JP2021163384A - 情報収集提供システム、サーバ装置および情報収集方法 - Google Patents

Abstract

【課題】異なるカテゴリに属する異なる性質の情報をウェブ空間から自動的に分類して収集できるようにするとともに、ユーザが望むカテゴリでユーザが望む性質の情報をユーザに提供できるようにする。【解決手段】ウェブ空間から異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する複数の情報収集エンジン１１〜１４と、ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、ユーザにより指定された性質の情報を提供する情報提供部１６とを備え、複数の情報収集エンジン１１〜１４によって、異なるカテゴリに属する異なる性質の情報をウェブ空間から自動的に分類して収集できるようにするとともに、情報収集エンジン１１〜１４により分類して収集された情報を用いて、ユーザが望むカテゴリでユーザが望む性質の情報をユーザに提供することができるようにする。【選択図】図２

Description

本発明は、情報収集提供システム、サーバ装置および情報収集方法に関し、特に、ウェブサイトから情報を自動的に収集し、ユーザからの要求に応じた情報を提供するシステムに用いて好適なものである。

従来、ウェブ空間上に存在する多数の情報を収集してユーザに提供するキュレーションサービスが広く提供されている。多くのキュレーションサービスでは、ユーザの趣味や関心に応じて指定された特定のカテゴリの情報を提供可能に構成されている。

なお、ユーザにより商品の情報が選択された場合に、当該選択された商品の情報と同じカテゴリに関連付けられた商品の情報を出力する情報管理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、高度な知識、技術および経験を有する専門家等が選択した商品またはサービスの分析や評価に関する情報などを消費者に提供できるようにしたシステムも知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開２０１４−１６０３１３号公報 特開２００８−０４７０８４号公報

従来のキュレーションサービスでは、ユーザは、自分の趣味や関心に応じて特定のカテゴリを指定すれば、そのカテゴリに属する情報の提供を受けることができる。しかしながら、指定したカテゴリに属する情報であれば何でも提供されてしまうので、必ずしもユーザが望む情報だけを効率的に閲覧することができないという問題があった。

例えば、ユーザが特定の技術カテゴリを指定すると、その技術カテゴリに属する情報が提供されるが、この中には、様々な性質の情報が混在している。すなわち、その技術に関して初歩的な情報から高度な情報まで混在しているし、古い情報から新しい情報まで混在している。また、多くの技術者から注目を集めている情報もあるし、そうでない情報もある。従来のキュレーションサービスでは、これらの情報が混在した状態でユーザに提供されてしまうので、ユーザは自分が望む情報を効率的に閲覧することができない。

ユーザが望む性質の情報だけを提供することができない理由の１つは、ウェブ空間上にある情報をカテゴリごとに分類して収集することはできても、性質ごとに分類して収集することが難しいからである。上記特許文献１に記載のシステムでは、特定のカテゴリに属する情報を提供できるのみである。一方、特許文献２に記載のシステムによれば、高度な知識、技術および経験を有する専門家等が選択した商品またはサービスの分析や評価に関する情報などを消費者に提供することができるが、ホスト情報提供者が専門家を指名してその分析、評価、比較またはランク付けを委託し、その専門家から提供された情報をユーザに提供するものであるため、高度な情報だけをウェブ空間から自動的に収集して提供することはできない。

本発明は、このような問題を解決するために成されたものであり、異なるカテゴリに属する異なる性質の情報をウェブ空間から自動的に分類して収集できるようにすることを目的とする。また、本発明は、ウェブ空間上に存在する情報のうち、ユーザが望むカテゴリでユーザが望む性質の情報をユーザに提供できるようにすることを目的とする。

上記した課題を解決するために、本発明の情報収集提供システムは、ウェブ空間から異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する複数の情報収集エンジンと、ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、ユーザにより指定された性質の情報を提供する情報提供部とを備える。

上記のように構成した本発明によれば、複数の情報収集エンジンによって、異なるカテゴリに属する異なる性質の情報をウェブ空間から自動的に分類して収集することができる。また、本発明によれば、以上のように分類して収集された情報を用いて、ユーザが望むカテゴリでユーザが望む性質の情報をユーザに提供することができる。

本実施形態による情報収集提供システムの全体構成例を示す図である。 本実施形態によるサーバ装置の機能構成例を示すブロック図である。 本実施形態の情報提供部により提供される情報閲覧画面の一例を示す図である。 本実施形態によるエキスパート情報収集エンジンおよびトレンド情報収集エンジンの動作例を示すフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態による情報収集提供システムの全体構成例を示す図である。本実施形態の情報収集提供システムは、図１に示すサーバ装置１００により構成される。

サーバ装置１００は、インターネットまたは携帯電話網などの通信ネットワーク５００を介して、ウェブ空間上に存在する多数のウェブサイト３００にアクセスし、当該ウェブサイト３００から情報を収集して保存する。また、サーバ装置１００は、通信ネットワーク５００を介して複数のユーザ端末２００からのアクセスを受け、収集して保存しておいた情報のうち、ユーザから要求された情報をユーザ端末２００に提供する。

ユーザ端末２００は、情報の閲覧を希望するユーザが使用する端末であり、例えばスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等により構成される。ユーザ端末２００はウェブブラウザを備えており、当該ウェブブラウザを利用してサーバ装置１００にアクセスし、サーバ装置１００により提供される所定の閲覧画面を通じて所望の情報を閲覧することが可能である。詳細を後述するように、ユーザは、所望のカテゴリに属し、かつ所望の性質の情報を任意に指定して閲覧することが可能である。

ウェブサイト３００は、各種の情報を掲載したウェブページの集合体である。複数のウェブサイト３００は、企業が提供する企業サイト、個人が提供する個人サイト、コミュニティが提供するコミュニティサイト、各種の情報やサービスを提供するポータルサイト、ユーザ同士のコミュニケーションを主目的としたＳＮＳサイトなど、あらゆる種類のウェブサイトを含む。サーバ装置１００は、例えば複数のウェブサイト３００に対して巡回的に自動的にアクセスし、それぞれのウェブサイト３００から最新の情報を収集して保存する。

図２は、サーバ装置１００の機能構成例を示すブロック図である。図２に示すように、本実施形態のサーバ装置１００は、機能構成として、複数の情報収集エンジン１１〜１４、情報保存部１５および情報提供部１６を備えている。本実施形態では、複数の情報収集エンジン１１〜１４の一例として、エキスパート情報収集エンジン１１、トレンド情報収集エンジン１２、マニアック情報収集エンジン１３、広範情報収集エンジン１４の４つを備えている。また、本実施形態のサーバ装置１００は、記憶媒体として、データベース（ＤＢ）記憶部１０を備えている。

上記各機能ブロック１１〜１６は、ハードウェア、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、上記各機能ブロック１１〜１６は、実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。

複数の情報収集エンジン１１〜１４は、キュレーションエンジンと呼ばれるものであり、複数のウェブサイト３００が存在するウェブ空間から、異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する。本実施形態において、複数の情報収集エンジン１１〜１４は、一例として、様々な技術分野（カテゴリ）のエンジニア向け技術情報を複数のウェブサイト３００から収集するものとする。

本実施形態において、異なる性質の情報とは、特定の技術分野においてエキスパートと称されるエンジニアが閲覧している当該特定分野の情報（以下、エキスパート情報という）、多くのエンジニアが閲覧している最近話題の情報（以下、トレンド情報という）、特定の技術分野において一部のエンジニアが好んで閲覧している情報（以下、マニアック情報という）、多くのエンジニアにより広く閲覧される可能性のある広範な内容の情報（以下、広範情報という）の４種類である。

エキスパート情報収集エンジン１１は、あるカテゴリに属する１以上のエキスパートが閲覧している、当該あるカテゴリと同じカテゴリの情報を収集する。ここで、エキスパートとは、特定の技術分野において高度な知識やノウハウ、経験などを有するその道のスペシャリストである。エキスパート情報収集エンジン１１は、あらかじめ定義した個々のカテゴリごとに、エキスパートとしてあらかじめ特定したエンジニアが使用しているＳＮＳ系ウェブサービスのアカウント情報を登録しており、このアカウント情報を利用してウェブサイト３００に発信された情報を監視する。そして、発信された情報にリンクが付与されている場合に、リンク先のウェブページ（リンク先情報）を取得し、そのウェブページにより提供されている情報の内容を解析することにより、当該ウェブページが属するカテゴリを決定する。ここで、決定したウェブページのカテゴリが、エキスパートが属するカテゴリと同じであった場合に、そのウェブページの情報をそのカテゴリに関するエキスパート情報として収集する。

あるカテゴリに属するエキスパートが発信した情報にリンクされているウェブページは、その情報を発信する前にエキスパートが閲覧していたものである可能性が高い。そして、そのウェブページがエキスパートと同じカテゴリに属するものである場合は、エキスパートが自らの得意技術分野において活用した情報を発信したものと推認され、その技術分野の専門家（特に、一定水準以上の技術スキルを有するエンジニア）にとって有用な情報である可能性が高い。エキスパート情報収集エンジン１１は、このような情報をエキスパート情報として収集し、情報保存部１５に供給する。

ここで、リンク先情報として取得したウェブページが属するカテゴリの解析は、例えば、ウェブページタイトル（title）、概要（description）、本文の情報を用いて行う。具体的には、形態素解析によってウェブページから単語を抽出し、抽出した単語が、カテゴリごとにあらかじめ登録してあるキーワードと合致するか否かによってカテゴリを判定する。１つのカテゴリについて複数のキーワードを登録しておき、ウェブページから抽出した複数の単語と複数のキーワードとの合致度合いによって、ウェブページが属するカテゴリを決定する。解析の結果、何れのカテゴリに関しても、抽出単語とキーワードとの合致度合いが所定値に満たない場合、そのウェブページは「カテゴリなし」とする。「カテゴリなし」と判定された情報は破棄してもよい。なお、ここに示した解析方法は一例であり、これに限定されるものではない。

なお、ここでは、リンク先のウェブページがエキスパートと同じカテゴリに属するものである場合に、そのウェブページの情報を直ちにエキスパート情報として収集する構成を示したが、これに限定されない。例えば、リンク先のウェブページがエキスパートと同じカテゴリに属するものである場合に、そのウェブページのエキスパートスコアに所定値を加算し、当該エキスパートスコアが閾値以上となった場合に、そのウェブページの情報をエキスパート情報として収集するようにしてもよい。

これは、あるカテゴリに属する一人のエキスパートが閲覧していただけでエキスパート情報として収集するのではなく、複数人のエキスパートが閲覧していたウェブページの情報をエキスパート情報として収集することとするものである。なお、付与するエキスパートスコアは、全てのエキスパートについて一律の値としてもよいし、エキスパートごとに異なる値としてもよい。エキスパートごとに異なる値とする場合、例えば、知識、経験、技術スキル等を含めた専門性の度合いが高いエキスパートほどエキスパートスコアの値を大きくする。

トレンド情報収集エンジン１２は、巷で話題の情報と、エキスパートの間で話題の情報とをトレンド情報として収集する。巷で話題の情報とは、閲覧回数、ウェブ拍手数またはブックマーク数に関して算出される指標値が閾値以上のウェブページの情報である。この閾値は、カテゴリ（技術分野）ごとに異なる値としてもよい。例えば、ニッチな技術分野では閾値を小さくし、ポピュラーな技術分野では閾値を大きくする。また、エキスパートの間で話題の情報とは、あるカテゴリに属する複数のエキスパートが閲覧しているウェブページではあるが、当該あるカテゴリとは異なるカテゴリに属するウェブページの情報である。トレンド情報収集エンジン１２は、これらの情報をトレンド情報として収集し、情報保存部１５に供給する。

トレンド情報収集エンジン１２は、複数のウェブサイト３００からウェブページを取得するとともに、それらウェブページの閲覧回数、ウェブ拍手数、ブックマーク数の少なくとも１つに関する情報を取得する。そして、トレンド情報収集エンジン１２は、取得したウェブページの情報を解析し、カテゴリを決定する。このカテゴリの決定は、エキスパート情報収集エンジン１１と同様の方法で行うことが可能である。

また、トレンド情報収集エンジン１２は、閲覧回数、ウェブ拍手数、ブックマーク数の少なくとも１つを説明変数とする所定の関数式に基づき所定の指標値（以下、第１のソーシャルスコアという）を算出する。トレンド情報収集エンジン１２は、ウェブページの閲覧回数、ウェブ拍手数、ブックマーク数などの情報を定期的に収集し、第１のソーシャルスコアを更新するのが好ましい。そして、トレンド情報収集エンジン１２は、ウェブページが何れかのカテゴリに属し、かつ、算出した第１のソーシャルスコアが閾値以上となった場合に、そのウェブページの情報を、そのカテゴリに関して巷で話題の情報（第１のトレンド情報）として収集する。

また、トレンド情報収集エンジン１２は、エキスパート情報収集エンジン１１が取得したリンク先のウェブページのうち、あるカテゴリに属するエキスパートとは異なるカテゴリに属するウェブページに関する第２のソーシャルスコア（特許請求の範囲のトレンドスコアに相当）に対して所定値を加算する。そして、当該第２のソーシャルスコアが閾値以上となった場合に、そのウェブページの情報を、当該あるカテゴリに関するエキスパートの間で話題の情報（第２のトレンド情報）として収集する。

なお、トレンド情報収集エンジン１２は、第２のソーシャルスコアに代えて、エキスパートスコアを利用して第２のトレンド情報を収集するようにしてもよい。例えば、エキスパート情報収集エンジン１１が、あるカテゴリに属するエキスパートにより発信された情報のリンク先のウェブページがエキスパートと同じカテゴリに属するものであると判定した場合に、そのウェブページのエキスパートスコアに第１の所定値を加算する。一方、リンク先のウェブページがエキスパートとは異なるカテゴリに属するものであるとエキスパート情報収集エンジン１１により判定された場合に、トレンド情報収集エンジン１２がそのウェブページのエキスパートスコアに第２の所定値（＜第１の所定値）を加算する。そして、このように加算されるエキスパートスコアが第２の閾値以上となった場合にそのウェブページの情報を第２のトレンド情報として収集し、第１の閾値（＞第２の閾値）以上となった場合に、エキスパート情報収集エンジン１１がそのウェブページの情報をエキスパート情報として収集する。

マニアック情報収集エンジン１３は、特定のカテゴリにおいて一部のエンジニアが好んで閲覧していることが分かっているウェブページのＵＲＬをあらかじめ登録しており、そのウェブページの情報をマニアック情報として収集する。マニアック情報収集エンジン１３は、カテゴリごとに収集したマニアック情報を情報保存部１５に供給する。なお、マニアック情報を収集するウェブページは、全ての技術分野において必ず存在するとは限らない。

広範情報収集エンジン１４は、上述したエキスパート情報、トレンド情報、マニアック情報のような特定の条件を満たす限られた情報ではなく、カテゴリごとの技術情報を広く収集する。すなわち、広範情報収集エンジン１４は、複数のウェブサイト３００からウェブページを取得し、取得したウェブページの情報を解析してカテゴリを決定する。このカテゴリの決定も、エキスパート情報収集エンジン１１と同様の方法で行うことが可能である。そして、広範情報収集エンジン１４は、ウェブページが何れかのカテゴリに属すると判定された場合に、そのウェブページの情報を、そのカテゴリに関する広範情報として収集し、情報保存部１５に供給する。

情報保存部１５は、複数の情報収集エンジン１１〜１４により収集された情報をデータベースとしてＤＢ記憶部１０に保存する。すなわち、情報保存部１５は、エキスパート情報収集エンジン１１によりカテゴリごとに収集されたエキスパート情報をエキスパートＤＢ記憶部１０Ａに保存する。また、情報保存部１５は、トレンド情報収集エンジン１２によりカテゴリごとに収集されたトレンド情報をトレンドＤＢ記憶部１０Ｂに保存する。また、情報保存部１５は、マニアック情報収集エンジン１３によりカテゴリごとに収集されたマニアック情報をマニアックＤＢ記憶部１０Ｃに保存する。また、情報保存部１５は、広範情報収集エンジン１４によりカテゴリごとに収集された広範情報を広範ＤＢ記憶部１０Ｄに保存する。

ここでは、エキスパート情報、トレンド情報、マニアック情報および広範情報を異なる４つのＤＢ記憶部１０Ａ〜１０Ｄに分けて保存する構成（収集した情報を性質別に保存する構成）を示したが、保存の仕方はこれに限定されない。例えば、エキスパート情報、トレンド情報、マニアック情報および広範情報を１つのＤＢ記憶部に保存するようにしてもよい。あるいは、収集した情報をカテゴリ別に保存する構成としてもよい。複数の情報収集エンジン１１〜１４により収集された情報がどのカテゴリに属し、どの性質のものかを識別できる態様で記憶すればよく、その保存の仕方は特に限定しない。

情報提供部１６は、ユーザ端末２００からのアクセスを受けて、ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、ユーザにより指定された性質の情報を提供する。図３は、情報提供部１６によりユーザ端末２００に提供される情報閲覧画面の一例を示す図である。この情報閲覧画面は、ユーザ端末２００からサーバ装置１００にアクセスすることによって提供される。

図３に示すように、情報閲覧画面は、カテゴリ指定欄３１、エンジン指定欄３２および収集情報表示欄３３を備えている。カテゴリ指定欄３１には、サーバ装置１００にあらかじめ登録されている複数のカテゴリが一覧として表示され、何れかを指定することができるようになっている。エンジン指定欄３２には、複数の情報収集エンジン１１〜１４を示す文字またはマークが一覧として表示され、何れかを指定することができるようになっている。

収集情報表示欄３３には、カテゴリ指定欄３１においてユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、エンジン指定欄３２においてユーザにより指定された性質の情報がＤＢ記憶部１０から読み出されて表示される。例えば、収集情報表示欄３３には、情報のタイトルや概略的な内容、情報に紐づけられたアイコン画像などが表示される。情報のタイトルにはリンクが張られており、これをクリックすることにより、情報の全体が表示される。あるいは、情報収集元のウェブページが表示される。なお、この情報閲覧画面の構成は一例であり、これに限定されるものではない。

図４は、エキスパート情報収集エンジン１１およびトレンド情報収集エンジン１２の動作例を示すフローチャートである。ここでは、トレンド情報収集エンジン１２の動作のうち、エキスパートの間で話題の情報（第２のトレンド情報）を収集する動作例を示している。

図４において、エキスパート情報収集エンジン１１は、あるカテゴリに属するエキスパートがＳＮＳ系ウェブサービスのアカウント情報を利用して発信した情報をチェックし、これにリンクされているウェブページを取得する（ステップＳ１）。次いで、エキスパート情報収集エンジン１１は、取得したウェブページの内容を解析してカテゴリを決定する（ステップＳ２）。

そして、エキスパート情報収集エンジン１１は、ウェブページについて決定されたカテゴリが、当該エキスパートが属するカテゴリと一致するか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、一致すると判定した場合、エキスパート情報収集エンジン１１は、そのウェブページのエキスパートスコアに対して第１の所定値を加算する（ステップＳ４）。次いで、エキスパート情報収集エンジン１１は、エキスパートスコアが第１の閾値以上となったか否かを判定する（ステップＳ５）。

ここで、エキスパートスコアが第１の閾値以上になっていないと判定された場合、処理はステップＳ１に戻る。一方、エキスパートスコアが第１の閾値以上になったと判定された場合、エキスパート情報収集エンジン１１は、そのウェブページの情報をエキスパート情報として収集する（ステップＳ６）。その後、処理はステップＳ１に戻る。

上記ステップＳ３において、ウェブページについて決定されたカテゴリが、エキスパートが属するカテゴリと一致しないとエキスパート情報収集エンジン１１により判定された場合、トレンド情報収集エンジン１２は、そのウェブページのエキスパートスコアに対して、第１の所定値より小さい第２の所定値を加算する（ステップＳ７）。次いで、トレンド情報収集エンジン１２は、エキスパートスコアが第１の閾値より小さい第２の閾値以上となったか否かを判定する（ステップＳ８）。

ここで、エキスパートスコアが第２の閾値以上になっていないと判定された場合、処理はステップＳ１に戻る。一方、エキスパートスコアが第２の閾値以上になったと判定された場合、トレンド情報収集エンジン１２は、そのウェブページの情報を第２のトレンド情報として収集する（ステップＳ９）。その後、処理はステップＳ１に戻る。

以上のようなステップＳ１〜Ｓ９の処理により、ある一人のエキスパートが発信した１つの情報に関する処理が終了する。この処理を、複数のエキスパートが発信した複数の情報について実行することにより、複数のエキスパート情報および第２のトレンド情報を収集することが可能である。

以上詳しく説明したように、本実施形態では、ウェブ空間から異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する複数の情報収集エンジン１１〜１４を備えたので、異なるカテゴリに属する異なる性質の情報をウェブ空間から自動的に分類して収集することができる。また、本実施形態では、ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、ユーザにより指定された性質の情報を提供する情報提供部１６を備えたので、以上のように分類して収集された情報を用いて、ユーザが望むカテゴリでユーザが望む性質の情報をユーザに提供することができる。

なお、上記実施形態では、４つの情報収集エンジン１１〜１４を備える構成について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、これら４つのうち何れか１つ以上の情報収集エンジンを備える構成としてもよい。また、これら４つの情報収集エンジン１１〜１４とは異なる性質の情報を収集する情報収集エンジンを設けるようにしてもよい。例えば、エキスパート情報収集エンジン１１のみを設け、エキスパート情報収集エンジン１１がエキスパート情報および第２のトレンド情報の２つの性質の情報を収集し、ユーザにより選択された方の情報を提供する構成としてもよい。

また、上記実施形態では、トレンド情報として、巷で話題の情報（第１のトレンド情報）と、エキスパートの間で話題の情報（第２のトレンド情報）とを収集して提供する例について説明したが、何れか一方のみとしてもよい。また、第１のトレンド情報と第２のトレンド情報とをまとめてトレンド情報として提供するのではなく、何れか一方をユーザが選択できるようにし、選択された方のトレンド情報を提供するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、エキスパート情報収集エンジン１１が、エキスパートがＳＮＳ系ウェブサービスのアカウント情報を利用して発信した情報を監視して情報を収集する例について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、エキスパートが情報発信用に運営している個人ウェブページのＵＲＬを監視して情報を収集するようにしてもよい。

また、上記実施形態では、様々な技術分野（カテゴリ）のエンジニア向け技術情報を収集してユーザに提供する例について説明したが、情報の内容はこれに限定されない。

その他、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の一例を示したものに過ぎず、これによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその要旨、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１０ ＤＢ記憶部
１１ エキスパート情報収集エンジン
１２ トレンド情報収集エンジン
１３ マニアック情報収集エンジン
１４ 広範情報収集エンジン
１５ 情報保存部
１６ 情報提供部
１００ サーバ装置
２００ ユーザ端末
３００ ウェブサイト

Claims (13)

1. ウェブ空間から異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する複数の情報収集エンジンと、
   ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、上記ユーザにより指定された性質の情報を提供する情報提供部とを備えた
   ことを特徴とする情報収集提供システム。
2. 上記複数の情報収集エンジンの１つは、あるカテゴリに属する１以上のエキスパートが閲覧している、上記あるカテゴリと同じカテゴリの情報を収集するエキスパート情報収集エンジンであることを特徴とする請求項１に記載の情報収集提供システム。
3. 上記複数の情報収集エンジンの１つは、あるカテゴリに属する複数のエキスパートが閲覧している、上記あるカテゴリとは異なるカテゴリの情報を収集するトレンド情報収集エンジンであることを特徴とする請求項１または２に記載の情報収集提供システム。
4. 上記トレンド情報収集エンジンは、閲覧回数、ウェブ拍手数またはブックマーク数に関して算出される指標値が閾値以上の情報を更に収集することを特徴とする請求項３に記載の情報収集提供システム。
5. ウェブ空間から異なる性質の情報を異なる収集ルールに従ってそれぞれ収集し、それぞれの情報に対してカテゴリを付与する複数の情報収集エンジンと、
   上記複数の情報収集エンジンにより収集された情報をデータベースとして保存する情報保存部とを備えた
   ことを特徴とするサーバ装置。
6. 上記複数の情報収集エンジンの１つは、あるカテゴリに属する１以上のエキスパートが閲覧している、上記あるカテゴリと同じカテゴリの情報を収集するエキスパート情報収集エンジンであることを特徴とする請求項５に記載のサーバ装置。
7. 上記複数の情報収集エンジンの１つは、あるカテゴリに属する複数のエキスパートが閲覧している、上記あるカテゴリとは異なるカテゴリの情報を収集するトレンド情報収集エンジンであることを特徴とする請求項５または６に記載のサーバ装置。
8. 上記トレンド情報収集エンジンは、閲覧回数、ウェブ拍手数またはブックマーク数に関して算出される指標値が閾値以上の情報を更に収集することを特徴とする請求項７に記載のサーバ装置。
9. ユーザにより指定されたカテゴリに属し、かつ、上記ユーザにより指定された性質の情報を提供する情報提供部を更に備えたことを特徴とする請求項５〜８の何れか１項に記載のサーバ装置。
10. コンピュータの情報収集エンジンが、あるカテゴリに属するエキスパートが発信した情報にリンクされている情報であるリンク先情報を取得するリンク先情報取得ステップと、
    上記情報収集エンジンが、上記リンク先情報の内容を解析してカテゴリを決定するカテゴリ決定ステップと、
    上記情報収集エンジンが、上記カテゴリ決定ステップで決定されたカテゴリが上記あるカテゴリと一致するか否かを判定し、一致すると判定した場合、上記リンク先情報をエキスパート情報として収集するエキスパート情報収集ステップとを有する
    ことを特徴とする情報収集方法。
11. 上記エキスパート情報収集ステップでは、上記カテゴリ決定ステップで決定されたカテゴリが上記あるカテゴリと一致すると判定されたリンク先情報に関するエキスパートスコアに対して所定値を加算し、当該エキスパートスコアが閾値以上となった場合に、そのリンク先情報を上記エキスパート情報として収集することを特徴とする請求項１０に記載の情報収集方法。
12. 上記エキスパート情報収集ステップでは、上記カテゴリ決定ステップで決定されたカテゴリが上記あるカテゴリと一致すると判定されたリンク先情報に関するエキスパートスコアに対して第１の所定値を加算し、当該エキスパートスコアが第１の閾値以上となった場合に、そのリンク先情報を上記エキスパート情報として収集し、
    上記カテゴリ決定ステップで決定されたカテゴリが上記あるカテゴリと一致しないと判定されたリンク先情報に関するエキスパートスコアに対して上記第１の所定値より小さい第２の所定値を加算し、当該エキスパートスコアが上記第１の閾値より小さい第２の閾値以上となった場合に、そのリンク先情報をトレンド情報として収集するトレンド情報収集ステップを更に有する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報収集方法。
13. 上記情報収集エンジンが、上記カテゴリ決定ステップで決定されたカテゴリが上記あるカテゴリと一致しないと判定されたリンク先情報に関するトレンドスコアに所定値を加算し、当該トレンドスコアが閾値以上となった場合に、そのリンク先情報をトレンド情報として収集するトレンド情報収集ステップを更に有することを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報収集方法。

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