分析フレームワーク
TENAコモンストアを利用すると、ソーシャル・コンピューティング上でのコンテンツ、テキスト内容、およびユーザー行動の情報へのアクセスが可能となります。その情報を利用して、複数の分析アプリケーションから共通に利用される分析フレームワークは構築されます。例えば、テキスト情報に関連する分析フレームワークには、次のような情報を得るためのものがあります。
文書ベクトル
各テキストノードに含まれるキーワードの集合をベクトル表現に変換したもの。
行動マトリクス
ユーザーの読む、書くといった行動履歴別に、対象となったテキストコンテンツに含まれるキーワードをベクトル表現で表したもの。
興味マトリクス
ユーザーの過去の行動マトリクスを用いて、現在の興味をベクトル表現でモデル化したもの。キーワードに対して与えられる値は、現在に近いほど大きい値となる。
これら3つの分析フレームワークでは、特徴を表すためにベクトル表現を用いています。例えば文書に対しては、キーワードの出現頻度によってその文書の特徴を表すことができます。これをベクトルとして保持したものが文書ベクトルであり、文書同士の内容がどれくらい近いのか、どのようなキーワードが共通して出現しているのか、などをベクトルの数学的な演算で求めることができます。マトリクスとはベクトルが複数個集まった行列であり、同様にマトリクス同士の近さなどを求める演算を定義できます。
次回について
分析アプリケーションはTENAコモンストアで提供されるAPIと分析フレームワークから得られる文書ベクトルなどを用いて、ソーシャル・コンピューティング上での分析を可能とするものです。
分析アプリケーションは大きく分けて、コンテンツ推薦などユーザーが利用するための情報を提供するためのものと、マーケティング情報の取得などサイトのオーナー向けのビジネスインテリジェンス分析のためのものとがあります。
次回、具体的な分析アプリケーションを紹介するとともに、分析アプリケーションの中で、TENAコモンストアおよび分析フレームワークがどのように使われているのか、解説していきます。
