低レベルPC操作ログからの業務パターン抽出手法の提案

摘要

This paper proposes a novel method for analyzing PC usage logs aiming to find working patterns and behaviors of employees at work. The logs we analyze are recorded at individual PCs for employees in a company, and include active window transitions, our method consists of two levels of abstraction: (1) task summarization by HMM; (2) user behavior comparison by kernel Principle Component Analysis based on graph kernel. The experimental results show that our method reveals implicit user behavior at a high level of abstraction, and allows us to understand individual user behavior among groups, and over time.%本研究では業務パターン及び従業員の業務における行動パターンの発見を目的とした，新しい分析手法の提案を行う．提案手法は企業における従業員のクライアントPCから取得したウインドウ遷移ログを対象とし，次の2段階の抽象化を行う．（1）HMMによる作業の要約作成，（2）グラフカーネルを用いたカーネル主成分分析による業務パターンの比較．また，実際の企業から取得したログを用いて提案手法を適用した結果から，抽象度の高い業務パターンが抽出でき，グループ内や期間内において，そのパターンが特徴を持つことを示す．