ウェブマイニングとは

ウェブマイニングは、データマイニングの技術をWeb上のデータに当てはめ、役に立つ知識やパターンを取り出す技術です。Webが急速に広がった1990年代の半ばから、研究が盛んになりました。

対象による3つの分類

Webには、ページの文章や画像、ページどうしをつなぐリンク、利用者がどのページを見たかという記録など、性質の違うデータがあります。そのため、ウェブマイニングは対象によって次の3つに分けて整理されます。

• ウェブコンテンツマイニング：ページの文章や画像など、内容そのものを分析します。
• ウェブ構造マイニング：ページ間のリンクのつながり方を分析します。多くのページからリンクされ、とくに重要なページからリンクされるページほど重要とみなすPageRankが代表例です。検索エンジンの順位付けに使われました。
• ウェブ利用マイニング：アクセスログなどから、利用者の行動のパターンを分析します。

データマイニングとの違い

従来のデータマイニングは、売上の表のように形式のそろったデータを主に扱います。一方、Web上のデータは書き方のばらばらな文章が多く、量も膨大で、日々変わります。そのため、自然言語処理や情報検索の技術と組み合わせて使われます。

AIの歴史との関係

G検定では、知識表現の項目で登場します。人が知識を1つずつ書き込む方法には限界がありました。ウェブマイニングやデータマイニングによって、大量のデータから概念どうしの関係を自動で取り出せるようになりました。これにより、厳密さよりも実用性を重視するライトウェイトオントロジーの作り方が現実的になりました。Webに集まる大量のデータは、ビッグデータとして機械学習の発展も支えています。

覚え方

「ウェブマイニング＝Webを対象にしたデータマイニング」と押さえ、内容・構造・利用の3つに分けて覚えます。