本発明の第２の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の通信セッションログ解析装置２は、通信セッションのセッション情報を有する通信セッションログを解析する第１の実施形態の通信セッションログ解析装置１の、具体的な形態である。

通信セッションログ解析装置２は、通信セッションログ記憶部２０１と、コンテンツタイプ判別部２０２と、ウェブセッション作成部２０３と、閾値設定部２０４と、ウェブセッション記憶部２０５と、ウェブセッション検索部２０６と、ウェブセッション集約部２０７とを備える。さらに、通信セッションログ解析装置２は、統計情報取得部２０８と、統計情報記憶部２０９と、フィルタリング部２１０と、フィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１とを備える。

第１の実施形態の通信セッションログ解析装置１の構成要素と、上記の通信セッションログ解析装置２の構成要素との対応は以下の通りである。すなわち、ウェブセッション集約手段１１は、通信セッションログ記憶部２０１と、コンテンツタイプ判別部２０２と、ウェブセッション作成部２０３と、ウェブセッション記憶部２０５と、ウェブセッション検索部２０６と、ウェブセッション集約部２０７とを有する。また、閾値設定手段１２は、閾値設定部２０４を有する。また、フィルタリング手段１３は、統計情報取得部２０８と、統計情報記憶部２０９と、フィルタリング部２１０と、フィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１とを有する。

以下に、通信セッションログ解析装置２の構成要素の各々の機能について説明する。

通信セッションログ記憶部２０１は、通信セッションログとして、通信セッション（ＨＴＴＰの場合はＨＴＴＰセッション）単位でセッション情報を取得して保存する。セッション情報は、具体的には、セッション開始時刻（送信開始時刻）、セッション終了時刻（受信完了時刻）、コンテンツタイプ（ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ、ｉｍａｇｅ／ｊｐｅｇなど）、要求元ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレス（端末のＩＰアドレス）、ＵＡ（Ｕｓｅｒ Ａｇｅｎｔ）、ＵＲＬ、コンテンツサイズなどである。

コンテンツタイプ判別部２０２は、通信セッションログ記憶部２０１から通信セッションログとして、通信セッション（ＨＴＴＰセッション）のセッション情報を取得する。コンテンツタイプ判別部２０２は、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌである場合、当該ＨＴＴＰセッションを新規のウェブセッション（ウェブサイトへのアクセス）であると判別する。そして、当該ＨＴＴＰセッションを基準のＨＴＴＰセッションとし、ウェブセッション作成部２０３の処理に移行する。また、コンテンツタイプ判別部２０２は、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプが新規のウェブセッションではないと判別した場合、ウェブセッション検索部２０６の処理に移行する。

ウェブセッション作成部２０３は、新規のウェブセッションの基準となるＨＴＴＰセッションの有する情報に基づいて、新規のウェブセッションの初期データを作成し、ウェブセッション記憶部２０５に記憶する。

ウェブセッション記憶部２０５は、ウェブセッションのデータを記憶する。

閾値設定部２０４は、ウェブセッション集約部２０７がＨＴＴＰセッションを集約する際の判定に用いる、ＨＴＴＰセッション間の時間間隔の閾値を、後述する所定の方法、例えば、所定の確率分布に従って設定する。

ウェブセッション検索部２０６は、ＨＴＴＰセッションの要求元ＩＰアドレス（端末ＩＰアドレス）と同じＩＰアドレスを持つウェブセッションをウェブセッション記憶部２０５から検索する。

ウェブセッション集約部２０７は、対象のＨＴＴＰセッションのセッション情報を取得し、対象のＨＴＴＰセッションが、ウェブセッション検索部２０６が検索したウェブセッションに属するものであるか否かを判定する。そして、ウェブセッション集約部２０７は、属すると判定した場合、当該ウェブセッションに対象のＨＴＴＰセッションを集約することで当該ウェブセッションを更新する。

すなわち、ウェブセッション集約部２０７は、基準のＨＴＴＰセッションの開始時刻から、対象のＨＴＴＰセッションの開始時刻までの経過時間が閾値以下である場合、対象のＨＴＴＰセッションは基準のＨＴＴＰセッションのウェブセッションに属するものと判定する。そして、対象のＨＴＴＰセッションを当該ウェブセッションに集約することで、当該ウェブセッションを更新し、ウェブセッション記憶部２０５に記憶する。

ここで、集約の具体的な方法としては、例えば、ウェブセッションごとに識別子で区別する場合、対象のＨＴＴＰセッションに基準のＨＴＴＰセッションと同じ識別子を付与する方法が挙げられる。また、ウェブセッションごとに保存するフォルダで区別する場合、対象のＨＴＴＰセッションを基準のＨＴＴＰセッションと同じフォルダに保存することが挙げられる。なお、集約の方法としては、同じウェブセッションに属することを明確にすることができる方法であれば、以上の方法には限定されない。

統計情報取得部２０８は、ウェブサイトの構成に関する統計情報である、例えば、ハイパーリンク数やコンテンツ数やコンテンツサイズ等の情報を、ウェブサイトから取得する。

統計情報記憶部２０９は、統計情報取得部２０８で取得したウェブサイトの構成に関する統計情報を記憶する。

フィルタリング部２１０は、統計情報記憶部２０９に記憶された統計情報に基づく統計的検定を用いて、ウェブセッション記憶部２０５に記憶されたウェブセッションが妥当な集約がなされているか否かを統計的に判定する。統計的検定については後述する。フィルタリング部２１０は、妥当であると判定した場合は、当該ウェブセッションデータをフィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１へ保存し、妥当でないと判定した場合は、当該ウェブセッションデータを削除する。以上のようにして、フィルタリング部２１０は、妥当な集約がなされたウェブセッションを抽出する。

フィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１は、フィルタリング部２１０で抽出された妥当な集約がなされたウェブセッションを保存する。これ以降、フィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１に保存されている妥当な集約がなされたと判定されたウェブセッションのデータは、ウェブセッション時間を算出するなどして、ユーザの体感品質評価などへの利用が可能である。

本実施形態の通信セッションログ解析装置２は、コンピュータに実装される。具体的には、通信セッションログ解析装置２は、プログラムの形式で補助記憶装置に記憶されている。補助記憶装置は、一時的でない有形の媒体である。コンピュータに搭載されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）は、そのプログラムを補助記憶装置から読み出して主記憶装置に展開し、そのプログラムに従って処理を実行する。

図３は、本実施形態の通信セッションログ解析装置２の、通信セッションをウェブセッションに集約する動作を示すフローチャートである。図３のフローチャートは、通信セッションログ解析装置２の通信セッションログ記憶部２０１に、新たな通信セッション（ＨＴＴＰの場合はＨＴＴＰセッション）が保存される度に開始となる。

コンテンツタイプ判別部２０２は、通信セッションログ記憶部２０１から通信セッションログとして、ＨＴＴＰセッションのセッション情報を取得する。コンテンツタイプ判別部２０２は、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプを判別する（ステップＳ２０１）。さらに、コンテンツタイプ判別部２０２は、コンテンツタイプに基づいて、ウェブセッション作成部２０３の処理に移行するか、または、ウェブセッション検索部２０６の処理に移行するかの振り分けを行う。

コンテンツタイプ判別部２０２は、具体的には、コンテンツタイプが新規のウェブセッションであると判別した場合（ステップＳ２０２のＹＥＳ）、ウェブセッション作成部２０３の処理に移行する。

コンテンツタイプ判別部２０２は、ＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションの中での最初のＨＴＴＰセッションであると判定した場合、新規のウェブセッションであると判定する。コンテンツタイプ判別部２０２は、例えば、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプが「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」である場合、ウェブセッションの最初のＨＴＴＰセッションであると判定する。ウェブサイトの多くは「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」に基づいて作成されているため、コンテンツタイプ判別部２０２は、コンテンツタイプが「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」であるＨＴＴＰセッションを、最初のＨＴＴＰセッションであるとすることができる。

コンテンツタイプ判別部２０２は、ＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションにおける２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判断した場合（ステップＳ２０２のＮＯ）、ウェブセッション検索部２０６の処理に移行する。コンテンツタイプ判別部２０２は、上述のようにコンテンツタイプが「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」をウェブセッションの最初のＨＴＴＰセッションと判定する場合、それ以外のコンテンツタイプを、２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判定する。

ウェブセッション作成部２０３は、新規のウェブセッションの基準となるＨＴＴＰセッションの有する情報に基づいて、新規のウェブセッションの初期データを作成し、ウェブセッション記憶部２０５に記憶する（ステップＳ２０３）。

ウェブセッションは、複数のＨＴＴＰセッションを１つに集約した情報である。ウェブセッション作成部２０３は、１つのウェブセッションの中での最初のＨＴＴＰセッションであると判定したＨＴＴＰセッションを基準のＨＴＴＰセッションとして、ウェブセッションの初期データを作成する。

すなわち、ウェブセッションは、ウェブセッション開始時刻（最初のＨＴＴＰセッションの開始時刻）、ウェブセッション終了時刻（集約されたＨＴＴＰセッションの終了時刻の内の最も遅い時刻）の情報を含む。さらに、アクセスした端末のＩＰアドレス、アクセスした端末のアプリケーションのＵＡ、ウェブサイトのＵＲＬの情報を含む。さらに、コンテンツサイズ（集約したＨＴＴＰセッションで取得したコンテンツサイズの合計）、ＨＴＴＰセッションの集約数、閾値設定部２０４で設定される閾値時間などの情報を含む。ＨＴＴＰセッションの集約については、ウェブセッション集約部２０７の処理として後述する。

閾値設定部２０４は、ＨＴＴＰセッション間の時間間隔の閾値を、所定の方法、例えば、後述する所定の確率分布などに従って設定する（ステップＳ２０４）。この閾値は、ウェブセッション集約部２０７がＨＴＴＰセッションを対象のウェブセッションに集約するか否かを判定する際に用いられる。

ＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションにおける２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判定された場合（ステップＳ２０２のＮＯ）、ウェブセッション検索部２０６は、ＨＴＴＰセッションの要求元ＩＰアドレス（端末ＩＰアドレス）と同じＩＰアドレスを持つウェブセッションをウェブセッション記憶部２０５から検索する（ステップＳ２０５）。

ウェブセッション集約部２０７は、対象のＨＴＴＰセッションの情報を取得し、対象のＨＴＴＰセッションが、ウェブセッション検索部２０６が検索したウェブセッションに属するものであるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。ウェブセッション集約部２０７は、具体的には、検索したウェブセッション内の基準のＨＴＴＰセッションの開始時刻から、対象のＨＴＴＰセッションの開始時刻までの経過時間が、閾値設定部２０４が設定した閾値以下であるか否かを判定する。閾値以下の場合、対象のＨＴＴＰセッションが当該ウェブセッションへ属すると判定し、対象のＨＴＴＰセッションを当該ウェブセッションへ集約する。

図１２は、固定閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約の例を示す説明図である。図１２では、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から、固定的な閾値時間内に開始される同一ユーザのＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションに集約される。すなわち、図１２の例では、ＨＴＴＰセッション＃１〜＃２がウェブセッション＃１、ＨＴＴＰセッション＃３〜＃５がウェブセッション＃２、ＨＴＴＰセッション＃６がウェブセッション＃３に集約されている。

図１３は、確率的閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約の例を示す説明図である。この場合の閾値は、確率的に変化している。図１３では、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻から、所定の確率分布に基づいて確率的に設定される閾値時間内で開始される同一ユーザのＨＴＴＰセッションが１つのウェブセッションに集約される。すなわち、図１３の例では、ＨＴＴＰセッション＃１〜＃２がウェブセッション＃１、ＨＴＴＰセッション＃３〜＃４がウェブセッション＃２、ＨＴＴＰセッション＃５〜＃６がウェブセッション＃３に集約されている。

ウェブセッション集約部２０７は、対象のＨＴＴＰセッションをウェブセッションへ集約すると判定した場合（ステップＳ２０７のＹＥＳ）、ウェブセッションの終了時刻、コンテンツサイズ、ＨＴＴＰセッション集約数などの情報を更新し、ウェブセッション記憶部２０５に記憶する（ステップＳ２０８）。

すなわち、ウェブセッション集約部２０７は、集約前のウェブセッションの終了時刻より集約対象であるＨＴＴＰセッションの終了時刻の方が遅い場合、集約対象であるＨＴＴＰセッションの終了時刻を用いてウェブセッションの終了時刻を更新する。また、ウェブセッション集約部２０７は、コンテンツサイズを、集約対象であるＨＴＴＰセッションのコンテンツサイズ分だけ加算する。また、ウェブセッション集約部２０７は、ＨＴＴＰセッションの集約数を１加算する。

ウェブセッション集約部２０７は、対象のＨＴＴＰセッションを当該ウェブセッションへ集約しないと判定した場合（ステップＳ２０７のＮＯ）、ウェブセッションを更新せずに終了する。

なお、集約しないと判定されたＨＴＴＰセッションは放置されていても良い。その理由は、取得されるログ数は膨大なため、例えばユーザの体感品質を評価するという目的のためには、集約しないと判定されたＨＴＴＰセッションを無視したとしても、評価への影響をほとんど無視できるためである。

ウェブセッション集約部２０７は、ウェブセッション検索部２０６が複数のウェブセッションを検索した場合、検索された複数のウェブセッションの開始時刻が古い順、もしくは新しい順に上記の集約の判定を行うことができる。いずれの場合も、対象のＨＴＴＰセッションは、その開始時刻が、基準となるＨＴＴＰセッションの開始時刻からの閾値時間内であるウェブセッションに集約される。なお、ウェブセッション集約部２０７は、１つのウェブセッションへ集約された対象のＨＴＴＰセッションを、さらに別のウェブセッションへ集約することはない。

次に、閾値設定部２０４による閾値の設定（ステップＳ２０４）について、具体的に説明する。閾値設定部２０４は、閾値を、固定的に、もしくは、所定の確率分布にもとづいて確率的に変動させて、設定することができる。以下では、まず、確率的に設定する方法を説明する。

閾値設定部２０４は、確率的閾値を設定するための確率分布として、一様分布、ベータ分布、正規分布、ガンマ分布、指数分布、ワイブル分布などの確率分布を用いることができる。確率的閾値の分布は、ユーザの体感品質の主要因であるウェブセッション時間（ウェブセッションの開始時刻から終了時刻までの時間）の統計に影響を及ぼす。実際のウェブセッション時間に近い時間を得るためには、以下の３つの特徴を満足する確率分布であることが好ましい。

まず第１に、確率密度関数が存在し定義域において連続な確率分布であることである。この特徴により、確率分布は滑らかな累積分布となるため、ウェブセッション時間の分布が歪んだ形状となることを抑制することができる。上記に列挙した確率分布はこの性質を有する。

第２に、確率密度関数がコンパクト・サポート（有限の台）を持つ、すなわち、確率変数の取る値の集合（台）が有限な確率分布であることである。この特徴は、閾値の分布範囲が有界閉集合となることを保証する。このため、閾値が過大になることを防止することができる。例えば、正規分布はコンパクト・サポートを持たないため、閾値選択の可能性は無限大まで広がる。このため、閾値が過大になってしまうと、当該閾値によるウェブセッションばかりに集約してしまうことになり、正確なウェブセッション時間が得られにくくなる。

一方、コンパクト・サポートを持たない確率分布で閾値を選択し、閾値が過大となった場合には再度閾値を選択し直すという方法を用いてもよい。但しこの場合、閾値が元の確率分布に従わず、当該閾値の確率分布が不連続になるなどの好ましくない状況が生じる場合もある。

第３に、確率密度関数がサポート（台）の端点で０に収束する確率分布であることである。閾値の分布がコンパクト・サポートを有する場合でも、一様分布のようにサポートの端点で０に収束しない場合、サポートの端点においてウェブセッション時間の分布が歪むことになる。サポート端点で０に収束する確率分布を選べば、これを防ぐことができる。この確率分布としては、例えば、後述する図５のベータ分布などが好適であるが、ベータ分布には限定されない。

なお、正規分布のように、端点で真に０にはならずに、端点で０に漸近している分布の場合、端点で確率密度分布の最大値（ピーク）の１／１０以下であれば、分布範囲の端点における不連続性をほぼ排除することができる。この結果、ウェブセッション時間のほぼ滑らかな確率密度分布が得られることから、端点では実質的に０と見なしてもよい。なお、端点で最大値の１／１００以下であればさらに好ましい。

図４は、実際のウェブセッション時間の確率密度の例を示す説明図である。また、図５は、図４の実際のウェブセッション時間の確率密度の例に対して、通信セッションログ解析装置２により得られる、閾値の設定の仕方に対応したウェブセッション時間の確率密度を示す説明図である。図５では、閾値の設定の仕方として、固定値の場合、一様分布の場合、ベータ分布の場合を挙げている。

固定値の場合、閾値として１秒（期待値は１秒）である例を示す。一様分布の場合、確率分布が０から２秒までの一様分布（期待値は１秒）である例を示す。ベータ分布の場合、サポートが長さ３．５秒のベータ分布（期待値は１秒）に従う例を示す。なお、固定値の場合も、期待値での確率が１００％の確率分布であると見ることができる。

ここで、期待値は、予め観測された複数のウェブセッション時間を参考にして、ウェブセッションが開始されてからそのウェブセッションの最後のＨＴＴＰセッションが送信されるまでの時間を想定して設定することができる。このときに、他のウェブセッションに属するＨＴＴＰセッションを誤って同一ウェブセッションに集約することが抑制される時間に設定することが好ましい。また、一度設定した値を、運用状況を観察しながら更新することもできる。

閾値は、確率分布による場合、期待値に対して、ベータ分布であればウェブセッションの集約ごとに設定された値が全体でベータ分布になるようにランダムに設定される。また、一様分布であれば、ウェブセッションの集約ごとに設定された値が全体で一様分布になるようにランダムに設定される。

図５に示すように、閾値が固定値である場合、閾値近傍でウェブセッション時間はピークを持つ。これは、固定された閾値によって、ウェブセッション時間の分布に偏りが発生することを示している。ウェブセッション時間によってユーザの体感品質を評価する際の精度をあまり問わなくても良い場合は、固定された閾値を用いることができる。

また、閾値が一様分布に従う場合、固定値のようなピークは抑制されるが、サポート端点である２秒付近でウェブセッション時間の分布が滑らかでなくなっている。ウェブセッション時間によってユーザの体感品質を評価する際の精度をあまり問わなくても良い場合は、一様分布に従う閾値を用いることができる。そして、この場合は、固定された閾値を用いる場合よりも、高い精度が得られる。

また、閾値がベータ分布に従う場合、ウェブセッション時間は裾野（分布の右方）へ滑らかに繋がる分布となる。これは図４の実際のウェブセッション時間に近い分布となっている。すなわち、ウェブセッション時間によってユーザの体感品質を評価する際に高い精度を求めるためには、ベータ分布に従う閾値を用いることが好ましい。なお、高い精度を求めるためには、閾値が従う確率分布は、ベータ分布には限定されず、上記の第１、第２、第３の３つの特徴を満足する確率分布であることが好ましい。

図３のフローチャートにより、各ＨＴＴＰセッションは属するべきウェブセッションに集約される。そして、各ＨＴＴＰセッションが集約されたウェブセッションは、ウェブセッション記憶部２０５に保存される。次に、集約されたウェブセッションのフィルタリング方法について説明する。

図６は、本実施形態の通信セッションログ解析装置２のフィルタリング動作を示すフローチャートである。図６のフローチャートは、フィルタリング部２１０がウェブセッション記憶部２０５を検索し、ウェブセッション開始時刻から閾値時間を経過済みのウェブセッションが検索される度に開始となる。

フィルタリング部２１０は、ウェブセッション記憶部２０５に格納されたウェブセッションに対して、予め取得されたウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定を行うことにより、ウェブセッションの構成の妥当性を判定する。さらに、妥当でないと判定したウェブセッションを削除する。

すなわち、本フローチャートの統計的検定のための事前準備として、統計情報取得部２０８は、ウェブサイトの構成に関する統計情報を複数のウェブサイトから予め取得する。ウェブサイトの構成に関する統計情報としては、ハイパーリンク数やコンテンツ数やコンテンツサイズ等の統計量（データ数、平均値、標準偏差、歪度、尖度など）、確率密度関数、累積分布関数などが挙げられる。なお、ここで取得されるウェブサイトの構成に関する統計情報は、通信セッションログでも有するものとする。例えば、統計情報としてハイパーリンク数を選択した場合、通信セッションログでもハイパーリンク数の情報を有するようにすればよい。

取得された統計情報は、統計情報記憶部２０９に格納される。

ここでは、統計情報の例として、ウェブサイトのハイパーリンク数、すなわち、あるウェブサイトから遷移可能なウェブサイトの数を挙げて、図６のフローチャートを説明する。

フローチャートが開始となると、まず、フィルタリング部２１０は、統計情報記憶部２０９に格納されているウェブサイトの構成に関する統計情報であるウェブサイトごとのハイパーリンク数の下限値と上限値を算出する（ステップＳ２１１）。

次に、フィルタリング部２１０は、対象となるウェブセッションのハイパーリンク数が、下限値≦ウェブセッションのハイパーリンク数≦上限値、であるか否かを判定する（ステップＳ２１２）。

ステップＳ２１２がＹＥＳの場合、フィルタリング部２１０は、対象となるウェブセッションの構成は妥当と判定し、終了する。また、ステップＳ２１２がＮＯの場合、フィルタリング部２１０は、ウェブセッションの構成は妥当でないと判定し、対象となるウェブセッションを削除して（ステップＳ２１３）、終了する。

以上のようにして、フィルタリング部２１０は、妥当と判定されるウェブセッションを抽出し、フィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１に保存することができる。

なお、フィルタリング部２１０は、妥当と判定したウェブセッションと妥当でないと判定したウェブセッションとを区別できるようにして、双方ともフィルタリング後ウェブセッション記憶部２１１に保存するようにしてもよい。区別する方法としては、例えば、異なる識別子を付与する、もしくは別々のフォルダに格納するなどが可能である。

次に、統計的検定を用いたフィルタリング方法について具体的に説明する。統計的検定は次の手順で実施される。すなわち、（１）仮説を設定し、（２）棄却域を設定し、（３）帰無仮説が棄却できるかどうかを検定する。以下では、下側と上側の片側検定ごとに説明する。

まず、下側の片側検定では、本来は１つのウェブセッションであるのに、複数のウェブセッションとして誤集約されている場合を、以下のようにして削除することができる。
（１）仮説を以下のように設定する。
帰無仮説Ｈ０＝集約後のウェブセッションは、単一のウェブセッションを示す。
対立仮説Ｈ１＝単一のウェブセッションが複数のウェブセッションとして集約されている。
（２）帰無仮説Ｈ０の棄却域を設定する。
下側有意水準をある値に設定した際、その下側有意水準に該当するハイパーリンク数が下限値となる。例えば、統計情報として、図７に示すような実際のハイパーリンク数とその確率密度の情報がある場合、図７に基づいて、図８に示すハイパーリンク数とその累積分布の関係が得られる。図８において、下側有意水準を０．２に設定した場合、下限値は７０となる。このとき、ハイパーリンク数が７０未満の場合が棄却域となる（ステップＳ２１１）。
（３）帰無仮説が棄却されるかどうかを検定する。
ウェブセッションに集約されたＨＴＴＰセッションのハイパーリンク数が、（２）で示された下限値を下回る場合（ステップＳ２１２のＮＯ）、帰無仮説が棄却されるため、対立仮説が採用される。この場合、当該ウェブセッションの集約は妥当でないものと判定され、削除される（ステップＳ２１３）。また、ウェブセッションに集約されたＨＴＴＰセッションのハイパーリンク数が、（２）で示された下限値以上の場合（ステップＳ２１２のＹＥＳ）、帰無仮説が棄却されないため、帰無仮説が採用される。

次に、上側の片側検定では、本来は複数のウェブセッションであるのに、１つのウェブセッションとして誤集約されている場合を、以下のようにして削除することができる。
（１）仮説を以下のように設定する。
帰無仮説Ｈ０＝集約後のウェブセッションは、単一のウェブセッションを示す。
対立仮説Ｈ１＝複数のウェブセッションが単一のウェブセッションとして集約されている。
（２）帰無仮説Ｈ０の棄却域を設定する。
上側有意水準をある値に設定した際、その上側有意水準に該当するハイパーリンク数が上限値となる。例えば、図８において、上側有意水準を０．８に設定した場合、上限値は１６０となる。このとき、ハイパーリンク数が１６０を上回る場合が棄却域となる（ステップＳ２１１）。
（３）帰無仮説が棄却されるかどうかを検定する。
ウェブセッションに集約されたＨＴＴＰセッションのハイパーリンク数が、（２）で示された上限値を上回る場合（ステップＳ２１２のＮＯ）、帰無仮説が棄却されるため、対立仮説が採用される。この場合、当該ウェブセッションの集約は妥当でないものと判定され、削除される（ステップＳ２１３）。また、ウェブセッションに集約されたＨＴＴＰセッションのハイパーリンク数が、（２）で示された上限値以下の場合（ステップＳ２１２のＹＥＳ）、帰無仮説が棄却されないため、帰無仮説が採用される。

本来は１つのウェブセッションが複数のウェブセッションとして誤集約されている場合、複数の各ウェブセッションは小規模となるため、そのハイパーリンク数は図８の下限値を下回る可能性が高くなる。また、本来は複数のウェブセッションが１つのウェブセッションとして誤集約されている場合、１つに集約されたウェブセッションは大規模となるため、そのハイパーリンク数は図８の上限値を上回る可能性が高くなる。

よって、以上のように、統計情報としてのハイパーリンク数の上限値と下限値を用い、１つのウェブセッションに集約されたＨＴＴＰセッションの合計のハイパーリンク数を統計的検定することによって、誤集約されたウェブセッションを排除する効果が期待される。なお、この効果は、ハイパーリンク数の場合には限定されず、ウェブサイトの構成に関する統計情報であるコンテンツ数やコンテンツサイズ等を用いた場合にも期待される。

図９は、本実施形態の通信セッションログ解析装置２のフィルタリングの効果を示す説明図である。図９の、端末で観測されるウェブセッション時間の真値と、通信セッションログから求めたウェブセッション時間の推定値の関係において、左図は、フィルタリング部２１０によるフィルタリングが実施されていない場合、右図はフィルタリングが実施された場合を示す。

左図の場合、ウェブセッション時間の真値に比べてウェブセッション時間の推定値が、大幅に小さい領域と大幅に大きい領域とが存在する。この小さい領域は、単一のウェブセッションが複数のウェブセッションとして誤集約されたことが原因と考えられる。また、大きい領域は、複数のウェブセッションが単一のウェブセッションとして誤集約されたことが原因と考えられる。

一方、右図では、ウェブセッション時間の真値に比べてウェブセッション時間の推定値が、大幅に小さい領域と大幅に大きい領域とが存在しない。これは、右図では、フィルタリングにより、単一のウェブセッションが複数のウェブセッションとして誤集約されたものと、複数のウェブセッションが単一のウェブセッションとして誤集約されたものとが削除されているためである。

以上のように、下側と上側の片側検定の双方を用いた両側検定でのフィルタリングにより、本実施形態の通信セッションログ解析装置２は、誤った集約がされているウェブセッションを削除することができる。これにより、通信セッションログ解析装置２の集約結果によって得られるウェブセッション時間と、実際のウェブセッション時間との誤差が抑制される。その結果、ウェブセッション時間を用いることでのユーザの体感品質評価の精度を向上させることができる。

以上のように、本実施形態によれば、ユーザの体感品質を精度良く評価することができるウェブセッション時間の提供を可能とする通信セッションログの集約が可能な通信セッションログ解析装置を提供することができる。
（第３の実施形態）
図１０は、本発明の第３の実施形態の通信セッションログ解析装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の通信セッションログ解析装置３が、第２の実施形態の通信セッションログ解析装置２と異なるのは、ウェブサイト抽出部３１２を新たに追加したことである。

通信セッションログ解析装置３のその他の構成要素である通信セッションログ記憶部３０１、コンテンツタイプ判別部３０２、ウェブセッション作成部３０３、閾値設定部３０４、ウェブセッション記憶部３０５、ウェブセッション検索部３０６、ウェブセッション集約部３０７、統計情報取得部３０８、統計情報記憶部３０９、フィルタリング部３１０、フィルタリング後ウェブセッション記憶部３１１は、第２の実施形態の通信セッションログ解析装置２と同様である。

ウェブサイト抽出部３１２は、ウェブセッションの統計的検定を実施する際に、誤集約を検出しにくいウェブサイトを抽出し、このウェブサイトのウェブセッションを統計的検定から削除する。統計的検定されるウェブサイトは誤集約を検出しやすいウェブサイトとなるため、ウェブセッションのフィルタリングの精度を高めることができる。

統計的検定において、誤集約を検出しやすいとは、上側有意水準と下側有意水準をある値で固定したときに、下限値と上限値の幅がより狭いことを意味する。そこで、本実施形態では、ウェブサイトの構成に関する統計量から、誤集約を検出しにくいウェブサイトを抽出し、これらのウェブサイトのウェブセッションを除外する。

本実施形態では、ウェブサイトの構成に関する統計情報が次の４条件のいずれかに該当する場合、誤集約が検出されにくい構成であると判定する。すなわち、（１）データ数が少ない場合、（２）標準偏差が大きい場合、（３）尖度が小さい場合、（４）歪度が０から離れている場合、である。これらには各々閾値が設定され、この閾値を超えることで誤集約が検出されにくいウェブサイトであると判定することができる。

以下に、ウェブサイト抽出部３１２の動作を、統計情報としてハイパーリンク数を例として、具体的に説明する。

まず、ウェブサイトのハイパーリンク数の統計情報は、ドメイン、すなわちｈｔｔｐ：／／ｘｘｘ／ａａａのｘｘｘの部分ごとに取得するとする。このとき、統計情報取得部３０８では、「ドメインｘｘｘのハイパーリンク数の統計情報（標準偏差、尖度、など）」、「ドメインｙｙｙのハイパーリンク数の統計情報（標準偏差、尖度、など）」・・・、のように、ウェブサイトの集合であるドメインごとに統計情報を取得し、統計情報記憶部３０９に保存する。

次に、端末がウェブサイト（ｈｔｔｐ：／／ｘｘｘ／ｂｂｂ．ｈｔｍｌ）にアクセスした場合、ウェブサイト抽出部３１２は、通信ログのＨＴＴＰセッションを集約したウェブセッションから、アクセス先のウェブサイトを知ることができる。ウェブサイト抽出部３１２は、アクセス先のウェブサイトのドメインであるｘｘｘに対応する統計情報を統計情報記憶部３０９から得る。ここで、ｘｘｘの統計情報の、データ数、標準偏差、尖度、歪度の４つの値のいずれかが閾値を超えていた場合、当該ウェブセッションを統計的検定から削除する。

以上のウェブサイト抽出部３１２の動作は、ハイパーリンク数には限定されず、ウェブサイトの構成に関する統計情報であるコンテンツ数やコンテンツサイズ等を用いることもできる。

図１１は、本実施形態の通信セッションログ解析装置３のフィルタリング動作を示すフローチャートである。図１１のフローチャートは、ウェブサイト抽出部３１２がウェブセッション記憶部３０５を検索し、ウェブセッション開始時刻から閾値時間を経過済みのウェブセッションが検索される度に開始となる。

まず、ウェブサイト抽出部３１２が、当該ウェブセッションのアクセス先のウェブサイトが、統計的検定対象であるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。

この判定は、前述のように、ウェブサイト抽出部３１２が、統計情報記憶部３０９に保存されているウェブセッションのアクセス先のドメインの統計情報を参照する。そして、ウェブサイト抽出部３１２は、この統計情報が前述の（１）〜（４）の４条件に該当する場合、当該ウェブセッションは統計的検定対象でないと判定し（ステップＳ３１０のＮＯ）、当該ウェブセッションを統計的検定対象から削除する（ステップＳ３１３）。

一方、ウェブサイト抽出部３１２は、この統計情報が前述の４条件に該当しない場合、当該ウェブセッションは統計的検定対象であると判定し（ステップＳ３１０のＹＥＳ）、ステップＳ３１１に移行する。

以降、ステップＳ３１１、Ｓ３１２、Ｓ３１３の動作は、第２の実施形態の図６のフローチャートのステップＳ２１１、Ｓ２１２、Ｓ２１３の動作と、各々同様である。

以上のように、本実施形態の通信セッションログ解析装置３は、誤集約を検出しにくいウェブセッションを抽出して削除し、誤集約を検出しやすいウェブセッションに統計的検定を行うことでフィルタリングする。これにより、通信セッションログ解析装置３は、第２の実施形態の通信セッションログ解析装置２に比較して、誤った集約がされているウェブセッションをより精度よく削除することができる。これにより、通信セッションログ解析装置３の集約結果によって得られるウェブセッション時間と、実際のウェブセッション時間との誤差はさらに抑制される。その結果、ウェブセッション時間を用いることでのユーザの体感品質評価の精度をさらに向上させることができる。

以上のように、本実施形態によれば、ユーザの体感品質を精度良く評価することができるウェブセッション時間の提供を可能とする通信セッションログの集約が可能な通信セッションログ解析装置を提供することができる。

また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
（付記１）
通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析装置において、
１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約するウェブセッション集約手段と、
前記閾値を所定の確率分布に基づいて設定する閾値設定手段と、
前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出するフィルタリング手段と、を有する通信セッションログ解析装置。
（付記２）
前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを前記統計情報に基づいて抽出するウェブサイト抽出手段を有する、付記１記載の通信セッションログ解析装置。
（付記３）
前記ウェブサイト抽出手段は、前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを削除する、付記２記載の通信セッションログ解析装置。
（付記４）
前記フィルタリング手段は、妥当でないと判定した前記ウェブセッションを削除する、付記１から３の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
（付記５）
前記統計情報は、ハイパーリンク数もしくはコンテンツ数もしくはコンテンツサイズの、データ数もしくは平均値もしくは標準偏差もしくは歪度もしくは尖度もしくは確率密度関数もしくは累積分布関数を含む、付記１から４の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
（付記６）
前記所定の確率分布は、連続でかつコンパクト・サポートを有し、サポート端点で０に収束する確率密度関数を有する、付記１から５の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
（付記７）
通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析方法において、
所定の確率分布に基づいて閾値を設定し、
１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が前記閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約し、
前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出する、通信セッションログ解析方法。
（付記８）
前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを前記統計情報に基づいて抽出する、付記７記載の通信セッションログ解析方法。
（付記９）
前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを削除する、付記８記載の通信セッションログ解析方法。
（付記１０）
妥当でないと判定した前記ウェブセッションを削除する、付記７から９の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。
（付記１１）
前記統計情報は、ハイパーリンク数もしくはコンテンツ数もしくはコンテンツサイズの、データ数もしくは平均値もしくは標準偏差もしくは歪度もしくは尖度もしくは確率密度関数もしくは累積分布関数を含む、付記７から１０の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。
（付記１２）
前記所定の確率分布は、連続でかつコンパクト・サポートを有し、サポート端点で０に収束する確率密度関数を有する、付記７から１１の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。
（付記１３）
通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する処理を、コンピュータに実行させる通信セッションログ解析プログラムにおいて、
所定の確率分布に基づいて閾値を設定する処理と、
１つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が前記閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに帰属させる処理と、
前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出する処理とを、コンピュータに実行させる通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１４）
前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを前記統計情報に基づいて抽出する処理を実行させる、付記１３記載の通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１５）
前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを削除する処理を実行させる、付記１４記載の通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１６）
妥当でないと判定した前記ウェブセッションを削除する処理を実行させる、付記１３から１５の内の１項記載の通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１７）
前記統計情報は、ハイパーリンク数もしくはコンテンツ数もしくはコンテンツサイズの、データ数もしくは平均値もしくは標準偏差もしくは歪度もしくは尖度もしくは確率密度関数もしくは累積分布関数を含む、付記１３から１６の内の１項記載の通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
（付記１８）
前記所定の確率分布は、連続でかつコンパクト・サポートを有し、サポート端点で０に収束する確率密度関数を有する、付記１３から１７の内の１項記載の通信セッションログ解析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１６年１１月１５日に出願された日本出願特願２０１６−２２２３９５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１、２、３ 通信セッションログ解析装置
１１ ウェブセッション集約手段
１２ 閾値設定手段
１３ フィルタリング手段
２０１、３０１ 通信セッションログ記憶部
２０２、３０２ コンテンツタイプ判別部
２０３、３０３ ウェブセッション作成部
２０４、３０４ 閾値設定部
２０５、３０５ ウェブセッション記憶部
２０６、３０６ ウェブセッション検索部
２０７、３０７ ウェブセッション集約部
２０８、３０８ 統計情報取得部
２０９、３０９ 統計情報記憶部
２１０、３１０ フィルタリング部
２１１、３１１ フィルタリング後ウェブセッション記憶部
３１２ ウェブサイト抽出部

Claims (12)

1. 通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析装置において、
   １つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約するウェブセッション集約手段と、
   前記閾値を所定の確率分布に基づいて設定する閾値設定手段と、
   前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出するフィルタリング手段と、を有する通信セッションログ解析装置。
2. 前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを前記統計情報に基づいて抽出するウェブサイト抽出手段を有する、請求項１記載の通信セッションログ解析装置。
3. 前記ウェブサイト抽出手段は、前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを削除する、請求項２記載の通信セッションログ解析装置。
4. 前記フィルタリング手段は、妥当でないと判定した前記ウェブセッションを削除する、請求項１から３の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
5. 前記統計情報は、ハイパーリンク数もしくはコンテンツ数もしくはコンテンツサイズの、データ数もしくは平均値もしくは標準偏差もしくは歪度もしくは尖度もしくは確率密度関数もしくは累積分布関数を含む、請求項１から４の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
6. 前記所定の確率分布は、連続でかつコンパクト・サポートを有し、サポート端点で０に収束する確率密度関数を有する、請求項１から５の内の１項記載の通信セッションログ解析装置。
7. 通信セッションログに基づいて、１つのウェブサイトを閲覧するために必要な複数の通信セッションの集まりであるウェブセッションに関する情報を更新する通信セッションログ解析方法において、
   所定の確率分布に基づいて閾値を設定し、
   １つの通信セッションのセッション情報を取得し、基準の通信セッションの開始時刻から前記１つの通信セッションの開始時刻までの経過時間が前記閾値以下である場合に、前記１つの通信セッションを前記基準の通信セッションと同じ前記ウェブセッションに集約し、
   前記ウェブサイトの構成に関する統計情報に基づく統計的検定で前記ウェブセッションの妥当性を判定し、妥当と判定した前記ウェブセッションを抽出する、通信セッションログ解析方法。
8. 前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを前記統計情報に基づいて抽出する、請求項７記載の通信セッションログ解析方法。
9. 前記統計的検定の対象外の前記ウェブセッションを削除する、請求項８記載の通信セッションログ解析方法。
10. 妥当でないと判定した前記ウェブセッションを削除する、請求項７から９の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。
11. 前記統計情報は、ハイパーリンク数もしくはコンテンツ数もしくはコンテンツサイズの、データ数もしくは平均値もしくは標準偏差もしくは歪度もしくは尖度もしくは確率密度関数もしくは累積分布関数を含む、請求項７から１０の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。
12. 前記所定の確率分布は、連続でかつコンパクト・サポートを有し、サポート端点で０に収束する確率密度関数を有する、請求項７から１１の内の１項記載の通信セッションログ解析方法。

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