JP3951800B2 - Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium - Google Patents
Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium Download PDFInfo
- Publication number
- JP3951800B2 JP3951800B2 JP2002138892A JP2002138892A JP3951800B2 JP 3951800 B2 JP3951800 B2 JP 3951800B2 JP 2002138892 A JP2002138892 A JP 2002138892A JP 2002138892 A JP2002138892 A JP 2002138892A JP 3951800 B2 JP3951800 B2 JP 3951800B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rule
- correlation
- content
- analysis
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の提供者からマルチメディアコンテンツや商品やサービス等のコンテンツの提供を受け、そのコンテンツをＷｅｂサイトからインターネットを介して会員ユーザに仲介して提供するコンテンツ提供仲介サービス技術に係わり、特に、ユーザのコンテンツ視聴や商品購買などのログに基づきコンテンツ提供者に有益な顧客分析情報を提供するのに好適な技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
今日では自分の運営するＷｅｂサイトのアクセスログやＥコマースの売上、ＰＯＳデータなど、ユーザアクセス履歴情報が簡単に電子的に取得・蓄積できるようになってきており、それらの情報に基づく統計解析やＯＬＡＰ（On-Line Analytical Processing、多次元分析）、データマイニングなどを用いた顧客分析やクリックストリーム分析がかなり一般的となってきている。
【０００３】
また、一般的にユーザのアクセス分析に使われるデータマイニング手法として、相関ルール等の共起分析が挙げられる。この相関ルールとは、「条件Ｂが成立する時には、条件Ｈも同時に成立する」という共起関係を表すルールのことで、条件Ｂのことをルールのボディ（本体）、条件Ｈのことをルールのヘッド（頭部）と呼ぶ。
【０００４】
相関ルールの例として、「商品Ａと商品Ｂを買った人は商品Ｃも買っている」が挙げられ、この例では、「商品Ａと商品Ｂを購入」がボディ、「商品Ｃも購入」がヘッドとなる。相関ルールは、同時に購買された商品を分析するバスケット分析や、同一人物が購入した商品のパターンを抽出するために利用されている。
【０００５】
相関ルールを評価するパラメータとして一般的なものに、支持度と確信度がある。支持度とは、ある条件を満たすデータがデータ全体に占める割合のことを言い、相関ルールの支持度の場合は、データ全体に対しそのルールの条件（この例では商品Ａと商品Ｂと商品Ｃを買った）を満たすデータの割合である。ルールの確信度は、ボディを満たすデータに対するルールを満たすデータの割合を言う。
【０００６】
また、共起情報に順序情報や時間間隔情報を入れた共起分析手法として、例えば、特開２０００−２５０８９６号公報（時間間隔を含む時系列パターン抽出方法および装置と時間間隔を含む時系列パターン抽出プログラムを記録した記録媒体）が提案されている。また、相関ルールの抽出方法については、例えば、特開平１１―１５８４２号公報の従来技術などに詳しく述べられている。
【０００７】
従来、コンテンツ保持者がアクセスログを分析したい場合は、自分自身でアクセスログを取得し、分析システムを構築し、分析者を確保して分析ノウハウを溜めていく必要があった。
【０００８】
あるいは、取得したアクセスログデータを第三者機関に渡して分析してもらうか、第三者機関にアクセスログの取得から分析まで一括して依頼することもできる。
【０００９】
しかし、このように自分自身の保持するコンテンツへのアクセス情報を分析するだけでは、ユーザのアクセス履歴のうち、自コンテンツへのアクセス分しか知ることができず、ユーザのアクセス傾向をつかむために十分とは言えない。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
解決しようとする問題点は、従来の技術では、コンテンツ提供者は、提供するコンテンツに対する顧客情報分析結果として、自コンテンツへのアクセス分に関しての分析結果しか知ることができない点である。
【００１１】
本発明の目的は、これら従来技術の課題を解決し、コンテンツ提供者に、自コンテンツへのユーザのアクセス傾向を正確に把握するのに十分な顧客分析情報を提供可能とすることである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、複数の提供者から提供されたコンテンツを、Ｗｅｂサイトからインターネットを介してユーザに仲介・提供するコンテンツ提供仲介サービスシステムであって、各コンテンツに対するユーザのアクセスログを取得して、各コンテンツ毎のアクセスログを、例えばデータマイニングにより分析し、このデータマイニングで得られる、各コンテンツに関しての相関ルール等を用いて、比較、統合等の処理手順を行い、あるコンテンツへのアクセスログから得られる情報、あるいは、その情報と共に、関連する他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報も含めて利用した分析結果情報を作成し、分析要求元に提供する。これにより、例えば適切である認証されたコンテンツ提供者から分析処理要求されたコンテンツの特徴を明らかにした分析結果情報を提供することができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を、図面により詳細に説明する。
【００１４】
図１は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの構成例を示すブロック図であり、図２は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの概要構成および動作例を示す説明図、図３は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の処理動作例を示すシーケンス図である。
【００１５】
図２において、１はインターネット、２ａ〜２ｃ，３ａ，３ｂは端末、４はＷｅｂサーバである。Ｗｅｂサーバ４は、仲介システムとして、端末３ａ，３ｂからインターネット１を介して送られてきた各コンテンツを登録し、登録した各コンテンツを、パーソナルコンピュータ等からなりＷｅｂブラウザを搭載したユーザ端末２ａ〜２ｃからのアクセスに対応して提供する。
【００１６】
さらに、Ｗｅｂサーバ４は、仲介システムとして、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスを行うものであり、各コンテンツに対するユーザのアクセスログを取得して、各コンテンツ毎のアクセスログを予め定められた手順、例えばデータマイニングにより分析し、このデータマイニングで得られる、各コンテンツに関しての相関ルール等のマイニングルール（データマイニングされたルール）を用いて、比較、統合等の処理手順を行い、あるコンテンツへのアクセスログから得られる情報から、あるいは、そのコンテンツに関する情報と共にこのコンテンツに関連する他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報も含めて利用した分析結果情報を作成し、分析要求元に提供する。これにより、例えば適切性が認証されたコンテンツ提供者から分析処理要求されたコンテンツの特徴を明らかにした分析結果情報を提供することができる。
【００１７】
すなわち、まず「コンテンツ登録」動作として、コンテンツ提供者は、端末３ａ，３ｂから、自分が保持するコンテンツを、インターネット１を介してＷｅｂサーバ４（仲介システム）に登録する。尚、コンテンツ提供者は複数存在し、各コンテンツ提供者はそれぞれ複数のコンテンツを登録することができる。
【００１８】
次に「コンテンツ要求」動作が端末２ａ〜２ｃ（コンテンツ利用者）からあれば、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、コンテンツ提供者から提供されたコンテンツを、インターネット１を介して端末２ａ〜２ｃ（コンテンツ利用者）に対して提示する「コンテンツ送信」動作を行う。
【００１９】
このように、コンテンツ利用者からのコンテンツ要求に対するコンテンツ送信または配信に伴い、「ログ書き込み」動作を行い、そのログを記録・登録する。そして、「ログ分析」動作により、各ログを適当なタイミングで分析しておく。
【００２０】
「分析データ要求」動作として、インターネット１を介してコンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）から分析データの要求があった場合、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、予め分析した結果を元に、リアルタイムにそのコンテンツ提供者向けの分析結果を作成して、提供者のＷｅｂブラウザ上に表示する（「分析結果表示」動作）。この「分析結果表示」動作に対応して「課金」が行われる。
【００２１】
以下、この動作を、図３を用いて説明する。
【００２２】
図３に示すように、まず、コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）は、コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）より提供者としての認証を受け、ログインし（ステップ「提供者ｌｏｇｉｎ」）、コンテンツを登録する（ステップ「コンテンツ登録」）。
【００２３】
コンテンツを利用したい人（コンテンツ利用者、端末２ａ〜２ｃ）はＷＷＷブラウザから仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）にアクセスし、利用者として認証されログインする（ステップ「ユーザｌｏｇｉｎ」）。
【００２４】
コンテンツ利用者（端末２ａ〜２ｃ）は、ログイン後、コンテンツ仲介サーバから提示された（ステップ「コンテンツ提示」）コンテンツ群から所望のコンテンツを選択し、要求する（ステップ「コンテンツ要求」）。
【００２５】
コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、利用ユーザ（端末２ａ〜２ｃ）から要求されたコンテンツを送信または配信し（ステップ「コンテンツ送信」）、ログをアクセスログ４ｆとして書き込む（ステップ「ログ書き込み」）。
【００２６】
コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、適当な契機にユーザのコンテンツのアクセス履歴分析を行い、分祈結果４ｈを記憶装置に蓄積しておく（ステップ「分析」）。
【００２７】
そして、再びコンテンツ提供者がログインし、分析情報の要求を行った場合（ステップ「提供者ｌｏｇｉｎ」）、コンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）は、分析結果４ｈから関連情報を取得し（ステップ「関連情報取得」）、ＳＳＬ等のセキュリティ性の高い手順を使ってコンテンツ提供者側（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に送信して結果を表示させる（ステップ「関連分析結果表示」）。
【００２８】
このような処理を行うコンテンツ仲介サーバ（Ｗｅｂサーバ４）の内部構成を、図１を用いて説明する。
【００２９】
図１に示すように、Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）は、ユーザ登録機能４ａ、ユーザ認証機能４ｂ、コンテンツ提示＆提供機能４ｄ、アクセスログ取得機能４ｅ、アクセスログ分析機能４ｇ、コンテンツ登録機能４ｉ、提供者認証機能４ｍ、提供者登録機能４ｎ、分析結果処理機能４ｐ、分析結果表示機能４ｑからなる。
【００３０】
Ｗｅｂサーバ４は、図示していない、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）やＬＣＤ(Liquid Crystal Display)等からなる表示装置、キーボードやマウス等からなる入力装置、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等からなる外部記憶装置、ＬＡＮ（Local Area Network）カード等の通信装置などの周辺装置が接続された情報処理装置からなり、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）もしくはＤＶＤ（Digital Video Disc/Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納されたプログラムを外部記憶装置にインストールして情報処理装置に設けられた主メモリにロードしＣＰＵ（Central Processing Unit）で処理することにより、各機能の動作が実行される。
【００３１】
Ｗｅｂサーバ４（仲介システム）において、ユーザ登録機能４ａは、ユーザプロファイルやＵＩＤ（ユーザ識別子）、パスワードなど、ユーザ（端末２ａ〜２ｃ）が入力した情報を、ユーザ情報４ｃとしてＨＤＤ等に登録し、ユーザ認証機能４ｂは、Ｗｅｂサーバ４が提供するコンテンツにアクセスしたいユーザを、ＵＩＤとパスワード等によって認証する．
【００３２】
また、コンテンツ提示＆提供機能４ｄは、提供者（端末３ａ，３ｂ）から提供されたコンテンツデータ４ｊを、ネットワーク（インターネット１）を介してわかりやすいよう工夫して提示し、ユーザが所望のコンテンツを見つけて要求した場合は、そのコンテンツを送信または配信する。
【００３３】
アクセスログ取得機能４ｅは、ユーザがコンテンツを要求した契機またはコンテンツを送信した契機などに、ユーザＩＤと送信したコンテンツのＩＤおよび時間情報などをアクセスログ４ｆに書き込む。
【００３４】
アクセスログ分析機能４ｇは、予め決められた契機または管理者により任意のタイミングで起動され、アクセスログ４ｆとユーザ情報４ｃとコンテンツプロファイル４ｋなどのデータを利用してデータマイニングなどの分析を行う。
【００３５】
提供者登録機能４ｎは、提供者ＩＤの払い出しやパスワード設定などを行い、これらの情報を提供者情報４ｏとして記憶装置に格納し、提供者認証機能４ｍは、提供者情報４ｏに基づき提供者（端末３ａ，３ｂ）を認証する。適切な提供者として認証されたユーザは、コンテンツの登録および、コンテンツへのアクセスログの分析結果の閲覧をすることができる。
【００３６】
コンテンツ登録機能４ｉは、認証されたユーザ（端末３ａ，３ｂ）から送信されてきたコンテンツをコンテンツデータ４ｊとして記憶装置に登録すると共に、各コンテンツの提供者識別情報（ＩＤ）やジャンル、タイトル、作成者等をコンテンツプロファイル４ｋとして登録し、さらに、所定の関連がある各コンテンツおよびコンテンツ提供者の関連情報をコンテンツ−提供者関連情報４ｌとして登録する。
【００３７】
分祈結果処理機能４ｐは、提供者ＩＤに基づき分析結果４ｈから適当な分析結果を選択し、統合、比較、視覚化変換などの処理を行い、分析結果表示機能４ｑは、分析結果処理機能４ｐが生成した分析結果を読み込んで、要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に表示する。
【００３８】
図４は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の処理動作例を示すフローチャートである。
【００３９】
図４においては、コンテンツ提供者またはそれに準ずる者が、提供したコンテンツの相関ルール分析結果を要求した場合に、要求者が権限を持つコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを図形化して提示するための処理に係わる動作例を示している。
【００４０】
まず、提供者がＵＩＤ（ユーザ識別子）とパスワードによって認証され（ステップ４０１）、相関ルールを要求した場合（ステップ４０２）、提供者ＩＤをキーに提供者−コンテンツ関連情報４ｌを検索し、この提供者ＩＤによって提供されたコンテンツ一覧４ｓを抽出する（ステップ４０３）。
【００４１】
ただし、予め提供者−コンテンツ関連情報４ｌには、そのコンテンツの提供者ＩＤを格納しておく。
【００４２】
そして、表示ルールリスト４ｔをクリアし、コンテンツ一覧のコンテンツを１つずつ処理する。すなわち、ｉ番目のコンテンツを取り（ステップ４０４）、そのコンテンツを頭部（ヘッド）に持つような相関ルールを分析結果から抽出し、表示ルールリスト４ｔに追加する（ステップ４０５）。
【００４３】
全てのコンテンツを処理し終わったら（ステップ４０６）、次のようにして、表示ルールリスト４ｔから視覚化情報を作成する処理を開始する（ステップ４０７）。
【００４４】
予め設定された、ルールを図形として表示するためのルール視覚化設定情報４ｕを読み取り、表示ルールリスト４ｔ中のルールを図形情報４ｖに変換する。分析結果表示機能４ｑは、この図形情報４ｖを読み込み、要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上で図形を描画させる。
【００４５】
これにより、コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）は、例えば、「全体の中で自提供コンテンツＡを視聴した人は１％だが（アイテムの支持度）、３０代の女性で他者コンテンツＢと他者コンテンツＣを見た人の３０％が自提供コンテンツＡを見ている（ルールの確信度）。」というような情報を得ることができる。
【００４６】
図５は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第３の処理動作例を示す説明図である。
【００４７】
図５では、分析結果要求者がコンテンツを１つ選択し、相関ルール分析結果を要求した時に、このコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを円状図を用いて視覚化する場合のＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）例と処理例を示している。
【００４８】
分析結果要求者が、予め定められたＵＲＬ（Uniform Resource Location）にアクセスすることにより、端末３ａ，３ｂにログイン画面５ａが表示される。分析結果を知りたいコンテンツの提供者ＩＤ（ＵＩＤ「ｘｘｘ１」、ｐａｓｓｗｏｒｄ「＊＊＊＊＊＊＊＊」）でログイン（「ログイン」ボタンの選択・押下）すると、システム（Ｗｅｂサーバ４）側において認証処理が行われ（ステップ「ユーザ認証」）、適切であると認証されれば端末３ａ，３ｂに分析結果要求画面５ｂが表示される。
【００４９】
本システムでは、ログインした提供者ＩＤをキーにコンテンツ−提供者関連情報４ｌを検索し、分析結果閲覧権限のあるコンテンツをすべて抽出し、分析結果要求画面５ｂの「コンテンツ一覧」に表示する（ステップ「提供コンテンツ選択」）。
【００５０】
分析要求者は、表示された分析結果要求画面５ｂの「コンテンツ一覧」の中から分析結果を知りたいコンテンツを１つ選択し「注目コンテンツ」覧に入力し、「分析手法」として「相関ルール」を選択する。このようにして、これらの処理はすべて簡易なＧＵＩ操作によって行われる。
【００５１】
分析要求者によって「表示ボタン」が押された契機で本システムは、分析要求者が選択したコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールのリスト４ｒから検索し（ステップ「分析結果ルール処理」）、これらのルールを図形化し円状図５ｃを生成して、分析要求者（端末３ａ，３ｂ）のＷＷＷブラウザ上に表示する（ステップ「結果表示」）。
【００５２】
図６は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第４の処理動作例を示す説明図である。
【００５３】
図６においては、アクセスログ分析機能４ｅが、ＧＵＩ付きインタラクティブインタフェースと自動実行機能を持つ場合の実現例について示している。アクセスログ分析の実行は、分析実行者６ｃがインタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄを用いて行う場合と、自動実行機能６ｆにより、予め決められた契機に自動的に起動、実行される場合がある。
【００５４】
自動実行は、分析実行者６ｃが設定した自動実行設定ファイル６ｅの内容に従って、設定されたタイミングで、設定された分析シナリオを実行する。分析シナリオの内容は分析実行者６ｃが設定した分析シナリオ設定ファイル６ｇを参照する。
【００５５】
ここで分析シナリオとは、データ抽出を行い相関ルールを実行するなど、一つの分析を完結するための一連の処理のことである。分析シナリオは、分析実行者６ｃが直接、分析シナリオ設定ファイル６ｇに書くこともできるが、一般的にはインタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄで作成して分析シナリオ設定ファイル６ｇに出力する。
【００５６】
インタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄでは、ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ分析画面６ａに示すように、分析コンポーネント（「データ抽出１，２」、「Ｊｏｉｎ」，「相関ルール」）をアイコンで表示し、これらを矢印でつなぐことにより分析シナリオを設計する。
【００５７】
また、アイコン（「相関ルール」）を開くと、その設定画面（相関ルール設定画面６ｂ））が表示され、その設定画面（相関ルール設定画面６ｂ）で各コンポーネントのパラメータを設定することができる。設定されたパラメータは、分析コンポーネント毎に、コンポーネントパラメータ設定ファイル６ｈとして格納される。
【００５８】
このようにして、分析実行者６ｃは、予め提供された分析コンポーネントを組み合わせて、適切な分析結果が出るような分析シナリオを設計し、適宜、支援ＧＵＩから実行することができる。また、結果を分析シナリオ設定ファイル６ｇに出力し、自動実行設定ファイル６ｅにそのシナリオのエントリを加えることにより、適当な契機で繰り返し実行させることができる。
【００５９】
分析の実行は、インタラクティブ分析支援ＧＵＩ６ｄまたは自動実行機能６ｆが分析シナリオに従って、分析コンポーネント実行機能６ｉを起動することにより行う。
【００６０】
分析コンポーネント実行機能６ｉは、与えられたコンポーネントパラメータ設定ファイル６ｈの内容にしたがって分析プロセス（データ抽出エンジン６ｊ、ＪＯＩＮエンジン６ｋ、相関ルールエンジン６ｌ）を実行し、アクセスログ４ｆから最終的なルール（４ｒ）を結果出力する。
【００６１】
図７は、図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第５の処理動作例を示す説明図である。
【００６２】
図７においては、ユーザプロファイルとの相関ルールに関し、そのコンテンツが含まれるジャンル全体の傾向との比較を行う例について示している。
【００６３】
ユーザ登録時に、ユーザ情報として、年齢、性別、家族人数、職業、趣味などのユーザプロファイルを取得し、ユーザプロファイルテーブル４ｃ'に格納しておく。
【００６４】
同様に、コンテンツ登録時に、登録するコンテンツプロファイルの１つとしてジャンル情報を取得しておき、コンテンツプロファイルテーブル４ｋ'を生成しておく。
【００６５】
アクセスログ情報として、ＵＩＤ（ユーザＩＤ）とコンテンツの情報が得られるが、これらの情報をユーザＩＤとコンテンツ名またはコンテンツ識別子などをキーに結合してアクセスログテーブル４ｆ'として登録する。
【００６６】
これらユーザプロファイルテーブル４ｃ'とコンテンツプロファイルテーブル４ｋ'およびアクセスログテーブル４ｆ'を用いることにより、アクセスログ分析機能４ｇにおいて、アクセスログ分析し、ユーザプロファイルをボディに、ジャンルをヘッドに持つ相関ルール７ａを抽出する。また、同様に、ユーザプロファイルをボディに、コンテンツをヘッドに持つ相関ルール７ｂも作成する。
【００６７】
コンテンツ提供者（端末３ａ，３ｂ）等から、コンテンツＸに関する分析結果の要求７ｃがあれば、分析結果処理機能４ｐにおいて、まず、コンテンツをヘッドに持つ相関ルール（７ｂ）のリストから、コンテンツＸをヘッドに持つ相関ルール（７ｆ）を抽出する。さらに、コンテンツＸのジャンルがｘだとすると、ジャンルをヘッドに持つ相関ルール（７ａ）のリストから、ｘをヘッドに持つ相関ルール（７ｅ）を抽出する（７ｄ）。
【００６８】
そして、コンテンツＸのルールのボディをジャンルｘのルールのボディと比較し（比較処理７ｇ）、同じボディを持つルールがジャンルｘにないルールがあれば、このルールをコンテンツＸの特徴的なルールとして抽出する。
【００６９】
このようして抽出したルールを分析結果として、分析結果表示機能４ｑにより、インターネット１を介して要求元（端末３ａ，３ｂ）に送信して、ＷＷＷブラウザ等で表示させる（結果をＷｅｂブラウザに表示７ｈ）。
【００７０】
尚、ジャンルにあるルールでコンテンツに同じボディが無いルールがある場合は、潜在的な興味があるにも関わらず、そのユーザ層へのアピールが少ないと考えることができるので、マイナスの特徴として提示する。
【００７１】
次に、図８から図１１を用いて、あるユーザの注目したコンテンツとそのコンテンツを利用した利用者のプロファイルの距離をマップ化して、当該ユーザのＷｅｂブラウザ上に図形表示させるシステムを説明する。
【００７２】
図８は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の他構成例を示すブロック図であり、図９は、図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャート、図１０は、本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の他構成例を示すブロック図、図１１は、図１０におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【００７３】
図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムは、分析結果出力要求元のユーザが注目したコンテンツに関する相関ルール（ターゲット相関ルール）を、他のコンテンツの相関ルールと比較して、当該ターゲット相関ルールの特有度を算出し、その特有度を分かり易く視覚化して各ターゲット相関ルールを当該ユーザのＷｅｂブラウザ上に図形表示するものである。
【００７４】
図８において、８ａ，８ｊは分析結果出力要求元のユーザ側のＷｅｂブラウザの画面、８ｂはターゲット相関ルールを取得するターゲットルールの取得機能、８ｃは記憶装置に記憶された相関ルールのリスト、８ｄはターゲットルールの取得機能８ｂで取得されたターゲット相関ルールからなるターゲットルールテーブル、８ｅはターゲット相関ルールに類似する相関ルールを検索する類似ルールの検索機能、８ｆは類似ルールの検索機能８ｅで検索された相関ルールの内の特有のルールを登録した特有ルールテーブル、８ｇは類似ルールの検索機能８ｅで検索された相関ルールの内の特有のルール以外のルールを登録した類似ありルールテーブル、８ｈは類似ありルールテーブル８ｇに登録した各相関ルールの特徴量を求める類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、８ｉは特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに登録した各相関ルールのＷｅｂブラウザ表示用データを生成する視覚化データ生成＆表示機能、８ｋはＷｅｂブラウザ画面の構成設定用のパラメータが登録された視覚化（マッピング）情報ファイルである。
【００７５】
このような構成において、図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムは、予め、ログデータから相関ルールをマイニングし、各ルールのヘッド、ボディアイテムセット、支持度、確信度を相関ルールのリスト８ｃに格納しておく。
【００７６】
そして、分析結果出力要求元のユーザがＷｅｂブラウザの画面８ａにおいて指定した注目アイテムをヘッドとして持つ相関ルールを、ターゲットルールの取得機能８ｂにより、相関ルールのリスト８ｃから抽出し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル８ｄに一時的に保持する。
【００７７】
本例では、分析結果出力要求元のユーザは、Ｗｅｂブラウザの画面８ａにおいて、「コンテンツ１」を注目アイテムとして指定しており、さらに、本例では、ユーザは、比較対象のコンテンツの条件を指定したい場合は同様にＷｅｂブラウザより指定することができ、ここでは、比較対象のコンテンツの条件として「同一ジャンル」を指定している。
【００７８】
このように、本例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ａ上でユーザが「同一ジヤンル」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能８ｂでは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」と同一ジヤンルのアイテムをヘッドに持つ相関ルールを対象に検索を行う。
【００７９】
その後、類似ルールの検索機能８ｅにおいて、ターゲットルールの取得機能８ｂが抽出したターゲット相関ルールのボディアイテムセットと同じボディアイテムセットを持つ相関ルールを、相関ルールのリスト８ｃから読み出す。
【００８０】
同じボディアイテムセットを持つ相関ルールが無かったターゲット相関ルールは、そのアイテムに関する特有のルールとして、特有ルールテーブル８ｆに登録し、同じボディアイテムセットを持つ相関ルールが有るターゲット相関ルールに関しては、類似ありルールテーブル８ｇに登録する。
【００８１】
そして、類似ありルールテーブル８ｇに登録した各ターゲット相関ルールに対して、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈにより、それぞれ同じボディを持つターゲット相関ルールの比較に用いるための特徴量を算出し、類似ありルールテーブル８ｇにおいて各ターゲット相関ルールに付与する。
【００８２】
尚、同じボディを持つ相関ルールを比較する特徴量として、本例では、リフトの比を用いる。ここでリフトとは、相関ルールの確信度をヘッドの支持度で割ったもの、すなわち、相関ルールの支持度をヘッドの支持度とボディの支持度で割ったものである。
【００８３】
このように、特徴量としては、リフトの比を用いるのは、次の理由による。すなわち、相関ルールの最も一般的な指標である支持度と確信度はボディが同じ場合、ヘッドアイテムの支持度が直接効いてきてしまうため、ルール自体を比較する特徴量としては適当ではない。そこで、本例では、ヘッドの支持度の影響を受けにくい指標であるリフトを比較の指標として用いる。これにより、そのボディが、ヘッドを満たすデータの限定にどの程度、貢献するかを直接評価することができる。
【００８４】
このリフトの比を用いて、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈが算出した特徴量の比較の結果に基づき、視覚化データ生成＆表示機能８ｉにより、特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに登録した各ターゲット相関ルールをＷｅｂブラウザに表示するデータを生成し、当該Ｗｅｂブラウザに送信する。
【００８５】
尚、この際、視覚化データ生成＆表示機能８ｉは、特有ルールと、類似ルールありターゲット相関ルールのそれぞれとが、Ｗｅｂブラウザ上で容易に区別できるように、かつ、ターゲット相関ルールのそれぞれの特徴量が容易に区別できるように、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの内容で、Ｗｅｂブラウザ表示用データを生成する。
【００８６】
本例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ｊに示すように、「コンテンツ１」をヘッドに持つ各相関ルール（ターゲット相関ルール）が、縦軸の左側にリフトの比でソートされ視覚化されている。
【００８７】
たとえば、１番上のルールは、「コンテンツＡかつコンテンツＢを見ていればコンテンツ１も見ている」というようなルールであり、同一のボディアイテムセット（コンテンツＡとコンテンツＢ）を持つルールが無いため、最も特有度の高いルールとして一番上位に表示されている。
【００８８】
尚、本図８では、特有ルールが１つしか表示されていないが、複数の特有ルールがある場合は、特有ルールテーブル８ｆにおける格納順に従って、リフトの順に表示することとする。
【００８９】
Ｗｅｂブラウザ画面８ｊにおいて次の段に表示されているターゲット相関ルール（ボディ＝コンテンツＣ〜Ｅ、ヘッド＝コンテンツ１）は、それ自身のリフトはそれほど高くないが、類似ルール（ボディ＝コンテンツＣ〜Ｅ、ヘッド＝コンテンツα）が１つしかなく、そのリフトがターゲットルールのリフトより小さいため、特有度が比較的高いと判断され、この位置に表示されている。以下、最大のリフトを持つ類似ルールとのリフトの比の順に特有度が高いと判断して、各ルールを表示している。
【００９０】
尚、類似ルールは、縦軸の右側にルールのリフトの順に配置されている。また、ターゲット相関ルールの各アイテムをつなぐラインの幅や色、ノードの大きさに関するマッピングは、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの内容に基づくものであり、これらはＷｅｂブラウザより変更することができる。図８の例では、ラインの幅をルールの支持度で、色をルールの確信度で、各図形の大きさをルールのリフトに指定している。
【００９１】
次に、このようなコンテンツ提供仲介サービスシステムの処理動作例を図９を用いて説明する。
【００９２】
図９においては、比較対象コンテンツを特定しない場合の処理フローを示しており、まず、ユーザが着目したいアイテム（コンテンツ）を選択・指定すると（ステップ９０１）、ターゲットルールの取得機能８ｂが、そのコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールリスト８ｃから取得し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル８ｄに保持する。
【００９３】
次に、ユーザが比較対象のルールに関し、条件をつけたかどうかを判断し（ステップ９０３）、あれば条件を取得する（ステップ９０４）。以下、ステップ９０５〜９１３の処理を繰り返す。
【００９４】
すなわち、保持したターゲット相関ルールから１つルールを取得し、そのボディアイテムセットを取得し（ステップ９０５，９０６）、このボディアイテムセットと同一のボディアイテムセットを持つ相関ルールを検索する（ステップ９０７）。この際、比較対象ルールに対する条件をユーザが指定していれば、その検索条件を考慮して検索する。
【００９５】
同じボディを持つ類似ルールが検索されなかった場合（ステップ９０８）、それは、そのアイテムに特有のルールであるとして、リフトの順にソートして特有ルールテーブル８ｆに保持する（ステップ９１２）。
【００９６】
このように、ヘッドが同じルールに関してリフトでソートすることは、結果的には確信度でソートすることと同じ意味を持つ。つまり、類似ルールが無い特有ルールに関しては、ルールの精度が高い順に保持されることを意味する。
【００９７】
ステップ９０８において、類似ルールが検索された場合は、このルールに関する比較特徴量を計算する。すなわち、類似ルールをリフトでソートし（ステップ９０９）、最もリフトの大きかったルールのヘッドアイテムがそのボデイアイテムセット条件に関して関連の強いアイテムと考え、最も関連の強い（リフトの大きい）アイテムの相関ルールと、ターゲット相関ルールとのリフトを比較し、特徴量とする（ステップ９１０）。
【００９８】
ここで、ターゲットアイテムのリフトの方が大きければ、そのボディアイテムセットは、類似ルールが存在しはするが、ターゲットアイテムとの関連が強く、準特有ルールということができる。逆にリフトの比が小さくなれば、そのルール（ボディアイテムセット条件）は（単独でいくら確信度／リフト）が大きくても、必ずしも関連が強いとはいえないとし、類似ありルールテーブル（図中「一般ルールテーブル」と記載）８ｇをリフトの比でソートして格納する（ステップ９１１）。
【００９９】
以上のステップ９０５〜９１３のループ処理を終了すると、特有ルールテーブル８ｆおよび類似ありルールテーブル８ｇに格納した各ターゲット相関ルールを、視覚化（マッピング）情報ファイル８ｋの設定内容に従って、ユーザ側のＷｅｂブラウザ上に図形表示させる（ステップ９１４）。
【０１００】
次に、図１０と図１１を用いて、注目アイテム（コンテンツ）と比較対象アイテム（コンテンツ）をユーザが指定した場合の処理動作について説明する。
【０１０１】
図１０におけるＷｅｂブラウザの画面１０ａ，１０ｊ、ターゲットルールの取得機能１０ｂ、相関ルールのリスト１０ｃ、ターゲットルールテーブル１０ｄ、類似ルールの検索機能１０ｅ、特有ルールテーブル１０ｆ、類似ありルールテーブル１０ｇ、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能（図中「類似ルールあり相関ルールの特徴量計算機能」と記載）１０ｈ、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉ、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋ、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉのそれぞれは、図８に示すＷｅｂブラウザの画面８ａ，８ｊ、ターゲットルールの取得機能８ｂ、相関ルールのリスト８ｃ、ターゲットルールテーブル８ｄ、類似ルールの検索機能８ｅ、特有ルールテーブル８ｆ、類似ありルールテーブル８ｇ、類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能８ｈ、視覚化データ生成＆表示機能８ｉと同じものである。。
【０１０２】
本図１０の例では、Ｗｅｂブラウザの画面１０ａにおいて、「コンテンツ２」が比較対象として初めからユーザにより指定されているので、図８における処理に比べて、関係のない処理を除いたものとなっている。
【０１０３】
すなわち、図８の例では、Ｗｅｂブラウザ画面８ａ上でユーザが「同一ジヤンル」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能８ｂは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」と同一ジヤンルのアイテムをヘッドに持つ相関ルールを対象に、相関ルールのリスト８ｃの検索を行っているが、本図１０の例では、Ｗｅｂブラウザ画面１０ａ上でユーザが「コンテンツ２」を指定しているので、ターゲットルールの取得機能１０ｂは、類似ルールとして、注目アイテムとして指定された「コンテンツ１」および「コンテンツ２」をヘッドに持つ相関ルールを対象に、相関ルールのリスト１０ｃの検索を行う。
【０１０４】
さらに、本図１０の例では、視覚化データ生成＆表示機能１０ｉによりデータ生成され表示されるＷｅｂブラウザ画面１０ｊにおいて、その比較結果が円状図で視覚化されている。
【０１０５】
すなわち、図１０の例では、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋにおける設定内容に従って、特有ルールが実線で表示され、その次に、類似ありルールが点線でリフト比の順にソートされて表示されている。図１０の例では、基点は９時の方向から反時計回りである。
【０１０６】
次に、このようなコンテンツ提供仲介サービスシステムの処理動作例を図１１を用いて説明する。
【０１０７】
図１１においては、比較対象コンテンツを特定した場合の処理フローを示しており、まず、ユーザが着目したいアイテム（注目コンテンツ）と比較対象アイテム（コンテンツ）を選択・指定すると（ステップ１１０１）、ターゲットルールの取得機能１１ｂが、その注目コンテンツと比較対象コンテンツをヘッドに持つ相関ルールを相関ルールリスト１０ｃから取得し、ターゲット相関ルールとして、ターゲットルールテーブル１０ｄに保持し、以下、ステップ１１０３〜１１０９の処理を繰り返す。
【０１０８】
すなわち、保持したターゲット相関ルールから１つルールを取得し、そのボディアイテムセットを取得し（ステップ１１０３，１１０４）、このボディアイテムセットと同一のボディアイテムセットで比較対象アイテムをヘッドに持つ相関ルール（類似ルール）を検索する（ステップ１１０５）。
【０１０９】
類似ルールが検索されなかった場合（ステップ１１０６）、それは、そのアイテムに特有のルールであるとして、リフトの順にソートして特有ルールテーブル１０ｆに保持し（テップ１１０８）、また、類似ルールが検索された場合は（ステップ１１０６）、リフト比を算出し、類似ありルールテーブル１０ｇに格納する（ステップ１１０７）。
【０１１０】
以上のステップ１１０３〜１１０９のループ処理を終了すると、特有ルールテーブル１０ｆおよび類似ありルールテーブル１０ｇに格納した各ターゲット相関ルールを、視覚化（マッピング）情報ファイル１０ｋの設定に従った内容で、ユーザ側のＷｅｂブラウザ上に図形表示させる（ステップ１１１０）。
【０１１１】
このように、図８から図１１を用いて説明した例では、ユーザが着目したコンテンツに関する相関ルールを、他のコンテンツのルールと比較して特徴量を計算し、その結果をわかりやすく視覚化し、Ｗｅｂブラウザ上に図形表示する。このことにより、分析に不慣れなユーザでも、容易にそのコンテンツの特徴を把握することができる。
【０１１２】
以上、図１〜図１１を用いて説明したように、本例のシステムでは、ユーザ認証を行うことにより、ユーザを識別したアクセスログを取得できる。そして、ユーザ識別子付きアクセスログを、統計手法やデータマイニング手法などを利用して分析することにより、コンテンツ／サービスのアクセス傾向を分析できる。
【０１１３】
さらに、本例のシステムでは、コンテンツ提供者認証を行うことにより、また、コンテンツ−提供者関連情報を保持することにより、分祈結果を提供可能なコンテンツを特定できる。そして、予め分析した結果から、分析結果提示可能と判断されたコンテンツに関する分析結果を抽出し、予め指定された処理を行って、分析結果要求者に適切な分析結果を提示することができる。
【０１１４】
また、分析結果処理機能においてルール比較を行うことにより、要求されたコンテンツの特徴を明らかにしユーザに提示することができる。これにより、コンテンツ提供者は、自分の提供したコンテンツに関係のある分析結果のみ得ることが出来、且つ、自コンテンツ以外の情報も含む有益な結果を得ることができる。
【０１１５】
そして、例えば、映像等のマルチメディアコンテンツやその他の商品やサービスなどを提供したい複数の提供者からコンテンツを集め、ユーザに一括提示して提供する仕組みを持つコンテンツ仲介者が、アクセスログを取得して分析し、予めコンテンツ毎に分析情報の取得権限を定めた分析情報要求者に対し、その取得権限の範囲内で分析結果情報を視覚的に提供することにより、ビジネスを成立させることができる。
【０１１６】
特に、いわゆるポータルサイト運営者のような仲介者システムに本例のシステムを適用することにより、コンテンツ提供者は自分で提供サイトや分析システムや分析ノウハウ、分析結果視覚化システムなどを保持・運営する必要がないだけでなく、自分の提供したコンテンツからのみでは得ることのできない、他のコンテンツへのアクセスログから得られる情報を利用した、分析結果を得ることができる。
【０１１７】
尚、本発明は、図１〜図１１を用いて説明した例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。例えば、本例では、インターネットを用いているが、イントラネット等のネットワークを利用することでも良く、また、各コンテンツのＷｅｂサーバ４への登録を、ＣＤ−ＲＯＭ等の電子媒体等を用いて登録することでも良い。
【０１１８】
また、本例では、共起関係に関するルールとして、相関ルールでの説明を行っているが、順序情報を含んだ共起ルールや時間間隔を含んだ共起ルール等を用いることでも良い。
【０１１９】
また、本例では、仲介システムとしてのＷｅｂサーバ１は１台とした構成としているが、必ずしも１台のマシンである必要はなく、複数のマシンによって構成することでも良い。
【０１２０】
また、本例では、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤを記録媒体として用いているが、ＦＤ（Flexible Disk）等を記録媒体として用いることでも良い。また、プログラムのインストールに関しても、通信装置を介してネットワーク経由でプログラムをダウンロードしてインストールすることでも良い。
【０１２１】
また、本例では、分析結果処理機能４ｐによる、分析結果の出力が要求されたコンテンツに関する分析結果と共にこのコンテンツに関連付けられるコンテンツに関する分析結果を含めて予め定められた手順に基づき抽出する例として、分析結果の出力が要求されたコンテンツに対する分析結果と、このコンテンツに予め関連付けられたコンテンツの分析結果とを分析結果４ｈから抽出し、それぞれの分析結果を比較した結果から新たな分析結果を作成するようしているが、このように、分析結果要求のあったコンテンツだけでなく他の提供者からのコンテンツも含めたアクセスログから得られる分析結果情報を提供するのみでなく、例えば、分析結果要求のあったコンテンツとこのコンテンツと同じコンテンツ提供者が提供する他のコンテンツを含めたアクセスログから得られる分析結果情報を提供することで、あるいは、出力が要求されたコンテンツのみを対象として（他の関連コンテンツは含まず）、複数期間に渡っての各分析結果を比較等することで、そのコンテンツに特徴的な分析結果を生成することでも良い。
【０１２２】
【発明の効果】
本発明によれば、コンテンツ仲介者がアクセスログを分析し、コンテンツ提供者に関連する結果を提供することにより、コンテンツ提供者は、自分の提供したコンテンツ以外のコンテンツとの共起情報や、同ジャンルのコンテンツとの比較情報など、自コンテンツのアクセスログからだけでは得ることのできない情報を取得でき、自分のコンテンツにアクセスするユーザがどのようなアクセス傾向（＝嗜好）を持つかを知ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの概要構成および動作例を示す説明図である。
【図３】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の処理動作例を示すシーケンス図である。
【図４】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の処理動作例を示すフローチャートである。
【図５】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第３の処理動作例を示す説明図である。
【図６】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第４の処理動作例を示す説明図である。
【図７】図１におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第５の処理動作例を示す説明図である。
【図８】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第１の他構成例を示すブロック図である。
【図９】図８におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明に係わるコンテンツ提供仲介サービスシステムの第２の他構成例を示すブロック図である。
【図１１】図１０におけるコンテンツ提供仲介サービスシステムの動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１：インターネット、２ａ〜３ｃ：端末（ユーザ端末、コンテンツ利用者）、３ａ，３ｂ：端末８コンテンツ提供者）、４：Ｗｅｂサーバ、４ａ：ユーザ登録機能、４ｂ：ユーザ認証機能、４ｃ：ユーザ情報、４ｃ'：ユーザプロファイルテーブル、４ｄ：コンテンツ提示＆提供機能、４ｅ：アクセスログ取得機能、４ｆ：、アクセスログ、４ｆ'：アクセスログテーブル、４ｇ：アクセスログ分析機能、４ｈ：分析結果、４ｉ：コンテンツ登録機能、４ｊ：コンテンツデータ、４ｋ：コンテンツプロファイル、４ｋ'：コンテンツプロファイルテーブル、４ｌ：コンテンツ−提供者関連情報、４ｍ：提供者認証機能、４ｎ：提供者登録機能、４ｏ：提供者情報、４ｐ：分析結果処理機能、４ｑ：分析結果表示機能、４ｒ：相関ルールのリスト、４ｓ：提供コンテンツ一覧、４ｔ：表示ルールリスト、４ｕ：視覚化設定情報、４ｖ：視覚化ルールの図形情報、５ａ：ログイン画面、５ｂ：分析結果要求画面、５ｃ：円状図による結果表示画面、６ａ：ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ分析画面、６ｂ：相関ルール設定画面、６ｃ：分析実行者、６ｄ：インタラクティブ分析支援ＧＵＩ、６ｅ：自動実行設定ファイル、６ｆ：自動実行機能、６ｇ：分析シナリオ設定ファイル、６ｈ：コンポーネントパラメータ設定ファイル、６ｉ：分析コンポーネント実行機能、６ｊ：データ抽出エンジン、６ｋ：ＪＯＩＮエンジン、６ｌ：相関ルールエンジン、７ａ：相関ルール（ジャンルをヘッドに持つ相関ルール）、７ｂ：相関ルール（コンテンツをヘッドに持つ相関ルール）、７ｃ：コンテンツＸの分析結果要求、７ｄ：コンテンツＸの相関ルールとジャンルｘの相関ルールの抽出、７ｅ：コンテンツＸの相関ルール、７ｆ：ジャンルｘの相関ルール、７ｇ：比較処理、７ｈ：結果のＷｅｂブラウザでの表示、８ａ，８ｊ：Ｗｅｂブラウザの画面、８ｂ：ターゲットルールの取得機能、８ｃ：相関ルールのリスト、８ｄ：ターゲットルールテーブル、８ｅ：類似ルールの検索機能、８ｆ：特有ルールテーブル、８ｇ：類似ありルールテーブル、８ｈ：類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、８ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、８ｋ：視覚化（マッピング）情報ファイル、８ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、１０ａ，１０ｊ：Ｗｅｂブラウザの画面、１０ｂ：ターゲットルールの取得機能、１０ｃ：相関ルールのリスト、１０ｄ：ターゲットルールテーブル、１０ｅ：類似ルールの検索機能、１０ｆ：特有ルールテーブル、１０ｇ：類似ありルールテーブル、１０ｈ：類似ルールありターゲットルールの特徴量計算機能、１０ｉ：視覚化データ生成＆表示機能、１０ｋ：視覚化（マッピング）情報ファイル。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a content providing mediation service technology that receives provision of multimedia content, products, services, and other content from a plurality of providers, and mediates the content from a website to a member user via the Internet. In particular, the present invention relates to a technique suitable for providing useful customer analysis information to a content provider based on a user's content viewing and product purchase logs.
[0002]
[Prior art]
Today, user access history information, such as access logs for e-commerce websites, e-commerce sales, and POS data, can be easily acquired and stored electronically. Customer analysis and click stream analysis using OLAP (On-Line Analytical Processing), data mining, etc. have become quite common.
[0003]
A data mining technique generally used for user access analysis includes co-occurrence analysis such as association rules. The correlation rule is a rule representing a co-occurrence relationship that “when condition B is satisfied, condition H is also satisfied”. Condition B is a rule body (main body), and condition H is a rule. This is called the head.
[0004]
As an example of the correlation rule, “the person who bought the product A and the product B also bought the product C” is cited. In this example, “the purchase of the product A and the product B” is the body, and “the product C is also purchased”. Becomes the head. The association rule is used for basket analysis for analyzing products purchased at the same time and for extracting patterns of products purchased by the same person.
[0005]
Common parameters for evaluating association rules include support and confidence. The support level means the ratio of the data satisfying a certain condition to the entire data. In the case of the support level of the association rule, the rule condition (the product A, the product B, and the product C in this example) is applied to the entire data. The ratio of data that satisfies The rule certainty factor refers to the ratio of data satisfying the rule to data satisfying the body.
[0006]
Further, as a co-occurrence analysis method in which order information and time interval information are included in co-occurrence information, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 2000-250896 (time series pattern extraction method and apparatus including time intervals and time series pattern including time intervals) A recording medium on which an extraction program is recorded has been proposed. The correlation rule extraction method is described in detail, for example, in the prior art of Japanese Patent Laid-Open No. 11-15842.
[0007]
Conventionally, when a content holder wants to analyze an access log, it has been necessary to acquire the access log by himself, build an analysis system, secure an analyst, and accumulate analysis know-how.
[0008]
Alternatively, the acquired access log data can be passed to a third party for analysis, or the third party can be requested in a batch from access log acquisition to analysis.
[0009]
However, simply analyzing the access information to the content held in this way can only know the amount of access to the content in the user's access history and is sufficient to grasp the user's access tendency. It can not be said.
[0010]
[Problems to be solved by the invention]
The problem to be solved is that, in the conventional technology, the content provider can know only the analysis result regarding the access to the content as the customer information analysis result for the content to be provided.
[0011]
An object of the present invention is to solve these problems of the prior art and to provide a content provider with sufficient customer analysis information for accurately grasping a user's access tendency to the content.
[0012]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, according to the present invention, there is provided a content providing mediation service system that mediates / provides content provided by a plurality of providers to a user from a website via the Internet, and the user's access to each content Acquire logs, analyze access logs for each content by, for example, data mining, and perform processing procedures such as comparison and integration using correlation rules for each content obtained by this data mining. Information obtained from the access log to the content, or the information together with the information obtained from the access log to other related content is created and provided to the analysis requester. Thereby, for example, analysis result information that clarifies the characteristics of the content requested to be analyzed by an appropriate authenticated content provider can be provided.
[0013]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0014]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a content provision mediation service system according to the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram showing a schematic configuration and an operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1, and FIG. It is a sequence diagram which shows the 1st processing operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0015]
In FIG. 2, 1 is the Internet, 2a to 2c, 3a and 3b are terminals, and 4 is a Web server. The
[0016]
Further, the
[0017]
That is, as a “content registration” operation, the content provider registers the content held by the content provider in the Web server 4 (mediation system) via the Internet 1 from the
[0018]
Next, if the “content request” operation is from the
[0019]
As described above, the “log writing” operation is performed and the log is recorded / registered with the content transmission or distribution in response to the content request from the content user. Then, each log is analyzed at an appropriate timing by the “log analysis” operation.
[0020]
When there is a request for analysis data from the content provider (
[0021]
Hereinafter, this operation will be described with reference to FIG.
[0022]
As shown in FIG. 3, first, the content provider (
[0023]
A person who wants to use the content (content user,
[0024]
After logging in, the content users (
[0025]
The content mediation server (Web server 4) transmits or distributes the content requested by the user (
[0026]
The content mediation server (Web server 4) performs an access history analysis of the user's content at an appropriate timing, and stores the
[0027]
When the content provider logs in again and requests analysis information (step “provider login”), the content mediation server (Web server 4) acquires related information from the
[0028]
The internal configuration of the content mediation server (Web server 4) that performs such processing will be described with reference to FIG.
[0029]
As shown in FIG. 1, the Web server 4 (mediation system) includes a
[0030]
The
[0031]
In the Web server 4 (mediation system), the
[0032]
Also, the content presentation &
[0033]
The access
[0034]
The access
[0035]
The
[0036]
The content registration function 4i registers content transmitted from an authenticated user (
[0037]
The prayer
[0038]
FIG. 4 is a flowchart showing a second processing operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0039]
In FIG. 4, when a content provider or a person equivalent thereto requests a correlation rule analysis result of the provided content, a process for graphically presenting a correlation rule having the content that the requester has authority in the head is presented. The operation example concerning is shown.
[0040]
First, when a provider is authenticated by a UID (user identifier) and a password (step 401) and requests a correlation rule (step 402), the provider-content related information 4l is searched using the provider ID as a key, and this provision is provided. The
[0041]
However, the provider ID of the content is stored in advance in the provider-content related information 4l.
[0042]
Then, the
[0043]
When all the contents have been processed (step 406), a process of creating visualization information from the
[0044]
The rule
[0045]
As a result, content providers (
[0046]
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a third processing operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0047]
In FIG. 5, when the analysis result requester selects one content and requests a correlation rule analysis result, a GUI (graphical user) for visualizing a correlation rule having this content at the head using a circular diagram. -Interface) Examples and processing examples are shown.
[0048]
When the analysis result requester accesses a predetermined URL (Uniform Resource Location), the
[0049]
In this system, the content-provider related information 4l is searched by using the logged-in provider ID as a key, all contents having the authority to view the analysis result are extracted, and displayed on the “content list” of the analysis
[0050]
The analysis requester selects one content that he / she wants to know the analysis result from the “content list” on the displayed analysis
[0051]
When the “display button” is pressed by the analysis requester, the system searches the
[0052]
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a fourth processing operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0053]
FIG. 6 shows an implementation example in which the access
[0054]
In the automatic execution, the set analysis scenario is executed at the set timing according to the contents of the automatic
[0055]
Here, the analysis scenario is a series of processes for completing one analysis, such as extracting data and executing a correlation rule. The analysis scenario can be directly written in the analysis
[0056]
In the interactive
[0057]
When the icon ("correlation rule") is opened, its setting screen (correlation
[0058]
In this way, the
[0059]
The analysis is executed by the interactive
[0060]
The analysis
[0061]
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a fifth processing operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0062]
FIG. 7 shows an example in which the correlation rule with the user profile is compared with the tendency of the entire genre including the content.
[0063]
At the time of user registration, user profiles such as age, sex, number of family members, occupations, hobbies, etc. are acquired as user information and stored in the user profile table 4c ′.
[0064]
Similarly, at the time of content registration, genre information is acquired as one of the content profiles to be registered, and a content profile table 4k ′ is generated.
[0065]
As access log information, a UID (user ID) and content information are obtained. These information are registered as an access log table 4f ′ by combining a user ID and a content name or content identifier with a key.
[0066]
By using the user profile table 4c ′, the content profile table 4k ′, and the access log table 4f ′, the access
[0067]
If there is an
[0068]
Then, the body of the rule of the content X is compared with the body of the rule of the genre x (
[0069]
The rule extracted in this way is sent as an analysis result to the request source (
[0070]
If there is a rule in the genre that does not have the same body in the content, it can be considered that there is little appeal to the user group even though there is potential interest, so it is presented as a negative feature To do.
[0071]
Next, with reference to FIGS. 8 to 11, a system for mapping the distance between the content noticed by a certain user and the profile of the user using the content and displaying the map on the user's Web browser will be described.
[0072]
FIG. 8 is a block diagram showing a first other configuration example of the content provision mediation service system according to the present invention, FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the content provision mediation service system in FIG. 8, and FIG. FIG. 11 is a block diagram showing a second example of the configuration of the content provision mediation service system according to the present invention, and FIG. 11 is a flowchart showing an operation example of the content provision mediation service system in FIG.
[0073]
The content provision mediation service system in FIG. 8 compares the correlation rule (target correlation rule) related to the content focused by the user of the analysis result output request source with the correlation rule of other content, and determines the uniqueness of the target correlation rule. The target correlation rules are calculated and visualized in an easy-to-understand manner, and each target correlation rule is graphically displayed on the user's Web browser.
[0074]
8, 8a and 8j are Web browser screens on the user side of the analysis result output request source, 8b is a target rule acquisition function for acquiring the target correlation rule, 8c is a list of correlation rules stored in the storage device, and 8d. Is a target rule table composed of target correlation rules acquired by the target
[0075]
In such a configuration, the content providing intermediary service system in FIG. 8 previously mines the correlation rules from the log data, and stores the head, body item set, support level, and certainty factor of each rule in the
[0076]
Then, the correlation rule having the attention item specified by the user of the analysis result output request source on the
[0077]
In this example, the user who has requested the analysis result output has designated “
[0078]
In this way, in this example, since the user designates “same genre” on the
[0079]
Thereafter, in the similar
[0080]
A target correlation rule that has no correlation rule having the same body item set is registered in the specific rule table 8f as a specific rule related to the item, and a target correlation rule having a correlation rule having the same body item set is similar. Register in the rule table 8g.
[0081]
Then, for each target correlation rule registered in the similar rule table 8g, a feature amount to be used for comparison of target correlation rules having the same body is calculated by the feature
[0082]
In this example, a lift ratio is used as a feature amount for comparing association rules having the same body. Here, the lift is obtained by dividing the certainty of the correlation rule by the support level of the head, that is, the support level of the correlation rule divided by the support level of the head and the support level of the body.
[0083]
As described above, the lift ratio is used as the feature amount for the following reason. That is, if the body and the support level, which are the most general indices of the association rule, are the same, the support level of the head item is directly effective, and thus is not appropriate as a feature value for comparing the rules themselves. Therefore, in this example, a lift that is an index that is not easily affected by the degree of support of the head is used as an index for comparison. As a result, it is possible to directly evaluate how much the body contributes to the limitation of data satisfying the head.
[0084]
Based on the comparison result of the feature amount calculated by the feature
[0085]
At this time, the visualization data generation &
[0086]
In this example, as shown in the
[0087]
For example, the rule at the top is a rule such as “If you are viewing content A and content B, you are also viewing
[0088]
Although only one specific rule is displayed in FIG. 8, when there are a plurality of specific rules, they are displayed in the order of lift according to the storage order in the specific rule table 8f.
[0089]
The target correlation rule (body = contents C to E, head = content 1) displayed in the next stage on the
[0090]
The similar rules are arranged in the order of the rule lifts on the right side of the vertical axis. Moreover, the mapping regarding the width and color of the line connecting each item of the target correlation rule, and the size of the node is based on the contents of the visualization (mapping)
[0091]
Next, an example of processing operation of such a content provision mediation service system will be described with reference to FIG.
[0092]
FIG. 9 shows a processing flow when the comparison target content is not specified. First, when the user selects and designates an item (content) to be focused on (step 901), the target
[0093]
Next, it is determined whether or not the user has set a condition regarding the rule to be compared (step 903). If there is a condition, the condition is acquired (step 904). Thereafter, the processing in
[0094]
That is, one rule is acquired from the held target correlation rules, its body item set is acquired (
[0095]
If a similar rule having the same body is not searched (step 908), it is sorted in the order of lift and stored in the specific rule table 8f as a rule specific to the item (step 912).
[0096]
As described above, sorting by lift with respect to the same rule has the same meaning as sorting by reliability. That is, it means that the specific rules having no similar rule are held in the order of higher rule accuracy.
[0097]
In
[0098]
Here, if the lift of the target item is larger, the body item set has a similar rule but is strongly related to the target item and can be called a semi-specific rule. On the other hand, if the lift ratio decreases, the rule (body item set condition) is not necessarily strongly related even if (independent confidence / lift) is large. 8g are sorted according to the lift ratio and stored (step 911).
[0099]
When the loop processing of
[0100]
Next, the processing operation when the user designates the item of interest (content) and the item to be compared (content) will be described with reference to FIGS.
[0101]
[0102]
In the example of FIG. 10, since “content 2” is designated by the user from the beginning as a comparison target on the
[0103]
In other words, in the example of FIG. 8, since the user designates “same genre” on the
[0104]
Further, in the example of FIG. 10, the comparison result is visualized in a circular diagram on the
[0105]
That is, in the example of FIG. 10, according to the setting contents in the visualization (mapping)
[0106]
Next, an example of processing operation of such a content provision mediation service system will be described with reference to FIG.
[0107]
FIG. 11 shows a processing flow when the comparison target content is specified. First, when the user selects and designates the item (target content) to be focused on and the comparison target item (content) (step 1101), the target rule is selected. The acquisition function 11b acquires a correlation rule having the attention content and the comparison target content in the head from the
[0108]
That is, one rule is acquired from the held target correlation rules, the body item set is acquired (
[0109]
If the similar rule is not searched (step 1106), it is sorted in the order of lift and stored in the specific rule table 10f as a rule specific to the item (step 1108), and the similar rule is searched. If it is found (step 1106), the lift ratio is calculated and stored in the similarity rule table 10g (step 1107).
[0110]
When the above loop processing of
[0111]
As described above, in the example described with reference to FIGS. 8 to 11, the correlation rule regarding the content focused by the user is compared with the rule of other content, the feature amount is calculated, and the result is visualized in an easy-to-understand manner. Graphic display on a web browser. As a result, even a user unfamiliar with analysis can easily grasp the characteristics of the content.
[0112]
As described above with reference to FIGS. 1 to 11, in the system of this example, an access log that identifies a user can be acquired by performing user authentication. Then, by analyzing the access log with a user identifier using a statistical method or a data mining method, the access tendency of the content / service can be analyzed.
[0113]
Furthermore, in the system of this example, it is possible to specify content that can provide a result of praying by performing content provider authentication and holding content-provider related information. Then, an analysis result regarding the content determined to be able to present the analysis result is extracted from the result of the analysis in advance, and a process designated in advance is performed, so that an appropriate analysis result can be presented to the analysis result requester.
[0114]
Further, by performing rule comparison in the analysis result processing function, it is possible to clarify the characteristics of the requested content and present it to the user. Accordingly, the content provider can obtain only the analysis result related to the content provided by the content provider, and can obtain a useful result including information other than the self content.
[0115]
Then, for example, a content broker with a mechanism that collects content from multiple providers who want to provide multimedia content such as video and other products and services, and presents them to the user in a batch and obtains access logs. Business information can be established by visually providing analysis result information within the range of the acquisition authority to an analysis information requester who has previously determined the acquisition authority of analysis information for each content.
[0116]
In particular, by applying the system of this example to an intermediary system such as a so-called portal site operator, the content provider maintains and operates the provided site, analysis system, analysis know-how, analysis result visualization system, etc. Not only is it unnecessary, but it is also possible to obtain analysis results using information obtained from access logs to other contents that cannot be obtained only from the contents provided by the user.
[0117]
In addition, this invention is not limited to the example demonstrated using FIGS. 1-11, In the range which does not deviate from the summary, various changes are possible. For example, although the Internet is used in this example, a network such as an intranet may be used, and registration of each content to the
[0118]
Further, in this example, the correlation rule is used as the rule regarding the co-occurrence relationship, but a co-occurrence rule including order information, a co-occurrence rule including a time interval, or the like may be used.
[0119]
Further, in this example, the
[0120]
In this example, a CD-ROM or DVD is used as a recording medium, but an FD (Flexible Disk) or the like may be used as a recording medium. As for the program installation, the program may be downloaded and installed via a network via a communication device.
[0121]
Further, in this example, as an example of extraction based on a predetermined procedure including the analysis result related to the content associated with the content together with the analysis result related to the content requested to be output by the analysis
[0122]
【The invention's effect】
According to the present invention, when a content broker analyzes an access log and provides a result related to the content provider, the content provider can obtain information on co-occurrence with content other than the content provided by himself / herself. Information that cannot be obtained only from the access log of own content, such as comparison information with genre content, can be obtained, and knowing what access tendency (= preference) a user accessing his content has It becomes possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a content provision mediation service system according to the present invention.
2 is an explanatory diagram showing a schematic configuration and an operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1. FIG.
FIG. 3 is a sequence diagram showing a first processing operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1;
FIG. 4 is a flowchart showing a second processing operation example of the content provision intermediary service system in FIG. 1;
FIG. 5 is an explanatory diagram showing a third processing operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1;
6 is an explanatory diagram showing a fourth processing operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1. FIG.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a fifth processing operation example of the content provision mediation service system in FIG. 1;
FIG. 8 is a block diagram showing a first other configuration example of the content providing mediation service system according to the present invention.
FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the content provision mediation service system in FIG. 8;
FIG. 10 is a block diagram showing a second other configuration example of the content provision mediation service system according to the present invention.
FIG. 11 is a flowchart showing an operation example of the content provision mediation service system in FIG. 10;
[Explanation of symbols]
1: Internet, 2a-3c: Terminal (user terminal, content user), 3a, 3b: Terminal 8 content provider), 4: Web server, 4a: User registration function, 4b: User authentication function, 4c: User information 4c ': User profile table, 4d: Content presentation & provision function, 4e: Access log acquisition function, 4f: Access log, 4f': Access log table, 4g: Access log analysis function, 4h: Analysis result, 4i: Content registration function, 4j: Content data, 4k: Content profile, 4k ′: Content profile table, 41: Content-provider related information, 4m: Provider authentication function, 4n: Provider registration function, 4o: Provider information, 4p: analysis result processing function, 4q: analysis result display function, 4r: association rule list, s: provided content list, 4t: display rule list, 4u: visualization setting information, 4v: graphic information of visualization rules, 5a: login screen, 5b: analysis result request screen, 5c: result display screen by circular diagram, 6a: interactive analysis screen, 6b: correlation rule setting screen, 6c: analysis performer, 6d: interactive analysis support GUI, 6e: automatic execution setting file, 6f: automatic execution function, 6g: analysis scenario setting file, 6h: component parameter Setting file, 6i: Analysis component execution function, 6j: Data extraction engine, 6k: JOIN engine, 6l: Correlation rule engine, 7a: Correlation rule (correlation rule with genre as head), 7b: Correlation rule (content as head) 7c: Analysis of content X Result request, 7d: extraction of association rule of content X and association rule of genre x, 7e: association rule of content X, 7f: association rule of genre x, 7g: comparison processing, 7h: display of result on Web browser, 8a, 8j: Web browser screen, 8b: Target rule acquisition function, 8c: Correlation rule list, 8d: Target rule table, 8e: Similar rule search function, 8f: Specific rule table, 8g: Similar rule table 8h: Feature calculation function of target rule with similar rules, 8i: Visualization data generation & display function, 8k: Visualization (mapping) information file, 8i: Visualization data generation & display function, 10a, 10j: Web browser 10b: Target rule acquisition function, 10c: List of correlation rules, 10d: Target rule table, 10e: Similar rule search function, 10f: Specific rule table, 10g: Similar rule table, 10h: Target rule feature amount calculation function with similar rule, 10i: Visualization data generation and display function, 10k: Visualization (mapping) information file.
Claims (10)
上記相関ルールを記憶した相関ルール記憶手段と、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するターゲットルール取得手段と、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして類似ありルール記憶手段に登録する類似ルール検索手段と、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールのそれぞれを、Ｗｅｂブラウザ上で容易に区別できるように図形表示させるためのデータを生成する視覚化データ生成手段と
を有することを特徴とする相関ルール分析装置。A correlation rule analysis device that analyzes an association rule obtained by data mining a content access log and outputs an analysis result.
Correlation rule storage means for storing the correlation rule;
A target rule obtaining means for extracting a correlation rule having the content specified by the analysis result request source in the head from the correlation rule storage means and storing it in the target rule storage means as a target correlation rule;
It is searched whether there is a correlation rule of another content having the same body as the body of each target correlation rule stored in the target rule storage means in the correlation rule storage means. A similar rule search means for registering the target correlation rule as a similar rule in the similar rule storage means,
Visualization data for generating data for graphically displaying the unique rule registered in the unique rule storage unit and the similar rule registered in the similar rule storage unit so that they can be easily distinguished on a Web browser A correlation rule analyzing apparatus comprising: a generating unit;
上記相関ルールを記憶した相関ルール記憶手段と、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するターゲットルール取得手段と、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして類似ありルール記憶手段に登録する類似ルール検索手段と、
上記類似ありルール記憶手段に登録された各類似ありルールのそれぞれのリフトの比を算出して、当該ターゲット相関ルールの特徴量として当該ターゲット相関ルールに付与する特徴量計算手段と、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールとをそれぞれが容易に区別できるように、かつ、各類似ありルールのそれぞれを各々の特徴量が容易に区別できるように、Ｗｅｂブラウザ上で図形表示させるためのデータを生成する視覚化データ生成手段と
を有することを特徴とする相関ルール分析装置。A correlation rule analysis device that analyzes an association rule obtained by data mining a content access log and outputs an analysis result.
Correlation rule storage means for storing the correlation rule;
A target rule obtaining means for extracting a correlation rule having the content specified by the analysis result request source in the head from the correlation rule storage means and storing it in the target rule storage means as a target correlation rule;
It is searched whether there is a correlation rule of another content having the same body as the body of each target correlation rule stored in the target rule storage means in the correlation rule storage means. A similar rule search means for registering the target correlation rule as a similar rule in the similar rule storage means,
Calculating a ratio of each lift of each similar rule registered in the similar rule storage unit, and providing the target correlation rule with a feature amount calculating unit as a feature amount of the target correlation rule;
The unique rules registered in the unique rule storage means and the similar rules registered in the similar rule storage means can be easily distinguished from each other, and each similar rule has an easy characteristic amount. An association rule analysis device comprising: visualization data generation means for generating data for graphic display on a Web browser so that the data can be distinguished from each other.
上記類似ルール検索手段は、
上記特有のルールをリフトの順でソートする手段と、
上記類似ありルールと同じボディを持つ相関ルールである類似ルールをリフトの順でソートする手段とを有することを特徴とする相関ルール分析装置。The correlation rule analyzer according to claim 1 or 2, wherein
The similar rule search means is
Means for sorting the specific rules in the order of lift;
A correlation rule analyzing apparatus, comprising: means for sorting similar rules, which are correlation rules having the same body as the similar rule, in the order of lift.
上記視覚化データ生成手段は、円状図を図形表示するためのデータを生成することを特徴とする相関ルール分析装置。The correlation rule analyzer according to any one of claims 1 to 3,
The correlation rule analysis apparatus characterized in that the visualization data generation means generates data for graphical display of a circular diagram.
上記装置は、上記相関ルールを格納した相関ルール記憶手段と、上記相関ルールに対する分析を行う分析処理手段と、該分析処理手段の処理結果をそれぞれ保持するターゲットルール記憶手段、特有ルール記憶手段、類似ありルール記憶手段と、上記分析処理手段の分析結果を出力する分析結果出力手段とを有し、
上記分析処理手段は、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するステップと、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして上記特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして上記類似ありルール記憶手段に登録するステップとを有し、
上記分析結果出力手段は、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールのそれぞれを、分析結果要求元のＷｅｂブラウザ上で容易に区別できるように図形表示させるためのデータを生成するステップを有する
ことを特徴とする相関ルール分析方法。A correlation rule analysis method for a device that analyzes an association rule obtained by data mining a content access log and outputs an analysis result,
The apparatus includes: a correlation rule storage unit that stores the correlation rule; an analysis processing unit that performs an analysis on the correlation rule; a target rule storage unit that holds a processing result of the analysis processing unit; a unique rule storage unit; A rule storage means, and an analysis result output means for outputting an analysis result of the analysis processing means,
The analysis processing means includes
Extracting a correlation rule having the content specified by the analysis result request source in the head from the correlation rule storage unit and storing it in the target rule storage unit as a target correlation rule;
It is searched whether there is a correlation rule of another content having the same body as the body of each target correlation rule stored in the target rule storage means in the correlation rule storage means. And registering the target correlation rule as a similar rule in the similar rule storage unit, if any,
The analysis result output means is:
Data for graphically displaying the unique rules registered in the unique rule storage means and the similar rules registered in the similar rule storage means so that they can be easily distinguished on the analysis result requesting web browser A correlation rule analysis method comprising the step of generating.
上記装置は、上記相関ルールを格納した相関ルール記憶手段と、上記相関ルールに対する分析を行う分析処理手段と、該分析処理手段の処理結果をそれぞれ保持するターゲットルール記憶手段、特有ルール記憶手段、類似ありルール記憶手段と、上記分析処理手段の分析結果を出力する分析結果出力手段とを有し、
上記分析処理手段は、
分析結果要求元から指定されたコンテンツをヘッドに持つ相関ルールを上記相関ルール記憶手段から抽出しターゲット相関ルールとしてターゲットルール記憶手段に格納するステップと、
上記ターゲットルール記憶手段に格納した各ターゲット相関ルールのボディと同じボディを持つ他のコンテンツの相関ルールが上記相関ルール記憶手段にあるか否かを検索し、無ければ当該ターゲット相関ルールを特有のルールとして上記特有ルール記憶手段に登録し、あれば当該ターゲット相関ルールを類似ありルールとして上記類似ありルール記憶手段に登録するステップと、
上記類似ありルール記憶手段に登録された各類似ありルールのそれぞれのリフトの比を算出して、当該ターゲット相関ルールの特徴量として当該ターゲット相関ルールに付与するステップとを有し、
上記分析結果出力手段は、
上記特有ルール記憶手段に登録した特有のルールと上記類似ありルール記憶手段に登録した類似ありルールとをそれぞれが容易に区別できるように、かつ、各類似ありルールのそれぞれを各々の特徴量が容易に区別できるように、分析結果要求元のＷｅｂブラウザ上で図形表示させるためのデータを生成するステップを有する
ことを特徴とする相関ルール分析方法。A correlation rule analysis method for a device that analyzes an association rule obtained by data mining a content access log and outputs an analysis result,
The apparatus includes: a correlation rule storage unit that stores the correlation rule; an analysis processing unit that performs an analysis on the correlation rule; a target rule storage unit that holds a processing result of the analysis processing unit; a unique rule storage unit; A rule storage means, and an analysis result output means for outputting an analysis result of the analysis processing means,
The analysis processing means includes
Extracting a correlation rule having the content specified by the analysis result request source in the head from the correlation rule storage unit and storing it in the target rule storage unit as a target correlation rule;
It is searched whether there is a correlation rule of another content having the same body as the body of each target correlation rule stored in the target rule storage means in the correlation rule storage means. And registering the target correlation rule as a similarity rule in the similarity rule storage means, if any,
Calculating a ratio of each lift of each similar rule registered in the similar rule storage means and assigning it to the target correlation rule as a feature amount of the target correlation rule,
The analysis result output means is:
The unique rules registered in the unique rule storage means and the similar rules registered in the similar rule storage means can be easily distinguished from each other, and each similar rule has an easy characteristic amount. A correlation rule analysis method comprising a step of generating data for graphic display on the analysis result requesting web browser so that the analysis results can be distinguished from each other.
上記分析処理手段は、
上記特有のルールをリフトの順でソートするステップと、
上記類似ありルールと同じボディを持つ相関ルールである類似ルールをリフトの順でソートするステップとを有することを特徴とする相関ルール分析方法。An association rule analysis method according to any one of claims 5 and 6,
The analysis processing means includes
Sorting the above specific rules by lift order;
And sorting the similar rules, which are correlation rules having the same body as the similar rule, in the order of lift.
上記分析結果出力手段は、円状図を図形表示するためのデータを生成することを特徴とする相関ルール分析方法。A correlation rule analysis method according to any one of claims 5 to 7,
The correlation result analysis method, wherein the analysis result output means generates data for graphical display of a circular diagram.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002138892A JP3951800B2 (en) | 2001-11-16 | 2002-05-14 | Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001351975 | 2001-11-16 | ||
| JP2001-351975 | 2001-11-16 | ||
| JP2002138892A JP3951800B2 (en) | 2001-11-16 | 2002-05-14 | Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003216869A JP2003216869A (en) | 2003-07-31 |
| JP3951800B2 true JP3951800B2 (en) | 2007-08-01 |
Family
ID=27667300
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002138892A Expired - Lifetime JP3951800B2 (en) | 2001-11-16 | 2002-05-14 | Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3951800B2 (en) |
Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7912457B2 (en) | 2004-04-21 | 2011-03-22 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for creation and transport of multimedia content flows |
| JP4746850B2 (en) | 2004-06-21 | 2011-08-10 | 富士通株式会社 | Pattern generation program |
| US8544043B2 (en) * | 2004-07-21 | 2013-09-24 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for providing content information to content servers |
| EP1832086A1 (en) | 2004-12-09 | 2007-09-12 | QUALCOMM Incorporated | Methods and apparatus for creation and transport of multimedia content flows to a distribution network |
| US20060224525A1 (en) * | 2005-04-01 | 2006-10-05 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Multi-operator media content broker |
| JP2007108890A (en) * | 2005-10-12 | 2007-04-26 | Nec Corp | Content providing system, maker side relay server, portable terminal device and content providing method to be used for them |
| JP2008003856A (en) * | 2006-06-22 | 2008-01-10 | Hitachi Software Eng Co Ltd | Bioscientific analysis support program and apparatus |
| JP2008146207A (en) * | 2006-12-07 | 2008-06-26 | Yuichiro Matsuda | Content retrieval method, content retrieval program and recording medium |
| JP6049710B2 (en) | 2011-07-01 | 2016-12-21 | トゥルーカー インコーポレイテッド | Method and system for selection, filtering and / or presentation of available dealers |
| WO2014100616A1 (en) | 2012-12-21 | 2014-06-26 | Truecar, Inc. | Pay-per-sale system, method and computer program product therefor |
| JP6503679B2 (en) | 2014-10-06 | 2019-04-24 | 富士通株式会社 | Filter rule creation device, filter rule creation method, and program |
| CN111177220B (en) * | 2019-12-26 | 2022-07-15 | 中国平安财产保险股份有限公司 | Data analysis method, device and equipment based on big data and readable storage medium |
-
2002
- 2002-05-14 JP JP2002138892A patent/JP3951800B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2003216869A (en) | 2003-07-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2010109581A1 (en) | Method of recommending content, method of creating recommendation information, content recommendation program, content recommendation server, and content-providing system | |
| JP4369868B2 (en) | Acquisition and display of site visit path data | |
| JP5359389B2 (en) | Data analysis support device, data analysis support system, and program | |
| JP3951800B2 (en) | Association rule analysis apparatus and method, program, and recording medium | |
| US20100121857A1 (en) | Internet based method and system for ranking artists using a popularity profile | |
| US20010011235A1 (en) | Apparatus for realizing personal shops in an electronic commerce business | |
| JP5160860B2 (en) | Purchasing business system, purchasing business processing method, and purchasing business processing program | |
| WO2007113573A2 (en) | Automated measuring of interaction with user interfaces | |
| JP2009181468A (en) | Image search log collection system, image search log collection method and program | |
| US20160210646A1 (en) | System, method, and computer program product for model-based data analysis | |
| JP5481242B2 (en) | User characteristics and usage trend analysis system, and processing method and program thereof | |
| JP2002175301A (en) | Map information retrieving device and its method | |
| Lamberti et al. | Supporting web analytics by aggregating user interaction data from heterogeneous devices using viewport-DOM-based heat maps | |
| JPH11259451A (en) | Questionnaire execution system, method therefor and storage medium recorded with questionnaire execution program | |
| JP5451383B2 (en) | Method and apparatus for providing additional information using tabs corresponding to questions | |
| CN101517556A (en) | Method and system for sharing and accessing resources | |
| JP2004294493A (en) | Learning program and recording medium | |
| JP2003535381A (en) | System and method for configuring a product | |
| JPH10307845A (en) | Perusal supporting device and method therefor | |
| JP7283436B2 (en) | Information processing system, server device, user-side device, and information processing method | |
| Edmonds | Uzilla: A new tool for Web usability testing | |
| JP2017021613A (en) | Cross-modal perception analysis system, presentation information determination system, information presentation system, cross-modal perception analysis program, presentation information determination program, and information presentation program | |
| US7206996B2 (en) | Portal site providing system | |
| JP4891706B2 (en) | Personal knowledge disclosure device | |
| JPH11175546A (en) | Work search supporting system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040305 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060608 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060620 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060817 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070403 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070416 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 3951800 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100511 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110511 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120511 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130511 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140511 Year of fee payment: 7 |
|
| S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |