非特定テレビ視聴履歴データの視聴時間帯特徴に基づく視聴行動クラスタリング分析

Abstract

近年，インターネット接続テレビの普及により，大規模な非特定テレビ視聴履歴データを用いた視聴行動分析が可能となっている．本稿では，在阪4局の非特定テレビ視聴履歴データを用い，朝時間帯の視聴行動と他の時間帯のチャンネル視聴行動の関連性を分析した．2022年10月から2023年3月までに取得されたデータ（各月約145万台分）を対象とし，平日・土曜日・日曜日の3区分に分け，朝の視聴データから抽出した特徴量を用いてクラスタリング分析を行った．その結果，朝に特定チャンネルを中心に視聴するクラスタでは，他の時間帯においても同一チャンネルの視聴割合が高い傾向が確認された．この結果は，朝時間帯の視聴習慣が1日を通じたチャンネル選択傾向に影響を与える可能性を示唆している．

In recent years, the widespread adoption of internet-connected television has enabled viewing behavior analysis using large-scale non-identifiable TV viewing history data. This study analyzes the relationship between morning viewing behavior and channel viewing patterns during other time periods using data from four broadcast stations in the Osaka area. The dataset, collected between October 2022 and March 2023, consists of approximately 1.45 million TV sets per month. The data were divided into three categories: weekdays, Saturdays, Sundays, and clustering analysis was conducted using features extracted solely from morning viewing data. The results show that clusters characterized by concentrated viewing of specific channels in the morning also exhibit higher viewing proportions for the same channels during other time periods. These findings suggest that morning viewing habits may influence channel selection tendencies throughout the day.

Links

code:references.bib

@inproceedings{bib:hayashi_ytv_SeMI202601,

author={林虎太朗 and 松田悠斗 and 松田裕貴 and 池尻拓巨 and 横田哲弥 and 松田裕貴},

title={非特定テレビ視聴履歴データの視聴時間帯特徴に基づく視聴行動クラスタリング分析},

booktitle={電子情報通信学会技術研究報告, センサネットワークとモバイルインテリジェンス研究会（SeMI）},

volume={125},

number={325},

year={2026},

pages={1--6},

}

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Category

Conference

Keywords

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