本研究では，レビュー評価傾向が類似したジャンルを把握すべく，情報量の時系列的応用と，それに対する距離定義の検証を試みる．まず，各ユーザの投稿点数分布を利用し，最低点/最高点からの累積割合に基づく情報量として評価値を再定義することで，ユーザごとの評価基準や投稿数に応じた信頼性の違いを反映させる．次に，この評価値をジャンル単位で投稿順に累積し，それら時系列データのクラスタリングを行う．ただし，ジャンルごとでレビュー数が異なるため，時間軸補完により等長化した系列に対して複数の距離定義を適用する場合と，DTWにより長さの異なる系列を直接比較する場合とでクラスタリング結果を比較する．