Web利用マイニング（Web Usage Mining）とは？基本概念から活用方法まで解説

Web利用マイニング（Web Usage Mining）とは、Webサーバーのログデータから有用なデータ・情報・知識を抽出し、Webページへのユーザーアクセスパターンを把握するための手法です。

Web利用マイニングの基本的な考え方

Webリソース管理におけるマイニングでは、Webサイト訪問者のリクエストデータ、すなわちWebサーバーログとして記録された情報が主な分析対象となります。Webページ一式のコンテンツや構成はページ作成者の意図を反映したものですが、個々のリクエストは、ユーザーがそれらのページを実際にどのように閲覧しているかを示しています。Web利用マイニングを活用することで、ページ設計者が想定していなかった関係性を明らかにできる可能性があります。

Webサーバーログに記録される情報

Webサーバーは通常、Webページへのアクセスごとに（Web）ログエントリ、いわゆるWeblogエントリを記録します。このエントリには、リクエストされたURL、リクエスト元のIPアドレス、タイムスタンプなどが含まれています。

大規模なアクセスログデータとその価値

WebベースのEコマースサーバーでは、膨大な量のWebアクセスログデータが収集されています。有名なWebサイトの中には、1日に数千メガバイト規模のWeblogレコードを登録するところもあります。WeblogデータベースにはWebの動向に関する豊富なデータが蓄積されており、だからこそ高度なWeblogマイニング手法の開発が不可欠となっています。

Web利用マイニング手法開発における3つのポイント

1. 信頼できる知識の抽出が成功の鍵

第一に、Weblogファイル解析の多様な応用を構想するのは魅力的で刺激的なことですが、こうしたアプリケーションの成否は、大量の生のログレコードからどのような、そしてどれだけの真実で信頼性の高い知識を導き出せるかにかかっている点を理解しておく必要があります。

2. 多次元OLAP分析による洞察

第二に、入手可能なURL、時間、IPアドレス、Webページコンテンツといったデータをもとに、Weblogデータベース上に多次元ビューを構築できます。多次元OLAP分析を実施することで、上位N人のユーザー、最もアクセスされた上位N件のWebページ、最もアクセスが集中する時間帯などを発見でき、潜在顧客・ユーザー・市場の特定に役立ちます。

3. パターンマイニングによるアクセス傾向の把握

第三に、Weblogレコードに対してデータマイニングを実施することで、関連パターン、逐次パターン、Webアクセスのトレンドを発見できます。Webアクセスパターンマイニングでは、正確なWeblog分析を実現するために、ユーザーの閲覧行動に関するより多くのデータを取得する追加措置が求められます。

追加データの活用と研究の進展

こうした追加データには、Webサーバーバッファ内のWebページに関するユーザーのブラウジングシーケンスなどが含まれます。この種のWeblog文書の需要に伴い、これまでにシステム性能の分析、Webキャッシング・Webページプリフェッチ・Webページスワッピングによるシステム設計の改善、Webトラフィック特性の理解、顧客の反応や動機の把握などに関するさまざまな研究が行われてきました。

応用例：アダプティブサイトとパーソナライズドサービス

たとえば、一部の研究では「アダプティブサイト」、つまりユーザーのアクセスパターンから学習して自らを改善していくWebサイトが提案されています。さらに、Weblog解析は、個々のユーザーに合わせたカスタマイズ型Webサービスの構築にも活用できます。