JP5260969B2 - 集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、携帯端末装置およびパソコンによりＷｅｂサイト検索を行うシステムにおいて、Ｗｅｂサイト推奨を行う、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体に関するものである。

従来のサイト検索システムでは、各Ｗｅｂサイトのページに含まれる語句やページ間の関係等を使い、Ｗｅｂサイトの推奨順位を決定していた。加えて、サイトの推奨順位が上位になるよう当該サイトに対応する語句を指定し、その語句が検索キーワードとして使われた場合は当該サイトを提示するといった方法を採り、Ｗｅｂサイトの推奨順位を決定、推奨している。

尚、下記非特許文献１には、インターネット上のブログやニュース記事などの時系列文書から、ある一時期に集中的に注目されていた語句を抽出する（バースト検出）技術が記載されている。
藤木 稔明、奥村 学、"周期的に発生するｂｕｒｓｔの予測と抑制"、人口知能学会 第７３回知識ベースシステム研究会、２００６．

しかし、前記従来の方法では、事前に語句とＷｅｂサイトの対応付けが指定されているもの以外のものは順位が上位に来ないことから、閲覧したいＷｅｂサイトが上位に提示されるためには利用者が当該Ｗｅｂサイトに含まれているであろう語句を想定したキーワードを指定しなくてはならない。

加えて、語句とＷｅｂサイトの対応付けを行う作業や時間を伴うため、ある語句に対し当該時間帯に対応するサイトの対応付けをしておくことが困難となる。

本発明は上記課題を解決するものであり、その目的は、利用者にとって推奨されるべきＷｅｂサイトを抽出することができる集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置、集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法、集中度監視によるＷｅｂサイトプログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。

本発明では、多くの利用者が閲覧しているサイトは他の利用者も閲覧したいサイトである可能性が高いため、集中して利用者が投入したサイト検索キーワードを監視し、該当サイト検索キーワードにより取得したＷｅｂサイトの中から利用者が集中してアクセスしているＷｅｂサイトを特定することで、該当サイト検索キーワードに対する推奨Ｗｅｂサイトを自動的に特定し、次回該当サイト検索キーワードが投入された際、推奨Ｗｅｂサイトを上位に提示する。

すなわち請求項１に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置は、Ｗｅｂサイトから取り込まれた文書が記憶される文書記憶手段と、Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴を記憶する利用履歴記憶手段と、利用者から指定された、検索キーワードとしてのクエリの集中度を監視するクエリ監視手段と、前記クエリ監視手段によって集中していると判定されたクエリおよびその集中開始時刻を記憶するクエリ記憶手段と、前記クエリ監視手段によって集中していると判定されたクエリに対して、前記利用履歴記憶手段に記憶されたアクセス履歴の集中しているＷｅｂサイトを抽出する集中サイト抽出手段と、集中しているクエリ語句、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬ、および前記文書記憶手段から取得した、前記集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに関連および含まれる語句リストの組が記憶されたクエリ集中記憶手段と、入力クエリが集中していると判定されたクエリでない場合には、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであったとしても入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在しない場合は、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであり、かつ、入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在する場合には、入力クエリに対する文書ランキングに対して、前記クエリ集中記憶手段に記憶された集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに基づいて、前記集中サイト抽出手段により抽出された、集中しているサイトを上位にランキングするランキング生成手段とを備えたことを特徴としている。

また請求項４に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法は、クエリ監視手段が、利用者から指定された、検索キーワードとしてのクエリの集中度を監視するクエリ監視ステップと、クエリ記憶手段が、前記クエリ監視ステップによって集中していると判定されたクエリおよびその集中開始時刻を記憶するクエリ記憶ステップと、集中サイト抽出手段が、前記クエリ監視ステップによって集中していると判定されたクエリに対して、Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴を記憶する利用履歴記憶手段に記憶されたアクセス履歴の集中しているＷｅｂサイトを抽出する集中サイト抽出ステップと、ランキング生成手段が、入力クエリが集中していると判定されたクエリでない場合には、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであったとしても入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在しない場合は、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであり、かつ、入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在する場合には、入力クエリに対する文書ランキングに対して、集中しているクエリ語句、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬ、およびＷｅｂサイトから取り込まれた文書が記憶される文書記憶手段から取得した前記集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに関連および含まれる語句リストの組が記憶されたクエリ集中記憶手段、に記憶された集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに基づいて、前記集中サイト抽出ステップにより抽出された、集中しているサイトを上位にランキングするランキング生成ステップとを備えたことを特徴としている。

上記構成によれば、事前に語句とＷｅｂサイトの対応付けが指定されているもの以外でも、当該時点で多くの利用者が求めていると想定されるアクセスが急増したＷｅｂサイトを上位に提示することができる。

また請求項２に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置は、請求項１において、前記クエリ監視手段は、単位時間内における語句のクエリ数の割合を表すクエリ比率の、該クエリ比率と単位時間直前のクエリ比率との傾きを演算し、該演算された傾きに基づいてクエリの集中度を監視することを特徴としている。

また請求項５に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法は、請求項４において、前記クエリ監視ステップは、単位時間内における語句のクエリ数の割合を表すクエリ比率の、該クエリ比率と単位時間直前のクエリ比率との傾きを演算し、該演算された傾きに基づいてクエリの集中度を監視することを特徴としている。

上記構成によれば、迅速にクエリが集中している状況を発見することができる。

また請求項３に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置は、請求項１又は２において、前記集中サイト抽出手段は、前記利用履歴記憶手段に記憶された、クエリ監視手段により集中していると判定されたクエリ語句の単位時間のアクセス履歴から、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬとその他のアクセス先ＵＲＬとの比率を演算し、該演算された比率に基づいて前記単位時間で集中しているＷｅｂサイトを抽出することを特徴としている。

また請求項６に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法は、請求項４又は５において、前記集中サイト抽出ステップは、前記利用履歴記憶手段に記憶された、クエリ監視ステップにより集中していると判定されたクエリ語句の単位時間のアクセス履歴から、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬとその他のアクセス先ＵＲＬとの比率を演算し、該演算された比率に基づいて前記単位時間で集中しているＷｅｂサイトを抽出することを特徴としている。

上記構成によれば、迅速にアクセスが集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬを検出し該ＵＲＬを上位に提示することができる。

また請求項７に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムは、コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるための集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムであることを特徴としている。

また請求項８に記載の記録媒体は、コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるための集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。

（１）請求項１〜８に記載の発明によれば、事前に語句とＷｅｂサイトの対応付けが指定されているもの以外でも、当該時点で多くの利用者が求めていると想定されるアクセスが急増したＷｅｂサイトを上位に提示することができるため、利用者の検索時の語句の熟考が不要となり、かつ利用者の要求に対する情報適合率が向上する。
（２）請求項２，５に記載の発明によれば、迅速にクエリが集中している状況を発見することができる。
（３）請求項３，６に記載の発明によれば、迅速にアクセスが集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬを検出し該ＵＲＬを上位に提示することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明するが、本発明は下記の実施形態例に限定されるものではない。図１は本発明のＷｅｂサイト推奨装置の一実施形態例を示すブロック図であり、図２は本発明のＷｅｂサイト推奨方法の一実施形態例を示すフローチャートである。

これらの図において、０１はＷｅｂサイトへのアクセス履歴を記憶する、本発明の利用履歴記憶手段としての利用履歴記憶部を示している。

０２は集中していると判定されたクエリおよびその集中開始時刻を記憶する、本発明のクエリ記憶手段としてのクエリ記憶部を示している。

０３はＷｅｂサイトから取り込まれた文書が記憶される、本発明の文書記憶手段としての文書記憶部を示している。

０４は集中しているクエリ語句、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬ、および前記文書記憶部０３から取得した、前記集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに関連および含まれる語句リストの組が記憶された、本発明のクエリ集中記憶手段としてのクエリ集中記憶部を示している。

１０は利用者から指定された、検索キーワードとしてのクエリの集中度を監視する、本発明のクエリ監視手段としてのクエリ監視部を示している。

２０は前記クエリ監視部１０によって集中していると判定されたクエリに対して、前記利用履歴記憶部０１に記憶されたアクセス履歴の集中しているＷｅｂサイトを抽出する、本発明の集中サイト抽出手段としての集中サイト抽出部を示している。

３０は前記クエリ集中記憶部０４に記憶された集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに基づいて、前記集中サイト抽出部２０により抽出された、集中しているサイトを上位にランキングする、本発明のランキング生成手段としてのランキング生成部を示している。

これら、利用履歴記憶部０１、クエリ記憶部０２、文書記憶部０３、クエリ集中記憶部０４、クエリ監視部１０、集中サイト抽出部２０、ランキング生成部３０を有するＷｅｂサイト推奨装置は、例えばコンピュータによって構成されている。

次に上記のように構成されたＷｅｂサイト推奨装置の動作を図２とともに説明する。

クエリ監視部１０は、利用者から指定された検索キーワードを蓄積し、その集中具合を監視する。

まず、ステップＳ１において、入力されたクエリに対し、既に集中していると判定されているクエリ記憶部０２内のクエリと照合する。

既にクエリ記憶部０２内に存在する場合は、ステップＳ２において、該クエリ記憶部０２に登録されている集中開始時刻を取得し、あらかじめ設定されている時間Ｔを経過しているかどうかを確認する。

前記時間Ｔが経過していなければクエリ記憶部０２内に格納したままとし、ステップＳ１０において文書記憶部０３から入力クエリに関する文書を取得し、ランキング生成部３０にて当該クエリに対するサイトを上位にランキングする（ステップＳ１１）。

既にクエリ記憶部０２に存在しているが、その集中開始時刻からあらかじめ設定されている時間Ｔを経過している場合と、クエリ記憶部０２に記憶されていない場合は、ステップＳ３において単位時間ｔｎの該当クエリ語句の集中度を調べる。まず、該当単位時間ｔｎ内の該当クエリ語句のクエリ数の割合Ｑｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ）を式（１）のように算出する。

Ｑｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ）が、設定した単位時間内のクエリ比率の閾値（ＱＲｍｉｎ）を超えていない場合は、クエリが集中していないとみなす。

Ｑｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ）が、設定した単位時間内のクエリ比率の閾値（ＱＲｍｉｎ）を超えている場合は、単位時間ｔｎを設定した回数分（Ｔｍｉｎ）過去に遡り、同様にクエリ比率Ｑｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）を計算する。加えて、各Ｑｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）について、直前のＱｕｅｒｙｒａｔｅ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ−１）との傾きＩｎｃ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）を式（２）のように求める

すべての傾きＩｎｃ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）が概ね同一の値を推移している場合は、クエリの集中は収束したとみなし、ステップＳ４においてクエリ集中記憶部０４から該当クエリを語句リストとして持つエントリを削除し、ステップＳ５において文書記憶部０３からクエリに関する文書を取得し、提示する。

前記傾きＩｎｃ（ｔｎ，ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）の中で、傾きが急な大きな値が存在した場合は、クエリが集中しているとみなし、ステップＳ６において、クエリ記憶部０２へ該当クエリ（Ｑ）およびクエリを受信した時刻をクエリ集中開始時刻として登録すると共に、集中サイト抽出部２０へ処理を移す。

本実施例は、迅速にクエリが集中している状況を発見するため簡易化しており、同様の条件を満たす方法であれば、これに限らない。

集中サイト抽出部２０は、クエリ監視部１０で抽出された集中していると判定されたクエリに対し、利用者の利用履歴の中から、利用者が多くアクセスしているサイトを抽出する。

利用履歴記憶部０１からクエリ監視部１０で集中していると判断されたクエリ語句の該当単位時間ｔｎのアクセス履歴を取得する（ステップＳ７）。アクセス履歴に含まれるアクセス先ＵＲＬのリストを取得し、ＵＲＬ毎の該当単位時間ｔｎ（ｎ＝１，．．．，Ｔｍｉｎ）内に含まれるアクセス数Ａｎを集計する。集計結果の昇順上位指定ＵＲＬ数分については、他ＵＲＬに対する比率ＵＲＬｒａｔｅ（ｉ）を式（３）のように計算する。

そして他ＵＲＬと比較し、他ＵＲＬに対する比率ＵＲＬｒａｔｅ（ｉ）が設定された閾値を超えているＵＲＬが存在しない場合は集中しているサイトはないとみなし、通常の検索結果をランキング生成部３０で生成し、提示する。

他ＵＲＬと比較し、他ＵＲＬに対する比率ＵＲＬｒａｔｅ（ｉ）が設定された閾値を超えている集中しているアクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）が存在した場合は、アクセスが集中しているとみなす。

次に集中しているアクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）の中に含まれる語句がクエリとして入力された場合も該当ＵＲＬ（Ｕｉ）を優先的に提示するため、利用履歴記録部０１から、該当アクセス先ＵＲＬ（Ｕｑ）へアクセスしている履歴を抽出し、そのＵＲＬへアクセスする際のクエリ語句と、アクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）に含まれる語句を文書記憶部０３から取得し、語句リスト（Ｌｉ）とする（ステップＳ８，Ｓ９）。

集中しているクエリ語句（Ｑ）およびアクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）に関連および含まれる語句リスト（Ｌｉ）を、アクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）との組にして、クエリ集中記憶部０４に格納する。

ランキング生成部３０は、検索キーワードに対し、集中しているクエリである場合は、それに対応するサイトを上位にランキングし、検索結果として返却する。

ランキング生成部３０はまず、文書記憶部０３から、入力クエリに関する文書を検索し、ランキング情報として取得する。次に入力クエリに関するアクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）情報をクエリ集中記憶部０４から取得する。ステップＳ１０において文書記憶部０３から取得した入力クエリに関する文書ランキングの中に、アクセス先ＵＲＬ（Ｕｉ）が含まれている場合は、それをランキングの最上位に移動し、検索結果として提示する（ステップＳ１１）。

検索キーワードが集中しているクエリでない場合（ステップＳ３の判定結果がＮＯの場合）は、ステップＳ５において文書記憶部０３から取得した、入力クエリに関する文書ランキングをそのまま検索結果として提示する。

なお、本実施例はアクセスが集中しているＵＲＬを迅速に検出し、それに関連する語句に関しては、該当ＵＲＬを上位に提示するという条件を満たす方法の一例として挙げており、この方法に限らない。

また、コンピュータを前記Ｗｅｂサイト推奨装置の各手段として機能させるためのプログラムを構築するものである。

また、本実施形態のＷｅｂサイト推奨装置における各手段の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態のＷｅｂサイト推奨方法における手順をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標） Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＨＤＤ，リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。

本発明のＷｅｂサイト推奨装置の一実施形態例を示すブロック図。 本発明のＷｅｂサイト推奨方法の一実施形態例を示すフローチャート。

符号の説明

０１…利用履歴記憶部、０２…クエリ記憶部、０３…文書記憶部、０４…クエリ集中記憶部、１０…クエリ監視部、２０…集中サイト抽出部、３０…ランキング生成部。

Claims (8)

1. Ｗｅｂサイトから取り込まれた文書が記憶される文書記憶手段と、
   Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴を記憶する利用履歴記憶手段と、
   利用者から指定された、検索キーワードとしてのクエリの集中度を監視するクエリ監視手段と、
   前記クエリ監視手段によって集中していると判定されたクエリおよびその集中開始時刻を記憶するクエリ記憶手段と、
   前記クエリ監視手段によって集中していると判定されたクエリに対して、前記利用履歴記憶手段に記憶されたアクセス履歴の集中しているＷｅｂサイトを抽出する集中サイト抽出手段と、
   集中しているクエリ語句、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬ、および前記文書記憶手段から取得した、前記集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに関連および含まれる語句リストの組が記憶されたクエリ集中記憶手段と、
   入力クエリが集中していると判定されたクエリでない場合には、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであったとしても入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在しない場合は、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであり、かつ、入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在する場合には、入力クエリに対する文書ランキングに対して、前記クエリ集中記憶手段に記憶された集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに基づいて、前記集中サイト抽出手段により抽出された、集中しているサイトを上位にランキングするランキング生成手段と
   を備えたことを特徴とする集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置。
2. 前記クエリ監視手段は、単位時間内における語句のクエリ数の割合を表すクエリ比率の、該クエリ比率と単位時間直前のクエリ比率との傾きを演算し、該演算された傾きに基づいてクエリの集中度を監視することを特徴とする請求項１に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置。
3. 前記集中サイト抽出手段は、前記利用履歴記憶手段に記憶された、クエリ監視手段により集中していると判定されたクエリ語句の単位時間のアクセス履歴から、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬとその他のアクセス先ＵＲＬとの比率を演算し、該演算された比率に基づいて前記単位時間で集中しているＷｅｂサイトを抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨装置。
4. クエリ監視手段が、利用者から指定された、検索キーワードとしてのクエリの集中度を監視するクエリ監視ステップと、
   クエリ記憶手段が、前記クエリ監視ステップによって集中していると判定されたクエリおよびその集中開始時刻を記憶するクエリ記憶ステップと、
   集中サイト抽出手段が、前記クエリ監視ステップによって集中していると判定されたクエリに対して、Ｗｅｂサイトへのアクセス履歴を記憶する利用履歴記憶手段に記憶されたアクセス履歴の集中しているＷｅｂサイトを抽出する集中サイト抽出ステップと、
   ランキング生成手段が、入力クエリが集中していると判定されたクエリでない場合には、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであったとしても入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在しない場合は、入力クエリに対する文書ランキングをそのまま採用し、入力クエリが集中していると判定されたクエリであり、かつ、入力クエリに対する集中しているＷｅｂサイトが存在する場合には、入力クエリに対する文書ランキングに対して、集中しているクエリ語句、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬ、およびＷｅｂサイトから取り込まれた文書が記憶される文書記憶手段から取得した前記集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに関連および含まれる語句リストの組が記憶されたクエリ集中記憶手段、に記憶された集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬに基づいて、前記集中サイト抽出ステップにより抽出された、集中しているサイトを上位にランキングするランキング生成ステップと
   を備えたことを特徴とする集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法。
5. 前記クエリ監視ステップは、単位時間内における語句のクエリ数の割合を表すクエリ比率の、該クエリ比率と単位時間直前のクエリ比率との傾きを演算し、該演算された傾きに基づいてクエリの集中度を監視することを特徴とする請求項４に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法。
6. 前記集中サイト抽出ステップは、前記利用履歴記憶手段に記憶された、クエリ監視ステップにより集中していると判定されたクエリ語句の単位時間のアクセス履歴から、集中しているＷｅｂサイトのアクセス先ＵＲＬとその他のアクセス先ＵＲＬとの比率を演算し、該演算された比率に基づいて前記単位時間で集中しているＷｅｂサイトを抽出することを特徴とする請求項４又は５に記載の集中度監視によるＷｅｂサイト推奨方法。
7. コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるための集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラム。
8. コンピュータを請求項１ないし３のいずれか１項に記載の各手段として機能させるための集中度監視によるＷｅｂサイト推奨プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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