アクセス履歴とディレクトリ型検索システムを用いた利用者集合の興味動向分析

摘要

ウェブの大きな特徴として，ホットスポットとよばれる少数のウェブサイトに利用が大きく偏っていることが分かっている．膨大なウェブの効率的な活用のために我々は利用者の興味を反映したホットトピックを検出するトピックセンサーを提案してきた．しかし，トピックごとの利用頻度を計算する際トピックの階層構造を考慮しておらず，ホットトピックの検出手法は単純である．本稿ではトピックセンサーの拡張としてHHH(Hierarchical Heavy Hitters)アルゴリズムを用いてトピックの階層構造をより効果的に扱う方法を提案する．Yahoo！ カテゴリからトピックの階層構造を抽出し，アクセス履歴における利用状況を考慮することによって時間軸を考慮したホットトピックの検出を行った．トピックの特徴，例えば朝によく利用されるトピック，夜間によく利用されるトピックなどの時間帯による利用状況が知ることができれば，インターネット広告においてより効果的な広告，高度な課金システムの作成が可能になると考えられる．実験では時間帯によるトピックの利用状況を解析し，時間帯によってトピックが3つのタイプに分かれることを確かめた．