FLOW AGGREGATION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM

An extraction unit (21) extracts, from a plurality of pieces of flow information indicating transitions of actions or states of respective users, a common page transition pattern for each of a completed flow which has reached an action or state indicating completion and a quit flow which has been quit without reaching the action or state indicating completion. A conversion unit (22) creates, from patterns of respective users, a matrix including occurrence or nonoccurrence for each of the patterns and converts, by dimensional compression, the matrix into a latent variable for each user. A creation unit (25) creates, on the basis of the latent variable for each user, a decision tree for classification between the completed flow and the quit flow. A visualization unit (29) visualizes information pertaining to classification between the completed flow and the quit flow on the basis of the decision tree. Une unité d'extraction (21) extrait, d'une pluralité d'informations de flux indiquant des transitions d'actions ou d'états d'utilisateurs respectifs, un motif de transition de page commun pour un flux achevé qui a atteint une action ou un état indiquant l'achèvement et un flux abandonné qui a été abandonné sans atteindre l'action ou l'état indiquant l'achèvement. Une unité de conversion (22) crée, à partir de motifs utilisateurs respectifs, une matrice comprenant l'occurrence ou la non-occurrence pour chacun des motifs et convertit, par compression dimensionnelle, la matrice en une variable latente pour chaque utilisateur. Une unité de création (25) crée, d'après la variable latente pour chaque utilisateur, un arbre de décision pour une classification entre le flux achevé et le flux abandonné. Une unité de visualisation (29) visualise des informations concernant la classification entre le flux achevé et le flux abandonné d'après l'arbre de décision. 抽出部（２１）が、ユーザ毎の行動又は状態の遷移を示す複数の動線情報から、完了を示す行動又は状態に至った完了動線及び完了を示す行動又は状態に至らずに離脱した離脱動線の各々について、共通のページ遷移のパターンを抽出し、変換部（２２）が、ユーザ毎のパターンから、パターン毎の出現有無を収めた行列を作成し、行列を次元圧縮してユーザ毎の潜在変数に変換し、作成部（２５）が、ユーザ毎の潜在変数に基づいて、完了動線と離脱動線とを分類するための決定木を作成し、可視化部（２９）が、決定木に基づいて、完了動線と離脱動線との分類に関連する情報を可視化する。