JP5533686B2 - 関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラム - Google Patents

Description

本発明は、関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラムに関する。

従来、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）や各種ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ）等、ある利用者によってサーバに投稿された発言を他の利用者に閲覧させるサービスが提供されている。これらのサービスにおいては、数多くの利用者から多数の情報が投稿されるため、投稿情報の閲覧者にとってはどの投稿を信頼すべきか判別困難な場合があった。

そこで、投稿された情報の信頼性を評価するための投稿情報評価システムも提案されている。この投稿情報評価システムにおいて、投稿情報をサーバに送信するためのクライアント端末は位置データを取得するための位置データ取得部を備えており、当該位置データ取得部により取得された位置データを投稿情報と共にサーバに送信する。サーバは、投稿情報に含まれる施設の位置と、投稿情報と共に送信された位置データにより特定される位置との距離に基づき、当該投稿情報の信頼度を評価する（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−３０４９７７号公報

しかしながら、上述の如き従来のシステムでは、投稿情報に基づき特定される施設等の位置と、投稿情報と共に送信された位置データにより特定される位置との距離に応じて信頼度を評価するものに過ぎず、当該投稿情報を投稿した利用者と、その投稿情報を閲覧する利用者との間の関連性については何ら考慮していなかった。従って、従来のシステムでは、投稿を閲覧する利用者にとってその投稿を行った利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができなかった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、情報をサーバに提供した利用者と当該情報を閲覧する他の利用者との相互の関連性を適切に分析することができる、関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の関連性分析装置は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析装置であって、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段と、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定手段と、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段と、を備える。
また、請求項２に記載の関連性分析装置は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバを利用する複数の利用者のうち、分析の基準になる分析基準利用者と当該分析基準利用者に対する関連性の分析対象になる分析対象利用者との相互の関連を分析する関連性分析装置において、前記複数の利用者の中から前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を特定する利用者特定手段と、前記利用者を識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報を、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、前記識別情報と前記登録情報に基づいて特定する経路特定手段と、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路のうちから、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数を特定し、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、前記終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連を特定する、関連性特定手段と、を備える。

また、請求項３に記載の関連性分析装置は、請求項１に記載の関連性分析装置において、前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定する。

また、請求項４に記載の関連性分析装置は、請求項３に記載の関連性分析装置において、前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数を特定する際、前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する前記要素経路の数を０とする。

また、請求項５に記載の関連性分析装置は、請求項１又は３に記載の関連性分析装置において、前記サーバ情報取得手段は、他の前記利用者を宛て先として前記各利用者から前記サーバへ提供された情報の数を特定する提供数情報を、当該宛て先とされた利用者毎に、前記識別情報及び前記登録情報と共に前記サーバから取得し、前記関連性特定手段は、前記サーバ情報取得手段により取得された前記提供数情報に基づき、前記経路を構成する各要素経路における前記起点側の利用者から前記終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する。

また、請求項６に記載の関連性分析方法は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析方法であって、利用者特定手段が、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定ステップと、サーバ情報取得手段が、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、経路特定手段が、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定ステップと、関連性特定手段が、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定ステップと、を含む。
また、請求項７に記載の関連性分析方法は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバを利用する複数の利用者のうち、分析の基準になる分析基準利用者と当該分析基準利用者に対する関連性の分析対象になる分析対象利用者との相互の関連を分析する関連性分析方法において、利用者特定手段が、前記複数の利用者の中から前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を特定する利用者特定ステップと、サーバ情報取得手段が、前記利用者を識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報を、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、経路特定手段が、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、前記識別情報と前記登録情報に基づいて特定する経路特定ステップと、関連性特定手段が、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路のうちから、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数を特定し、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、前記終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連を特定する、関連性特定ステップと、を含む。

また、請求項８に記載の関連性分析プログラムは、請求項６又は７に記載の方法をコンピュータに実行させる。

請求項１、２に記載の関連性分析装置、請求項６、７に記載の関連性分析方法、及び請求項８に記載の関連性分析プログラムによれば、分析基準利用者と分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連を特定するので、ネットワークにおける分析基準利用者と分析対象利用者との距離や、経路を構成する各要素経路における利用者相互の関連性を考慮して、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を適切に分析することができ、情報を閲覧する利用者にとって当該情報をサーバに提供した利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができる。

また、請求項３に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定するので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

また、請求項４に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する要素経路の数を特定する際、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を０とするので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

また、請求項５に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供されている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

実施の形態１に係る関連性分析システムを例示するブロック図である。 利用者ＤＢに格納されている情報を例示した表である。 関連性分析処理のフローチャートである。 経路特定部により特定された経路を例示した概念図である。 図４に例示した各経路における要素経路数、登録指数、及び関連性の関係を示した表である。 実施の形態２に係る関連性分析処理のフローチャートである。 経路を例示した概念図であり、図７（ａ）は経路特定部により特定された経路を例示した概念図、図７（ｂ）は終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路について、経路を構成する要素経路の数を０として、図７（ａ）の経路を再構成した結果を例示した概念図である。 図７（ａ）に例示した経路の要素経路数と、図７（ｂ）に例示した再構成後の経路の要素経路数を示した表である。 実施の形態３に係る利用者ＤＢに格納されている情報を例示した表である。 実施の形態３に係る関連性分析処理のフローチャートである。 経路特定部により特定された経路を例示した概念図である。 図１１に例示した各経路における要素経路数、登録指数、発言指数、及び関連性の関係を示した表である。

以下、本発明に係る関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラムの各実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、これらの各実施の形態によって本発明が限定されるものではない。

〔実施の形態１〕
最初に、実施の形態１について説明する。この形態は、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数と、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する形態である。

（構成）
最初に、実施の形態１に係る関連性分析システムの構成について説明する。図１は、本実施の形態１に係る関連性分析システムを例示するブロック図である。図１に示すように、関連性分析システム１は、サーバ１０と関連性分析装置２０とを備えている。これらのサーバ１０と関連性分析装置２０とは、ネットワーク２を介して相互に通信可能に接続されている。

（構成−サーバ）
サーバ１０は、利用者によって提供された情報（以下、必要に応じて「提供情報」）を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるためのものである。このサーバ１０の具体的な内容は任意であり、例えば、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）サーバや、ＳＮＳサーバ、各種ブログサイト等のサーバを用いることができる。サーバ１０は、通信部１１、制御部１２、及びデータ記録部１３を備えている。

（構成−サーバ−通信部）
通信部１１は、ネットワーク２を介して関連性分析装置２０と通信を行う通信手段であり、公知の通信装置を用いることができる。

（構成−サーバ−制御部）
制御部１２は、サーバ１０を制御する制御手段であり、具体的には、ＣＰＵ、当該ＣＰＵ上で解釈実行される各種のプログラム（ＯＳなどの基本制御プログラムや、ＯＳ上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む）、及びプログラムや各種のデータを格納するためのＲＡＭの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである（後述する関連性分析装置２０の制御部２２についても同じ）。

（構成−サーバ−データ記録部）
データ記録部１３は、サーバ１０の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記憶装置としてのハードディスク（図示省略）の如き磁気的記録媒体を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、フラッシュメモリの如き半導体型記憶媒体、又はＤＶＤやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる（後述する関連性分析装置２０のデータ記録部２３についても同じ）。

このデータ記録部１３は、利用者データベース１３ａ（以下、データベースをＤＢと略記する）を備えている。図２は、利用者ＤＢ１３ａに格納されている情報を例示した表である。この図２に示すように、利用者ＤＢ１３ａには、項目「利用者ＩＤ」及び「閲覧対象利用者ＩＤ」に対応する情報が相互に関連付けて格納されている。項目「利用者ＩＤ」に対応して格納される情報は、利用者を一意に識別する識別情報である（図２では「Ａ」等）。項目「閲覧対象利用者ＩＤ」に対応して格納される情報は、利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報である（図２では「Ｂ，Ｅ，Ｐ，・・・」等）。

なお、サーバ１０に対しては、ネットワーク２を介して端末装置（図示省略）が接続されており、利用者は端末装置を介してサーバ１０に情報を提供することができる。端末装置から、提供情報と当該提供情報を提供した利用者に対応する識別情報とがネットワーク２を介してサーバ１０に提供されると、サーバ１０の制御部１２は利用者ＤＢ１３ａを参照し、当該提供情報を提供した利用者を閲覧対象利用者として登録している他の利用者から当該提供情報が閲覧可能となるように、当該提供情報をデータ記録部１３に格納する。

（構成−関連性分析装置）
図１に戻り、関連性分析装置２０は、サーバ１０を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析するためのものである。この関連性分析装置２０は、通信部２１、制御部２２、及びデータ記録部２３を備えている。

（構成−関連性分析装置−通信部）
通信部２１は、ネットワーク２を介してサーバ１０と通信を行う通信手段であり、公知の通信装置を用いることができる。

（構成−関連性分析装置−制御部）
制御部２２は、機能概念的に、利用者特定部２２ａ、サーバ情報取得部２２ｂ、経路特定部２２ｃ、及び関連性特定部２２ｄを備えている。利用者特定部２２ａは、複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段である。サーバ情報取得部２２ｂは、利用者を一意に識別する識別情報と、利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、サーバ１０から取得するサーバ情報取得手段である。経路特定部２２ｃは、利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、利用者特定部２２ａにより特定された分析基準利用者を起点とすると共に、利用者特定部２２ａにより特定された分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、サーバ情報取得部２２ｂにより取得された識別情報と登録情報とに基づいて特定する経路特定手段である。関連性特定部２２ｄは、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段である。これらの制御部２２の各部によって実行される処理の詳細については後述する。なお、本実施の形態１に係る関連性分析プログラムは、任意の記録媒体又はネットワークを介して関連性分析装置２０にインストールされることで、制御部２２の各部を実質的に構成する。

（構成−関連性分析装置−データ記録部）
データ記録部２３は、関連性分析装置２０の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段である。

（処理）
次に、このように構成された関連性分析システム１によって実行される関連性分析処理について説明する。図３は関連性分析処理のフローチャートである（以下の各処理の説明ではステップを「Ｓ」と略記する）。この関連性分析処理は、例えば、関連性分析装置２０に電源が投入された後、入力手段（図示省略）を介して関連性分析処理を実行すべき旨の指示入力が行われた場合に起動される。

図３に示すように、関連性分析処理が開始されると、利用者特定部２２ａは、利用者によりサーバ１０に提供された所定の提供情報をサーバ１０に検索させるための検索条件の設定を行う（ＳＡ１）。例えば利用者特定部２２ａは、検索条件の入力を促す旨の情報を出力手段（図示省略）から出力させ、入力手段（図示省略）を介して入力された条件を検索条件として設定する。ここで設定される検索条件としては、例えば、利用者が知りたい情報を含む提供情報を検索するためのキーワード（例えば施設名や地点名等）が用いられる。

次に、利用者特定部２２ａは、ＳＡ１で設定した検索条件を通信部２１からネットワーク２を介してサーバ１０に送信する（ＳＡ２）。サーバ１０の制御部１２は、関連性分析装置２０から送信された検索条件を通信部１１を介して受信すると（ＳＡ３）、当該検索条件に合致する提供情報をデータ記録部１３の中から検索し、検索された提供情報を、当該提供情報を提供した利用者の識別情報と共に通信部１１からネットワーク２を介して関連性分析装置２０に送信する（ＳＡ４）。

例えばＳＡ２において、飲食店の店名「○△」が検索条件として関連性分析装置２０からサーバ１０に送信され、この「○△」を含む提供情報として、識別情報「Ｄ」にて識別される利用者が提供した提供情報「○△はカツカレーがお勧め」と、識別情報「Ｇ」にて識別される利用者が提供した提供情報「○△はラーメンがお勧め」とが検索された場合、サーバ１０の制御部１２は、ＳＡ４において、これらの提供情報と当該提供情報を提供した利用者の識別情報とを関連付けたリストを関連性分析装置２０に送信する。

利用者特定部２２ａは、サーバ１０から送信された提供情報と、その提供情報に対応する識別情報とを、通信部２１を介して受信する（ＳＡ５）。そして、利用者特定部２２ａは、分析の基準になる分析基準利用者を特定すると共に、ＳＡ５で受信した識別情報に基づき特定される利用者の内、分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者を特定する（ＳＡ６）。例えば、利用者特定部２２ａは、分析基準利用者に対応する識別情報の入力を促す旨の情報を出力手段（図示省略）から出力させ、入力手段（図示省略）を介して入力された識別情報に対応する利用者を、分析基準利用者として特定する。また利用者特定部２２ａは、ＳＡ５で受信した識別情報に対応する利用者の中から分析対象利用者を選択して当該利用者の識別情報を入力するように促す旨の情報を、出力手段（図示省略）から出力させ、入力手段（図示省略）を介して入力された識別情報に対応する利用者を、分析対象利用者として特定する。

続いてサーバ情報取得部２２ｂは、サーバ１０の利用者ＤＢ１３ａに格納されている識別情報と登録情報との送信を、サーバ１０に要求する（ＳＡ７）。サーバ１０の制御部１２は、識別情報と登録情報との送信要求を通信部１１を介して受信すると（ＳＡ８）、利用者ＤＢ１３ａに格納されている識別情報と登録情報とを通信部１１からネットワーク２を介して関連性分析装置２０に送信する（ＳＡ９）。なお、サーバ１０の制御部１２が、利用者ＤＢ１３ａに格納されている全ての識別情報及び登録情報を通信部１１を介して関連性分析装置２０に送信するようにしてもよく、あるいは、利用者ＤＢ１３ａに格納されている識別情報及び登録情報のうち、所定の条件に合致する識別情報及び登録情報（例えば、各利用者毎に設定された地域を特定する地域設定情報が識別情報に関連付けて格納されている場合において、分析基準利用者や分析対象利用者と同じ地域が設定されている利用者の識別情報及び登録情報）を通信部１１を介して関連性分析装置２０に送信するようにしてもよい。ＳＡ９の処理の後、サーバ１０の制御部１２は関連性分析処理を終了する。

サーバ情報取得部２２ｂは、サーバ１０から送信された識別情報と登録情報とを、通信部２１を介して受信する（ＳＡ１０）。そして、経路特定部２２ｃは、利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、サーバ情報取得部２２ｂにより取得された識別情報と登録情報とに基づいて特定する（ＳＡ１１）。経路特定部２２ｃは、例えばダイクストラ法等の公知の経路探索方法を用いて、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする最短経路を特定する。

図４は、経路特定部２２ｃにより特定された経路を例示した概念図である。図４において丸で囲まれたアルファベットは識別情報を表しており、Ａが分析基準利用者（すなわち経路の起点）、キーワード「○△」を含む提供情報を提供したＤ及びＧが分析対象利用者（すなわち経路の終点）である場合を例示している。また、各アルファベット間を結ぶ矢印は、各利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を表しており、特に実線矢印は、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路（すなわち、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路）を示している。また、点線矢印は、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を示している。この図４によれば、起点ＡからＢ、Ｃ、Ｄの順に要素経路を接続して終点Ｄに至る経路と、起点ＡからＥ、Ｆ、Ｇの順に要素経路を接続して終点Ｇに至る経路とが、経路特定部２２ｃにより特定されている。

図３に戻り、関連性特定部２２ｄは、経路特定部２２ｃにより特定された経路を構成する要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数を識別情報と登録情報とに基づいて特定する（ＳＡ１２）。図４の例では、関連性特定部２２ｄは、起点Ａから終点Ｄに至る経路を構成する要素経路（図４中の実線矢印）の数は「３」であると特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路（図４中の点線矢印）の数は「１」であると特定する。また、関連性特定部２２ｄは、起点Ａから終点Ｇに至る経路を構成する要素経路の数は「３」であると特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数は「２」であると特定する。

図３に戻り、関連性特定部２２ｄは、当該関連性特定部２２ｄがＳＡ１２で特定した、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づき、各経路の登録指数を算出する（ＳＡ１３）。この「登録指数」は、関連性特定部２２ｄが分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する際に用いる指数であり、登録指数＝（経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数）＋｛（経路を構成する要素経路の数）−（経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数）｝×２により算出される。この式によれば、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、登録指数が小さくなる。図４の例では、起点Ａから終点Ｄに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は３、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が１であるので、登録指数＝１＋（３−１）×２＝５と算出される。また、起点Ａから終点Ｇに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は３、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が２であるので、登録指数＝２＋（３−２）×２＝４と算出される。

図３に戻り、関連性特定部２２ｄは、当該関連性特定部２２ｄがＳＡ１２で特定した各経路を構成する要素経路の数と、ＳＡ１３で特定した各経路の登録指数とに基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する（ＳＡ１４）。具体的には、関連性特定部２２ｄは、経路を構成する要素経路の数と当該経路の登録指数との和を、関連性を示す数値として算出する。上述のように、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、登録指数が小さくなるので、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、関連性を示す数値も小さくなる。ここで、経路を構成する要素経路の数が少ないということは、分析基準利用者と分析対象利用者とのネットワーク上の距離が小さいということであり、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いと考えられる。また、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いということは、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に閲覧対象利用者として登録し合っている組合せが多いということであり、相互の関連性が高い利用者によって経路が構成されていることから、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いと考えられる。従って、関連性を示す数値が小さくなるほど、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いことを示している。

図４の例では、起点Ａから終点Ｄに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は３、登録指数は５であるので、関連性は３＋５＝８と算出される。また、起点Ａから終点Ｇに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は３、登録指数は４であるので、関連性は３＋４＝７と算出される。図５は、図４に例示した各経路における要素経路数、登録指数、及び関連性の関係を示した表である。図５に示すように、起点Ａから終点Ｄに至る経路と、起点Ａから終点Ｇに至る経路とは、何れも要素経路数が３で等しいが、起点Ａから終点Ｄに至る経路の登録指数が５であるのに比較して、起点Ａから終点Ｇに至る経路の登録指数は４と小さい。従って、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性を示す数値も、起点Ａから終点Ｄに至る経路の登録指数が８であるのに比較して、起点Ａから終点Ｇに至る経路の登録指数は７と小さい。このことから、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｄとの相互の関連性よりも、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｇとの相互の関連性の方が高いことが特定される。

図３に戻り、関連性特定部２２ｄは、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の特定結果を出力する（ＳＡ１５）。なお、関連性の特定結果の出力態様は任意で、例えば、ＳＡ１４で算出した関連性を示す数値を経路毎にディスプレイ等の出力手段（図示省略）を介して出力してもよく、あるいは、ＳＡ４でサーバ１０から関連性分析装置２０に送信された提供情報及び識別情報であって、分析対象利用者に対応する提供情報及び識別情報を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の高い順（すなわち関連性を示す数値が小さい順）に並べ替えて、出力手段を介して出力してもよい。ＳＡ１５の処理の後、関連性分析装置２０の制御部２２は関連性分析処理を終了する。

（効果）
このように本実施の形態１によれば、関連性特定部２２ｄは、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数と、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、ネットワークにおける分析基準利用者と分析対象利用者との距離や、経路を構成する各要素経路における利用者相互の関連性を考慮して、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を適切に分析することができ、情報を閲覧する利用者にとって当該情報をサーバ１０に提供した利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができる。

特に、関連性特定部２２ｄは、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定するので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

〔実施の形態２〕
次に、実施の形態２について説明する。この形態は、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する要素経路の数を０とする形態である。なお、実施の形態２の構成は、特記する場合を除いて実施の形態１の構成と略同一であり、実施の形態１の構成と略同一の構成についてはこの実施の形態１で用いたものと同一の符号及び／又は名称を必要に応じて付して、その説明を省略する。

（処理）
実施の形態２に係る関連性分析システム１によって実行される関連性分析処理について説明する。図６は、実施の形態２に係る関連性分析処理のフローチャートである。なお、本実施の形態２に係る関連性分析処理の内、ＳＢ１からＳＢ１１は図３のＳＡ１からＳＡ１１と、ＳＢ１５はＳＡ１５とそれぞれ同様であるので、説明を省略する。

ＳＢ１１の処理の後、関連性特定部２２ｄは、経路特定部２２ｃにより特定された経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、ＳＢ１０で受信した識別情報と登録情報とに基づいて特定する（ＳＢ１２）。

図７（ａ）は、経路特定部２２ｃにより特定された経路を例示した概念図である。この図７（ａ）では、Ａが分析基準利用者（すなわち経路の起点）、キーワード「○△」を含む提供情報を提供したＤ及びＨが分析対象利用者（すなわち経路の終点）である場合を例示している。この図７（ａ）によれば、起点ＡからＢ、Ｃ、Ｄの順に要素経路を接続して終点Ｄに至る経路と、起点ＡからＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈの順に要素経路を接続して終点Ｈに至る経路とが、経路特定部２２ｃにより特定されている。

図６に戻り、関連性特定部２２ｄは、経路特定部２２ｃにより特定された経路の終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を０として、経路を構成する要素経路の数を特定する（ＳＢ１３）。

図７（ｂ）は、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路について、経路を構成する要素経路の数を０として、図７（ａ）の経路を再構成した結果を例示した概念図である。図７（ａ）によれば、起点Ａから終点Ｄに至る経路を構成する各要素経路の内、ＡＢ間の要素経路においては、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している。この場合、関連性特定部２２ｄはＡＢ間の要素経路の数を０とする。すなわち図７（ｂ）に示すように、Ａ及びＢについては、ネットワーク上の相互の距離が０の一群を構成しているものとする。従って、関連性特定部２２ｄは、起点Ａから終点Ｄに至る経路を構成する経路を構成する要素経路の数を「２」と特定する。また、図７（ａ）によれば、起点Ａから終点Ｈに至る経路を構成する各要素経路の内、ＥＦ間、ＦＧ間、及びＧＨ間の要素経路においては、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している。この場合、関連性特定部２２ｄはＥＦ間、ＦＧ間、及びＧＨ間の要素経路の数を０とする。すなわち図７（ｂ）に示すように、Ｅ、Ｆ、Ｇ、及びＨについては、ネットワーク上の相互の距離が０の一群を構成しているものとする。従って、関連性特定部２２ｄは、起点Ａから終点Ｇに至る経路を構成する経路を構成する要素経路の数を「１」と特定する。

図６に戻り、関連性特定部２２ｄは、当該関連性特定部２２ｄがＳＢ１３で特定した要素経路の数を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を示す数値として特定する（ＳＢ１４）。図８は、図７（ａ）に例示した経路の要素経路数（本来の要素経路数）と、図７（ｂ）に例示した再構成後の経路の要素経路数を示した表である。図８に示すように、起点Ａから終点Ｄに至る経路の本来の要素経路数が３であるのに対し、起点Ａから終点Ｇに至る経路の本来の要素経路数は４であり、起点Ａから終点Ｇに至る経路の方が要素経路数が多い。しかし、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路について、経路を構成する要素経路の数を０として経路を再構成した場合、起点Ａから終点Ｄに至る経路の要素経路数が２であるのに対し、起点Ａから終点Ｇに至る経路の要素経路数は１であり、起点Ａから終点Ｇに至る経路の方が要素経路数が少ない。このことから、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｄとの関連性よりも、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｇとの関連性の方が高いことが特定される。

（効果）
このように本実施の形態２によれば、関連性特定部２２ｄは、経路を構成する要素経路の数を特定する際、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を０とするので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

〔実施の形態３〕
次に、実施の形態３について説明する。この形態は、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する形態である。なお、実施の形態３の構成は、特記する場合を除いて実施の形態１の構成と略同一であり、実施の形態１の構成と略同一の構成についてはこの実施の形態１で用いたものと同一の符号及び／又は名称を必要に応じて付して、その説明を省略する。

（構成−サーバ−データ記録部）
まず、実施の形態３に係る関連性分析システム１の構成について説明する。図９は、実施の形態３に係る利用者ＤＢ１３ａに格納されている情報を例示した表である。この図９に示すように、利用者ＤＢ１３ａには、項目「利用者ＩＤ」及び「閲覧対象利用者ＩＤ」に対応する情報に関連づけて、項目「提供数情報」に対応する情報が格納されている。この項目「提供数情報」に対応して格納される情報は、他の利用者を宛て先として各利用者からサーバ１０へ提供された情報の数を特定する提供数情報であり、宛て先とされた利用者の識別情報（図９では「Ｂ」等）が小項目「宛て先」に対応して格納され、当該利用者を宛て先としてサーバ１０へ提供された情報の数（図９では「２０」等）が小項目「提供数」に対応して格納される。

（処理）
次に、実施の形態３に係る関連性分析システム１によって実行される関連性分析処理について説明する。図１０は、実施の形態３に係る関連性分析処理のフローチャートである。なお、本実施の形態３に係る関連性分析処理の内、ＳＣ１からＳＣ６は図３のＳＡ１からＳＡ６と、ＳＣ１１からＳＣ１３はＳＡ１１からＳＡ１３と、ＳＣ１６はＳＡ１５と、それぞれ同様であるので、説明を省略する。

ＳＣ６の処理の後、サーバ情報取得部２２ｂは、サーバ１０の利用者ＤＢ１３ａに格納されている識別情報、登録情報、及び提供数情報の送信を、サーバ１０に要求する（ＳＣ７）。サーバ１０の制御部１２は、識別情報、登録情報、及び提供数情報の送信要求を通信部１１を介して受信すると（ＳＣ８）、利用者ＤＢ１３ａに格納されている識別情報、登録情報、及び提供数情報を通信部１１からネットワーク２を介して関連性分析装置２０に送信する（ＳＣ９）。ＳＣ９の処理の後、サーバ１０の制御部１２は関連性分析処理を終了する。

サーバ情報取得部２２ｂは、サーバ１０から送信された識別情報、登録情報、及び提供数情報を、通信部２１を介して受信する（ＳＣ１０）。

ＳＣ１３の処理の後、関連性特定部２２ｄは、ＳＣ１０でサーバ情報取得部２２ｂがサーバ１０から受信した提供数情報に基づき、各経路の発言指数を算出する（ＳＣ１４）。この「発言指数」は、関連性特定部２２ｄが分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する際に用いる指数である。例えば関連性特定部２２ｄは、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している各要素経路について、（終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の数）／（他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された全ての情報の数）を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出する。すなわち、他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報のうち、終点側の利用者を宛て先とする情報の割合が多いほど、発言指数が大きくなる。

図１１は、経路特定部２２ｃにより特定された経路を例示した概念図である。この図１１では、Ａが分析基準利用者（すなわち経路の起点）、キーワード「○△」を含む提供情報を提供したＣ及びＦが分析対象利用者（すなわち経路の終点）である場合を例示している。この図１１によれば、起点ＡからＢ、Ｃの順に要素経路を接続して終点Ｃに至る経路と、起点ＡからＥ、Ｆの順に要素経路を接続して終点Ｆに至る経路とが、経路特定部２２ｃにより特定されている。また、図１１において、「＠発言数」は他の利用者を宛て先として利用者からサーバ１０に提供された全ての情報の数を示し、「＠アルファベット」はアルファベットに対応する他の利用者を宛て先として利用者からサーバ１０に提供された情報の数を示している。この図１１の例では、起点Ａから終点Ｃに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している要素経路として、ＡＢ間の要素経路が存在している。この要素経路について、終点側の利用者Ｂを宛て先として起点側の利用者Ａからサーバ１０に提供された情報の数は２０であり、他の利用者を宛て先として起点側の利用者Ａからサーバ１０に提供された全ての情報の数は５０であるので、発言指数は２０／５０＝０．４と算出される。一方、起点Ａから終点Ｆに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している要素経路が存在しないため、発言指数は０と算出される。

図１０に戻り、関連性特定部２２ｄは、当該関連性特定部２２ｄがＳＣ１２で特定した各経路を構成する要素経路の数、ＳＣ１３で算出した各経路の登録指数、及びＳＣ１４で算出した各経路の発言指数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する（ＳＣ１５）。具体的には、関連性特定部２２ｄは、経路を構成する要素経路の数と当該経路の登録指数との和から、当該経路の発言指数を減算した値を、関連性を示す数値として算出する。上述のように、他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報のうち、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の割合が多いほど、発言指数が大きくなることから、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の割合が多いほど、関連性を示す数値は小さくなる。

図１１の例では、起点Ａから終点Ｃに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は２、登録指数は３、発言指数は０．４であるので、関連性は２＋３−０．４＝４．６と算出される。また、起点Ａから終点Ｆに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は２、登録指数は３、発言指数は０であるので、関連性は２＋３−０＝５と算出される。図１２は、図１１に例示した各経路における要素経路数、登録指数、発言指数、及び関連性の関係を示した表である。図１２に示すように、起点Ａから終点Ｃに至る経路と、起点Ａから終点Ｆに至る経路とは、何れも要素経路数と登録指数との和が５で等しいが、起点Ａから終点Ｃに至る経路の発言指数が０．４であるのに比較して、起点Ａから終点Ｆに至る経路の発言指数は０となっている。その結果、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性を示す数値は、起点Ａから終点Ｃに至る経路の登録指数が４．６であるのに比較して、起点Ａから終点Ｆに至る経路の登録指数は５と大きい。このことから、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｃとの関連性の方が、分析基準利用者Ａと分析対象利用者Ｆとの関連性よりも高いことが特定される。これは、起点Ａから終点Ｃに至る経路を構成するＡＢ間の要素経路において、終点側の利用者Ｂを宛て先として起点側の利用者Ａから情報が提供されており、当該要素経路における利用者の相互の関連性が高いと考えられることを反映している。

（効果）
このように本実施の形態３によれば、関連性特定部２２ｄは、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供されている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。

〔各実施の形態に対する変形例〕
以上、本発明に係る各実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。

（解決しようとする課題や発明の効果について）
まず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏することがある。

（関連性分析装置について）
上述の各実施の形態では、関連性分析装置２０の設置対象について特に明記していないが、例えばカーナビゲーション装置の一部として車両に搭載してもよく、あるいはスマートフォンの如き携帯型情報端末に搭載してもよい。

また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散及び／又は統合して構成できる。例えば、関連性分析装置２０の一部の機能をサーバ１０や端末装置に設けておき、必要に応じて関連性分析装置２０が端末装置やサーバ１０と通信を行うことで、各処理を行ってもよい。

（関連性分析処理について）
上述の各実施の形態では、経路特定部２２ｃが、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする最短経路を特定する場合を例として説明したが、最短経路とは異なる経路を経路特定部２２ｃが特定するようにしてもよい。

また、上述の各実施の形態では、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否か、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数等に基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定すると説明したが、更に他の指標も利用して分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するようにしてもよい。例えば、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供される頻度が高い程、発言指数が大きくなるように（すなわち、関連性が高いと特定するように）してもよい。あるいは、経路を構成する各要素経路における利用者を閲覧対象利用者として登録している他の利用者の総数が多いほど、個別の利用者間のつながりは希薄であると考えられることから、登録指数が大きくなるように（すなわち、関連性が低いと特定するように）してもよい。

また、上述の実施の形態３では、関連性特定部２２ｄが、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している各要素経路について、（終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の数）／（他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された全ての情報の数）を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出すると説明したが、他の方法で発言指数を算出するようにしてもよい。例えば、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している各要素経路について、｛（終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の数）＋（起点側の利用者を宛て先として終点側の利用者からサーバ１０に提供された情報の数）｝／｛（他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ１０に提供された全ての情報の数）＋（他の利用者を宛て先として終点側の利用者からサーバ１０に提供された全ての情報の数）｝を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出するようにしてもよい。この場合、図１１の例では、起点Ａから終点Ｃに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している要素経路として、ＡＢ間の要素経路が存在している。このＡＢ間の要素経路について、終点側の利用者Ｂを宛て先として起点側の利用者Ａからサーバ１０に提供された情報の数は２０、起点側の利用者Ａを宛て先として終点側の利用者Ｂからサーバ１０に提供された情報の数は２０、他の利用者を宛て先として起点側の利用者Ａからサーバ１０に提供された全ての情報の数は５０、他の利用者を宛て先として終点側の利用者Ｂからサーバ１０に提供された全ての情報の数は５０であるので、起点Ａから終点Ｃに至る経路における発言指数は、（２０＋２０）／（５０＋５０）＝０．４と算出される。一方、起点Ａから終点Ｆに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ１０に情報を提供している要素経路が存在しないため、発言指数は０と算出される。

１ 関連性分析システム
２ ネットワーク
１０ サーバ
１１、２１ 通信部
１２、２２ 制御部
１３、２３ データ記録部
１３ａ 利用者ＤＢ
２０ 関連性分析装置
２２ａ 利用者特定部
２２ｂ サーバ情報取得部
２２ｃ 経路特定部
２２ｄ 関連性特定部

Claims (8)

1. 利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析装置であって、
   前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段と、
   前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、
   前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定手段と、
   前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段と、
   を備える関連性分析装置。
2. 利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバを利用する複数の利用者のうち、分析の基準になる分析基準利用者と当該分析基準利用者に対する関連性の分析対象になる分析対象利用者との相互の関連を分析する関連性分析装置において、
   前記複数の利用者の中から前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を特定する利用者特定手段と、
   前記利用者を識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報を、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、
   起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、前記識別情報と前記登録情報に基づいて特定する経路特定手段と、
   起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路のうちから、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数を特定し、
   前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、前記終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連を特定する、関連性特定手段と、
   を備える関連性分析装置。
3. 前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定する、
   請求項１に記載の関連性分析装置。
4. 前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数を特定する際、前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する前記要素経路の数を０とする、
   請求項３に記載の関連性分析装置。
5. 前記サーバ情報取得手段は、他の前記利用者を宛て先として前記各利用者から前記サーバへ提供された情報の数を特定する提供数情報を、当該宛て先とされた利用者毎に、前記識別情報及び前記登録情報と共に前記サーバから取得し、
   前記関連性特定手段は、前記サーバ情報取得手段により取得された前記提供数情報に基づき、前記経路を構成する各要素経路における前記起点側の利用者から前記終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する、
   請求項１又は３に記載の関連性分析装置。
6. 利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析方法であって、
   利用者特定手段が、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定ステップと、
   サーバ情報取得手段が、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、
   経路特定手段が、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を１つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定ステップと、
   関連性特定手段が、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定ステップと、
   を含む関連性分析方法。
7. 利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバを利用する複数の利用者のうち、分析の基準になる分析基準利用者と当該分析基準利用者に対する関連性の分析対象になる分析対象利用者との相互の関連を分析する関連性分析方法において、
   利用者特定手段が、前記複数の利用者の中から前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を特定する利用者特定ステップと、
   サーバ情報取得手段が、前記利用者を識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報を、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、
   経路特定手段が、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、前記識別情報と前記登録情報に基づいて特定する経路特定ステップと、
   関連性特定手段が、
   起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路と終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路のうちから、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数を特定し、
   前記分析基準利用者と前記分析対象利用者を起点または終点のユーザとして構成された要素経路の数と、前記終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している終点側の利用者が起点側の利用者を前記閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連を特定する、関連性特定ステップと、
   を含む関連性分析方法。
8. 請求項６又は７に記載の方法をコンピュータに実行させる関連性分析プログラム。

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