Web構造マイニングとは？基本概念から仕組み・活用メリットまで徹底解説

Web構造マイニングの概要

Web構造マイニング（Web Structure Mining）とは、Webページ同士のリンク関係やデータによる直接接続を認識・分析する技術です。データベース技術を活用してWebページの構造スキーマを提供することで、こうした構造化データを発見することができます。

この接続情報により、検索エンジンは検索クエリに関連するデータを、コンテンツが実際に存在するWebサイト上の該当ページへ直接たどり着けるようになります。具体的には、クローラー（スパイダー）がWebサイトを巡回し、トップページを取得した後、参照リンクを通じてデータを連結し、目的の情報を含む特定のページへと到達します。

Webマイニングとデータマイニングの違い

Webマイニングは広義には、調整済みのデータマイニング手法をWebに応用したものと言えます。一方、データマイニングとは、主に構造化されたデータに対してアルゴリズムを適用し、パターンを発見するナレッジディスカバリー（知識発見）プロセスとして定義されます。

Webマイニングには、複数のデータ型を同時に扱えるという独自の特徴があります。Webは多様な側面を持つため、マイニングにも複数のアプローチが存在します。

• テキストを含むWebページ（コンテンツマイニング）
• ハイパーリンクで相互接続されたWebページ（構造マイニング）
• Webサーバーログから把握できるユーザーアクティビティ（利用記録マイニング）

Web構造マイニングが解決する2つの課題

World Wide Webは膨大なデータ量を抱えているため、構造マイニングは主に次の2つの問題の軽減を目指しています。

1. 検索結果の関連性の低さ

検索エンジンは精度の低い基準でしか判断できないことが多く、その結果、検索情報の関連性が損なわれがちです。これにより、ユーザーが求める情報と実際の検索結果との間にずれが生じます。

2. 膨大なデータのインデックス化の限界

Web上に存在する大量のデータをすべてインデックス化できない点も大きな課題です。これにより、コンテンツマイニングだけでは網羅性が低下します。Web構造マイニングは、Webのハイパーリンク構造の背後にあるモデルを発見することで、この問題の一部を軽減します。

Web構造マイニングの目的とビジネスへの活用

構造マイニングの目的は、Webページ間に潜む未発見の関係性を抽出することです。企業にとっては、自社サイト内のデータを連携させてナビゲーションを改善したり、データをクラスタリングしてサイトマップを構築したりする際に役立ちます。

さらに、キーワードの関連性やコンテンツマイニングを通じて、ユーザーは必要なデータを効率的に作成できるようになります。ハイパーリンクの階層構造も分析され、競合他社へのリンク、検索エンジン経由の接続、サードパーティのコリンク（共被リンク）といった経路を通じて、サイト内外の関連データへのアクセス経路が決定されます。これにより、リンクされたWebページ同士をクラスタリングし、ページ間の関係性を明らかにすることが可能になります。

Web全体における構造マイニングの意義

World Wide Web全体の観点では、構造マイニングを活用することで、基本構造の識別に基づくクラスタリングにより、Webページ群の共通するアーキテクチャ（構成）を判定できます。

このデータは、Webコンテンツ間の類似性を設計するために利用できます。判明した類似性をもとにサイトのデータを強化すれば、Webクローラーがより高い頻度でサイトへアクセスできるようになります。巡回されるクローラーの数が増えるほど、検索との関連性が高まり、サイトにとって大きなメリットにつながるのです。