JP7003909B2

JP7003909B2 - 通信解析装置、通信解析方法およびコンピュータプログラム

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Publication number: JP7003909B2
Application number: JP2018505853A
Authority: JP
Inventors: 裕志吉田
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2016-03-16
Filing date: 2017-03-08
Publication date: 2022-01-21
Anticipated expiration: 2037-03-08
Also published as: US20190089795A1; US10742758B2; WO2017159490A1; JPWO2017159490A1

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解析装置、方法およびプログラムに関する。

一般的に、ウェブサイトは、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つのコンテンツアクセスと呼ぶ。

一方、コンテンツアクセス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、コンテンツアクセスの所要時間（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、このコンテンツアクセスの所要時間をコンテンツアクセス時間と呼ぶ。

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、特定のウェブサイトを構成するＨＴＴＰセッションがどのＨＴＴＰセッションであるかを判断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調べるためには、コンテンツの内容（ＨＴＭＬやスクリプトの内容）を保存しておく必要があるが、ログのデータサイズが膨大になるため、現実的には保存することは困難である。

特許文献１では、基準となるＨＴＴＰセッションからの経過時間が所定の閾値以下である同一ユーザの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を開示している。

特開２０１５－１９５５３０号公報

特許文献１では、基準のＨＴＴＰセッションが開始された時刻から、所定の時間（所定の閾値）内に発生したＨＴＴＰセッションを１つのバルクとして集約しているが、この場合、バルクの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、バルクの時間は３秒近傍の分布確率が極端に増加し、一方、５秒に設定した場合、バルクの時間は５秒近傍の分布確率が増加する。

しかし、バルクの時間をコンテンツアクセス時間としてユーザの体感品質を評価しても、閾値の設定方法によって、コンテンツアクセス時間の分布に偏りが発生する可能性があり、統計的にユーザの体感品質を精度良く評価することができない。

本発明の主な目的は、ユーザの体感品質を精度良く評価する技術を提供することである。

本発明による通信解析装置は、ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する通信解析装置であって、一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または終了時刻から、当該一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、当該一の通信セッションは当該基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスの統計情報を更新する集約手段と、閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する確率的閾値設定手段とを備える。

本発明による通信セッションログ解析方法は、ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する通信セッションログ解析方法であって、
所定の確率分布にもとづいて確率的に閾値を設定し、
一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または終了時刻から、当該一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、当該一の通信セッションは当該基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスの統計情報を更新する。

本発明によるプログラム記憶媒体は、コンピュータに、ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新させる通信セッションログ解析プログラムであって、コンピュータに、一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または終了時刻から、当該一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、当該一の通信セッションは当該基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスの統計情報を更新する集約処理と、閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する設定処理とをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを記憶する。

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。

本発明による通信解析装置の実施形態の構成を示すブロック図である。本発明による通信解析装置の実施形態の動作例を示すフローチャートである。確率的閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約方法の一例を説明する図である。一様分布の確率的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。ベータ分布の確率的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。実際のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。本発明による通信解析装置の主要部の構成を示すブロック図である。固定的閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約方法の一例を説明する図である。固定的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。

本発明の実施形態を、図面を参照して説明する。

図１は、通信解析装置の実施形態の構成を示すブロック図である。本実施形態の通信解析装置は、ログ記憶部１０１と、判別部１０２と、生成部１０３と、設定部１０４と、データ記憶部１０５と、検索部１０６と、集約部１０７とを備える。本実施形態の通信解析装置は、ログ記憶部１０１に記憶された通信セッションログを解析する。

ログ記憶部１０１は、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）単位でセッション情報が蓄積される。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（Uniform Resource Locator）、コンテンツサイズなどである。

判別部１０２は、ログ記憶部１０１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。判別部１０２は、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌである場合に、新規のコンテンツアクセスであると判断し、ＨＴＴＰセッションを基準のＨＴＴＰセッションと決定し、生成部１０３に処理を移行させる。また、判別部１０２は、コンテンツタイプが新規のコンテンツアクセスではないと判断した場合に、検索部１０６に処理を移行させる。

生成部１０３は、新規のコンテンツアクセスに関する情報をまとめたコンテンツアクセスデータの初期データを生成し、データ記憶部１０５に格納する。

データ記憶部１０５は、コンテンツアクセスデータを記憶する。

設定部１０４は、集約部１０７がＨＴＴＰセッションを集約する際の判断に用いる、ＨＴＴＰセッション間の時間間隔の閾値を所定の確率分布に従って設定する。

検索部１０６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アドレスを持つコンテンツアクセスデータをデータ記憶部１０５から検索する。

集約部１０７は、処理対象のＨＴＴＰセッションのセッション情報を取得し、そのＨＴＴＰセッションを検索部１０６が検索したコンテンツアクセスデータに集約するか否かを判断し、集約する場合、そのコンテンツアクセスデータを更新する。集約部１０７は、具体的には、基準のＨＴＴＰセッションの開始時刻または終了時刻から、処理対象のＨＴＴＰセッションの開始時刻までの経過時間Ｔｋが閾値Ｐ以下であるか否かを判断する。そして、集約部１０７は、経過時間Ｔｋが閾値Ｐ以下である場合には、処理対象のＨＴＴＰセッションと基準のＨＴＴＰセッションとが同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、データ記憶部１０５における当該コンテンツアクセスデータに含まれる統計情報を更新する。

図２は、本実施形態の通信解析装置の動作例を示すフローチャートである。判別部１０２は、ログ記憶部１０１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。判別部１０２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Ｓ１０１）。また、判別部１０２は、コンテンツタイプにもとづいて、生成部１０３に処理を移行させるか、または、検索部１０６に処理を移行させるかを判断する。

判別部１０２は、具体的には、コンテンツタイプが新規のコンテンツアクセスであると判断した場合に（ステップＳ１０２のＹＥＳ）、生成部１０３に処理を移行させる。判別部１０２は、ＨＴＴＰセッションが１つのコンテンツアクセス（ウェブサイトへのアクセス）の中で最初のＨＴＴＰセッションであると判断した場合に新規のコンテンツアクセスであると判断する。判別部１０２は、例えば、ＨＴＴＰセッションのコンテンツタイプが「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」である場合にコンテンツアクセスの最初のＨＴＴＰセッションであると判断する。多くのウェブサイトは「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」をベースとして生成されているためである。

判別部１０２は、ＨＴＴＰセッションが１つのコンテンツアクセスにおける２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判断した場合に（ステップＳ１０２のＮＯ）、検索部１０６に処理を移行させる。判別部１０２は、上述のとおりコンテンツタイプが「ｔｅｘｔ／ｈｔｍｌ」をコンテンツアクセスの最初のＨＴＴＰセッションと判断する場合、それ以外のコンテンツタイプを、２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判断し、検索部１０６に処理を移行させる。

生成部１０３は、新規のコンテンツアクセスに関する情報をまとめたコンテンツアクセスデータの初期データを生成し、データ記憶部１０５に格納する（ステップＳ１０３）。コンテンツアクセスデータは、後述する処理により複数のＨＴＴＰセッションを１つのコンテンツアクセスとして集約した情報となる。生成部１０３は、１つのコンテンツアクセス（ウェブサイトへのアクセス）の中で最初のＨＴＴＰセッションであると判断したＨＴＴＰセッションを基準のＨＴＴＰセッションとして、コンテンツアクセスデータの初期データを生成する。

また、コンテンツアクセスデータは、コンテンツアクセス開始時刻（最初のＨＴＴＰセッションの開始時刻）、コンテンツアクセス終了時刻（集約されたＨＴＴＰセッション終了時刻のうち最も遅い時刻）、コンテンツアクセスした端末のＩＰアドレス、コンテンツアクセスした端末アプリケーションのＵＡ、コンテンツアクセスのＵＲＬ、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セッション集約数、後述する時間間隔閾値などの情報を含む。ＨＴＴＰセッションの集約については、集約部１０７の処理として後述する。

設定部１０４は、ＨＴＴＰセッション間の時間間隔の閾値Ｐを所定の確率分布に従って設定する（ステップＳ１０４）。その閾値Ｐは、集約部１０７がＨＴＴＰセッションを対象のコンテンツアクセスデータ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つのコンテンツアクセスにおける２つ目以降のＨＴＴＰセッションと判断された場合に（ステップＳ１０２のＮＯ）、検索部１０６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アドレスを持つコンテンツアクセスデータをデータ記憶部１０５から検索する（ステップＳ１０５）。

集約部１０７は、処理対象のＨＴＴＰセッションのセッション情報を取得し、そのＨＴＴＰセッションを検索部１０６が検索したコンテンツアクセスデータに集約するか否かを判断する（ステップＳ１０６）。集約部１０７は、具体的には、検索したコンテンツアクセスデータ内の基準のＨＴＴＰセッションの開始時刻または終了時刻から、ＨＴＴＰセッションの開始時刻までの経過時間Ｔｋが、設定部１０４が確率的に設定した閾値Ｐ以下であるか否かを判断する。集約部１０７は、経過時間Ｔｋが閾値Ｐ以下の場合に、処理対象のＨＴＴＰセッションを検索されたコンテンツアクセスデータへ集約すると判断する。

集約部１０７は、ＨＴＴＰセッションをコンテンツアクセスデータへ集約すると判断した場合（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、コンテンツアクセスデータの終了時刻、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する（ステップＳ１０７）。また、集約部１０７は、集約前のコンテンツアクセスデータ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に、ＨＴＴＰセッションの終了時刻を用いてコンテンツアクセスデータの終了時刻を更新する。また、集約部１０７は、コンテンツサイズを、集約するＨＴＴＰセッションのコンテンツサイズ分だけ加算する。また、集約部１０７は、ＨＴＴＰセッションの集約数を１加算する。

集約部１０７は、処理対象のＨＴＴＰセッションを検索されたコンテンツアクセスデータへ集約しないと判断した場合（ステップＳ１０６のＮＯ）、コンテンツアクセスデータを更新しない。

集約部１０７は、検索部１０６が複数のコンテンツアクセスデータを検索した場合には、検索された複数のコンテンツアクセスデータの開始時刻が古い順、あるいは新しい順に上記同様に集約するか否かを判断する。集約部１０７は、このとき、処理対象のＨＴＴＰセッションを１つのコンテンツアクセスデータへ集約した場合、当該ＨＴＴＰセッションを別のコンテンツアクセスデータには集約しない。

図８は、固定的な閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約方法を説明する図である。固定閾値に基づく集約方法では、通信セッションを集約するか否かの判定は全て同じ閾値を基準に判断される。図８に示す例では、固定時間区間幅（固定閾値Ｓ）内に開始された通信セッションが一つのコンテンツアクセスであると判断される。図８に示す例では、通信セッションＣ＃１～Ｃ＃３がコンテンツアクセスＡ＃１と判断される。また、通信セッションＣ＃４、Ｃ＃５がコンテンツアクセスＡ＃２と判断され、通信セッションＣ＃６がコンテンツアクセスＡ＃３と判断される。

図３は、確率的閾値に基づいたＨＴＴＰセッションの集約方法を示す説明図である。確率的閾値を用いた場合、コンテンツアクセスごとに閾値が所定の確率分布にしたがって異なる値に決定される。この場合、通信セッションＣ＃１、Ｃ＃２がコンテンツアクセスＡ＃１と判断され、通信セッションＣ＃３～Ｃ＃５がコンテンツアクセスＡ＃２と判断され、通信セッションＣ＃６、Ｃ＃７がコンテンツアクセスＡ＃３と判断されている。

＜確率的閾値について＞
設定部１０４は、確率的閾値（閾値Ｐ）を設定する際に利用する確率分布として、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の内の適宜な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コンテンツアクセスの所要時間（コンテンツアクセスの開始時刻から終了時刻までの時間）の統計に大きな影響を及ぼす。実際のコンテンツアクセスの所要時間に近い時間を算出するためには、以下の特徴を満足する確率分布であることが好ましい。

特徴（１）：確率密度関数が存在し、定義域において連続である。

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、コンテンツアクセスの所要時間の分布が歪な形状となることが抑制される。列挙した上記の確率分布はこの性質を有する。

特徴（２）：確率密度関数がコンパクト・サポートを持つ。

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ため、閾値が過大になってしまうと、当該閾値となるコンテンツアクセスデータばかりに集約してしまうことになり、正常なコンテンツアクセスの所要時間を計測できない。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が、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などの好ましくない特性が生じる。

特徴（３）：確率密度関数がサポートの端点で０に収束する。

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に収束していない場合、サポートの端点においてコンテンツアクセスの所要時間の分布が歪になる。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。

図９は、固定的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。図９は、閾値が固定値（１秒）である例を示す。図４は、一様分布の確率的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。図４は、確率分布が０から２秒までの一様分布に従う例を示す。図５は、ベータ分布の確率的閾値を用いた場合のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。図５は、サポートが長さ３．５秒のベータ分布に従う例を示す。図６は、実際のコンテンツアクセス所要時間を説明する図である。全ての閾値の分布は、期待値が１秒となっている。図９、図４、図５では、上側のグラフが閾値の分布を示し、下側のグラフがそれに対応するコンテンツアクセス所要時間の分布を示している。

閾値が固定値である場合（図９）、閾値近傍でコンテンツアクセス所要時間はピークを持ち、これは明らかに閾値の値によってコンテンツアクセス所要時間が決定されてしまっている。

閾値が一様分布に従う場合（図４）、固定値のようなピークは抑制されているが、サポート端点である２秒のところでコンテンツアクセス所要時間の分布が滑らかでなくなっている。

一方、閾値がベータ分布に従う場合（図５）、コンテンツアクセス所要時間は裾野（分布の右遠方）へ滑らかにつながる分布となっており、真のコンテンツアクセス所要時間（図６）に近い分布となっている。

以上により、本実施形態の通信解析装置は、確率的に設定した閾値に基づいてコンテンツアクセスを集約することにより、通信セッションログから真のコンテンツアクセス所要時間に近い分布を得ることができる。この結果、通信解析装置は、ユーザの体感品質の評価をより正確に行うことができる。

本実施形態の通信解析装置は、コンピュータに実装される。具体的には、通信解析装置は、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７は、本実施形態による通信解析装置の主要部の構成を示すブロック図である。本実施形態による通信解析装置は、ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する。また、通信解析装置の主要部は、確率的閾値設定部２０４と、集約部２０７とを備える。集約部２０７は、一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または終了時刻から、当該一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か否かを判断する。さらに、集約部２０７は、その経過時間が閾値以下である場合に、当該一の通信セッションは当該基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスの統計情報を更新する。確率的閾値設定部２０４は、集約部２０７が用いる閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する。

また、上記の実施形態では、以下の（１）～（５）に示す通信解析装置も開示されている。

（１）ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する通信解析装置であって、一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または終了時刻から、当該一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、当該一の通信セッションは当該基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスの統計情報を更新する集約部（例えば、集約部１０７）と、閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する確率的閾値設定部（例えば、設定部１０４）とを備えた通信解析装置。

（２）通信解析装置は、閾値の確率分布の確率密度関数は、連続であり、かつ、コンパクト・サポートを有するように構成されていてもよい。このような通信解析装置によれば、コンテンツアクセスの所要時間の分布が歪な形状となることが抑制され、閾値が過大になることを防止することができる。

（３）通信解析装置は、閾値の確率分布のサポート端点において、確率密度関数値が０に収束するように構成されていてもよい。このような通信解析装置によれば、サポートの端点においてコンテンツアクセスの所要時間の分布が歪になることを防止することができる。

（４）通信解析装置は、基準の通信セッションをコンテンツタイプによって決定するコンテンツタイプ判別部（例えば、判別部１０２）を備えたように構成されていてもよい。

（５）通信解析装置は、コンテンツタイプ判別部（例えば、判別部１０２）は、通信セッションのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌである場合に、当該通信セッションを基準の通信セッションと決定するように構成されていてもよい。

以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態には限定されない。即ち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。

この出願は、２０１６年３月１６日に出願された日本出願特願２０１６－５２７２９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。

本発明は、通信セッションログの解析に適用可能である。

１０１ログ記憶部
１０２判別部
１０３生成部
１０４設定部
１０５データ記憶部
１０６検索部
１０７集約部
２０４確率的閾値設定部
２０７集約部

Claims

ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する通信解析装置であって、
一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または終了時刻から、前記一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、前記一の通信セッションは前記基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスに関する前記統計情報を前記一の通信セッションのセッション情報に基づいて更新する集約手段と、
前記閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する確率的閾値設定手段と
を備える通信解析装置。
前記閾値の確率分布を表す確率密度関数は、連続であり、かつ、コンパクト・サポートを有する請求項１記載の通信解析装置。
前記閾値の確率分布のサポート端点において、前記確率密度関数の値が０に収束する請求項２に記載の通信解析装置。
前記基準の通信セッションをコンテンツタイプによって決定するコンテンツタイプ判別手段を備える請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の通信解析装置。
前記コンテンツタイプ判別手段は、通信セッションのコンテンツタイプがｔｅｘｔ／ｈｔｍｌである場合に、当該通信セッションを前記基準の通信セッションと決定する請求項４に記載の通信解析装置。
ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新する通信セッションログ解析方法であって、
所定の確率分布にもとづいて確率的に閾値を設定し、
一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または終了時刻から、前記一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、前記一の通信セッションは前記基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスに関する前記統計情報を前記一の通信セッションのセッション情報に基づいて更新する
通信セッションログ解析方法。
コンピュータに、ユーザの通信セッションログにもとづいて、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コンテンツアクセスに関する統計情報を更新させる通信セッションログ解析プログラムであって、
コンピュータに、
一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または終了時刻から、前記一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、前記一の通信セッションは前記基準の通信セッションと同じコンテンツアクセスに含まれると判断し、当該コンテンツアクセスに関する前記統計情報を前記一の通信セッションのセッション情報に基づいて更新する集約処理と、
前記閾値を所定の確率分布にもとづいて確率的に設定する確率的閾値設定処理と
を実行させるコンピュータプログラム。