JP2017219982A - 記事提供順位制御システムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】資産価格への変動に与える影響度を考慮して記事を提供すること。【解決手段】記事提供順位制御システム１は、第１記事Ｎ１と第１記事よりも古い第２記事Ｎ２とを記憶する記事記憶部１１と、資産価格の履歴を記憶する資産価格記憶部１２と、第１記事および第２記事をそれぞれ解析する記事解析部１３と、記事解析部による解析結果に基づいて、第１記事と第２記事との類似度を計算する類似度計算部１４と、第２記事と資産価格の変動との関連度を計算する関連度計算部１５と、第１記事が資産価格の変動に与える影響を示す影響度を計算する影響度計算部１６と、影響度に基づいて第１記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って第１記事を提供する記事提供部１７と、を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、記事提供順位制御システムおよび方法に関する。

ビジネスパーソンに限らず、家事労働者や学生にとっても、新聞記事は有益な情報源の一つであり、新聞記事閲覧サービスの重要性はますます高まっている。特に、株式や不動産、貴金属などの各種資産に投資しているユーザにとっては、新聞記事の内容によって資産価値が変動するおそれがあるため、新聞記事のチェックは欠かせない。

しかし、チェックすべき新聞の数は多い上に、一つ一つの新聞が含む記事の数や文字量も多いため、ユーザは、関心のある記事を効率的にチェックするのは難しい。そのため、新聞記事閲覧サービスの中には、ユーザの設定したキーワードを含む記事を他の記事から目立つように表示したり、読者のアクセス数の多い記事から表示したり、予め指定したカテゴリ別に記事を表示したりする（特許文献１）。

また、新聞記事の提供サービスではないが、記事と株価変動の関係を統計処理し、記事に基づいて株式投資の判断を支援する技術は知られている（非特許文献１）。

特開２０１３−２３９１４６号公報

張へい、松原茂樹、"新聞記事内容と株価変動の関連性の定量的分析"、［online］、２００８年３月１３日、情報処理学会、［２０１６年６月３日検索］、インターネット（URL: https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=137247&item_no=1&page_id=13&block_id=8）

各記事への関心と需要はユーザごとにそれぞれ異なるにもかかわらず、従来技術では、ユーザの設定したキーワードを含む記事を他の記事から目立つように表示等するだけで、ほぼ全てのユーザに対して同様の順番で記事を提供するため、ユーザにとって使い勝手が良くない。また、同じキーワードを設定したユーザ同士であっても、そのキーワードを設定した理由や背景は、ユーザごとに異なる。さらに、ユーザの設定したキーワードを持つ記事が本当にそのユーザにとって役立つ記事である保証はない。

特に、資産運用に役立てるために新聞記事をチェックするユーザにとっては、資産運用に影響の大きい順に記事を読むほうが効率的であり、使い勝手が高い。しかし、従来技術を組み合わせただけでは、資産運用への影響を考慮して記事を提供する技術を得ることはできない。

本発明は上述の課題に鑑みてなされたもので、その目的は、資産価格への変動に与える影響度を考慮して記事を提供することができるようにした記事提供順位制御システムおよび方法を提供することにある。

上記課題を解決すべく、本発明に従う記事提供順位制御システムは、記事の提供順位を制御するシステムであって、第１記事と第１記事よりも古い第２記事とを記憶する記事記憶部と、資産価格の履歴を記憶する資産価格記憶部と、第１記事および第２記事をそれぞれ解析する記事解析部と、記事解析部による解析結果に基づいて、第１記事と第２記事との類似度合を示す類似度を計算する類似度計算部と、第２記事の発生時期における資産価格を資産価格記憶部から取得し、第２記事と資産価格の変動との関連を示す関連度を計算する関連度計算部と、類似度と関連度とから、第１記事が資産価格の変動に与える影響を示す影響度を計算する影響度計算部と、影響度に基づいて第１記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って第１記事を提供する記事提供部と、を有する。

本発明によれば、第１記事が資産価格の変動に与える影響に基づいて第１記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って第１記事を提供することができるため、ユーザは第１記事を効率的に読むことができ、使い勝手が向上する。

記事提供順位制御システムを含む全体システムの概要図である。 記事提供順位制御システムの中核をなす計算機の機能構成図である。 ユーザへ記事を推薦する画面である。 ユーザの投資スタイルを設定する画面である。 過去の記事を管理するリストである。 ユーザの資産運用先を管理するリストである。 ユーザの投資スタイルを設定するための辞書である。 記事提供順位を制御する処理を示すフローチャートである。 新記事と旧記事との類似度を計算する処理を示すフローチャートである。 旧記事と資産価格の変動との関連度を計算する処理を示すフローチャートである。 新記事が資産価格の変動に与える影響度を計算する処理を示すフローチャートである。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。本実施形態の記事提供順位制御システムは、資産価格が変動する可能性に連動して記事の提供順位を制御する。本システムは、旧記事と過去の資産価格の変動履歴とに基づいて、旧記事と資産価格の変動との関連性を表す関連度を算出する。また、本システムは、新記事と旧記事とを比較し、両記事の類似性を表す類似度を算出する。本システムは、関連度と類似度とを用いて、新記事が資産の価格変動に与える影響を予測し、影響度を計算する。そして、本システムは、影響度を用いて新記事をランキングし、ユーザへ提供する順番を制御する。

本システムでは、ユーザは、資産運用先およびその投資スタイルを事前に指定することができる。本システムは、それぞれ異なる資産運用を行うユーザに対し、各ユーザに適したランキングで記事を提供する。したがって、本システムでは、同一の記事であっても、ユーザへの提供順位はユーザごとにそれぞれ相違する。

旧記事と過去の資産価格の変動履歴との関連を示す関連度の算出方法を説明する。本システムは、例えば、旧記事の発生時点、報道時点、言語要素（報道対象、動詞、動作主体など）、報道機関、影響力の継続が見込まれる時間などの、旧記事に関するデータ要素を取得する。さらに、本システム１は、例えば、資産の種類、資産対象、変動期間、変動方向、変動幅などの、資産価格に関するデータ要素を取得する。そして、本システムは、旧記事に関するデータ要素と資産価格に関するデータ要素との間の相関度を計算し、その計算結果を関連度とする。

新記事と旧記事の間の類似を示す類似度の算出方法を説明する。本システムは、新記事および旧記事のそれぞれについて、報道機関、言語要素、影響力の継続が見込まれる時間などをデータ要素として取得する。そして、本システムは、新記事のデータ要素と旧記事のデータ要素との差を数値化した結果を類似度とする。

さらに、本システムは、旧記事から様々な主体と対象間との使役関係を抽出するとともに、新記事からも使役関係を抽出し、旧記事から得た使役関係と新記事から得た使役関係とを照合することで、新記事に類似する旧記事を抽出することも可能である。

新記事が資産価格の変動へ影響を与える影響度を予測する方法を説明する。本システムは、新記事とある閾値以上の類似度を持つ一つ以上の旧記事について、それら旧記事と各資産対象との関連度から、例えば重み付き平均などで影響度を算出する。

旧記事の重みには、類似度を用いてもよい。ユーザの設定した投資スタイルに対し、その投資スタイルを反映する特定のキーワードを旧記事の重み付けに用いてもよい。

本実施形態によれば、ユーザの記事利用上の特徴（例えば投資スタイル）に応じて、ユーザごとに新記事の提供順位を制御することができる。これにより、ユーザは、自分にとって関心の高い記事から効率的にチェックすることができ、使い勝手が向上する。

なお、ユーザは、実際には保有していないが関心のある資産を本システム１に登録することで、日々発行される新記事を興味深く読むこともできる。

図１〜図１１を用いて第１実施例を説明する。図１は、記事提供順位制御システム１を含む記事提供システムの全体を示す構成説明図である。

本実施例では、詳細は後述するように、計算機システムとして構成される記事提供順位制御システム１の構文解析部１３が、新記事Ｎ１を構文解析して、言語要素および使役関係を抽出する。構文解析部１３は「記事解析部」に該当する。類似度計算部１４は、記事記憶部１１に保存された旧記事群の構文解析結果と新記事Ｎ１の構文解析結果とを照合することによって、新記事Ｎ１に類似する旧記事Ｎ２を抽出する。関連度計算部１５は、旧記事Ｎ１の発生時点での対象資産の価格変動を計算し、新記事Ｎ１に類似する各旧記事Ｎ２と各対象資産との間の関連度をそれぞれ算出する。影響度計算部１６は、関連度計算部１５で算出した関連度と類似度計算部１４で算出した類似度とを用い、事前に設定されたユーザ別の特徴（ユーザが新記事Ｎ１を利用する際の特徴）に対応付けられた言語要素から定まる重みで、新記事Ｎ１が対象資産の価格変動に与え得る影響度を算出する。記事提供部１７は、影響度の順で新記事を並べ替えてユーザへ提示する。

図１に示す記事提供システムは、例えば、記事提供順位制御システム１と、ユーザ別記事提供サービス２と、記事供給サービス３と、ユーザの使用する端末（以下、ユーザ端末）４を含む。

記事提供順位制御システム１とユーザ別記事提供サービス２および記事供給サービス３とは、通信ネットワークＣＮ１により双方向通信可能に接続される。各ユーザ端末４と各サービス２，３とは、通信ネットワークＣＮ２により双方向通信可能に接続される。図１では、通信ネットワークＣＮ１と通信ネットワークＣＮ２とを分けて記載しているが、例えば同一の通信ネットワークとして構成される。通信ネットワークＣＮ１に専用回線を用い、通信ネットワークＣＮ２に公衆回線を用いてもよいし、その逆でもよい。通信ネットワークＣＮ１，ＣＮ２には、例えばインターネットを用いてもよい。

ユーザ別記事提供サービス２は、各ユーザ端末４を使用するユーザの特徴（例えば投資スタイル）に合わせて、新記事Ｎ２を各ユーザ端末４へ配信するサービスである。記事供給サービス３は、例えば、新聞社のように記事を作成して発行するサービスである。

各ユーザ端末４は、記事供給サービス３から記事を直接受け取って読むこともできるし、あるいは、ユーザ別記事提供サービス２からユーザ別にランキングされた記事を受け取って読むこともできる。本明細書において、「記事を読む」、「記事を閲覧する」、「記事をチェックする」、「記事を確認する」とは、ユーザが記事の内容の一部または全部を読むことを意味し、特に区別しない。

記事供給サービス３の事業者とユーザ別記事提供サービス２の事業者とは、同一であってもよいし、異なってもよい。記事供給サービス３の事業者とユーザ別記事提供サービス２の事業者とが同一の場合、記事を供給するサービスの一部として、ユーザ別記事提供サービスを提供してもよい。

ユーザ別記事提供サービス２の事業者と記事提供順位制御システム１の事業者とは、同一であってもよいし、異なってもよい。記事供給サービス３の事業者と記事提供順位制御システム１の事業者とは、同一であってもよいし、異なってもよい。

ユーザ端末４は、記事を読むユーザにより使用されるコンピュータ端末である。ユーザ端末４は、例えば、デスクトップ型またはノートブック型のパーソナルコンピュータ、タブレット端末、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）、いわゆるウェアラブルデバイスである。記事を読むための装置と記事提供順位制御システム１へ指示を入力するための装置とが別々であってもよい。例えば、記事はプリンタで印刷し、投資スタイルなどは電話やファクシミリなどの手段で記事提供順位制御システム１に送ってもよい。

記事提供順位制御システム１の機能構成を説明する。以下、記事提供順位制御システム１を本システム１と略記する場合がある。

本システム１は、例えば、記事記憶部１１、資産価格記憶部１２、構文解析部１３、類似度計算部１４、関連度計算部１５、影響度計算部１６、記事提供部１７、ユーザ別特徴管理部１８を備える。

記事記憶部１１は、記事供給サービス３から受信した記事Ｎ１，Ｎ２を記憶する。記事は、新記事Ｎ１と、旧記事Ｎ２とに分けることができる。新記事Ｎ１は「第１記事」に該当し、旧記事Ｎ２は「第２記事」に該当する。新記事Ｎ１は旧記事Ｎ２よりも新しい。換言すれば、旧記事Ｎ２は新記事Ｎ１よりも古い。記事が新しい、記事が古いとは、記事の発行時期（記事が公表された日時、記事の発生した日時）の新旧である。図２で後述するように、記事記憶部１１は、旧記事Ｎ２を記憶するデータベースである旧記事記憶部Ｔ１０と、新記事Ｎ１を記憶するデータベースである新記事記憶部Ｔ１１とを含む。

資産価格記憶部１２は、例えば株式、投資信託、国債、社債、不動産、商品などの各種資産の価格変動の履歴を記憶する。資産価格記憶部１２は、資産毎に、その価格の時間変化を記憶する。

構文解析部１３は、「記事解析部」に該当する。構文解析部１３は、記事の文章を解析し、言語要素を抽出し、言語要素間の関係（係り受け、使役関係）を解析する。構文解析部１３は、図２で後述するように、構文解析部の機能を実現するためのコンピュータプログラムＦ１０を演算装置１１１が実行することで、実現される。

類似度計算部１４は、新記事Ｎ１と各旧記事Ｎ２とがどの程度類似するかを示す類似度を算出する。類似度計算部１４は、図２で後述する類似度計算部の機能を実現するためのコンピュータプログラムＦ１１を演算装置１１１が実行することで、実現される。

関連度計算部１５は、旧記事Ｎ２と、その旧記事Ｎ２の発行時期における資産価格の変動との関連性を示す関連度を計算する。関連度計算部１５は、図２で後述する関連度計算部の機能を実現するためのコンピュータプログラムＦ１２を演算装置１１１が実行することで、実現される。

影響度計算部１６は、類似度計算部１４で計算した類似度と関連度計算部１５で計算した関連度とに基づいて、新記事Ｎ１が資産価格の変動に与えうる影響を算出する。影響度は、例えば、類似度と関連度とを所定の関数に入力することで求めることができる。影響度計算部１６は、図２で後述する影響度計算部の機能を実現するためのコンピュータプログラムＦ１３を演算装置１１１が実行することで、実現される。

記事提供部１７は、影響度の順番で新記事Ｎ１を並べ替えてユーザへ提供する。記事提供部１７は、図２で後述する記事提供部の機能を実現するためのコンピュータプログラムＦ１４を演算装置１１１が実行することで、実現される。例えば、影響度の大きい順にランキングされた新記事Ｎ１は、ユーザ別記事提供サービス２または記事供給サービス３のいずれか少なくとも一方を介して、各ユーザ端末４へ配信される。

ユーザ別特徴管理部１８は、「特徴記憶部」に該当する。ユーザ別特徴管理部１８は、ユーザが記事を利用する上での特徴を記憶する。記事利用上の特徴とは、ユーザが新記事Ｎ１を読んで何に役立てるか、つまり、新記事Ｎ１をチェックする目的である。記事利用上の特徴の一つとして、本実施例では、投資スタイルを例に挙げる。投資スタイルとは、資産運用についてのユーザのポリシである。投資スタイルの例は、図４で後述する。ユーザ別特徴管理部１８は、図２で後述する投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３を含む。以下、新記事Ｎ１を新記事と、旧記事Ｎ２を旧記事と符号を省略して呼ぶことがある。

図２は、記事提供順位制御システムの中核をなす計算機のブロック図である。本システム１は、計算機１１０と、計算機１１０の使用するデータベース１２０とを含んで構成することができる。データベース１２０は、計算機１１０とは別のストレージ装置（不図示）に設けてもよいし、計算機１１０の記憶装置１１５内に設けてもよい。

上述のように、計算機１１０は、新記事を構文解析することで、言語要素および使役関係を抽出する。計算機１１０は、新記事の解析結果と旧記事の解析結果とを照合することによって、新記事に類似する旧記事を抽出する。

計算機１１０は、旧記事と対象資産間との関連度および新記事と旧記事間の類似度とを用いて、新記事が資産価格に与える影響度を計算する。計算機１１０は、事前に設定されたスタイル辞書Ｔ１３上の言語要素と照合することによって決められた重みを用いて、新記事の影響度を算出する。この影響度は、投資スタイルごとに算出される影響度の合計値であり、総影響度とも呼ぶ。そして、計算機１１０は、新記事を影響度の順にソートして提示する。

計算機１１０は、例えば、演算装置１１１、メモリ１１２、入出力装置１１３、通信装置１１４、記憶装置１１５を備えており、それら１１１〜１１５は内部バス１１６に接続されている。

演算装置１１１は、記憶装置１１５に格納されているコンピュータプログラムＦ１０〜Ｆ１４をメモリ１１２に読み込んで実行することで、所定の機能を実現する。演算装置１１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などがある。

メモリ１１２は、演算装置１１１によって実行されるコンピュータプログラムおよび当該プログラムによって使用される情報を格納する。メモリ１１２は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリのいずれでもよい。

入出力装置１１３は、本システム１の管理者との間で情報を交換するためのユーザインターフェース装置であり、計算機１１０に情報を入力するための情報入力部と、計算機１１０の処理結果を出力するための情報出力部（いずれも不図示）を備える。情報入力部としては、例えば、キーボード、タッチパネル、マウス、音声指示装置などがある。情報出力部としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置などがある。

通信装置１１４は、通信ネットワークＣＮ１（またはＣＮ２）に接続して通信するための装置である。

記憶装置１１５は、計算機１１０が記事提供順位制御システムを実現するために必要なコンピュータプログラムＦ１０〜Ｆ１４などを格納する。上述のように、本実施例では、演算装置１１１が、記憶装置１１５からコンピュータプログラムプログラムを読み出してメモリ１１２上にロードする。演算装置１１１は、メモリ１１２にロードされたコンピュータプログラムを実行する。

ＣＤ−ＲＯＭやフラッシュメモリなどの記憶媒体を計算機１１０の持つ記憶媒体用インターフェース（不図示）に接続することで、その記憶媒体に固定されたコンピュータプログラム等を記憶装置１１５へ転送して記憶させることができる。または、プログラム配信サーバ（不図示）から通信ネットワークＣＮおよび通信装置１１４を介して、コンピュータプログラムなどを配信し、記憶装置１１５へ記憶させることもできる。記憶装置１１５に記憶される各コンピュータプログラムＦ１０〜Ｆ１４の詳細は、データベース１２０の次に説明する。

データベース１２０は、計算機１１０が管理する各種データを格納する。図中、データベースを「ＤＢ」と略記する。本実施例では、図示しないストレージシステムを用いて、データベース１２０が構築されるものとする。ストレージシステムは、例えば、コントローラ、通信インターフェース、および複数の記憶装置を備える。ストレージシステムは、複数の記憶装置からＲＡＩＤ（Redundant Array of Independent Disk）グループを構成することができる。ストレージシステムは、ＲＡＩＤグループにより仮想化された記憶領域を任意のサイズで区切ることで、論理的な記憶領域を生成することができる。この論理的な記憶領域を論理ボリュームと呼ぶ。論理ボリュームは、ホスト装置である計算機１１０に割り当てられる。なお、論理ボリュームを仮想的なボリュームとして構成し、実際にデータが書き込まれた時点で、ストレージシステムの持つ記憶装置の物理的記憶領域を割り当てる構成としてもよい。

データベース１２０は、例えば旧記事記憶部Ｔ１０、新記事記憶部Ｔ１１、資産価格記憶部Ｔ１２、投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３、同義語辞書記憶部Ｔ１４、類似度記憶部Ｔ１５、関連度記憶部Ｔ１６、影響度記憶部Ｔ１７を含む。

旧記事記憶部Ｔ１０は、旧記事のデータを記憶する。旧記事のデータには、例えば、旧記事の内容、旧記事の発生時点（発行時期）、報道時点、報道機関、記事内容から抽出された言語要素、言語要素間の使役関係などが含まれる。旧記事記憶部Ｔ１０の記憶するデータの詳細は、図５で後述する。

新記事記憶部Ｔ１１は、新記事のデータを記憶する。新記事のデータには、例えば、新記事の内容、発生時点、報道時点、報道機関、記事内容から抽出される言語要素、言語要素間の使役関係などが含まれる。新記事記憶部Ｔ１１と旧記事記憶部Ｔ１０とは、ほぼ同一構成を備えており、図５で説明する内容を新記事記憶部Ｔ１１にも適用できる。そこで、新記事記憶部Ｔ１１の詳細については説明を省略する。

資産価格記憶部Ｔ１２は、資産価格変動データを記憶する。資産価格変動データは、例えば、各資産の時系列価格情報（資産価格の時間変化の履歴）、指定期間における資産価格の変動率などを含む。本実施例では、ユーザの指定した時点から指定時間が経過するまでの指定期間における、資産価格の変動率を計算して記憶する。資産価格記憶部Ｔ１２の記憶するデータの詳細は、図６で後述する。

投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３は、投資スタイル辞書データを記憶する。投資スタイル辞書データは、例えば、投資スタイルのリスト（以下、スタイルリストとも呼ぶ）、各投資スタイルに関連する言葉要素、その言葉要素の重要度を示す重みなどを含む。投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３の記憶するデータの詳細は、図７で後述する。

同義語記憶部Ｔ１４は、同義語のリストを記憶する。同義語記憶部Ｔ１４には、例えば、投資スタイルごとの重み付けに用いる言葉要素などの同義語が記憶される。類義語を記憶する記憶部を設けてもよい。また、或る言葉要素についての同義語と類義語とで、重みを変えてもよい。

類似度記憶部Ｔ１５は、新記事に所定の閾値以上類似する旧記事と、その類似度とを記憶部する。類似度の計算方法は、図９で後述する。所定の閾値以上類似する旧記事のデータ全体を類似度記憶部Ｔ１５に記憶させてもよいし、その旧記事を旧記事記憶部Ｔ１０内で特定するための識別情報を類似度記憶部Ｔ１５に記憶させてもよい。前者の場合は、類似度記憶部Ｔ１５の記憶領域がある程度必要になる。しかし、前者の場合は、所定の閾値以上類似する旧記事のデータを旧記事記憶部Ｔ１０から検索して読み出す必要はないため、記事の提供順位の制御に要する時間を短縮できる。

関連度記憶部Ｔ１６は、旧記事と資産価格の変動との間の関連度を記憶する。関連度の計算方法は、図１０で後述する。影響度記憶部Ｔ１７は、新記事が資産の価格変動に与えうる影響度を記憶する。影響度記憶部Ｔ１７は、新記事に類似する旧記事から算出される影響度と、それら影響度の投資スタイルに基づく重み付き平均である総影響度とを記憶する。影響度の計算方法は、図１１で後述する。

記憶装置１１５に格納されるコンピュータプログラムＦ１０〜Ｆ１４を説明する。記憶装置１１５は、構文解析部１３に対応する機能を実現するプログラムＦ１０、類似度計算部１４に対応する機能を実現するプログラムＦ１１、関連度計算部１５に対応する機能を実現するプログラムＦ１２、影響度計算部１６に対応する機能を実現するプログラムＦ１３、記事提供部Ｆ１４を実現するプログラムを格納する。上述の通り、演算装置１１１がコンピュータプログラムを実行することで所望の機能が実現するため、以下では、主にコンピュータプログラムの符号を用いて各機能を説明する。

構文解析部Ｆ１０は、例えば文法解析部Ｆ１０１、要素単語確定部Ｆ１０２、使役関係確定部Ｆ１０３を含む。

文法解析部Ｆ１０１は、自然言語である記事内容を、主語、動詞、対象などに分類したり認識したりして、表記する。

要素単語確定部Ｆ１０２は、文法解析部Ｆ１０１で処理した各自然言語要素について、記事の主語、動詞、対象などのそれぞれに関連する言語要素を、同義語記憶部Ｔ１４に記憶されている同義語リストから抽出する。

使役関係確定部Ｆ１０３は、文法解析部Ｆ１０１で処理した各自然言語要素について、同義語記憶部Ｔ１４に記憶されている同義語リストを用いることで、その記事が表現している使役関係を表す言語要素リストを作る。

類似度計算部Ｆ１１は、構文解析部Ｆ１０で処理された新記事データと旧記事データとの間の類似度を計算する。その計算方法は図９で後述する。

関連度計算部Ｆ１２は、構文解析部Ｆ１０で処理された旧記事データと、その旧記事の発生時点と関連する資産価格の変動率データとの関連度を計算する。その計算方法は図１０で後述する。

ここで、旧記事が、その旧記事に関連する資産の価格に影響を及ぼしうる時間の長さはまちまちである。例えば株価などに長期間にわたって影響を与える記事もあれば、短時間だけ影響を与える記事もある。そこで関連度計算部Ｆ１２は、図５で述べるように、旧記事が資産価格に影響を与える期間Ｃ１０３を考慮して、関連度を計算する。

影響度計算部Ｆ１３は、類似度計算部Ｆ１１で計算された類似度と関連度計算部Ｆ１２で計算された関連度とを用いて、新記事が資産価格の変動に与えうる影響度（総影響度）を計算する。影響度計算部Ｆ１３は、新記事に類似する旧記事の影響度が新記事の影響度に貢献する度合を計算する。影響度計算部Ｆ１３は、その貢献度を、投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３に記憶された要素単語リストに設定されている重み修正値を用いて修正することで、新記事が資産価格の変動に与えうる影響度を投資スタイルごとに計算し、最終的な総影響度を求める。その計算方法は図１１で後述する。

記事提供部Ｆ１４は、ユーザから事前に指定された資産に関して、影響度計算部Ｆ１３で算出された新記事の総影響度の高い順に新記事をソートし、ソートした結果をユーザ端末４へ提供する。上述の通り、記事提供部Ｆ１４は、資産価格の変動に応じてランキングを制御した新記事を、ユーザ端末４へ直接送信してもよいし、ユーザ別記事提供サービス２または記事供給サービス３のいずれかを介してユーザ端末４へ送信してもよい。

さらに記事提供部Ｆ１４は、新記事の影響度に貢献した度合の大きい旧記事を、その貢献度の大きさに応じてユーザ端末４へ供給することもできる。これにより、ユーザは、新記事のランキングの根拠となった旧記事を容易に確認でき、ユーザ自身の持つ知見や経験も加味して新記事を利用できる。この結果、新記事を資産価格の変動に応じて並び替えてユーザへ提示することと、新記事の表示順序の根拠となった旧記事をその根拠の強さ（新記事の影響度に貢献した度合の強さ）に応じてユーザに提示することとが結合し、ユーザの使い勝手が向上する。記事提供部Ｆ１４がユーザ端末４を介してユーザへ提示する画面の例は、図３で後述する。

図３は、新記事を資産価格に連動するランキングで並べてユーザに提示するユーザ提供画面Ｇ１の例を示す。ユーザ提供画面Ｇ１は、例えば、資産価格に連動して記事を推薦する画面（資産価格連動記事推薦画面）、資産価格に連動して記事を提供する画面（資産価格連動記事提供画面）などと呼んでもよい。図３、図４で説明する各画面は、ユーザに情報を提供するインターフェースの例である。画面構成は図示の例に限らず、一つの画面を複数の画面に分割してもよいし、複数の画面を一つの画面に統合してもよい。

ユーザ提供画面Ｇ１は、例えば、ユーザへ新記事を推薦する記事推薦画面Ｇ２と、推薦した新記事に関連する旧記事を表示する関連旧記事画面Ｇ３とを含む。

記事推薦画面Ｇ２は、資産リスト欄ＧＰ２０と新記事リスト欄ＧＰ２１を含む。ユーザが、資産リスト欄ＧＰ２０に表示された資産の中から所望の資産を選択すると、その資産に対する影響度の高い順で、新記事が新記事リスト欄ＧＰ２１に表示される。

新記事リスト欄ＧＰ２１は、例えば、記事内容欄ＧＰ２１０と、影響度欄ＧＰ２１１を含む。記事内容欄ＧＰ２１０は、新記事の内容を示す。影響度欄ＧＰ２１１は、資産リスト欄ＧＰ２０で選択された資産に対する新記事の総影響度を表す。

ユーザが新記事リストＧＰ２１の記事内容欄ＧＰ２１０の中から所望の新記事を選択すると、その新記事に関連する旧記事を表示する関連旧記事画面Ｇ３がユーザ端末４に表示される。新記事に関連する旧記事とは、その新記事の総影響度の算出に際して貢献した度合の大きい旧記事、つまり、その新記事の資産価格変動ランキングの根拠となった旧記事である。

関連旧記事画面Ｇ３は、例えば、記事内容欄ＧＰ３０と、関連度欄ＧＰ３１と、類似度欄ＧＰ３２を含む。記事内容欄ＧＰ３０は、選択された新記事に関連する旧記事を、その類似度の高い順に表示する。関連度欄ＧＰ３１は、記事内容欄ＧＰ３０に表示された旧記事と資産リスト欄ＧＰ２０で選択された資産との関連を示す関連度を表示する。類似度欄ＧＰ３２は、記事内容欄ＧＰ３０に表示された旧記事と新記事リスト欄ＧＰ２１で選択された新記事との類似度を表示する。

図４は、資産の選定と選定した資産の投資スタイルとを設定するための投資スタイル設定画面Ｇ４の例を示す。投資スタイル設定画面Ｇ４は、資産リストＧＰ４０と、投資スタイルリストＧＰ４１を含む。

資産リストＧＰ４０は、ユーザの資産を一覧表示する。資産には、例えば、株式、外貨、不動産、貴金属、石油などがある。ユーザは、ユーザ端末４を用いて本システム１に対して、自分の保有する資産を登録したり削除したりすることができる。なお、本システム１には、ユーザが興味を持つ資産を登録することもできる。

投資スタイルを一覧形式で表示する投資スタイルリストＧＰ４１は、スタイル欄ＧＰ４１０と、傾向重み欄ＧＰ４１１を含む。

スタイル欄ＧＰ４１０では、資産リストＧＰ４０でユーザの選択した資産に設定されている投資スタイルが表示される。投資スタイルとは、資産運用についてのユーザのポリシである。投資スタイルには、例えば、ファンダメンタル分析、トレンド分析、グローバルマクロ分析、逆張り分析などがある。ユーザは、対象の資産について、本システム１が事前に用意している複数の投資スタイルの中から所望の投資スタイルを一つまたは複数選択して設定することができる。

傾向重み欄ＧＰ４１１は、ユーザが資産リストＧＰ４０で指定した資産に対して、それぞれの投資スタイルを適用する比率を示す。つまり傾向重みは、資産を投資スタイルごとに配分する割合である。

本システム１では、ユーザがスタイル欄ＧＰ４１０からいずれかの投資スタイルを選択すると、選択された投資スタイルの詳細を示す画面Ｇ５を表示することもできる。

図５は、旧記事記憶部Ｔ１０に格納される旧記事データの例を示す。

旧記事データは、例えば、旧記事内容欄Ｃ１００、旧記事の発生時点Ｃ１０１（図中「日付」と表示）、報道機関名欄Ｃ１０２、影響期間欄Ｃ１０３、言語要素欄Ｃ１０４を含む。これら以外の欄を設けてもよい。

旧記事内容欄Ｃ１００は、旧記事の内容を記憶する。記事内容はテキストデータだけでもよいし、テキストデータと静止画像または動画像、グラフィックスなどと組み合わせたものであってもよい。

発生時点欄Ｃ１０１は、旧記事内容欄Ｃ１００に記憶されている記事の発生時点を年月日で保存する。発生時点とは、例えば、その記事が公表された日付、その記事の掲載された新聞紙が発売された日付である。

報道機関名欄Ｃ１０２は、旧記事の発行元である報道機関を特定するための識別コードを記憶する。

影響期間欄Ｃ１０３は、旧記事が資産価格の変動に影響を与えると見込まれる時間の長さを記憶する。旧記事の内容によっては、数年間にわたって影響を及ぼしうる場合もあるし、１日、２日程度の短時間だけ影響を与える場合もある。影響時間が短い場合、影響期間欄Ｃ１０３に「０年」と設定してもよい。図５では、影響期間を「年」で管理する場合を示しているが、これに限らず、例えば「月」、「週」、「日」、「時」などの他の単位で管理してもよい。

言語要素欄Ｃ１０４は、使役関係の主体欄Ｃ１０４０、使役関係の動詞欄Ｃ１０４１、使役関係の対象欄Ｃ１０４２を含む。これら以外の欄を含んでもよい。

使役関係の主体欄Ｃ１０４０には、旧記事の発生主体の名称が単語で登録される。旧記事のテキストを構文解析部Ｆ１０が解析することで、記事中の発生主体を特定することができる。旧記事の発生主体とは、例えば、旧記事で話題にされた企業名や人物名、商品名などの主語である。

使役関係の動詞欄Ｃ１０４１には、旧記事中で中心となる動詞が登録される。記事内容の中心となる動詞とは、例えば、主体欄Ｃ１０４０に登録された単語を主語とした場合の述語である。旧記事のテキストを構文解析部Ｆ１０で解析することで、記事内容を示す動詞を特定でき、その動詞が単語で動詞欄Ｃ１０４１に登録される。

使役関係の対象欄Ｃ１０４２には、動詞欄Ｃ１０４２に登録された動詞の対象が登録される。動詞の対象とは、例えば、動詞欄Ｃ１０４２に登録された動詞を述語とした場合の目的語である。旧記事のテキストを構文解析部Ｆ１０で解析することで、記載内容の動詞の対象を単語で登録することができる。

図６は、資産価格記憶部Ｔ１２に格納される資産価格変動データの例である。資産価格変動データは、過去の資産変動履歴を示す。

資産変動履歴データは、例えば、資産リスト欄Ｃ１２０、変動開始日付欄Ｃ１２１、資産変動経過時間欄Ｃ１２２、資産価格変動率欄Ｃ１２３を含む。これら以外の項目を含んでもよい。

資産リスト欄Ｃ１２０には、投資スタイル設定画面Ｇ４で投資スタイルの設定された資産が登録される。変動開始日付欄Ｃ１２１には、新記事と所定の閾値以上類似する旧記事の発生時点が登録される。資産変動経過時間欄Ｃ１２２には、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された投資スタイルにおける投資予定時間を登録している。例えば、長期間保有する株式や商品もあれば、短期間で売買する株式や商品もある。記事による資産価格の変動は、投資する時間によっても異なるため、資産変動経過時間欄Ｃ１２２を設ける。

資産価格変動率欄Ｃ１２３には、資産リスト欄Ｃ１２０で示す資産についての所定期間における価格変動の率が登録される。所定期間の始期は、変動開始日付欄Ｃ１２１に登録された日付である。所定期間の終期は、始期から資産変動経過時間欄Ｃ１２２に登録された投資予定時間が経過した時である。

図７は、投資スタイル辞書の一例を示す。以下、投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３に記憶された投資スタイル辞書に便宜上符号Ｔ１３を付与して説明する。

投資スタイル辞書Ｔ１３は、投資スタイルリストＣ１３０と、スタイル辞書Ｃ１３１を含む。

投資スタイルリストＣ１３０には、投資スタイル設定画面Ｇ４で選択可能な投資スタイルが表示される。スタイル辞書Ｃ１３１には、それぞれの投資スタイルに対応する要素単語が表示される。さらに、それら要素単語には、重みを修正するための重み修正値も対応付けられている。

投資スタイルがファンダメンタル分析の場合、例えば「売上高」、「経営利益」、「ＲＯＥ（Return On Equity）」などの単語を含む記事が重視されると予想できる。そこで、ファンダメンタル分析の場合は、「売上高」、「経常利益」、「ＲＯＥ」などの要素単語をスタイル辞書Ｃ１３１へ登録する。

投資スタイルがトレンド分析の場合、例えば「２０日移動平均線」、「出来高」、「ｋｄｊ指標」などの要素単語がスタイル辞書Ｃ１３１へ登録される。投資スタイルがグローバルマクロ分析の場合、例えば「国債利率」、「為替」、「財政刺激」などの要素単語がスタイル辞書Ｃ１３１へ登録される。投資スタイルが逆張り分析の場合、例えば「暴落」、「一時低下」、「急反動」などの要素単語がスタイル辞書Ｃ１３１へ登録される。

それぞれの投資スタイルにおける各要素単語の重要性は異なるので、各要素単語には重み修正値が事前に設定される。本システム１では、新記事が対象資産へ与えうる総影響度を計算する場合に、重み修正値を用いて、要素単語を含む旧記事の重みを修正する。

図８〜図１１を用いて、計算機１１０で実行する処理を説明する。

図８は、記事を資産価格に連動したランキングで提供するシステムの全体処理を示すフローチャートである。

計算機１１０は、対象となる新記事を新聞記事供給サービス３から取得し（Ｓ１０）、新記事を構文解析する（Ｓ１１）。

構文解析部Ｆ１０は、入力された新記事を、文法解析部Ｆ１０１、要素単語確定部Ｆ１０２および使役関係確定部Ｆ１０３の各処理を経由させる。これにより、新記事の使役関係における主体、使役関係における動詞、使役関係の対象などの言語要素をそれぞれ抽出し、新記事記憶部Ｔ１１に保存する。

類似度計算部Ｆ１１は、旧記事記憶部Ｔ１０に保存されている旧記事と新記事記憶部Ｔ１１に保存された処理対象の新記事との類似する度合を計算する（Ｓ１２）。類似度計算部Ｆ１１は、各旧記事データおよび旧記事言語要素Ｃ１０４と、ステップＳ１１で抽出された新記事の各言語要素とを、同義語記憶部Ｔ１４に保存された同義語リストに従って照合する。類似度計算部Ｆ１１は、照合の結果合致した要素単語の数から、類似度の定量化数値を算出し、類似度記憶部Ｔ１５に保存する。類似度の定量化数値は、合致した言語要素の数でもよいし、合致した言語要素の数の関数でもよい。ステップＳ１２の詳細は、図９で後述する。

関連度計算部Ｆ１２は、類似度記憶部Ｔ１５に保存された旧記事ごとに、所定期間における資産の価格変動との関連性を示す関連度を計算する（Ｓ１３）。関連度計算部Ｆ１２は、記事推薦画面Ｇ１の資産リストＧＰ２０に表示される各資産について、新記事に類似する各旧記事との関連度を計算する。

関連度計算部Ｆ１２は、旧記事の発生時点（図５の欄Ｃ１０１）から投資予定期間（図６の欄Ｃ１２１）を経過するまでの所定期間における、資産価格変動率（図６の欄Ｃ１２３）を用いる。関連度計算部Ｆ１２は、その資産価格変動率から、旧記事ごとに選定された資産項目に対する関連度の定量化数値を算出し、関連度記憶部Ｔ１６に保存する。関連度の定量化数値は、資産価格変動率をそのまま使用してもよいし、資産価格変動率と投資予定期間と投資スタイルの傾向重み（図４の欄ＧＰ４１１）などの関数でもよい。ステップＳ１３の詳細は、図１０で後述する。

影響度計算部Ｆ１３は、ステップＳ１２で計算した類似度とステップＳ１３で計算した関連度とに基づいて、新記事が資産価格の変動に与えうる影響度（総影響度）を計算する（Ｓ１４）。影響度計算部Ｆ１３は、類似度記憶部Ｔ１５に保存された旧記事ごとに、関連度と、各投資スタイルの傾向重み（図４の欄ＧＰ４１１）とを用いて、新記事の総影響度への貢献値を計算し、影響度記憶部Ｔ１７に保存する。さらに、影響度計算部Ｆ１３は、各貢献値と類似度とを用いて、新記事の総影響度の定量化数値を算出し、影響度記憶部Ｔ１７へ保存する。ステップＳ１４の詳細は、図１１で後述する。

記事提供部Ｆ１４は、影響度記憶部Ｔ１７に保存された新記事の総影響度を用い、新記事を総影響度の順で並べ替えて、新記事記憶部Ｔ１１へ保存する（Ｓ１５）。さらに、記事提供部Ｆ１４は、総影響度の順で並べ替えた新記事を、記事推薦画面Ｇ１の新記事リストＧＰ２１に表示し、ユーザへ提供する（Ｓ１６）。

図９は、類似度を計算する処理のフローチャートである。類似度計算部Ｆ１１は、本システム１が新たに取得した記事を選択する（Ｓ２０）。類似度計算部Ｆ１１は、ステップＳ２０で選択した新記事を構文解析部Ｆ１０を用いて解析することで、主語（主体）、述語（動詞）、目的語（対象）などの言語要素を抽出し、それら言語要素を新記事記憶部Ｔ１１に保存する（Ｓ２１）。

類似度計算部Ｆ１１は、使役関係確定部Ｆ１０３を用いて、新記事の抽象的な使役関係を抽出して確定する（Ｓ２２）。使役関係確定部Ｆ１０３は、新記事から抽出した言語要素と、同義語記憶部Ｔ１４に保存されている同義語リストとに基づいて、新記事の使役関係を抽出する。新記事から抽出した使役関係は、図５で述べたと同様に、使役関係の主体欄、使役関係の動詞欄、使役関係の対象欄などの言語要素欄に登録している内容と同様に登録してもよいし、同義語リストの代表単語を用いて登録してもよい。

類似度計算部Ｆ１１は、ステップＳ２２で確定した新記事の使役関係、およびステップＳ２１で抽出した新記事の言語要素にそれぞれ合致する旧記事を探すために、旧記事記憶部Ｔ１０に保存されている旧記事を順番に選択する（Ｓ２３）。

類似度計算部Ｆ１１は、旧記事の言語要素および使役関係（Ｓ２４）と、新記事の言語要素および使役関係（Ｓ２１，Ｓ２２）とを照合し、合致する言語要素の数を計算する（Ｓ２４）。

類似度計算部Ｆ１１は、新記事と旧記事との間で一致する言語要素の数（Ｓ２４）を用いて、新記事と旧記事との類似度ＳＤを計算する（Ｓ２５）。ここでは類似度に符号「ＳＤ」を付与して説明する。なお、類似度ＳＤは、両方の記事で合致する言語要素の数をそのまま使用してもよいし、その合致する言語要素の数の関数でもよい。

類似度計算部Ｆ１１は、ステップＳ２５で計算した類似度ＳＤと予め設定された所定の閾値ＴｈＳＤとを比較し、ステップＳ２５で求めた類似度ＳＤが閾値ＴｈＳＤを超えたか判定する（Ｓ２６）。

類似度計算部Ｆ１１は、類似度ＳＤが閾値ＴｈＳＤを超えている場合（Ｓ２６：ＹＥＳ）、ステップＳ２３で選択した旧記事のデータと言語要素リストとステップＳ２５で算出した類似度ＳＤとを、類似度記憶部Ｔ１５へ記憶する（Ｓ２７）。

類似度計算部Ｆ１１は、旧記事記憶部Ｔ１０に記憶されている全ての旧記事に対して、ステップＳ２０で選択した新記事との照合を終えたか判定する（Ｓ２８）。対象の新記事と全ての旧記事との照合を終了した場合（Ｓ２８：ＹＥＳ）、本処理は終了する。未だ照合していない旧記事が残っている場合（Ｓ２８：ＮＯ）、ステップＳ２３に戻り、次の旧記事を選択する。

図１０は、旧記事と過去の資産価格の変動との関連を示す関連度を計算する処理のフローチャートである。

関連度計算部Ｆ１２は、旧記事記憶部Ｔ１０に保存されている旧記事のデータを順番で選択する（Ｓ３０）。さらに、関連度計算部Ｆ１２は、新記事推薦画面Ｇ１の資産リストＧＰ２０で選択された資産項目を選択する（Ｓ３１）。旧記事ごとに、旧記事と選択された過去の資産価格変動との間の関連度を計算することである。

関連度計算部Ｆ１２は、投資スタイル設定画面Ｇ４のスタイルリストＧＰ４１０に登録されている投資スタイルを順番に選択する（Ｓ３２）。投資スタイルごとに、重視する投資予定期間は異なるので、観測に必要な資産価格の変動期間も異なるためである。

関連度計算部Ｆ１２は、選定された投資スタイルと、選択された対象資産と、ユーザの事前設定とに基づいて、投資の予定期間を計算し、その投資予定期間に対応する資産変動の評価期間を計算する（Ｓ３３）。資産変動の評価期間には、投資の予定期間をそのまま用いてもよいし、投資の予定期間の関数を用いてもよい。

関連度計算部Ｆ１２は、ステップＳ３０で選択された旧記事の発生時点Ｃ１０１（図５参照）を用いて計算される評価開始時刻から、ステップＳ３３で計算される資産変動の評価期間を経過するまでの期間における資産価格の変動率を算出する（Ｓ３４）。関連度計算部Ｆ１２は、資産価格記憶部Ｔ１２に保存されている、資産価格の時系列データを用いることで、資産価格の変動率を計算する。評価開始時刻は、旧記事の発生時点Ｃ１０１を用いてもよいし、発生時点の関数を用いてもよい。

関連度計算部Ｆ１２は、ステップＳ３１で選択した資産に対応付けられている全ての投資スタイルについて、ステップＳ３４の変動率を計算したか判定する（Ｓ３５）。すなわち、関連度計算部Ｆ１２は、選択された旧記事と選択された対象資産との関係において、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された全ての投資スタイルに対応する資源価格変動率を計算したか判定する。

関連度計算部Ｆ１２は、未だ計算していない投資スタイルが残っている場合（Ｓ３５：ＮＯ）、ステップＳ３２に戻り、次の投資スタイルを選択する。

関連度計算部Ｆ１２は、計算すべき全ての投資スタイルについて計算を終えた場合（Ｓ３５：ＹＥＳ）、旧記事と対象資産との関連度を計算する（Ｓ３６）。関連度計算部Ｆ１２は、全ての投資スタイルに対して計算された、旧記事と対象資産の間の資産価格変動比率と、投資スタイル設定画面Ｇ４の傾向重み数値とを用いて、選択された旧記事と選択された対象資産間の関連度を計算する。

選択された旧記事と選択された対象資産との間の関連度は、それぞれの投資スタイルに対して計算された資産価格変動比率についての傾向重み数値による重み付き平均値を用いてもよいし、重み付き平均値の関数を用いてもよい。

図１１は、新記事の影響度（総影響度）を計算する処理のフローチャートである。影響度計算部Ｆ１３は、影響度の計算対象である新記事を選択する（Ｓ４０）。

次に影響度計算部Ｆ１３は、新記事との関係を計算する対象となる資産を選択する（Ｓ４１）。ユーザが関心を持つ資産によって、同じ新記事でも異なる影響度を持つ。そこで、本システム１では、ユーザが記事推薦画面Ｇ１の資産リストＧＰ２０で選択した資産に対して、ステップＳ４０で選択された新記事の総影響度を計算するために、対象資産を選定する。

影響度計算部Ｆ１３は、ステップＳ４１において、一つの資産だけを選択してもよいし、複数の資産を選択してもよい。複数の資産を選択する場合、影響度計算部Ｆ１３は、それぞれの資産に対して図１１のフローを用い、新記事のそれぞれの単独資産への総影響度を計算する。

または、影響度計算部Ｆ１３は、複数の資産の組み合わせの重みを用いて、資産の組み合わせに対する総影響度を算出してもよい。または、影響度計算部Ｆ１３は、複数の資産の組み合わせの価格の時系列データを生成し、図１０のフローで旧記事と過去の資産価格の間の関連度を計算する場合に、複数の資産の組み合わせの価格の時系列データを用いてもよい。

影響度計算部Ｆ１３は、投資スタイルを選択する（Ｓ４２）。ユーザの投資スタイルによって、ユーザが関心を持つ資産の価格の変動期間は異なる。それぞれの投資スタイルに対して、新記事による対象資産への影響度は異なる。評価期間、投資予定期間は、投資スタイルごとに異なるためである。そこで、本システム１は、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された全ての投資スタイルに対して、新記事による対象資産への総影響度を計算するために、投資スタイルを順番に選択する（Ｓ４２）。

影響度計算部Ｆ１３は、ステップＳ４０で選択した新記事に類似する旧記事を選択し、選択した旧記事とステップＳ４０で選択した新記事との類似度を類似度記憶部Ｔ１５から取得する（Ｓ４３）。

影響度計算部Ｆ１３は、図９のフローで抽出された新記事に類似する全ての旧記事について、それぞれの旧記事と対象資産との関連度から、新記事による対象資産への影響度への貢献度を計算する。このために、影響度計算部Ｆ１３は、新記事に類似する旧記事を順番に選択する（Ｓ４３）。

影響度計算部Ｆ１３は、旧記事と対象資産との関連を示す関連度を関連度記憶部Ｔ１６から取得する（Ｓ４４）。

影響度計算部Ｆ１３は、旧記事と対象資産間の関連度（Ｓ４４）と、新記事と旧記事との間の類似度（Ｓ４３）とを用いて、新記事に類似する旧記事ごとに、新記事が対象資産へ与えうる影響度への貢献度を計算する（Ｓ４５）。新記事が対象資産へ与えうる影響度への貢献度は、関連度と類似度との重み付き平均値を用いてもよいし、重み付き平均値の関数でもよい。

影響度計算部Ｆ１３は、Ｓ４０で選択した新記事に類似する全ての旧記事について計算を終えたか判定する（Ｓ４６）。すなわち、影響度計算部Ｆ１３は、ステップＳ４３で順番に選択される旧記事の全てに対して、新記事による対象資産への影響度への貢献度の計算を終えたか判断する。新記事に類似する旧記事の中に、未だ計算していない旧記事が残っている場合（Ｓ４７：ＮＯ）、影響度計算部Ｆ１３はステップＳ４３に戻り、次の旧記事を選択する。

影響度計算部Ｆ１３は、新記事に類似する全ての旧記事について前記貢献度を計算したと判定すると（Ｓ４６：ＹＥＳ）、対象資産に設定された全ての投資スタイルについて計算を終えたか判定する（Ｓ４７）。

影響度計算部Ｆ１３は、ステップＳ４２で順番に選択される投資スタイルの全てに対応する対象資産の評価期間について、新記事による対象資産への影響度への貢献度を計算する必要がある。そこで、影響度計算部Ｆ１３は、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された全ての投資スタイルに対して、計算が終了したか判断する（Ｓ４７）。

影響度計算部Ｆ１３は、未だ計算していない投資スタイルが残っていると判定すると（Ｓ４７：ＮＯ）、ステップＳ４２に戻り、次の投資スタイルを選択する。影響度計算部Ｆ１３は、全ての投資スタイルに関して計算を終了したと判定すると（Ｓ４７：ＹＥＳ）、新記事の総影響度を計算する（Ｓ４８）。

影響度計算部Ｆ１３は、全ての投資スタイルに対して、新記事に類似する全ての旧記事の貢献度（その旧記事が、新記事による対象資産への影響度に貢献する度合）を用い、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された投資スタイルの重みを考慮して、新記事の対象資産への総影響度を計算する（Ｓ４８）。

新記事の対象資産への総影響度は、投資スタイル設定画面Ｇ４で設定された投資スタイルの重み付き平均値を用いてもよいし、重み付き平均値の関数を用いてもよい。また、総影響度の合成計算過程で用いた重み数値は、図７で述べた投資スタイル辞書Ｔ１３の重み修正値を用いて、修正することも可能である。

このように構成される本実施例によれば、新記事が資産価格の変動に与える影響に基づいて新記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って新記事を提供できる。この結果、本実施例によれば、ユーザは新記事を効率的に読むことができ、ユーザの使い勝手が向上する。

本実施例では、資産と投資スタイルとの組み合わせを考慮して、新記事が資産の価格変動に与えうる影響度（総影響度）を総合的に算出することができるため、資産価格の変動に対する新記事の意義を適切に評価することができる。

本実施例では、投資スタイルに応じて判定対象期間（評価期間）を設定し、その期間において影響度を算出するため、投資スタイルの特徴を反映させて新記事の提供順位を制御することができ、ユーザの使い勝手が向上する。

本実施例では、投資スタイルごとにキーワードおよび重み修正値を設定するため（図７参照）、新記事と旧記事の類似度の精度を高めることができ、より適切に新記事をユーザへ提供することができる。

本実施例によれば、旧記事のデータ要素と過去の資産価格変動履歴のデータ要素との間の関連度を計算し、新記事のデータ要素と旧記事のデータ要素との間の類似度を計算し、算出された関連度と類似度とを用いて、新記事の特定資産に対する影響度を計算し、ユーザが指定した資産の組み合わせに対して、効率良く関心度の高い新記事を推薦することができる。

本システム１を用いれば、ユーザの興味やお好み、所有資産、投資スタイル傾向などの新記事の利用に関する個人的特徴を数値化し、各ユーザごと、各ユーザの資産ごと、かつ、各資産の投資スタイルごとに、新記事を適切な順番で提供することができる。これにより、同一の新記事群であっても、ユーザごとに提供される形態は相違する。同一のユーザであっても、対象資産や投資スタイルが変化すれば、新記事の提供順位は変化する。

第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例は、第１実施例の変形例に該当するため、第１実施例との相違を中心に説明する。

本実施例では、計算機１１０が、新記事の言語要素を抽出し、データベース１２０上の旧記事と照合することによって、新記事に類似する旧記事を抽出する。計算機１１０は、旧記事の発生時点での対象資産の価格変動を計算し、旧記事と対象資産との間の関連度を算出する。計算機１１０は、関連度と、新記事と旧記事の類似度とを用い、事前に設定された投資スタイル辞書Ｔ１３上の言語要素と照合することで決まる重みで、新記事の総影響度を算出し、その総影響度の順で新記事を並べ替えてユーザ端末４へ提供する。

本実施例では、構文解析部Ｆ１０は、要素単語確定部Ｆ１０２のみを有する。さらに本実施例では、旧記事記憶部Ｔ１０は旧記事のデータのみを保持しており、旧記事の言語要素データＣ１０４を保持していない。

本実施例では、類似度の計算に際して、ステップＳ２１およびステップＳ２２は不要である。構文解析部Ｆ１０は、要素言語確定部Ｆ１０２のみを備えるためである。

このように本実施例では、第１実施例を簡略化することで構成される。このように一部の構成を簡略化した場合でも、第１実施例とほぼ同様の作用効果を奏する。

第３実施例を説明する。本実施例の計算機１１０は、投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３を持たない。さらに、本実施例の計算機１１０は、投資スタイル設定画面Ｇ４をユーザ端末４へ提供しない。

本実施例では、関連度を計算する歳に、図１０に示すステップＳ３２は不要である。そして、資産変動の評価期間を計算するステップＳ３３では、ユーザが事前に設定した投資予定期間を用いる。

本実施例では、影響度を計算する歳に、図１１に示す投資スタイルの選定ステップＳ４２は不要である。

このように本実施例では、第１実施例から投資スタイルに関する構成を除いて簡略化している。したがって、投資スタイルを考慮しない分だけ第１実施例よりも劣る可能性はあるが、基本的には第１実施例とほぼ同様の作用効果を期待できる。

なお、本発明は、上述した各実施例に限定されず、様々な変形例が含まれる。上記の各実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の少なくとも一部について、新たな構成を追加したり、既存の構成を削除したり、既存の構成を他の構成に置換したりすることも可能である。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるＣＰＵが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１：記事提供順位制御システム、２：ユーザ別記事提供サービス、３：記事供給サービス、４：ユーザ端末、１１：記事記憶部（旧記事記憶部Ｔ１０，新記事記憶部Ｔ１１）、１２：資産価格記憶部（資産価格記憶部Ｔ１２）、１３：構文解析部（構文解析部Ｆ１０）、１４：類似度計算部（類似度計算部Ｆ１１）、１５：関連度計算部（関連度計算部Ｆ１２）、１６：影響度計算部（影響度計算部）、１７：記事提供部（記事提供部Ｆ１４）、１８：ユーザ別特徴管理部（投資スタイル辞書記憶部Ｔ１３）

Claims (9)

1. 記事の提供順位を制御する記事提供順位制御システムであって、
   第１記事と前記第１記事よりも古い第２記事とを記憶する記事記憶部と、
   資産価格の履歴を記憶する資産価格記憶部と、
   前記第１記事および第２記事をそれぞれ解析する記事解析部と、
   前記記事解析部による解析結果に基づいて、前記第１記事と前記第２記事との類似度合を示す類似度を計算する類似度計算部と、
   前記第２記事の発生時期における資産価格を前記資産価格記憶部から取得し、前記第２記事と資産価格の変動との関連を示す関連度を計算する関連度計算部と、
   前記類似度と前記関連度とから、前記第１記事が資産価格の変動に与える影響を示す影響度を計算する影響度計算部と、
   前記影響度に基づいて前記第１記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って前記第１記事を提供する記事提供部と、
   を有する記事提供順位制御システム。
2. 前記記事提供部から提供される前記第１記事を利用するユーザの記事利用上の特徴を少なくとも一つ事前に記憶する特徴記憶部をさらに備えており、
   前記関連度計算部は、前記記事利用上の特徴に基づいて、前記関連度を計算する、
   請求項１に記載の記事提供順位制御システム。
3. 前記記事利用上の特徴には、判定対象期間を事前に対応付けることができ、
   前記関連度計算部は、前記判定対象期間と前記記事利用上の特徴とに基づいて、前記関連度を計算する、
   請求項２に記載の記事提供順位制御システム。
4. 前記特徴記憶部は、前記記事利用上の特徴と、前記記事利用上の特徴に対応付けられる修正値とを記憶し、
   前記影響度計算部は、前記記事利用上の特徴ごとに、前記修正値で修正した前記類似度と前記関連度とに基づいて前記影響度を計算する、
   請求項３に記載の記事提供順位制御システム。
5. 前記記事利用上の特徴には、修正値を備える所定のキーワードが事前に対応付けられており、
   前記影響度計算部は、前記記事利用上の特徴ごとに前記第１記事と前記第２記事に共通する所定のキーワードを検出し、前記検出した所定のキーワードが持つ前記修正値によって前記類似度を修正し、前記修正した類似度と前記関連度とに基づいて前記影響度を計算する、
   請求項４に記載の記事提供順位制御システム。
6. 前記記事利用上の特徴とは、資産運用についてのユーザのポリシを示す投資スタイルである、
   請求項２〜５のいずれか一項に記載の記事提供順位制御システム。
7. 前記記事解析部は、記事から言語要素を抽出する構文解析部を含む、
   請求項１に記載の記事提供順位制御システム。
8. 記事の提供順位をコンピュータにより制御する記事提供順位制御方法であって、
   第１記事と前記第１記事よりも古い第２記事とを記憶する記事記憶ステップと、
   資産価格の履歴を記憶する資産価格記憶ステップと、
   前記第１記事および第２記事をそれぞれ解析する解析ステップと、
   前記解析ステップの解析結果に基づいて、前記第１記事と前記第２記事との類似度合を示す類似度を計算する類似度計算ステップと、
   前記第２記事の発生時期における資産価格の変動と前記第２記事との関連を示す関連度を計算する関連度計算ステップと、
   前記類似度と前記関連度とから、前記第１記事が資産価格の変動に与える影響を示す影響度を計算する影響度計算ステップと、
   前記影響度に基づいて前記第１記事の提供順位を決定するステップと、
   決定した提供順位に従って前記第１記事を提供する記事提供ステップと、
   を実行する記事提供順位制御方法。
9. コンピュータを、記事の提供順位を制御する記事提供順位制御システムとして機能させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記コンピュータに、
   第１記事と前記第１記事よりも古い第２記事とを記憶する記事記憶部と、
   資産価格の履歴を記憶する資産価格記憶部と、
   前記第１記事および第２記事をそれぞれ解析する記事解析部と、
   前記記事解析部による解析結果に基づいて、前記第１記事と前記第２記事との類似度合を示す類似度を計算する類似度計算部と、
   前記第２記事の発生時期における資産価格を前記資産価格記憶部から取得し、前記第２記事と資産価格の変動との関連を示す関連度を計算する関連度計算部と、
   前記類似度と前記関連度とから、前記第１記事が資産価格の変動に与える影響を示す影響度を計算する影響度計算部と、
   前記影響度に基づいて前記第１記事の提供順位を決定し、決定した提供順位に従って前記第１記事を提供する記事提供部と、
   を実現させるコンピュータプログラム。

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