ウェブマイニング

データマイニングをWeb空間に応用する

ウェブマイニングは、Web上に存在する膨大なテキストや画像、リンク構造、アクセスログなどを対象として、機械学習や統計手法を用いて有用な知識やパターンを発掘する技術です。大量の鉱石から価値ある鉱物を掘り出すデータマイニングの考え方を、Webという巨大な情報空間に応用した技術に位置づけられます。

入力はWebページ内の非構造化テキストやハイパーリンクのネットワーク、サーバーに残る閲覧履歴であり、出力はユーザーの関心傾向、ページの重要度スコア、商品の推薦リストなどです。実務ではWebスクレイピングで得られるデータにHTMLタグや広告、リンクスパムなどのノイズが大量に含まれるため、適切な前処理と正規化の設計が分析の品質を左右します。また、近年のCookie規制やプライバシー保護への配慮、巨大なアクセスログをリアルタイムに集計する分散処理基盤の選定も重要な論点です。

解析対象で分かれる3つの領域

ウェブコンテンツマイニングは、Webページに含まれる文章や画像そのものを解析する領域です。自然言語処理を用いて文書の分類やトピック抽出、レビューの感情分析などを実施し、ページがどのような内容を扱っているかを把握します。

ウェブ構造マイニングは、Webページ同士をつなぐハイパーリンクのネットワーク構造を解析する領域です。どのページが多くの良質なページから参照されているかをグラフ理論に基づいて計算し、PageRankのようにWebページの重要度や権威性を評価します。

ウェブ利用マイニングは、Webサイトの訪問者が残したアクセスログやクリックストリームなどの行動データを解析する領域です。利用者がどのような順序でページを遷移し離脱したかを追跡し、ユーザー行動のモデル化や推薦エンジンの改善に活用します。