JP2007287053A - 記事配信装置、記事配信方法、記事配信プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が記事を投稿すべきコミュニティや読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索することが出来る記事配信装置等を提供すること
【解決手段】記事配信装置１のコミュニティ生成部１３は、記事データベース１１に登録された複数の記事に定期的にテキストマイニングを適用して記事を分類し同一のテーマに関する記事の集合からなるコミュニティを生成する。配信部１５は、利用者により指定されたコミュニティに属する記事の一部または全部を利用者端末に送信する。
【選択図】図１

Description

本発明は、利用者により投稿された記事の集合をコミュニティとして生成し端末装置に配信して利用者の閲覧に供する技術に関し、特に、利用者が所望のコミュニティを検索することを容易にする技術に関する。

ＷＷＷ（World Wide Web）上に構築された掲示板システムやメーリングリストシステムなど利用者が投稿した記事を多数の購読者に配信するシステムは、広く普及している。
配信する記事を表示する態様としては、投稿時間順に表示することが一般的である。また、記事の内容をまたはその記事の投稿者を何らかの方法で評価し、評価値の高い順に表示する方法も知られている。
特許文献１には、投稿者の評価値の算出方法が記載されている。この方法では、購読者がある投稿者の記事を配信してほしいと考えているか否か、また、記事を後半まで閲覧したか否かに応じて定まる点数を評価累積値に加算し、評価累積値の大小により投稿者の評価を決定する。

特開２００４−３１８４０４号公報

しかしながら、従来の記事投稿配信サービスでは、投稿を検索する際、あらかじめ用意されたコミュニテイを指定して検索を行っていたが、複数のコミュニテイに同じような内容が投稿されている場合、複数のコミュニテイを検索する必要があり、また、人気のあるコミュニテイや投稿記事を簡単に検索することはできない問題点があった。

そこで、本発明は、利用者が記事を投稿すべきコミュニティや読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索することが出来る記事配信装置等を提供することを、その目的とする。

本発明の、記事配信装置は、記事データベースに登録された複数の記事に定期的にテキストマイニングを適用して記事を分類し同一のテーマに関する記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成部と、利用者により指定されたコミュニティに属する記事の一部または全部を利用者端末に送信する配信部と、を備えている（請求項１ないし請求項４）。

上記記事配信装置によれば、コミュニティ作成部は、利用者から投稿され記事データベースに蓄積された記事に定期的にテキストマイニングを行いコミュニティを生成する。すなわち、コミュニティを固定されたものではなく、コミュニティに含まれる記事が随時変動する動的なものとして生成する。
そのため、同一のテーマに関する記事が複数のコミュニティに分散することがなくなり、利用者は記事を投稿するコミュニティと読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索をすることが出来る。

上記記事配信システムにおいて、コミュニティの評価値を算出するコミュニティ評価部を備えるようにしてもよい（請求項２）。
このようにすれば、利用者は評価値を基準として記事配信を要求するコミュニティを容易に検索することが出来る。また、記事配信サービスの運営者は、人気のあるコミュニティがどれであるかを把握することが出来る。

上記記事配信システムにおいて、コミュニティ評価部は、コミュニティに含まれる記事を投稿した利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて評価値を算出するようにしてもよい（請求項３）。
このようにすれば、質の高い記事が多く投稿されているコミュニティの評価地が高くなるため、コミュニティの活性化を促進することが出来る。

上記記事配信システムにおいて、配信部は、評価値を示す図形データを記事と共に利用者端末に送信するようにしてもよい（請求項４）。
このようにすれば、記事の配信を受けた利用者は、直感的に理解しやすい図形を基準として評価の高いコミュニティを選択することが出来る。

本発明の記事配信方法は、記事データベースに登録された複数の記事に定期的にテキストマイニングを適用して記事を分類し同一のテーマに関する記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成工程と、利用者により指定されたコミュニティに属する記事の一部または全部を利用者端末に送信する配信工程とにより記事配信を行う（請求項５ないし請求項８）。

上記記事配信方法によれば、コミュニティ作成工程では、利用者から投稿され記事データベースに蓄積された記事に定期的にテキストマイニングを行いコミュニティを生成する。すなわち、コミュニティを固定されたものではなく、コミュニティに含まれる記事が随時変動する動的なものとして生成する。
そのため、同一のテーマに関する記事が複数のコミュニティに分散することがなくなり、利用者は記事を投稿するコミュニティと読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索をすることが出来る。

上記記事配信方法において、コミュニティの評価値を算出するコミュニティ評価工程を備えるようにしても良い（請求項６）。
このようにすれば、利用者は評価値を基準として記事配信を要求するコミュニティを容易に検索することが出来る。また、記事配信サービスの運営者は、人気のあるコミュニティがどれであるかを把握することが出来る。

上記記事配信方法において、コミュニティ評価工程では、コミュニティに含まれる記事を投稿した利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて評価値を算出するようにしても良い（請求項７）。
このようにすれば、質の高い記事が多く投稿されているコミュニティの評価地が高くなるため、コミュニティの活性化を促進することが出来る。

上記記事配信方法において、配信工程では、評価値を示す図形データを記事と共に利用者端末に送信するようにしても良い（請求項８）。
このようにすれば、記事の配信を受けた利用者は、直感的に理解しやすい図形を基準として評価の高いコミュニティを選択することが出来る。

本発明の記事配信プログラムは、コンピュータに、記事データベースに登録された複数の記事に定期的にテキストマイニングを適用して記事を分類し同一のテーマに関する記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成機能と、利用者により指定されたコミュニティに属する記事の一部または全部を利用者端末に送信する配信機能と、を実行させて記事配信を行う（請求項９ないし請求項１２）。

上記記事配信プログラムによれば、コミュニティ作成機能では、利用者から投稿され記事データベースに蓄積された記事に定期的にテキストマイニングを行いコミュニティを生成する。すなわち、コミュニティを固定されたものではなく、コミュニティに含まれる記事が随時変動する動的なものとして生成する。
そのため、同一のテーマに関する記事が複数のコミュニティに分散することがなくなり、利用者は記事を投稿するコミュニティと読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索をすることが出来る。

上記記事配信プログラムにおいて、ようにしても良い（請求項１０）。
このようにすれば、利用者は評価値を基準として記事配信を要求するコミュニティを容易に検索することが出来る。また、記事配信サービスの運営者は、人気のあるコミュニティがどれであるかを把握することが出来る。

上記記事配信プログラムにおいて、ようにしても良い（請求項１１）。
このようにすれば、質の高い記事が多く投稿されているコミュニティの評価地が高くなるため、コミュニティの活性化を促進することが出来る。

上記記事配信プログラムにおいて、ようにしても良い（請求項１２）。
このようにすれば、記事の配信を受けた利用者は、直感的に理解しやすい図形を基準として評価の高いコミュニティを選択することが出来る。

本発明によれば、利用者から投稿され記事データベースに蓄積された記事に定期的にテキストマイニングを行いコミュニティを生成する。すなわち、コミュニティを固定されたものではなく、コミュニティに含まれる記事が随時変動する動的なものとして生成する。
そのため、同一のテーマに関する記事が複数のコミュニティに分散することがなくなり、利用者は記事を投稿するコミュニティと読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索をすることが出来る。

以下、図を参照しながら本発明の一実施形態である記事配信システム３の構成と動作について説明する。
図１は、記事配信システム３の構成を示すブロック図である。
記事配信システム３は、記事配信装置１と利用者端末２とから構成されている。記事配信装置１と利用者端末２は、インターネット等のネットワーク１００を介して相互に接続されている。

記事配信装置１は、たとえばＨＴＴＰサーバプログラムを動作させるサーバコンピュータであり、記事データベース１１、記事登録部１２、コミュニテイ作成部１３、コミュニテイ評価部１４、配信部１５と利用者データベース１６、コミュニテイデータベース１７とを備えている。記事配信装置１は、利用者端末２が投稿した記事を受信して記事データベース１１に格納し、格納した複数の記事からコミュニティを作成し、利用者端末２の要求に応じてコミュニティの記事を配信する。

記事登録部１２は、利用者端末２の記事投稿部２１から送信された投稿記事と投稿者ＩＤを受信し、この記事に関する情報（後述する）を、記事データベース１１に格納する。記事登録部１２は、投稿情報を元にユーザのランクを決定し、その情報を利用者データベース１６に格納する。

コミュニテイ作成部１３は、テキストマイニング技術を利用し、記事データベース１１に格納されている投稿記事をそのテーマ毎に動的にグループ分けし、そのひとつのグループをコミュニテイとする。また、各記事が所属するコミュニテイの種類(例えば、コミュニテイＩＤ)を記事データベース１１に登録する。コミュニティの作成は、定期的に、たとえば毎日１回の所定の時刻に行う。
また、記事登録部１２が記事を受信したときに、テキストマイニング技術を利用して、その記事が作成済みのコミュニティのいずれに属するのかを決定し、そのコミュニティＩＤを記事データベース１１に登録する。

コミュニテイ評価部１４は、コミュニテイ作成部１３でグループ分けされた、コミュニテイの評価値を計算し、コミュニテイデータベース１７に登録する。

配信部１５は、利用者端末２の配信要求部２２から、記事及びコミュニテイの配信要求を受け付ける。記事データベース１１から当該利用者端末２に配信すべき記事を抽出し、利用者端末２の表示部２３に記事を送信する。また、コミュニテイは、コミュニティデータベース１７にアクセスし、コミュニテイ及びその評価値を取得する。コミニュティの評価値によりコミニュティの表示内容を作成し、その内容を利用者端末２の表示部２３に送信する。

これらの各手段は、記事配信装置１のＣＰＵ(Central Processing Unit)がコンピュータプログラムを実行して記事配信装置１が備えるハードウェアを制御することにより実現される。

図５に記事データベース１１のデータ構造例を示す。
記事データベース１１は、記事登録部１２が受け付けた記事１１ｄと、この記事に関する情報を記憶している。記事に関する情報は、記事を識別する情報である記事ＩＤ１１ａ、記事を投稿したユーザを識別する情報である投稿者ＩＤ１１ｂ、記事が属するコミュニティを識別する情報であるコミュニテイＩＤ１１ｃからなる。また、記事１１ｄには、記事の内容と共にその記事を表示する際のレイアウトが登録されている。

図６に利用者データベース１６のデータ構造例を示す。
利用者データベース１６には、図５の投稿者ＩＤ１１ｂに対応する投稿者ＩＤ１６ａ、利用者の氏名や所属部署等の投稿者属性情報１６ｂ、記事登録部により算出された利用者のランク１６ｃ、利用者の投稿履歴を示す投稿情報１６ｄなど記事を投稿した利用者に関する情報が登録されている。この例では、履歴情報１６ｄとして利用者が過去に記事の投稿等の行動を行った回数を登録している。たとえば、図６の１行目は、投稿者ＩＤが００１である利用者が過去に、記事の新規投稿を７回、記事の閲覧を３回行っていることを示している。

図７にコミュニティデータベース１７のデータ構造例を示す。
コミュニテイデータベース１７には、コミュニティを識別する情報であるコミュニティＩＤ１７ａ、そのコミュニティに属する記事のＩＤリスト１７ｂ、コミュニティ属性情報１７ｃ、評価値１７ｄなどが登録されている。コミュニティ属性情報１７ｃは、ＩＤリスト１７ｂにより特定される記事の集合に対してテキストマイニング技術を適用して抽出したキーワード情報等のそのコミュニティの属性を示す情報である。

なお、図１には、記事配信装置１が１台のサーバコンピュータにより構成される例を示したが、図１に示した各手段およびデータベースを適宜複数のコンピュータに分散して配置し、複数のコンピュータにより記事配信装置１を構成するようにしても良い。

利用者端末２はパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ(Personal Data Assistance)、データ通信機能を備えた携帯電話端末などであり、記事投稿部２１、配信要求部２２、表示部２３を備えている。

記事投稿部２１は、ネットワーク１００を介して記事配信装置１の記事登録部１２に記事を投稿する。この投稿は、たとえば、Web上に構築した記事配信装置１の投稿窓口に利用者端末２で動作するWebブラウザでアクセスし、利用者端末２の記憶装置に格納されている作成完了した記事ファイルを指定し、アップロードすることにより行う。記事フォーマットの一例としては、HTML形式のファイルがあげられ、当該HTML(HyperText Transfer
Protocol)形式のファイルとこのファイルから参照されている一連の静止画や動画等のファイル群を記事と呼ぶ。
記事配信システム３においては、記事配信装置１が動的にコミュニティを作成するので、従来の記事配信システムとは異なり、記事の投稿にあたり投稿先のコミュニティを指定する必要はない。

配信要求部２２は、記事配信装置１の配信部１５に記事配信を要求する。記事配信要求には、配信の対象となるコミュニティを特定する情報、たとえばコミュニティＩＤが含まれる。
表示部２３は、記事配信装置１の配信部１５から配信された記事とコミュニテイの表示内容、たとえばコミュニティの評価を示す図形データ、を受け付け、利用者端末２のディスプレイ装置に表示する。

これらの各手段は、利用者端末２のＣＰＵがコンピュータプログラムを実行して利用者端末２が備えるハードウェアを制御することにより実現される。

次に、図１ないし図６を参照して記事配信システム３の動作について詳細に説明する。
図２は、記事配信装置１が利用者端末２から新規の記事の投稿を受け付ける際の動作を説明するシーケンス図である。
利用者端末２の記事投稿部２１は、ネットワーク１００を介して記事配信装置１に新規記事を投稿する（ステップＡ１）。このとき、記事と共に投稿したユーザを識別する情報として予め投稿者毎に付与されている投稿者ＩＤと投稿者属性情報も送信する。
記事登録部１２が新規記事を受け付け、コミュニテイ作成部１３が、受け付けた新規記事がどのコミュニテイに属するかを判定し、その記事が属するコミュニティのコミュニテイＩＤとその記事の記事ＩＤを求める（ステップＡ２）。
記事登録部１２は、記事データベース１１に、新規投稿記事と記事ＩＤ、コミュニテイＩＤを格納する（ステップＡ３）。

記事登録部１２は、ステップＡ２で受信した利用者識別情報を検索キーとして利用者データベースを検索し新規記事を投稿したユーザが記事を初めて投稿した新規ユーザであるか否かを判定する。新規ユーザである場合は、利用者データベース１６に投稿者ＩＤを登録する。投稿したユーザが、過去に記事を投稿したことがある既存のユーザの場合は、ランクや投稿情報（アクセス履歴など）を更新する（ステップＡ４）。
利用者のランクは、各利用者の記事配信システム３による記事の投稿・閲覧活動の活発さを示す数値で、例えば、特許文献１に記載された技術を利用して決定することが出来る。例えば、利用者が新規投稿をしたときは５点、返信投稿をしたときは３点、記事を閲覧したときは１点を加点し、現在までの合計値が多い利用者に高いランクを与えるようにする。

図３は、記事配信システム３が記事配信および返信記事の投稿を行う際の動作を示すシーケンス図である。
利用者端末２の配信要求部は、記事配信要求を記事配信装置１の配信部２２に送信する（ステップＢ１）。この配信要求を行うユーザは、図２のステップＡ１で記事を投稿したユーザと同一であっても良いし異なっていても良い。
配信部１５が配信要求を受け付け、表示すべき記事及びコミュニティを記事データベース１１で検索し、記事とその関連情報を、表示部２３に送信する。また、配信部１５は、コミュニティデータベース１７にアクセスし、コミュニテイ及びその評価値を取得する。そして、コミニュティの評価値によりコミニュティの表示内容を作成し、その内容を利用者端末２の記事及びコミュニテイ表示部２３に送信する（ステップＢ２）。例えば、各コミュニティを丸などのイメージ図で表現する場合、評価が高い場合は、丸のイメージを大きく、評価が低い場合は、丸のイメージが小さく表示するような表示内容が考えられる。
表示部２３は、受信した記事を文字や画像として表示する。また、コミュニティを表示する際、送信されたコミニュテイ表示内容を表示する（ステップＢ３）。
利用者端末２のユーザは、記事を閲覧し、それに対する返信記事を投稿する（ステップＢ４）。この投稿は、記事登録部２１が、図２のステップＡ１と同様に行う。
記事登録部１２が返信記事を受け付け、コミュニテイ作成部１３が、返信記事がどのコミュニテイに属するかを判定し、そのコミュニティのコミュニテイＩＤを求める（ステップＢ５）。
記事登録部１２は、記事データベース１１に、返信記事、記事ＩＤ、コミュニティＩＤを格納する（ステップＢ６）。

図４は、記事配信装置１におけるコミュニテイの作成及び評価値の算出方法を説明するフローチャートである。
コミュニテイデータベース１７は、所定のタイミングで定期的に更新される。このタイミングとしては、例えば、毎朝決まった時刻、決まった曜日などが考えられる（ステップＣ１）。
コミュニティ作成部１３は、記事データベース１１内の記事をテキストマイニングを利用してテーマ毎にグループ分けをし、各グループをコミュニテイとする(ステップＣ２)。
コミュニテイ作成部１３は、コミュニティのコミュニテイＩＤ、属する記事のＩＤリスト、コミュニテイ属性情報（例えば、テキストマイニング技術で利用する情報など）を生成しコミュニテイ評価部１４に送信する(ステップＣ３)。

コミュニテイ評価部１４は、コミュニテイ作成部１３で作成されたコミュニティの各々の評価値を算出する（ステップＣ４）。
コミュニテイの評価値は、たとえば、次のように算出する方法が考えられる。
コミュニティ評価部１４は、コミュニテイデータベース１７の各コミュニテイに属している記事のＩＤをキーにして記事データベース１１を検索し、投稿者ＩＤを取得する。コミュニテイ評価部１４は、その投稿者ＩＤをキーにして、利用者データベース１６にアクセスし、該当する投稿者のランクを取得する。
投稿数は、そのコミュニテイ内でのユーザが投稿した回数である。このランク、投稿数から、たとえば数式１により各コミュニテイの評価値の計算をする。

ここで、Ｃ_ｋはコミュニティＩＤがｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｍ）であるコミュニティ（以下「コミュニティｋ」という）の評価値、Ｎ_ｉはユーザＩＤがｉ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）であるユーザ（以下「ユーザｉ」という）のコミュニティｋでの投稿数、Ｒｉはユーザｉのランクである。
コミュニティ評価部１４は、コミュニテイデータベース１７に、コミュニティの評価値を登録する(ステップＣ５)。

以上のように、記事配信システム３によれば、記事配信装置１のコミュニティ作成部１３は、利用者から投稿され記事データベース１１に蓄積された記事に定期的にテキストマイニングを行いコミュニティを生成する。すなわち、コミュニティを固定されたものではなく、コミュニティに含まれる記事が随時変動する動的なものとして生成する。配信部１５は、利用者端末２の配信要求部２２から要求されたコミュニティに含まれる記事を配信する。
そのため、同一のテーマに関する記事が複数のコミュニティに分散することがなくなり、利用者は記事を投稿するコミュニティと読みたい記事のあるコミュニティを容易に検索をすることが出来る。

記事配信装置１は、コミュニティ評価部１４を備え、コミュニティの評価値を算出する。
そのため、利用者は評価値を基準として記事配信を要求するコミュニティを容易に検索することが出来る。また、記事配信サービスの運営者は、人気のあるコミュニティがどれであるかを把握することが出来る。
評価値を、例えば数式１に示したように、コミュニティに含まれる記事を投稿した利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて評価値を算出するようにすれば、質の高い記事が多く投稿されているコミュニティの評価地が高くなるため、コミュニティの活性化を促進することが出来る。

配信部１５は、評価値を示す図形データ、たとえばコミュニティの評価値に応じて大きさの異なる丸、を記事と共に利用者端末１に送信する。
そのため、記事の配信を受けた利用者は、直感的に理解しやすい図形を基準として評価の高いコミュニティを選択することが出来る。

本発明の一実施形態である記事配信システムのブロック図である。 記事配信システムの記事投稿および登録動作を示すシーケンス図である。 記事配信システムの記事配信および返信記事の投稿動作を示すシーケンス図である。 記事配信システムのコミュニティ作成および評価値算出動作を示すシーケンス図である。 記事データベースのデータ構造例を示す図である。 利用者データベースのデータ構造例を示す図である。 コミュニティデータベースのデータ構造例を示す図である。

符号の説明

１ 記事配信装置
２ 利用者端末
３ 記事配信システム
１１ 記事データベース
１２ 記事登録部
１３ コミュニティ作成部
１４ コミュニティ評価部
１５ 配信部
１６ 利用者データベース
１７ コミュニティデータベース
２１ 記事投稿部
２２ 配信要求部
２３ 表示部

Claims (12)

1. 利用者により投稿された記事を利用者端末に配信する記事配信装置において、
   記事データベースに登録された複数の前記記事に定期的にテキストマイニングを適用して前記記事を分類し同一のテーマに関する前記記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成部と、
   前記利用者により指定された前記コミュニティに属する記事の一部または全部を前記利用者端末に送信する配信部と、を備えたことを特徴とした記事配信装置。
2. 前記コミュニティの評価値を算出するコミュニティ評価部を備えたことを特徴とした請求項１に記載の記事配信装置。
3. 前記コミュニティ評価部は、前記コミュニティに含まれる記事を投稿した前記利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて前記評価値を算出することを特徴とした請求項２に記載の記事配信装置。
4. 前記配信部は、前記評価値を示す図形データを前記記事と共に前記利用者端末に送信することを特徴とした請求項２または請求項３に記載の記事配信装置。
5. 利用者により投稿された記事を利用者端末に配信する記事配信方法において、
   記事データベースに登録された複数の前記記事に定期的にテキストマイニングを適用して前記記事を分類し同一のテーマに関する前記記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成工程と、
   前記利用者により指定された前記コミュニティに属する記事の一部または全部を前記利用者端末に送信する配信工程と、を備えたことを特徴とした記事配信方法。
6. 前記コミュニティの評価値を算出するコミュニティ評価工程を備えたことを特徴とした請求項５に記載の記事配信方法。
7. 前記コミュニティ評価工程では、前記コミュニティに含まれる記事を投稿した前記利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて前記評価値を算出することを特徴とした請求項６に記載の記事配信方法。
8. 前記配信工程では、前記評価値を示す図形データを前記記事と共に前記利用者端末に送信することを特徴とした請求項６または請求項７に記載の記事配信方法。
9. 利用者により投稿された記事を利用者端末に配信する記事配信プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   記事データベースに登録された複数の前記記事に定期的にテキストマイニングを適用して前記記事を分類し同一のテーマに関する前記記事の集合からなるコミュニティを生成するコミュニティ生成機能と、
   前記利用者により指定された前記コミュニティに属する記事の一部または全部を前記利用者端末に送信する配信機能と、を実行させることを特徴とした記事配信プログラム。
10. 前記コンピュータに、前記コミュニティの評価値を算出するコミュニティ評価機能を実行させることを特徴とした請求項９に記載の記事配信プログラム。
11. 前記コミュニティ評価機能は、前記コミュニティに含まれる記事を投稿した前記利用者についてのランクと現在までの投稿数との積の総和に基づいて前記評価値を算出するものであることを特徴とした請求項１０に記載の記事配信プログラム。
12. 前記配信機能は、前記評価値を示す図形データを前記記事と共に前記利用者端末に送信するものであることを特徴とした請求項１０または請求項１１に記載の記事配信プログラム。

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