① 人工知能の基礎と動向 ／ 4. 知識表現とエキスパートシステム
ウェブマイニングとは
ウェブマイニングとは、Web上の膨大なデータから有用な知識を抽出する技術です。コンテンツ・構造・利用履歴という3つの対象に分けて整理される点がG検定の出題ポイントです。
この用語はG検定シラバスの「4. 知識表現とエキスパートシステム」に含まれます。 章全体の用語は用語解説①（全54語）にまとまっています。
一言でいうと
Web上のデータから役に立つ知識を掘り出す技術です。対象によって3つに分類されます。
3つの分類
- コンテンツマイニング：Webページの本文や画像など、中身そのものを分析する
- 構造マイニング：ページ間のリンク構造を分析する
- 利用履歴マイニング：アクセスログや閲覧履歴など、利用者の行動を分析する
この3分類はそのまま選択肢になりやすいので、対象の違いで覚えておくと確実です。
データマイニングとの関係
データマイニングの技術をWebという対象に適用したものがウェブマイニングです。手法が別物なのではなく、対象が限定されている点が違いになります。
活用される場面
- 検索エンジンのランキング（リンク構造の分析）
- ECサイトの推薦（レコメンデーションエンジン）
- アクセス解析によるサイト改善
いずれもWebという対象の特性（リンクでつながっている、行動が記録される）を活かしている点が共通しています。
🎯 G検定での押さえどころ
- コンテンツ・構造・利用履歴の3分類
- データマイニングをWebに適用したもの
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「ウェブマイニングはコンテンツの分析のみを指す」→ 誤り。構造・利用履歴の分析も含みます
- 「ウェブマイニングはデータマイニングとは別系統の技術である」→ 誤り。データマイニングをWebに適用したものです
関連する用語
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