[論文レビュー] Web Usage Mining: Pattern Discovery and Forecasting

Dhanamma Jagli, Sangeeta Oswal|arXiv (Cornell University)|Oct 9, 2013

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、大学のWebログデータを用いてクラスタリング手法を適用し、ユーザーのアクセスパターンを発見するとともに、時系列解析を用いて将来の訪問者数およびページヒット数を予測するWeb利用マイニングフレームワークを提案する。主な貢献は、クラスタリングに基づくパターン発見と予測モデリングを統合したハイブリッドアプローチであり、システム計画およびリソース割り当てのためのWebトラフィックトレンドの正確な予測を実現している。

ABSTRACT

Web usage mining: automatic discovery of patterns in clickstreams and associated data collected or generated as a result of user interactions with one or more Web sites. This paper describes web usage mining for our college log files to analyze the behavioral patterns and profiles of users interacting with a Web site. The discovered patterns are represented as clusters that are frequently accessed by groups of visitors with common interests. In this paper, the visitors and hits were forecasted to predict the further access statistics.

研究の動機と目的

• 大学Web環境のWebサーバーログファイルから繰り返し発生するユーザーのアクセスパターンを特定すること。
• ユーザーのクリックストリームデータに基づいて、類似したナビゲーション行動を示すユーザーをクラスタに分類すること。
• 歴史的アクセス統計に基づいて、将来のWebトラフィック（訪問者数およびページヒット数）を予測すること。
• 予測分析を活用して、システム容量計画およびリソース最適化を支援すること。
• Web利用マイニングの実用的応用可能性を、教育的Web環境において実証すること。

提案手法

• クラスタリングアルゴリズムを用いて、大学Webログからのクリックストリームデータに基づき、類似したアクセスパターンを示すユーザーをグループ化する。
• ユーザーのアクセスシーケンスをクラスタリング分析用のトランザクション形式のレコードに変換する。
• 時系列予測モデルを用いて、歴史的トレンドに基づき、将来の訪問者数およびページヒット数を予測する。
• クラスタリングの結果を活用して、ユーザーのプロファイルおよび頻繁にアクセスされるコンテンツグループを特定する。
• データ前処理には、ログファイルのパース、セッションの再構築、分析用の特徴抽出が含まれる。
• 予測モデルは、歴史的アクセス統計を用いて学習され、将来のWebトラフィックを予測する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大学Web環境におけるユーザーのクリックストリームデータから、どのような繰り返し発生するアクセスパターンを発見できるか？
• RQ2 ナビゲーションパターンに基づいて、ユーザー行動を意味のあるクラスタに分類する方法は何か？
• RQ3 歴史的アクセスデータを用いて、将来のWebトラフィック（訪問者数およびページヒット数）をどの程度正確に予測できるか？
• RQ4 発見されたユーザークラスタは、特定のコンテンツやサービスの利用とどの程度相関しているか？
• RQ5 提案手法は、教育的Webシステムにおけるプロアクティブなリソース割り当てを支援できるか？

主な発見

• クラスタリング手法により、大学Webサイトで共通の関心やナビゲーション行動を示す明確なユーザー群が特定された。
• 特に学術リソースや管理サービスなど、特定のコンテンツグループに対して頻繁なアクセスパターンが観察された。
• 予測モデルは、複数の時間間隔にわたり、将来の訪問者数およびページヒット数を信頼性高く予測した。
• クラスタリングと予測の統合により、Webシステム管理および最適化のための実行可能なインサイトが得られた。
• 実際の大学Webログデータを用いた実世界の応用において、本手法の有効性が実証され、実用的導入が可能であることが示された。
• 結果から、Web利用マイニングは、学術的Web環境におけるユーザー体験の向上およびシステム効率の向上に寄与できる可能性がある。