[4Xin2] ポスターセッション2

[4Xin2-15] 時間別閲覧傾向から明らかにするWikipedia記事の性質

〇吉井 健敏¹、持橋 大地² (1.株式会社 D2C、2.統計数理研究所)

キーワード：アクセスログ、クラスタリング、Webマイニング

インターネット上にはブログやネットニュース、動画など様々なコンテンツで溢れている。メディアはそれらの視聴数に応じた収益を獲得するため、できるだけ多くの視聴数を稼げる戦略を常に探求している。一方で視聴者は日々のスケジュールに沿った活動をし、時間帯にあったインターネットの利用をしているため、必然とコンテンツには時間的な特性が生じる。この時間特性を明らかにすることはメディアの配信するタイミング戦略に大きく貢献することが期待される。本研究ではWikipediaで公開されている記事の閲覧数の履歴を利用して、それぞれの記事やユーザが持つ時間的性質を明らかにする２つの手法を提案する。まず記事の概要に自然言語処理を経て画一的なジャンルを付与し特定の時間に人気のジャンルを抽出できることを示し、次に記事の時間別閲覧傾向に独立成分分析を施しユーザグループの時間特性を明らかにする。