情報処理装置および情報処理プログラム
【課題】Ｗｅｂサーバが端末装置に配信する各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しの比較にかかる精度を向上させる。
【解決手段】カテゴリ平均滞在時間算出部１１は、ＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の仮の値を計算する。カテゴリ規模算出部１３はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模を計算する。質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の仮の値の補正値とカテゴリ規模算出部１３による計算結果とをもとに質的評価値の補正値を計算する。
【解決手段】カテゴリ平均滞在時間算出部１１は、ＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の仮の値を計算する。カテゴリ規模算出部１３はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模を計算する。質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の仮の値の補正値とカテゴリ規模算出部１３による計算結果とをもとに質的評価値の補正値を計算する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群の品質の良し悪しを分析する情報処理装置および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットにおける端末装置によるアクセス先の例としてＷｅｂサーバが保持するＷｅｂページ又はＷｅｂページ群が挙げられる。Ｗｅｂページ又はＷｅｂページ群は宣伝広告、情報発信および受注受付などの様々な目的のために運営される。この目的を効果的に達成するためにユーザはＷｅｂページ又はＷｅｂページ群の分析および調査を行なう。
【０００３】
Ｗｅｂページ又はＷｅｂページ群の分析および調査の方法としてはどのＷｅｂページが何時どのようにアクセスされたかを記録するＷｅｂアクセスログを用いたいわゆるＷｅｂアクセスログ分析が挙げられる（例えば特許文献１参照）。
【０００４】
Ｗｅｂアクセスログ分析では例えばＷｅｂページ又はＷｅｂページ群の訪問者数が例えば時間毎や曜日毎にどのように変化するかを調査する。またＷｅｂアクセスログ分析では訪問者が使用しているブラウザ又はコンピュータのＯＳの種類が調査される場合もある。
【０００５】
またＷｅｂアクセスログ分析では訪問者がＷｅｂページ群のどのような閲覧行動をとるかについて調査する場合もある。例えば一訪問者がＷｅｂページ“Ａ”を閲覧し、次にＷｅｂページ“Ｂ”を閲覧したことを明らかにするなどの経路分析もＷｅｂアクセスログ分析に含まれる。
【０００６】
なお、このような分析をするために必要となるＷｅｂアクセスログには種々のものがある。Ｗｅｂアクセスログは単一又は複数のＷｅｂサーバに記録されるログ情報とする場合がある。またＷｅｂサーバとアクセス元の端末装置との間の通信路上で伝送されるパケットを受信することでＷｅｂアクセスログを得る手法もある。
【０００７】
さらにＷｅｂページに特殊なスクリプトを埋め込んでおいて、そのページがブラウザによってアクセスされると別のＷｅｂサーバに対して当該ブラウザが情報取得のアクセスを行なう方法もある。この場合には前述した別のＷｅｂサーバにおいてＷｅｂアクセスログを保持する。
【特許文献１】特開２００４−２５２９１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
Ｗｅｂアクセスログ分析ではＷｅｂページ群の内容の改善のために当該Ｗｅｂページ群の品質をカテゴリの単位で分析する場合がある。具体的にはページビュー数や訪問数のような量的評価値を例えば横軸にとり、質的評価値を例えば縦軸にとったグラフを作成する。このグラフでは各々のカテゴリと対応する点をプロットする。
【０００９】
量的評価値は例えば各カテゴリに属するＷｅｂページ群への訪問数である。つまり量的評価値は各カテゴリに属するＷｅｂページ群に対するニーズの規模を示す。
【００１０】
一方、質的評価値は各カテゴリに属するＷｅｂページ群を訪問者がどの位じっくりと閲覧したかを示す。一般的に訪問者はＷｅｂページ群の内容に興味を持たなければ短時間のうちに閲覧を終了する。逆に訪問者はＷｅｂページ群の内容に興味を持てばこのＷｅｂページ群をある程度の時間をかけて閲覧する。これらの理由によりＷｅｂページ群の質的評価値は当該Ｗｅｂページ群への訪問者の訪問あたりの閲覧時間をもとに示される。
【００１１】
例えば読みやすさや探しやすさの程度が同程度の２種類のＷｅｂページ群が存在する場合には、それぞれのＷｅｂページ群に関する前述した閲覧時間を比較することで各Ｗｅｂページ群の内容の良し悪しを比較することができる。
【００１２】
しかしＷｅｂページ群自体の規模が大きくなればそのＷｅｂページ群の内容の良し悪しに関わらず必然的に閲覧時間が長くなる傾向にある。従って前述したような閲覧時間をもとにした質的評価値を用いても規模の異なるＷｅｂページ群の間ではその良し悪しの相互比較が適切に行なえないという問題があった。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信する各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることが可能になる情報処理装置および情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
すなわち、本発明に係わる情報処理装置は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得し、Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶し、前述のように取得したログ情報をもとにＷｅｂページ群の質的評価値をカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の規模を種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の質的評価値の計算結果およびＷｅｂページ群の規模の計算結果をもとに質的評価値の補正値を計算することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係わる情報処理装置では、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得し、Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶し、前述のように取得したログ情報をもとにＷｅｂページ群の質的評価値をカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の規模を種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の質的評価値の計算結果およびＷｅｂページ群の規模の計算結果をもとに質的評価値の補正値を計算するので、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信する各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムの構成例を示すブロック図である。
本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１はネットワークを介してＷｅｂサーバ２と接続される。
【００１７】
Ｗｅｂサーバ２は各種Ｗｅｂページ群を保持する。Ｗｅｂページは文書および画像などを示すデータである。Ｗｅｂサーバ２はユーザが所有する図示しない端末装置からのリクエストにしたがってＷｅｂページ群のうちリクエストで示されるＷｅｂページをリクエスト元の端末装置に配信する。
Ｗｅｂサーバ２はＷｅｂアクセスログＤＢ３を備える。Ｗｅｂサーバ２は端末装置に配信したＷｅｂページ群に関するログ情報をＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶する。
【００１８】
図２は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１と接続されるＷｅｂサーバ２のＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報の構成例を表形式で示す図である。
【００１９】
ＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報はアクセスＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、アクセス日時およびアクセス元ＩＰアドレスが対応付けられて管理される情報である。
【００２０】
アクセスＵＲＬはＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群のうちユーザの端末装置から配信要求のあったＷｅｂページのＵＲＬである。このＵＲＬは図２に示すような拡張子が“ｈｔｍｌ”であるファイルのＵＲＬに限らず、例えば拡張子が“ｇｉｆ”や“ｊｐｇ”などであるファイルのＵＲＬを含む。
【００２１】
アクセス日時はＷｅｂアクセスログ情報上で対応付けられるアクセスＵＲＬと対応するＷｅｂページを配信要求元の端末装置に配信した日時を示す。アクセス元ＩＰアドレスは前述したアクセスＵＲＬと対応するＷｅｂページの配信要求を行なった端末装置のＩＰアドレスである。
【００２２】
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１はＷｅｂアクセスログ情報をもとにＷｅｂサーバ２内の各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しを分析する機能を有する。
図１に示すように、Ｗｅｂアクセスログ分析システム１はカテゴリ平均滞在時間算出部１１、カテゴリ情報ＤＢ１２、カテゴリ規模算出部１３、質的評価値補正部１４および分析結果表示部１５を備える。
【００２３】
カテゴリ情報ＤＢ１２はＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのカテゴリ情報を記憶する。カテゴリ情報とは各Ｗｅｂページが予め定めたカテゴリのいずれに属するかを示す情報である。
【００２４】
図３は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図である。
カテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報はＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群のカテゴリを示す情報であり、例えば、本実施形態では、ＵＲＬ、機種カテゴリおよび製品カテゴリが対応付けられて管理される情報である。
【００２５】
製品カテゴリとは取り扱い製品の各機種の種別の名称を示す情報である。製品カテゴリとは製品カテゴリで示された各機種が属する製品の種別の名称を示す情報である。ＵＲＬはカテゴリ情報上で対応付けられる製品カテゴリおよび製品カテゴリと対応するＷｅｂページのＵＲＬである。
【００２６】
このようなカテゴリ情報は予め構築するものであってもよいし、Ｗｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群に属する各ＷｅｂページのＵＲＬの文字列の完全一致、前方一致、後方一致および部分一致などに基づいて構築するものであってもよい。
【００２７】
図３に示したカテゴリ情報は電化製品のカテゴリ情報であるが、これに限らず例えば衣料品のブランド別のカテゴリ情報や生活用品の品目別のカテゴリ情報であってもよいしその他のカテゴリ情報であってもよい。
【００２８】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の仮の値をカテゴリで分類される種別ごとに計算する。カテゴリ平均滞在時間算出部１１は質的評価値の仮の値の計算のためのワークメモリを備える。
【００２９】
質的評価値の仮の値は端末装置のユーザによる各カテゴリに属するＷｅｂページの平均滞在時間に基づいてカテゴリ平均滞在時間算出部１１が計算する値である。この平均滞在時間については後述する。また、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した平均滞在時間自体を質的評価値の仮の値としてもよい。
【００３０】
カテゴリ規模算出部１３はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模をカテゴリで分類される種別ごとに計算する。カテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模の計算のためのワークメモリを備える。
【００３１】
図４は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
カテゴリ規模算出部１３はＵＲＬ数カウント部２１およびカテゴリ規模決定部２２を備える。ＵＲＬ数カウント部２１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページのＵＲＬの数を検出する。カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１による検出結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。
【００３２】
カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１によりカウントしたＵＲＬの数をそのまま規模を示す値としてもよいし、このＵＲＬの数に係数を乗じて規模を示す値を計算してもよい。
【００３３】
質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の補正値を計算する。質的評価値補正部１４は質的評価値の補正値の計算のためのワークメモリを備える。分析結果表示部１５は質的評価値補正部１４による計算結果をモニタ表示する。
【００３４】
次に、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されたＷｅｂアクセスログ情報のうち予め定めた期間に関するログ情報を取得する。予め定めた期間とは例えば過去一週間や過去一ヶ月である。
【００３５】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３から取得したログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報に基づいて各Ｗｅｂページのアクセス情報を計算する。
【００３６】
図５は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図である。
このアクセス情報はＵＲＬ、延べアクセス時間、訪問数、機種カテゴリおよび製品カテゴリが対応付けられる情報である。
【００３７】
延べアクセス時間はアクセス情報上で対応付けられるＵＲＬと対応するＷｅｂページに対して前述した期間内における各ユーザの端末装置によるアクセス時間の累計値である。このアクセス時間はＷｅｂアクセスログ情報におけるアクセス日時から当該アクセス日時とアクセスログ情報上で対応付けられるアクセス元ＩＰアドレスと同一のＩＰアドレスが付与される端末装置が次にアクセスしたＷｅｂページのアクセス日時までの時間である。
【００３８】
訪問数はアクセス情報上で対応付けられる各カテゴリに属する各Ｗｅｂページのいずれかに対する前述した期間内における同一のＩＰアドレスが付与される端末装置による一連のアクセスを単一の訪問とした各ユーザの端末装置による訪問の累計値である。
【００３９】
一連のアクセスとは単一のＷｅｂページに対するアクセスおよび各Ｗｅｂページに対する予め定められた時間以内の間隔による連続したアクセスのいずれかである。予め定められた時間とは例えば３０分である。つまり端末装置からのアクセス先であるＷｅｂページへのアクセス時刻と当該端末装置から次にアクセスされたＷｅｂページのアクセス時刻との間隔が前述した予め定められた時間内であれば、単一の訪問が途切れることなく続いている事を意味する。
【００４０】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した一連のアクセス先のＷｅｂページ群に同一カテゴリに属するＷｅｂページが複数含まれる場合には当該カテゴリに対して１つの訪問がなされたとして訪問数を計算する。
【００４１】
また、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した一連のアクセス先のＷｅｂページ群に異なるカテゴリに属するＷｅｂページがそれぞれ含まれる場合には当該それぞれのカテゴリに対して１つずつの訪問がなされたとして訪問数を計算する。
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はカテゴリ情報で定義された各カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間を各Ｗｅｂページのアクセス情報をもとに計算する。
【００４２】
図６は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１によるＷｅｂページ群の平均滞在時間の計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００４３】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１が計算する各カテゴリのいずれかに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間はアクセス情報で示される同一カテゴリに属する各Ｗｅｂページに対する延べアクセス時間の総和と当該カテゴリに属するＷｅｂページへの訪問数との商である。ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間の総和である。
【００４４】
また、カテゴリ規模算出部１３のＵＲＬ数カウント部２１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページのＵＲＬの数をカウントし、このカウントした数を当該カウントしたＵＲＬと対応するカテゴリ情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１からの情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。
ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値の総和である。
【００４５】
図７は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３による計算結果の一例を表形式で示す図である。
質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の仮の値とカテゴリ規模算出部１３による計算結果とをもとに各カテゴリに属する質的評価値の補正値を計算する。
【００４６】
一例として、質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリに対応するＷｅｂページ群に属する各ＷｅｂページのＵＲＬ数との商を求めることで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値の総和である。
【００４７】
図８は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の質的評価値補正部１４による計算結果の一例を表形式で示す図である。
以上説明したように本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは予め定めた各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの質的評価値の仮の値および各カテゴリの規模を示す値をもとにして各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの質的評価値の補正値を計算する。つまりこのシステムは各カテゴリの規模を考慮して当該カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値を計算する。よって、規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることができる。
【００４８】
ここで例えば各カテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を縦軸にとり、各カテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群への訪問数やアクセス数といった量的評価値を横軸にとり、規模の異なる第１、第２および第３のカテゴリと対応する点をプロットしたグラフを作成する場合を考える。アクセス数とはカテゴリ情報上の各ＵＲＬと対応するＷｅｂページに対する各ユーザの端末装置によるアクセス数の累計値である。
【００４９】
ここでは第２のカテゴリ“機種Ａ”と対応するＷｅｂページ群の量的評価値は第１のカテゴリ“携帯電話”と対応するＷｅｂページ群の量的評価値と同等であるが当該第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値より低く、第３のカテゴリ“デジタルカメラ”と対応するＷｅｂページ群の質的評価値は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値と同等であるが当該第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の量的評価値が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の量的評価値より低いと仮定する。
【００５０】
図９は、各カテゴリに属するＷｅｂページ群の量的評価値および質的評価値の関係を示すグラフの一例を示す図である。
この場合には、第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度と同等であるが、第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度より低いことが明らかとなる。
【００５１】
また、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度と同等であるが、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度より低いことが明らかとなる。
【００５２】
よって、ユーザは例えば第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の文章内容を第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の文章内容を参考に改善したり、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群へのリンクの表示箇所を第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群へのリンクの表示箇所を参考に改善したりするなどの見直しを行なうことができる。
【００５３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るＷｅｂアクセスログ分析システムの構成は図１に示したものと基本的にほぼ同様であるので同一部分の説明は省略する。
【００５４】
本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページの数をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算した。これに対し本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。
【００５５】
図１０は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３はＷｅｂページ取得部３１、Ｗｅｂページ蓄積部３２、テキスト部分情報量カウント部３３およびカテゴリ規模決定部２２を備える。
【００５６】
Ｗｅｂページ取得部３１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報に基づいて各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各ＷｅｂページのデータをＷｅｂサーバ２から取得する。
【００５７】
Ｗｅｂページ蓄積部３２はＷｅｂページ取得部３１が取得したデータを一時的に記憶する。テキスト部分情報量カウント部３３はＷｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量をカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに計算する。
【００５８】
図１１は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３の内部構成例を示す図である。
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３はテキスト部分抽出部４１およびテキスト部分情報量計測部４２を備える。
【００５９】
テキスト部分抽出部４１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとにＷｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページのテキスト部分のデータを抽出する。テキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が抽出した各データの情報量を計測する。
【００６０】
次に、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。このＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３のＷｅｂページ取得部３１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページのデータをＷｅｂサーバ２から取得し、これをＷｅｂページ蓄積部３２に記憶する。
【００６１】
テキスト部分情報量カウント部３３のテキスト部分抽出部４１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページのテキスト部分のデータ例えば拡張子が“ｈｔｍｌ”であるデータをＷｅｂページ蓄積部３２から取得し、この取得したデータを各データが対応するカテゴリの情報と関連付けてテキスト部分情報量計測部４２に出力する。
【００６２】
テキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が抽出した各データのバイト数を計測し、この計測したバイト数の情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。
【００６３】
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分抽出部４１からの情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。テキスト部分抽出部４１が計測したバイト数はモニタ表示対象の単語に加え、ヘッダなども含まれる。
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分情報量計測部４２による計測結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の情報量を計算する。
【００６４】
図１２は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００６５】
質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリに対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量との商を計算することで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。
【００６６】
以上説明したように本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。これにより、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムはＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの規模を本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムと比較して精度良く計算することができる。よって、ユーザは規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度をより向上させることができる。
【００６７】
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムのテキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が取得した各データのバイト数を計測することで各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量を計算したが、これに限らず、各データで示されるモニタ表示対象の単語の数を計測することで各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量を計算してもよい。
【００６８】
この場合、テキスト部分情報量計測部４２は例えば日本語のテキストから単語と単語の境界を見つけて単語を抽出することで単語の数の計測する。この計測手法は形態素解析と呼ばれる手法により実現できる。また、テキスト部分が英語の場合にはテキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分のスペース文字を区切れとして単語を抽出する。
【００６９】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るＷｅｂアクセスログ分析システムの構成は図１に示したものと基本的にほぼ同様であるので同一部分の説明は省略する。
【００７０】
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算した。これに対し、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分および画像部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。
【００７１】
図１３は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３はＷｅｂページ取得部３１、Ｗｅｂページ蓄積部３２、テキスト部分情報量カウント部３３、画像部分情報量カウント部３４およびカテゴリ規模決定部２２を備える。
【００７２】
画像部分情報量カウント部３４はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに、Ｗｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページの画像部分の情報量を計算する。
【００７３】
図１４は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の内部構成例を示す図である。
本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４は画像部分抽出部５１および画像部分情報量計測部５２を備える。
【００７４】
画像部分抽出部５１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに、Ｗｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページの画像部分のデータを抽出する。画像部分情報量計測部５２は画像部分抽出部５１が抽出したデータをモニタ表示した場合に現れる文字部分の情報量を計測する。
【００７５】
図１５は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の画像部分情報量計測部５２の内部構成例を示す図である。
画像部分情報量計測部５２は画像部分テキスト変換部６１およびテキスト部分情報量計測部６２を備える。
【００７６】
図１６は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図である。
このカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報上のＵＲＬは本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報上のＵＲＬと異なり、カテゴリ情報上で対応付けられる製品カテゴリおよび製品カテゴリと対応するＷｅｂページ内の画像ファイルのＵＲＬを含む。
【００７７】
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成が図５に示した構成である事にともない、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した各画像ファイルの延べアクセス時間及び各画像ファイルが属するカテゴリの訪問数をさらに計算する。
【００７８】
図１７は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００７９】
次に、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。このＷｅｂアクセスログ分析システム１では、画像部分情報量カウント部３４の画像部分抽出部５１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページの画像部分データをＷｅｂページ蓄積部３２から取得し、この取得したデータを各データが対応するカテゴリの情報と関連付けて画像部分情報量計測部５２に出力する。
【００８０】
画像部分情報量計測部５２は画像部分抽出部５１が取得した各データで示される画像に含まれる文字の情報量を計測する。具体的には画像部分情報量計測部５２の画像部分テキスト変換部６１は画像部分抽出部５１が抽出したデータで示される画像に含まれる文字をＯＣＲなどの手法により抽出する。テキスト部分情報量計測部６２は画像部分テキスト変換部６１が抽出した文字の情報量を計測し、この計測したバイト数の情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。
【００８１】
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分情報量計測部６２による計測結果および画像部分情報量計測部５２による計測結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の情報量を計算する。
【００８２】
図１８は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００８３】
そして質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量との商を計算することで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。
【００８４】
以上説明したように本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分および画像部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。これにより、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムはＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの規模を本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムより精度良く計算することができる。よって、ユーザは規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度をより向上させることができる。
【００８５】
前述した画像部分情報量計測部５２は、画像部分抽出部５１が取得した各データで示される画像自体の情報量を計測し、この情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力してもよい。
【００８６】
なお、この発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムの構成例を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１と接続されるＷｅｂサーバ２のＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報の構成例を表形式で示す図。
【図３】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図。
【図４】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図５】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図６】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１によるＷｅｂページ群の平均滞在時間の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図７】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図８】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の質的評価値補正部１４による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図９】各カテゴリに属するＷｅｂページ群の量的評価値および質的評価値の関係を示すグラフの一例を示す図。
【図１０】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図１１】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３の内部構成例を示す図。
【図１２】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図１３】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図１４】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の内部構成例を示す図。
【図１５】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の画像部分情報量計測部５２の内部構成例を示す図。
【図１６】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図。
【図１７】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図１８】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図。
【符号の説明】
【００８８】
１…Ｗｅｂアクセスログ分析システム、２…Ｗｅｂサーバ、３…ＷｅｂアクセスログＤＢ、１１…カテゴリ平均滞在時間算出部、１２…カテゴリ情報ＤＢ、１３…カテゴリ規模算出部、１４…質的評価値補正部、１５…分析結果表示部、２１…ＵＲＬ数カウント部、２２…カテゴリ規模決定部、３１…Ｗｅｂページ取得部、３２…Ｗｅｂページ蓄積部、３３…テキスト部分情報量カウント部、３４…画像部分情報量カウント部、４１…テキスト部分抽出部、４２，６２…テキスト部分情報量計測部、５１…画像部分抽出部、５２…画像部分情報量計測部、６１…画像部分テキスト変換部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群の品質の良し悪しを分析する情報処理装置および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネットにおける端末装置によるアクセス先の例としてＷｅｂサーバが保持するＷｅｂページ又はＷｅｂページ群が挙げられる。Ｗｅｂページ又はＷｅｂページ群は宣伝広告、情報発信および受注受付などの様々な目的のために運営される。この目的を効果的に達成するためにユーザはＷｅｂページ又はＷｅｂページ群の分析および調査を行なう。
【０００３】
Ｗｅｂページ又はＷｅｂページ群の分析および調査の方法としてはどのＷｅｂページが何時どのようにアクセスされたかを記録するＷｅｂアクセスログを用いたいわゆるＷｅｂアクセスログ分析が挙げられる（例えば特許文献１参照）。
【０００４】
Ｗｅｂアクセスログ分析では例えばＷｅｂページ又はＷｅｂページ群の訪問者数が例えば時間毎や曜日毎にどのように変化するかを調査する。またＷｅｂアクセスログ分析では訪問者が使用しているブラウザ又はコンピュータのＯＳの種類が調査される場合もある。
【０００５】
またＷｅｂアクセスログ分析では訪問者がＷｅｂページ群のどのような閲覧行動をとるかについて調査する場合もある。例えば一訪問者がＷｅｂページ“Ａ”を閲覧し、次にＷｅｂページ“Ｂ”を閲覧したことを明らかにするなどの経路分析もＷｅｂアクセスログ分析に含まれる。
【０００６】
なお、このような分析をするために必要となるＷｅｂアクセスログには種々のものがある。Ｗｅｂアクセスログは単一又は複数のＷｅｂサーバに記録されるログ情報とする場合がある。またＷｅｂサーバとアクセス元の端末装置との間の通信路上で伝送されるパケットを受信することでＷｅｂアクセスログを得る手法もある。
【０００７】
さらにＷｅｂページに特殊なスクリプトを埋め込んでおいて、そのページがブラウザによってアクセスされると別のＷｅｂサーバに対して当該ブラウザが情報取得のアクセスを行なう方法もある。この場合には前述した別のＷｅｂサーバにおいてＷｅｂアクセスログを保持する。
【特許文献１】特開２００４−２５２９１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
Ｗｅｂアクセスログ分析ではＷｅｂページ群の内容の改善のために当該Ｗｅｂページ群の品質をカテゴリの単位で分析する場合がある。具体的にはページビュー数や訪問数のような量的評価値を例えば横軸にとり、質的評価値を例えば縦軸にとったグラフを作成する。このグラフでは各々のカテゴリと対応する点をプロットする。
【０００９】
量的評価値は例えば各カテゴリに属するＷｅｂページ群への訪問数である。つまり量的評価値は各カテゴリに属するＷｅｂページ群に対するニーズの規模を示す。
【００１０】
一方、質的評価値は各カテゴリに属するＷｅｂページ群を訪問者がどの位じっくりと閲覧したかを示す。一般的に訪問者はＷｅｂページ群の内容に興味を持たなければ短時間のうちに閲覧を終了する。逆に訪問者はＷｅｂページ群の内容に興味を持てばこのＷｅｂページ群をある程度の時間をかけて閲覧する。これらの理由によりＷｅｂページ群の質的評価値は当該Ｗｅｂページ群への訪問者の訪問あたりの閲覧時間をもとに示される。
【００１１】
例えば読みやすさや探しやすさの程度が同程度の２種類のＷｅｂページ群が存在する場合には、それぞれのＷｅｂページ群に関する前述した閲覧時間を比較することで各Ｗｅｂページ群の内容の良し悪しを比較することができる。
【００１２】
しかしＷｅｂページ群自体の規模が大きくなればそのＷｅｂページ群の内容の良し悪しに関わらず必然的に閲覧時間が長くなる傾向にある。従って前述したような閲覧時間をもとにした質的評価値を用いても規模の異なるＷｅｂページ群の間ではその良し悪しの相互比較が適切に行なえないという問題があった。
【００１３】
そこで、本発明の目的は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信する各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることが可能になる情報処理装置および情報処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
すなわち、本発明に係わる情報処理装置は、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得し、Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶し、前述のように取得したログ情報をもとにＷｅｂページ群の質的評価値をカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の規模を種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の質的評価値の計算結果およびＷｅｂページ群の規模の計算結果をもとに質的評価値の補正値を計算することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係わる情報処理装置では、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得し、Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶し、前述のように取得したログ情報をもとにＷｅｂページ群の質的評価値をカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の規模を種別ごとに計算し、Ｗｅｂページ群の質的評価値の計算結果およびＷｅｂページ群の規模の計算結果をもとに質的評価値の補正値を計算するので、Ｗｅｂサーバが端末装置に配信する各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムの構成例を示すブロック図である。
本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１はネットワークを介してＷｅｂサーバ２と接続される。
【００１７】
Ｗｅｂサーバ２は各種Ｗｅｂページ群を保持する。Ｗｅｂページは文書および画像などを示すデータである。Ｗｅｂサーバ２はユーザが所有する図示しない端末装置からのリクエストにしたがってＷｅｂページ群のうちリクエストで示されるＷｅｂページをリクエスト元の端末装置に配信する。
Ｗｅｂサーバ２はＷｅｂアクセスログＤＢ３を備える。Ｗｅｂサーバ２は端末装置に配信したＷｅｂページ群に関するログ情報をＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶する。
【００１８】
図２は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１と接続されるＷｅｂサーバ２のＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報の構成例を表形式で示す図である。
【００１９】
ＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報はアクセスＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、アクセス日時およびアクセス元ＩＰアドレスが対応付けられて管理される情報である。
【００２０】
アクセスＵＲＬはＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群のうちユーザの端末装置から配信要求のあったＷｅｂページのＵＲＬである。このＵＲＬは図２に示すような拡張子が“ｈｔｍｌ”であるファイルのＵＲＬに限らず、例えば拡張子が“ｇｉｆ”や“ｊｐｇ”などであるファイルのＵＲＬを含む。
【００２１】
アクセス日時はＷｅｂアクセスログ情報上で対応付けられるアクセスＵＲＬと対応するＷｅｂページを配信要求元の端末装置に配信した日時を示す。アクセス元ＩＰアドレスは前述したアクセスＵＲＬと対応するＷｅｂページの配信要求を行なった端末装置のＩＰアドレスである。
【００２２】
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１はＷｅｂアクセスログ情報をもとにＷｅｂサーバ２内の各種Ｗｅｂページ群の品質の良し悪しを分析する機能を有する。
図１に示すように、Ｗｅｂアクセスログ分析システム１はカテゴリ平均滞在時間算出部１１、カテゴリ情報ＤＢ１２、カテゴリ規模算出部１３、質的評価値補正部１４および分析結果表示部１５を備える。
【００２３】
カテゴリ情報ＤＢ１２はＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのカテゴリ情報を記憶する。カテゴリ情報とは各Ｗｅｂページが予め定めたカテゴリのいずれに属するかを示す情報である。
【００２４】
図３は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図である。
カテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報はＷｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群のカテゴリを示す情報であり、例えば、本実施形態では、ＵＲＬ、機種カテゴリおよび製品カテゴリが対応付けられて管理される情報である。
【００２５】
製品カテゴリとは取り扱い製品の各機種の種別の名称を示す情報である。製品カテゴリとは製品カテゴリで示された各機種が属する製品の種別の名称を示す情報である。ＵＲＬはカテゴリ情報上で対応付けられる製品カテゴリおよび製品カテゴリと対応するＷｅｂページのＵＲＬである。
【００２６】
このようなカテゴリ情報は予め構築するものであってもよいし、Ｗｅｂサーバ２が保持するＷｅｂページ群に属する各ＷｅｂページのＵＲＬの文字列の完全一致、前方一致、後方一致および部分一致などに基づいて構築するものであってもよい。
【００２７】
図３に示したカテゴリ情報は電化製品のカテゴリ情報であるが、これに限らず例えば衣料品のブランド別のカテゴリ情報や生活用品の品目別のカテゴリ情報であってもよいしその他のカテゴリ情報であってもよい。
【００２８】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の仮の値をカテゴリで分類される種別ごとに計算する。カテゴリ平均滞在時間算出部１１は質的評価値の仮の値の計算のためのワークメモリを備える。
【００２９】
質的評価値の仮の値は端末装置のユーザによる各カテゴリに属するＷｅｂページの平均滞在時間に基づいてカテゴリ平均滞在時間算出部１１が計算する値である。この平均滞在時間については後述する。また、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した平均滞在時間自体を質的評価値の仮の値としてもよい。
【００３０】
カテゴリ規模算出部１３はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模をカテゴリで分類される種別ごとに計算する。カテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の規模の計算のためのワークメモリを備える。
【００３１】
図４は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
カテゴリ規模算出部１３はＵＲＬ数カウント部２１およびカテゴリ規模決定部２２を備える。ＵＲＬ数カウント部２１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページのＵＲＬの数を検出する。カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１による検出結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。
【００３２】
カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１によりカウントしたＵＲＬの数をそのまま規模を示す値としてもよいし、このＵＲＬの数に係数を乗じて規模を示す値を計算してもよい。
【００３３】
質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の補正値を計算する。質的評価値補正部１４は質的評価値の補正値の計算のためのワークメモリを備える。分析結果表示部１５は質的評価値補正部１４による計算結果をモニタ表示する。
【００３４】
次に、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されたＷｅｂアクセスログ情報のうち予め定めた期間に関するログ情報を取得する。予め定めた期間とは例えば過去一週間や過去一ヶ月である。
【００３５】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はＷｅｂアクセスログＤＢ３から取得したログ情報およびカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報に基づいて各Ｗｅｂページのアクセス情報を計算する。
【００３６】
図５は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図である。
このアクセス情報はＵＲＬ、延べアクセス時間、訪問数、機種カテゴリおよび製品カテゴリが対応付けられる情報である。
【００３７】
延べアクセス時間はアクセス情報上で対応付けられるＵＲＬと対応するＷｅｂページに対して前述した期間内における各ユーザの端末装置によるアクセス時間の累計値である。このアクセス時間はＷｅｂアクセスログ情報におけるアクセス日時から当該アクセス日時とアクセスログ情報上で対応付けられるアクセス元ＩＰアドレスと同一のＩＰアドレスが付与される端末装置が次にアクセスしたＷｅｂページのアクセス日時までの時間である。
【００３８】
訪問数はアクセス情報上で対応付けられる各カテゴリに属する各Ｗｅｂページのいずれかに対する前述した期間内における同一のＩＰアドレスが付与される端末装置による一連のアクセスを単一の訪問とした各ユーザの端末装置による訪問の累計値である。
【００３９】
一連のアクセスとは単一のＷｅｂページに対するアクセスおよび各Ｗｅｂページに対する予め定められた時間以内の間隔による連続したアクセスのいずれかである。予め定められた時間とは例えば３０分である。つまり端末装置からのアクセス先であるＷｅｂページへのアクセス時刻と当該端末装置から次にアクセスされたＷｅｂページのアクセス時刻との間隔が前述した予め定められた時間内であれば、単一の訪問が途切れることなく続いている事を意味する。
【００４０】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した一連のアクセス先のＷｅｂページ群に同一カテゴリに属するＷｅｂページが複数含まれる場合には当該カテゴリに対して１つの訪問がなされたとして訪問数を計算する。
【００４１】
また、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した一連のアクセス先のＷｅｂページ群に異なるカテゴリに属するＷｅｂページがそれぞれ含まれる場合には当該それぞれのカテゴリに対して１つずつの訪問がなされたとして訪問数を計算する。
カテゴリ平均滞在時間算出部１１はカテゴリ情報で定義された各カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間を各Ｗｅｂページのアクセス情報をもとに計算する。
【００４２】
図６は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１によるＷｅｂページ群の平均滞在時間の計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００４３】
カテゴリ平均滞在時間算出部１１が計算する各カテゴリのいずれかに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間はアクセス情報で示される同一カテゴリに属する各Ｗｅｂページに対する延べアクセス時間の総和と当該カテゴリに属するＷｅｂページへの訪問数との商である。ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の平均滞在時間の総和である。
【００４４】
また、カテゴリ規模算出部１３のＵＲＬ数カウント部２１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページのＵＲＬの数をカウントし、このカウントした数を当該カウントしたＵＲＬと対応するカテゴリ情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。カテゴリ規模決定部２２はＵＲＬ数カウント部２１からの情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。
ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値の総和である。
【００４５】
図７は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３による計算結果の一例を表形式で示す図である。
質的評価値補正部１４はカテゴリ平均滞在時間算出部１１により計算した質的評価値の仮の値とカテゴリ規模算出部１３による計算結果とをもとに各カテゴリに属する質的評価値の補正値を計算する。
【００４６】
一例として、質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリに対応するＷｅｂページ群に属する各ＷｅｂページのＵＲＬ数との商を求めることで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。ある製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値は当該製品カテゴリの下位の各製品カテゴリに属するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値の総和である。
【００４７】
図８は、本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の質的評価値補正部１４による計算結果の一例を表形式で示す図である。
以上説明したように本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは予め定めた各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの質的評価値の仮の値および各カテゴリの規模を示す値をもとにして各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの質的評価値の補正値を計算する。つまりこのシステムは各カテゴリの規模を考慮して当該カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値を計算する。よって、規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度を向上させることができる。
【００４８】
ここで例えば各カテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を縦軸にとり、各カテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群への訪問数やアクセス数といった量的評価値を横軸にとり、規模の異なる第１、第２および第３のカテゴリと対応する点をプロットしたグラフを作成する場合を考える。アクセス数とはカテゴリ情報上の各ＵＲＬと対応するＷｅｂページに対する各ユーザの端末装置によるアクセス数の累計値である。
【００４９】
ここでは第２のカテゴリ“機種Ａ”と対応するＷｅｂページ群の量的評価値は第１のカテゴリ“携帯電話”と対応するＷｅｂページ群の量的評価値と同等であるが当該第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値より低く、第３のカテゴリ“デジタルカメラ”と対応するＷｅｂページ群の質的評価値は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値と同等であるが当該第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の量的評価値が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の量的評価値より低いと仮定する。
【００５０】
図９は、各カテゴリに属するＷｅｂページ群の量的評価値および質的評価値の関係を示すグラフの一例を示す図である。
この場合には、第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度と同等であるが、第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度より低いことが明らかとなる。
【００５１】
また、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度は第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の満足度と同等であるが、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度が第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の認知度より低いことが明らかとなる。
【００５２】
よって、ユーザは例えば第２のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の文章内容を第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群の文章内容を参考に改善したり、第３のカテゴリと対応するＷｅｂページ群へのリンクの表示箇所を第１のカテゴリと対応するＷｅｂページ群へのリンクの表示箇所を参考に改善したりするなどの見直しを行なうことができる。
【００５３】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るＷｅｂアクセスログ分析システムの構成は図１に示したものと基本的にほぼ同様であるので同一部分の説明は省略する。
【００５４】
本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属するＷｅｂページの数をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算した。これに対し本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。
【００５５】
図１０は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３はＷｅｂページ取得部３１、Ｗｅｂページ蓄積部３２、テキスト部分情報量カウント部３３およびカテゴリ規模決定部２２を備える。
【００５６】
Ｗｅｂページ取得部３１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報に基づいて各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各ＷｅｂページのデータをＷｅｂサーバ２から取得する。
【００５７】
Ｗｅｂページ蓄積部３２はＷｅｂページ取得部３１が取得したデータを一時的に記憶する。テキスト部分情報量カウント部３３はＷｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量をカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに計算する。
【００５８】
図１１は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３の内部構成例を示す図である。
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３はテキスト部分抽出部４１およびテキスト部分情報量計測部４２を備える。
【００５９】
テキスト部分抽出部４１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとにＷｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページのテキスト部分のデータを抽出する。テキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が抽出した各データの情報量を計測する。
【００６０】
次に、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。このＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３のＷｅｂページ取得部３１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページのデータをＷｅｂサーバ２から取得し、これをＷｅｂページ蓄積部３２に記憶する。
【００６１】
テキスト部分情報量カウント部３３のテキスト部分抽出部４１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページのテキスト部分のデータ例えば拡張子が“ｈｔｍｌ”であるデータをＷｅｂページ蓄積部３２から取得し、この取得したデータを各データが対応するカテゴリの情報と関連付けてテキスト部分情報量計測部４２に出力する。
【００６２】
テキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が抽出した各データのバイト数を計測し、この計測したバイト数の情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。
【００６３】
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分抽出部４１からの情報をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の規模を示す値を計算する。テキスト部分抽出部４１が計測したバイト数はモニタ表示対象の単語に加え、ヘッダなども含まれる。
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分情報量計測部４２による計測結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の情報量を計算する。
【００６４】
図１２は、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００６５】
質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリに対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量との商を計算することで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。
【００６６】
以上説明したように本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。これにより、本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムはＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの規模を本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムと比較して精度良く計算することができる。よって、ユーザは規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度をより向上させることができる。
【００６７】
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムのテキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分抽出部４１が取得した各データのバイト数を計測することで各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量を計算したが、これに限らず、各データで示されるモニタ表示対象の単語の数を計測することで各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量を計算してもよい。
【００６８】
この場合、テキスト部分情報量計測部４２は例えば日本語のテキストから単語と単語の境界を見つけて単語を抽出することで単語の数の計測する。この計測手法は形態素解析と呼ばれる手法により実現できる。また、テキスト部分が英語の場合にはテキスト部分情報量計測部４２はテキスト部分のスペース文字を区切れとして単語を抽出する。
【００６９】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、本実施形態に係るＷｅｂアクセスログ分析システムの構成は図１に示したものと基本的にほぼ同様であるので同一部分の説明は省略する。
【００７０】
本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算した。これに対し、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１ではカテゴリ規模算出部１３は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分および画像部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。
【００７１】
図１３は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図である。
本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３はＷｅｂページ取得部３１、Ｗｅｂページ蓄積部３２、テキスト部分情報量カウント部３３、画像部分情報量カウント部３４およびカテゴリ規模決定部２２を備える。
【００７２】
画像部分情報量カウント部３４はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに、Ｗｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページの画像部分の情報量を計算する。
【００７３】
図１４は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の内部構成例を示す図である。
本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４は画像部分抽出部５１および画像部分情報量計測部５２を備える。
【００７４】
画像部分抽出部５１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報をもとに、Ｗｅｂページ蓄積部３２に記憶される各カテゴリに属するＷｅｂページ群の各Ｗｅｂページの画像部分のデータを抽出する。画像部分情報量計測部５２は画像部分抽出部５１が抽出したデータをモニタ表示した場合に現れる文字部分の情報量を計測する。
【００７５】
図１５は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の画像部分情報量計測部５２の内部構成例を示す図である。
画像部分情報量計測部５２は画像部分テキスト変換部６１およびテキスト部分情報量計測部６２を備える。
【００７６】
図１６は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図である。
このカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報上のＵＲＬは本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報上のＵＲＬと異なり、カテゴリ情報上で対応付けられる製品カテゴリおよび製品カテゴリと対応するＷｅｂページ内の画像ファイルのＵＲＬを含む。
【００７７】
Ｗｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成が図５に示した構成である事にともない、カテゴリ平均滞在時間算出部１１は前述した各画像ファイルの延べアクセス時間及び各画像ファイルが属するカテゴリの訪問数をさらに計算する。
【００７８】
図１７は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００７９】
次に、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の処理動作について説明する。このＷｅｂアクセスログ分析システム１では、画像部分情報量カウント部３４の画像部分抽出部５１はカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されたカテゴリ情報で示される各ＷｅｂページのＵＲＬと対応するＷｅｂページの画像部分データをＷｅｂページ蓄積部３２から取得し、この取得したデータを各データが対応するカテゴリの情報と関連付けて画像部分情報量計測部５２に出力する。
【００８０】
画像部分情報量計測部５２は画像部分抽出部５１が取得した各データで示される画像に含まれる文字の情報量を計測する。具体的には画像部分情報量計測部５２の画像部分テキスト変換部６１は画像部分抽出部５１が抽出したデータで示される画像に含まれる文字をＯＣＲなどの手法により抽出する。テキスト部分情報量計測部６２は画像部分テキスト変換部６１が抽出した文字の情報量を計測し、この計測したバイト数の情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力する。
【００８１】
カテゴリ規模決定部２２はテキスト部分情報量計測部６２による計測結果および画像部分情報量計測部５２による計測結果をもとに各カテゴリに属するＷｅｂページ群の情報量を計算する。
【００８２】
図１８は、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図である。
【００８３】
そして質的評価値補正部１４は各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の平均滞在時間と当該カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの情報量との商を計算することで各カテゴリと対応するＷｅｂページ群の質的評価値の補正値を計算する。
【００８４】
以上説明したように本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムは各カテゴリと対応するＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページのテキスト部分および画像部分の情報量をもとに当該Ｗｅｂページ群の規模を計算する。これにより、本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムはＷｅｂページ群に属する各Ｗｅｂページの規模を本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムより精度良く計算することができる。よって、ユーザは規模の異なる複数種類のカテゴリとそれぞれ対応するＷｅｂページ群の内容の良し悪しの比較にかかる精度をより向上させることができる。
【００８５】
前述した画像部分情報量計測部５２は、画像部分抽出部５１が取得した各データで示される画像自体の情報量を計測し、この情報を各ページが対応するカテゴリの情報と関連付けてカテゴリ規模決定部２２に出力してもよい。
【００８６】
なお、この発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システムの構成例を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１と接続されるＷｅｂサーバ２のＷｅｂアクセスログＤＢ３に記憶されるＷｅｂアクセスログ情報の構成例を表形式で示す図。
【図３】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図。
【図４】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図５】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図６】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１によるＷｅｂページ群の平均滞在時間の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図７】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図８】本発明の第１の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の質的評価値補正部１４による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図９】各カテゴリに属するＷｅｂページ群の量的評価値および質的評価値の関係を示すグラフの一例を示す図。
【図１０】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図１１】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のテキスト部分情報量カウント部３３の内部構成例を示す図。
【図１２】本発明の第２の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図。
【図１３】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３の内部構成例を示す図。
【図１４】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の内部構成例を示す図。
【図１５】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１の画像部分情報量カウント部３４の画像部分情報量計測部５２の内部構成例を示す図。
【図１６】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ情報ＤＢ１２に記憶されるカテゴリ情報の構成例を表形式で示す図。
【図１７】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ平均滞在時間算出部１１による各Ｗｅｂページのアクセス情報の計算結果の一例を表形式で示す図。
【図１８】本発明の第３の実施形態にしたがったＷｅｂアクセスログ分析システム１のカテゴリ規模算出部１３のカテゴリ規模決定部２２による計算結果の一例を表形式で示す図。
【符号の説明】
【００８８】
１…Ｗｅｂアクセスログ分析システム、２…Ｗｅｂサーバ、３…ＷｅｂアクセスログＤＢ、１１…カテゴリ平均滞在時間算出部、１２…カテゴリ情報ＤＢ、１３…カテゴリ規模算出部、１４…質的評価値補正部、１５…分析結果表示部、２１…ＵＲＬ数カウント部、２２…カテゴリ規模決定部、３１…Ｗｅｂページ取得部、３２…Ｗｅｂページ蓄積部、３３…テキスト部分情報量カウント部、３４…画像部分情報量カウント部、４１…テキスト部分抽出部、４２，６２…テキスト部分情報量計測部、５１…画像部分抽出部、５２…画像部分情報量計測部、６１…画像部分テキスト変換部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得する取得手段と、
前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段と、
前記取得手段により取得したログ情報をもとに前記Ｗｅｂサーバが前記端末装置に配信したＷｅｂページ群の質的評価値を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する評価値計算手段と、
前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する規模計算手段と、
前記評価値計算手段による計算結果および前記規模計算手段による計算結果をもとに前記質的評価値の補正値を計算する補正値計算手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段を備えたコンピュータを制御するための情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得する取得手段、
この取得手段により取得したログ情報をもとに前記Ｗｅｂサーバが前記端末装置に配信したＷｅｂページ群の質的評価値を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する評価値計算手段、
前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する規模計算手段、
前記評価値計算手段による計算結果および前記規模計算手段による計算結果をもとに前記質的評価値の補正値を計算する補正値計算手段
として機能させるようにしたコンピュータ読み取り可能な情報処理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される各種別に属するＷｅｂページ群のページ数を計算するページ数計算手段としてさらに機能させ、
前記規模計算手段は、前記ページ数計算手段による計算結果をもとに前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のデータを取得するデータ取得手段、
このデータ取得手段により取得したデータの情報量を検出する情報量検出手段としてさらに機能させ、
前記規模計算手段は、前記情報量検出手段による検出結果をもとに前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記カテゴリ情報記憶手段は、前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のテキスト部分のカテゴリ情報を記憶し、
前記情報量検出手段は、前記データ取得手段により取得したデータのテキスト部分の情報量を検出する請求項４に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
前記カテゴリ情報記憶手段は、前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群の画像部分のカテゴリ情報をさらに記憶し、
前記情報量検出手段は、前記データ取得手段により取得したデータの画像部分の情報量をさらに検出する請求項４に記載の情報処理プログラム。
【請求項１】
Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得する取得手段と、
前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段と、
前記取得手段により取得したログ情報をもとに前記Ｗｅｂサーバが前記端末装置に配信したＷｅｂページ群の質的評価値を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する評価値計算手段と、
前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する規模計算手段と、
前記評価値計算手段による計算結果および前記規模計算手段による計算結果をもとに前記質的評価値の補正値を計算する補正値計算手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ情報記憶手段を備えたコンピュータを制御するための情報処理プログラムであって、
前記コンピュータを、
前記Ｗｅｂサーバが端末装置に配信するＷｅｂページ群に関するログ情報を取得する取得手段、
この取得手段により取得したログ情報をもとに前記Ｗｅｂサーバが前記端末装置に配信したＷｅｂページ群の質的評価値を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する評価値計算手段、
前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する規模計算手段、
前記評価値計算手段による計算結果および前記規模計算手段による計算結果をもとに前記質的評価値の補正値を計算する補正値計算手段
として機能させるようにしたコンピュータ読み取り可能な情報処理プログラム。
【請求項３】
前記コンピュータを、前記カテゴリ情報記憶手段に記憶されるカテゴリ情報で分類される各種別に属するＷｅｂページ群のページ数を計算するページ数計算手段としてさらに機能させ、
前記規模計算手段は、前記ページ数計算手段による計算結果をもとに前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項４】
前記コンピュータを、
前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のデータを取得するデータ取得手段、
このデータ取得手段により取得したデータの情報量を検出する情報量検出手段としてさらに機能させ、
前記規模計算手段は、前記情報量検出手段による検出結果をもとに前記Ｗｅｂページ群の規模を前記カテゴリ情報で分類される種別ごとに計算する請求項２に記載の情報処理プログラム。
【請求項５】
前記カテゴリ情報記憶手段は、前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群のテキスト部分のカテゴリ情報を記憶し、
前記情報量検出手段は、前記データ取得手段により取得したデータのテキスト部分の情報量を検出する請求項４に記載の情報処理プログラム。
【請求項６】
前記カテゴリ情報記憶手段は、前記Ｗｅｂサーバが保持するＷｅｂページ群の画像部分のカテゴリ情報をさらに記憶し、
前記情報量検出手段は、前記データ取得手段により取得したデータの画像部分の情報量をさらに検出する請求項４に記載の情報処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【公開番号】特開２００７−２９３５２０（Ｐ２００７−２９３５２０Ａ）
【公開日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−１１９４３４（Ｐ２００６−１１９４３４）
【出願日】平成１８年４月２４日（２００６．４．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１１月８日（２００７．１１．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年４月２４日（２００６．４．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
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