JP5555907B2 - 関連度出力装置、関連度出力方法、およびプログラム - Google Patents

関連度出力装置、関連度出力方法、およびプログラム Download PDF

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本発明は、事象と１以上の連続情報との関連度を出力する関連度出力システム等に関するものである。
従来、人物、場所、出来事などの事象（例えば、「織田信長」）と連続情報（例えば、「江戸時代」）との関連度（重要度を含む）を取得する場合には、通常、手作業で行われており、自動的にはできなかった。
また、関連する従来技術として、動的に変化する複数の情報源を定期的に観察する際に、ユーザに対して価値のある情報の提示を行うシステムがあった（例えば、特許文献１参照）。かかるシステムは、インターネットを介して接続された複数のサイトから得られる情報を処理する情報処理システムであって、登録サイトＤＢに登録されたインターネット上のサイトを巡回するクローラと、巡回により得られ、ＵＲＬで参照される内容から情報を運ぶ要素が抽出されたメタデータを格納するメタデータＤＢと、このメタデータＤＢに格納された情報を読み込んで、情報要素の一致度に基づいて重要情報要素を抽出する重要情報要素抽出機構と、抽出された重要情報要素を格納する重要情報要素ＤＢと、格納された前記重要情報要素に対して視覚化処理がなされる結果表示機構とを備える。
また、関連する従来技術として、検索エンジンでユーザ端末機から入力された所定のキーワードに対応する検索結果リストを加工する場合において、重要度情報を反映して検索結果リストを生成する技術があった（例えば、特許文献２参照）。
さらに、関連する従来技術として、対象とする文献に関連する文献をその重要度を判別可能に取り出すことができる情報検索装置があった（例えば、特許文献３参照）。
特開２００２−２３００３５号公報（第１頁、第１図等） 特表２００７−５２４１７２号公報（第１頁、第１図等） 特開平７−３１１７８０号公報（第１頁、第１図等）
しかしながら、従来技術においては、Ｗｅｂページ群などの多数のデータ群から、人物、場所、出来事などの事物と、時間や空間などの連続情報との関連度を、自動的に取得することができなかった。
また、従来技術において、人物や出来事等の事象は、事象自体の生存時間や生起時刻、生存した地域や生起した地域という情報を持つものであり、それら以外にまで及ぼす影響についても考慮し、事象と連続情報との関連度、連続情報の中での一の連続情報における事象の重要度を、自動的に決定することはできなかった。
例えば、歴史的人物について考慮した場合、実際に生存した期間、生存した地域とは別に、長い時間、広い空間において、大きな影響を与えた人物が存在する。しかし、従来技術では、指定された時間や空間が、実際にその人物が生存した期間や生存した地域とは別である場合に、その人物がその指定された時間や空間における重要度を計算することができなかった。
本第一の発明の関連度出力装置は、連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの１以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納し得るデータ群格納部と、事象と連続情報とを受け付ける受付部と、受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、受付部が受け付けた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部から取得する関連データ群取得部と、受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、受付部が受け付けた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出部と、関連度算出部が算出した関連度を出力する出力部とを具備する関連度出力装置である。
かかる構成により、事物と連続情報との関連度を自動的に取得できる。
また、本第二の発明の関連度出力装置は、第一の発明に対して、２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、２以上の連続情報とを対応付けて格納し得る総称情報格納部をさらに具備し、受付部は、事象と総称情報とを受け付け、関連データ群取得部は、受付部が受け付けた総称情報に対応する２以上の連続情報を、総称情報格納部から取得する連続情報取得手段と、受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、連続情報取得手段が取得した２以上のいずれかの連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部から取得する関連データ群取得手段とを具備し、関連度算出部は、受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、受付部が受け付けた事象と総称情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度出力装置である。
かかる構成により、事物と総称情報との関連度を自動的に取得できる。
また、本第三の発明の関連度出力装置は、第一の発明に対して、データ群は、２種類以上の連続情報と事象とを有し、受付部は、事象と２種類以上の連続情報とを受け付け、関連データ群取得部は、受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、受付部が受け付けた２種類以上のすべての連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部から取得する関連度出力装置である。
かかる構成により、事物と２以上の連続情報との関連度を自動的に取得できる。
また、本第四の発明の関連度出力装置は、第一の発明に対して、２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、２以上の連続情報とを対応付けて格納し得る総称情報格納部をさらに具備し、受付部は、事象と２以上の総称情報とを受け付け、関連データ群取得部は、受付部が受け付けた２以上の各総称情報に対応する２以上の連続情報を、総称情報ごとに、総称情報格納部から取得する連続情報取得手段と、受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、連続情報取得手段が取得した２以上の各総称情報に対応する２以上のいずれかの連続情報を、２以上のすべて総称情報に対して、有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部から取得する関連データ群取得手段とを具備し、関連度算出部は、受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、受付部が受け付けた事象と２以上の総称情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度出力装置である。
かかる構成により、事物と２以上の総称情報との関連度を自動的に取得できる。
また、本第五の発明の関連度出力装置は、第一から第四いずれかの発明に対して、データ群は、Ｗｅｂページを含み、Ｗｅｂページから、データ群中の予め決められた特定のタグを手がかりに、またはデータ群中の予め決められた箇所から、事象を取得する事象取得部と、Ｗｅｂページから、連続情報に該当する１以上の情報を取得し、１以上の各情報を連続情報に変換する、またはＷｅｂページから、１以上の連続情報を取得する連続情報取得部と、事象および１以上の連続情報を、Ｗｅｂページに付加して、データ群を構成するデータ群構成部とをさらに具備し、データ群構成部が構成したデータ群が、データ群格納部のデータ群である関連度出力装置である。
かかる構成により、データ群の例であるＷｅｂページから、事物と連続情報との関連度を自動的に取得できる。
本発明による関連度出力システムによれば、事物と連続情報との関連度を自動的に取得できる。
実施の形態１における関連度出力システムの概念図 同関連度出力システムのブロック図 同関連度出力装置のブロック図 同関連度出力装置の動作について説明するフローチャート 同データ群構成処理の動作について説明するフローチャート 同関連度取得処理の動作について説明するフローチャート 同関連度算出処理の動作について説明するフローチャート 同総称情報管理表を示す図 同蓄積されたデータ群の例を示す図 同関連度の推移を示すグラフ 同関連度の推移を示すグラフ 実施の形態２における関連度出力装置のブロック図 同関連度出力装置の動作について説明するフローチャート 同総称情報管理表を示す図 同総称情報管理表を示す図 上記実施の形態におけるコンピュータシステムの概観図 同コンピュータシステムのブロック図 実施の形態１における関連度ベクトル算出のアルゴリズムを説明する図 実施の形態１における関連度ベクトル初期値の例を示す図
以下、関連度出力システム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
（実施の形態１）
本実施の形態において、事象と、２以上の連続情報のうちの一の連続情報との関連度を、事象と連続情報とが付与された２以上のデータ群であり、他のデータ群とのリンク構造を有する２以上のデータ群から算出し、出力する関連度出力システムについて説明する。なお、事象と連続情報とが付与されたデータ群とは、事象と連続情報とを含むデータ群でも良い。
なお、事象とは、人物（人名と言っても良い）、場所、出来事（イベントと言っても良い）、その他のものである。事象[0]は、オブジェクトと言っても良い。人物とは、例えば、「織田信長」「坂本龍馬」などである。場所とは、例えば、「大阪城」「京都」などである。また、イベントとは、例えば、「大化の改新」「関ヶ原の戦い」などである。
また、連続情報とは、連続性のある情報である。連続情報は、例えば、年（「西暦１年，２年，３年，・・・１６００年，１６０１年，・・・，２００９年，２０１０年，２０１１年」など）、年号（「縄文，弥生，・・，江戸，明治，昭和，平成」など）、位置情報（緯度，経度）、色の情報を示す色情報などである。また、連続情報[0]は、例えば、時間や空間などである、とも言える。
また、関連度とは、関連の度合いである。また、関連度とは、重要度を含む概念である。つまり、事象と連続情報との関連度とは、事象（例えば、「坂本龍馬」）の連続情報（例えば、「明治時代」）における重要度を含む意味である。関連度は、数値で表されても良いし、（Ａ，Ｂ、Ｃ）などのランキングできる文字で表されても良い。つまり、関連度は、度合いを示す情報であれば良い。
また、データ群とは、情報の集合である。データ群とは、例えば、Ｗｅｂページや１以上のＷｅｂページからなるＷｅｂサイト等である。また、データ群とは、例えば、１以上の連続情報と事象のみでも良い。かかる１以上の連続情報と事象は、Ｗｅｂページから抽出された情報であることは好適である。また、データ群は、例えば、Ｗｅｂページと１以上の連続情報と事象でも良い。なお、データ群[0]が有する事象は２以上でも良い。
さらに、リンク構造におけるリンクは、ハイパーテキストのリンクでも良いし、論理的な関連でも良い。リンクは、２つのデータ群を識別するデータ群識別子の対の情報でも良いし、他方のデータ群へのポインタ情報等でも良い。リンクは、２以上のデータ群が関連することを示す情報であれば何でも良い。リンクのデータ構造は問わない。なお、リンクは、有向のリンクでも、無向のリンクでも良い。
図１は、本実施の形態における関連度出力システム１の概念図である。関連度出力システム１は、１以上の端末装置１１、１以上の元データ管理装置１２、および関連度出力装置１３を具備する。
端末装置１１は、ユーザが保持している端末であり、例えば、携帯端末、携帯電話、パーソナルコンピュータ、テレビジョン受信機、ナビゲーション端末等、何でも良い。
元データ管理装置１２は、データ群の元になるデータである元データを１以上格納している。元データ管理装置１２は、例えば、Ｗｅｂページを格納しているＷｅｂ上のサーバ装置である。
また、関連度出力装置１３は、通常、端末装置１１および元データ管理装置１２と、インターネット等のネットワーク１０を経由して通信可能な装置である。
図２は、本実施の形態における関連度出力システム１のブロック図である。また、図３は、関連度出力装置１３のブロック図である。
端末装置１１は、入力受付部１１１、入力送信部１１２、関連度情報受信部１１３、および関連度情報出力部１１４を具備する。
元データ管理装置１２は、元データ管理部１２１、および元データ送信部１２２を具備する。
関連度出力装置１３は、総称情報格納部１３０１、受付部１３０２、元データ受信部１３０３、事象取得部１３０４、連続情報取得部１３０５、データ群構成部１３０６、データ群蓄積部１３０７、データ群格納部１３０８、関連データ群取得部１３０９、関連度算出部１３１０、および出力部１３１１を具備する。
関連データ群取得部１３０９は、連続情報取得手段１３０９１、および関連データ群取得手段１３０９２を具備する。
端末装置１１を構成する入力受付部１１１は、ユーザから入力を受け付ける。入力は、例えば、事象と１以上の連続情報とを有する。入力は、例えば、関連度出力指示である。なお、関連度出力指示とは、関連度を出力する指示であり、例えば、命令「関連度出力 事象"坂本龍馬" 連続情報"明治時代，京都"」である。なお、本命令は、「坂本龍馬について、明治時代における京都との関連度（重要度と言っても良い）を出力せよ」との命令である。また、入力は、例えば、命令「関連度出力 事象"織田信長" 連続情報"江戸時代"」である。なお、本命令は、「織田信長について、江戸時代との関連度（重要度と言っても良い）を出力せよ」との命令である。
かかる入力の手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。入力受付部１１１は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
入力送信部１１２は、入力受付部１１１が受け付けた入力を、関連度出力装置１３に送信する。入力送信部１１２は、関連度出力装置１３と通信するための情報である関連度出力装置通信先情報（例えば、ＩＰアドレスやＵＲＬ等）を保持している。関連度出力装置通信先情報は、例えば、ユーザが入力した情報でも良いし、予め端末装置１１が保持している情報でも良い。入力送信部１１２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
関連度情報受信部１１３は、入力送信部１１２における入力の送信に対応して、関連度出力装置１３から関連度を受信する。関連度情報受信部１１３は、事象と１以上の連続情報と関連度とを有する関連度情報を受信しても良い。関連度情報受信部１１３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
関連度情報出力部１１４は、関連度情報受信部１１３が受信した関連度または関連度情報を出力する。関連度情報とは、関連度と事象と連続情報とを有する情報である。この事象と連続情報とは、通常、入力受付部１１１が受け付けた情報である。また、ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。関連度情報出力部１１４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１３１１は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
元データ管理装置１２を構成する元データ管理部１２１は、１以上の元データを格納している。元データとは、データ群の元になるデータである。元データとは、例えば、Ｗｅｂページや、百科事典のデータベースなどである。元データ管理部１２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。元データ管理部１２１に、データ群が記憶される過程は問わない。
元データ送信部１２２は、関連度出力装置１３からの元データ受信指示に従って、元データ管理部１２１の元データを、関連度出力装置１３に送信する。元データ受信指示とは、元データを送信する指示であり、その構造は問わない。元データ送信部１２２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
関連度出力装置１３を構成する総称情報格納部１３０１は、総称情報と、２以上の連続情報とを対応付けて格納し得る。総称情報とは、２以上の連続情報を総称する情報である。また、連続情報が「年」である時、総称情報は、例えば、「年号」（例えば、「江戸時代」「明治時代」）や「１８００年代」などである。また、連続情報が「位置情報」である時、総称情報は、例えば、地域名（例えば、「関西地方」）、都道府県名（例えば、「東京都」）、国名（例えば「日本」、「中国」）などである。また、連続情報とは、年号や地域名や都道府県名などでも良い。また、位置情報とは、位置を示す情報であり、例えば、（経度，緯度）や領域を特定する領域ＩＤなどである。
総称情報格納部１３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。総称情報格納部１３０１に総称情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して総称情報が総称情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された総称情報が総称情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された総称情報が総称情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよい。
受付部１３０２は、事象と連続情報とを受け付ける。また、受付部１３０２は、事象と総称情報とを受け付けても良い。受付部１３０２は、通常、一の事象と、一の連続情報または総称情報とを受け付ける。ここで、受け付けとは、通常、端末装置１１からの受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。受付部１３０２は、例えば、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
元データ受信部１３０３は、１以上の元データ管理装置１２から１以上の元データを受信する。元データ受信部１３０３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
事象取得部１３０４は、元データから事象を取得する。事象取得部１３０４は、例えば、元データの一例であるＷｅｂページから、元データ中の予め決められた特定のタグを手がかりに事象を取得する。また、事象取得部１３０４は、例えば、元データの一例であるＷｅｂページから、元データ中の予め決められた箇所から、事象を取得する。なお、元データは、データ群の一部となっても良い。事象取得部１３０４は、例えば、Ｗｅｂページから事象を取得するためのタグ（例えば、ウィキペディアのタイトルのタグ）、またはデータ群中の箇所に関する情報である事象取得元情報（例えば、各ページの１行目の文字列）を用いて、事象を取得する。つまり、事象取得部１３０４は、例えば、事象取得元情報"<title>"を格納しており、ウィキペディアのＷｅｂページから、事象取得元情報"<title>"の次の用語「織田信長」を取得する。この「織田信長」が事象Ｗである。なお、Ｗは、事象を示す記号である。また、事象取得元情報とは、元データから事象を取得するために用いる情報やプログラムである。
連続情報取得部１３０５は、元データから１以上の連続情報を取得する。連続情報取得部１３０５は、例えば、連続情報取得元情報を格納しており、かかる連続情報取得元情報を用いて、元データから１以上の連続情報を取得する。連続情報取得元情報とは、連続情報を取得するために利用する情報やプログラムであり、例えば、「数字列"年"」、１以上の年号が格納された年号データベース、１以上の地名が格納された地名データベース、１以上の住所を構成する文字列が格納された住所データベース、または位置情報を取得するための"（緯度，経度）"等である。連続情報取得部１３０５は、例えば、元データから、連続情報に該当する１以上の情報を取得し、１以上の各情報を連続情報に変換する（正規化する、とも言う）、または元データから、１以上の連続情報を取得する。１以上の情報とは、例えば、「１９４３年」である。また、連続情報とは、例えば、「１９４０年代」である。また、連続情報とは、例えば、「○○年」、「位置情報（緯度，経度）」、「地名」、「住所」、「１５３４〜１５８２」などである。連続情報取得部１３０５は、例えば、地名データベースを保持しており、かかる地名データベースに含まれる地名を連続情報として、データ群から取得する。また、連続情報取得部１３０５は、例えば、「＄数字列＄年」、「＄年号＄＄数字列＄年」などの手がかり句を保持しており、かかる手がかり句を用いて、年、または年代を連続情報として、データ群から取得する。なお、「＄数字列＄年」とは、「１５３４年」など、１桁以上の数字列と、文字"年"からなる文字列を示す。また、「＄年号＄＄数字列＄年」は、年号（例えば、昭和、天文、弘治など）と、数字列と、文字"年"からなる文字列（例えば、昭和２０年）を示す。なお、「＄年号＄」の"＄"と"＄"に挟まれた文字列は、変数であることを示す。
また、連続情報取得部１３０５は、例えば、元データであるウィキペディアのＷｅｂページから、時間表現を抽出する。そして、連続情報取得部１３０５は、抽出した時間表現を正規化する。ここで、正規化とは、時間表現を統一する処理である。例えば、１９９０年１月１日から１９９０年１２月３１までの日時や１９９０年を、「平成２年」とする。そして、連続情報取得部１３０５は、事象Ｗごとに、時間次元ベクトルＤｔを生成する。なお、文章から時間表現を抽出する処理は公知技術であるので詳細な説明を省略する。文章から時間表現を抽出する処理も、連続情報取得元情報を用いて行われると考えて良い。次に、連続情報取得部１３０５は、時間次元ベクトルＤｔに対し、混合正規分布近似を行い平滑化する。混合正規分布近似とは、
平滑化とは、
また、連続情報取得部１３０５は、例えば、元データであるウィキペディアのＷｅｂページから、場所表現を抽出する。そして、連続情報取得部１３０５は、抽出した場所表現を正規化する。ここで、正規化とは、場所表現を統一する処理である。例えば、京都府が位置する地理的範囲を、「京都」と正規化する。そして、連続情報取得部１３０５は、事象Ｗごとに、場所次元ベクトルＤｐを生成する。なお、文章から場所表現を抽出する処理は公知技術であるので詳細な説明を省略する。文章から場所表現を抽出する処理も、連続情報取得元情報を用いて行われると考えて良い。また、京都府が位置する地理的範囲とは、例えば、京都府下の市町村等の地名、京都府の範囲の（緯度，経度）などである。次に、連続情報取得部１３０５は、場所次元ベクトルＤｐに対し、混合正規分布近似を行い平滑化する。混合正規分布近似や平滑化は、公知技術であるので、説明を省略する。
データ群構成部１３０６は、事象取得部１３０４が取得した事象、および連続情報取得部１３０５が取得した１以上の連続情報を、Ｗｅｂページに付加して、データ群を構成する。また、データ群構成部１３０６は、事象取得部１３０４が取得した事象、および連続情報取得部１３０５が取得した１以上の連続情報からなるデータ群を構成しても良い。例えば、データ群構成部１３０６は、事象取得部１３０４が取得した事象Ｗと、時間次元ベクトルＤｔと、場所次元ベクトルＤｐとを有するデータ群（Ｗ，Ｄｔ，Ｄｐ）を得る。また、データ群構成部１３０６は、事象Ｗと、時間次元ベクトルＤｔと、場所次元ベクトルＤｐと、元データのＵＲＬを有するデータ群（Ｗ，Ｄｔ，Ｄｐ，ＵＲＬ）を得ても良い。
データ群蓄積部１３０７は、データ群構成部１３０６が構成（取得）したデータ群を、データ群格納部１３０８に蓄積する。かかる蓄積は、一時的な蓄積でも良い。
データ群格納部１３０８は、２以上のデータ群を格納し得る。データ群は、１以上の連続情報と、事象とを有する情報である。また、データ群は、他のデータ群とリンク構造を有する。なお、データ群は、１以上の連続情報と、事象と、Ｗｅｂページとを有する情報であっても良い。
データ群格納部１３０８は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。データ群格納部１３０８にデータ群が記憶される過程は問わない。
関連データ群取得部１３０９は、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、受付部１３０２が受け付けた１または２以上の連続情報をすべて有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部１３０８から取得する。データ群とリンク関係にある他のデータ群とは、通常、データ群をリンクする他のデータ群であるが、データ群からリンクされる他のデータ群でも良い。また、リンクは有向であるが、無向のリンクでも良い。
具体的には、関連データ群取得部１３０９は、例えば、まず、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群を、データ群格納部１３０８から取得する。次に、関連データ群取得部１３０９は、当該データ群からｎ（ｎは１以上の整数）段までのリンク関係を有する下位のデータ群であり、受付部１３０２が受け付けた連続情報を有する１以上のデータ群をｎと対応付けて取得する。なお、かかる１以上のデータ群が関連データ群である。
なお、関連データ群取得部１３０９は、連続情報取得手段１３０９１および関連データ群取得手段１３０９２により、１以上の関連データ群を取得しても良い。
関連データ群取得部１３０９を構成する連続情報取得手段１３０９１は、受付部１３０２が受け付けた総称情報（例えば、「江戸時代」）に対応する２以上の連続情報（例えば、江戸時代における年（１６０３年〜１８６７年，江戸時代の各年号（例えば、寛永、慶安など）の年）を、総称情報格納部１３０１から取得する。ここで、「２以上の連続情報を取得する」とは、総称情報から２以上の連続情報を取得するためのルールやプログラムの読み出しも含む意味である。
関連データ群取得手段１３０９２は、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、連続情報取得手段１３０９１が取得した２以上のいずれかの連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部１３０８から取得する。関連データ群取得手段１３０９２は、２以上の各連続情報ごとに、連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部１３０８から取得しても良い。
関連度算出部１３１０は、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群、および関連データ群取得部１３０９が取得した１以上の関連データ群を用いて、受付部１３０２が受け付けた事象と連続情報との関連度を算出する。関連度とは、関連の深さを示す情報である。
また、関連度算出部１３１０は、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群、および関連データ群取得部１３０９が取得した１以上の関連データ群を用いて、受付部１３０２が受け付けた事象と総称情報との関連度を算出しても良い。
また、受付部１３０２が総称情報を受け付けた場合、関連度算出部１３１０は、総称情報を構成する２以上の各連続情報と事象との関連度の積分（和）を取得することとなる。
ここで、関連度算出部１３１０は、データ群と当該データ群にリンク関係にある関連データ群とをどのように用いて、関連度を算出するかは問わない。通常、関連度算出部１３１０は、関連データ群が、事象と連続情報との関連度が大きいほど、全体の関連度を大きく算出する。また、通常、関連度算出部１３１０は、関連データ群の数が多いほど、全体の関連度を大きく算出する。
関連度算出部１３１０は、例えば、以下のように事象Ｗの関連度を算出する。本方法は、事象Ｗを有するデータ群のリンク情報（関連データ群とのリンク構造の情報）を用いて算出されるページランク（ＰａｇｅＲａｎｋ）を算出する方法を基にした手法を採用する。ページランクアルゴリズムを基にした算出方法の一例は、いわゆるＴｏｐｉｃ Ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ＰａｇｅＲａｎｋ（Haveliwala, T.H.: Topic-sensitive PageRank: A context-sensitive ranking algorithm for web search. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE2003) 15(4), 784-796 (July/Aug 2003)）のアルゴリズムである。なお、ここでのページは、データ群、関連データ群の一例である。つまり、関連度算出部１３１０は、以下の数式１を用いて全ての連続情報との関連度（ｒｖ）を算出する。本アルゴリズムはリンク元のデータ群ｕとリンク先の関連データ群ｖの各々の属性を関連度のスコアリングに反映できる特徴がある。
数式１において、ｒｖはベクトルとして表現されており、ｒｖの各次元は、各連続情報に対応するデータ群ｖの関連度である。数式１において、初期ベクトルｒ１ ｖはｄｖとする。また、数式１において、ｉは計算における反復回数、αはランダムジャンプ成分の割合、Ｂｖはデータ群ｖにリンクしているデータ群の集合、｜Ｆｕ｜はデータ群ｕからリンクされているデータ群の集合の要素数である。本数式１を用いて、ｒの値が収束するまでｉを増加させて計算を行うことで、関連度の計算は終了する。αは０から１まで範囲での値をとり得、例えば、０．８５を使用する。ｄｖはデータ群ｖの、時間次元ベクトルＤｔや場所次元ベクトルＤｐを、全ての次元における値を足し合わせた値が１になるように正規化して用いる。時間次元ベクトルＤｐが用いられる場合、ｒｖや、ｄｖの各々の次元は「１９９９年」や「２０００年」といった、連続情報を意味する。
また、数式１を用いて、関連度算出部１３１０は、例えば、以下のように関連度ベクトルを算出する。ここで、図１８に示すように、データ群格納部１３０８は、３つのデータ群（図３のノード）を格納している、とする。また、３つのデータ群は、３つの事象に対応する、とする。事象は、例えば、人物名（例えば、織田信長、豊臣秀吉、徳川家康）である。また、図１８において、Ｂ１＝｛３｝は、データ群１はデータ群３からリンクされていることを示し、Ｆ３＝｛１，２｝は、データ群３は、データ群１およびデータ群２をリンクしていることを示す。ここでの関連度ベクトルを構成する次元（連続情報）は、「１９００年」と「１９１０年」の２つであるとする。
なお、関連度ベクトルを算出する前の処理として、第一に、時空間上のある領域において、特定の事象ｖに関するコンテンツ集合（Ｗｅｂ）から、連続情報取得部１３０５は、時間・場所表現を抽出する。第二に、連続情報取得部１３０５は、抽出された時間・場所表現群を正規化（例１「平成２年」：１９９０年１月１日−１９９０年１２月３１、例２「京都」：京都府が位置する地理的範囲、例３「江戸」：現在の東京都が位置する地理的範囲）する。第三に、連続情報取得部１３０５は、出力された時間・地理次元ベクトルｄｖに対し、混合正規分布近似を行い平滑化する。
そして、上記の第三までの処理の結果、図１９に示す初期ベクトルが与えられたとする。つまり、事象１について、連続情報「１９００年」の初期値は０．５、「１９１０年」の初期値は０である。
次に、関連度算出部１３１０は、数式１と初期ベクトルとを用いて、数式２に示すように、ｒ１ １、ｒ１ ２、ｒ１ ３等を算出する。
そして、関連度算出部１３１０は、同様に、ｒ１ ｖを用いてｒ２ ｖを計算し、ｒｊ ｖが収束するまで数式１の計算を繰り返す。
なお、関連度を算出する方法として、数式１を用いた手法の他、数式１のｄｖを数式３に示すように規定する方法がある。数式３において、ｖがＤｊに属するか否かは、データ群ｖの、時間次元ベクトルＤｔや場所次元ベクトルＤｐを用いて決定される。ｖがＤｊに属する場合は、例えば、時間次元ベクトルＤｔや場所次元ベクトルＤｐが有する要素の値が予め決められた値以上である場合等である。また、数式３において、｜Ｄｊ｜は、j番目の事象に属するデータ群の数である。
また、関連度を算出する方法として、上記の手法の他、数式４におけるページランクを算出する方法を基にした関連度の算出方法がある。
数式４において、ｒｖはスカラ値であり、データ群vの関連度を表す。また、Ｎは、全事象の数である。さらに、数式４において、「ｒ１＝１／Ｎ」とする。
また、関連度を算出する方法として、上記の手法の他、数式５を用いた関連度の算出方法がある。
数式５において、ｒｖはスカラ値であり、データ群vの関連度を表す。また、Ｎは、全事象の数である。さらに、数式５において、「ｒ１＝１／Ｎ」とする。
出力部１３１１は、関連度算出部１３１０が算出した関連度を出力する。また、出力部１３１１は、事象と、連続情報または総称情報と、関連度とを有する関連度情報を出力しても良い。出力する事象と、連続情報または総称情報とは、受付部１３０２が受け付けた情報である。また、ここで、出力とは、通常、端末装置１１などの外部の装置への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。
出力部１３１１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
事象取得部１３０４、連続情報取得部１３０５、データ群構成部１３０６、データ群蓄積部１３０７、関連データ群取得部１３０９、関連度算出部１３１０、連続情報取得手段１３０９１、および関連データ群取得手段１３０９２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。事象取得部１３０４等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、関連度出力システム１の動作について説明する。まず、端末装置１１の動作について説明する。端末装置１１の入力受付部１１１は、事象と連続情報または総称情報とを有する関連度の出力命令である関連度出力指示を、ユーザから受け付ける。次に、入力送信部１１２は、入力受付部１１１が受け付けた関連度出力指示を関連度出力装置１３に送信する。次に、関連度情報受信部１１３は、関連度出力装置１３から、事象と連続情報または総称情報との関連度を受信する。そして、関連度情報出力部１１４は、関連度情報受信部１１３が受信した関連度を出力する。なお、関連度情報出力部１１４は、関連度情報受信部１１３が受信した関連度と、入力受付部１１１が受け付けた事象と、連続情報または総称情報とを出力しても良い。また、関連度情報出力部１１４は、関連度情報受信部１１３が受信した関連度情報を出力しても良い。かかる場合、関連度情報は、関連度と、事象と、連続情報または総称情報とを有する。
次に、元データ管理装置１２の動作について説明する。まず、元データ管理装置１２の元データ送信部１２２は、関連度出力装置１３から、元データの送信指示を受け付ける。そして、元データ送信部１２２は、送信指示に対応する元データを、元データ管理部１２１から取得し、関連度出力装置１３に送信する。
次に、関連度出力装置１３の動作の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）受付部１３０２は、指示等を受け付けたか否かを判断する。指示等を受け付ければステップＳ４０２に行き、指示等を受け付けなければステップＳ４０１に戻る。
（ステップＳ４０２）元データ受信部１３０３は、ステップＳ４０１で受け付けた指示等が元データ受信指示であるか否かを判断する。元データ受信指示であればステップＳ４０３に行き、元データ受信指示でなければステップＳ４０８に行く。
（ステップＳ４０３）元データ受信部１３０３は、１以上の元データ管理装置１２に１以上の元データの送信を指示し、１以上の元データ管理装置１２から１以上の元データを受信する。
（ステップＳ４０４）事象取得部１３０４は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ４０５）事象取得部１３０４は、ステップＳ４０３で受信した元データの中に、ｉ番目の元データが存在するか否かを判断する。ｉ番目の元データが存在すればステップＳ４０６に行き、存在しなければステップＳ４０１に戻る。
（ステップＳ４０６）事象取得部１３０４等は、ｉ番目の元データから、データ群を構成する処理を行う。かかる処理をデータ群構成処理という。データ群構成処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０７）事象取得部１３０４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。
（ステップＳ４０８）関連データ群取得部１３０９は、ステップＳ４０１で受け付けた指示等が関連度出力指示であるか否かを判断する。関連度出力指示であればステップＳ４０９に行き、関連度出力指示でなければステップＳ４０１に戻る。
（ステップＳ４０９）関連データ群取得部１３０９等は、関連度を取得する処理を行う。かかる処理を関連度取得処理という。関連度取得処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４１０）出力部１３１１は、ステップＳ４０９で取得した関連度を出力する。ステップＳ４０１に戻る。
なお、図４のフローチャートにおいて、出力部１３１１は、事象、連続情報または総称情報、および関連度を出力することは好適である。
また、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
次に、ステップＳ４０６のデータ群構成処理の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ５０１）事象取得部１３０４は、格納している１以上の事象取得元情報を読み出す。
（ステップＳ５０２）事象取得部１３０４は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ５０３）事象取得部１３０４は、ステップＳ５０１で読み出した事象取得元情報のうち、ｉ番目の事象取得元情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の事象取得元情報が存在すればステップＳ５０４に行き、存在しなければステップＳ５０６に行く。
（ステップＳ５０４）事象取得部１３０４は、ｉ番目の事象取得元情報を用いて、元データから１以上の事象を取得する。
（ステップＳ５０５）事象取得部１３０４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０３に戻る。
（ステップＳ５０６）事象取得部１３０４は、ステップＳ５０４で、１以上の事象を取得できたか否かを判断する。１以上の事象を取得できればステップＳ５０７に行き、１以上の事象を取得できなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ５０７）事象取得部１３０４は、取得した１以上の事象を、予め決められたバッファに追記する。なお、事象取得部１３０４は、元データと対応付けて、取得した１以上の事象を蓄積することは好適である。
（ステップＳ５０８）連続情報取得部１３０５は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ５０９）連続情報取得部１３０５は、連続情報を取得する元データ中に、ｉ番目の処理単位が存在するか否かを判断する。ｉ番目の処理単位が存在すればステップＳ５１０に行き、ｉ番目の処理単位が存在しなければステップＳ５１７に行く。なお、処理単位とは、連続情報を取得するための処理の単位であり、例えば、文、行、特定の開始タグから終了タグまで、段落、単語等、何でも良い。
（ステップＳ５１０）連続情報取得部１３０５は、元データからｉ番目の処理単位を読み出す。
（ステップＳ５１１）連続情報取得部１３０５は、予め記憶媒体に格納している１以上の連続情報取得元情報を読み出す。
（ステップＳ５１２）連続情報取得部１３０５は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ５１３）連続情報取得部１３０５は、ステップＳ５１１で読み出した連続情報取得元情報の中に、ｊ番目の連続情報取得元情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の連続情報取得元情報が存在すればステップＳ５１４に行き、存在しなければステップＳ５１７に行く。
（ステップＳ５１４）連続情報取得部１３０５は、ｉ番目の処理単位に対して、ｊ番目の連続情報取得元情報を用いて、１以上の連続情報を取得する。なお、ここで、連続情報を取得できない場合はあり得る。
（ステップＳ５１５）連続情報取得部１３０５は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５１３に戻る。
（ステップＳ５１６）連続情報取得部１３０５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０９に戻る。
（ステップＳ５１７）連続情報取得部１３０５は、ステップＳ５１４において、連続情報を取得できたか否かを判断する。連続情報を取得できればステップＳ５１８に行き、連続情報を取得できなければ上位処理にリターンする。
（ステップＳ５１８）データ群構成部１３０６等は、ステップＳ５１４で取得した１以上の連続情報をバッファに蓄積する。なお、ここで、データ群構成部１３０６は、１以上の連続情報を事象と対応付けて、データ群を構成し、データ群蓄積部１３０７は、データ群をバッファに蓄積する。上位処理にリターンする。
なお、図５のフローチャートのステップＳ５１８において、データ群構成部１３０６は、１以上の連続情報と事象と元データとを対応付けて、データ群を構成し、データ群蓄積部１３０７が、当該データ群をバッファに蓄積することは好適である。
また、図５のフローチャートにおいて、データ群を取得する元になった元データとリンク関係にある１以上の元データを取得し、当該１以上の元データから１以上の事象を取得し、当該１以上の事象を含むデータ群を構成し、蓄積しても良い。かかる処理により、データ群間のリンク関係の情報を、データ群が含むことになる。
また、図５のフローチャートにおける処理は、データ群の構成方法の一例であることは言うまでもない。データ群の構成方は問わない。
次に、ステップＳ４０９の関連度取得処理の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ６０１）関連データ群取得部１３０９は、受付部１３０２が受け付けた関連度出力指示が有する事象を取得する。
（ステップＳ６０２）関連データ群取得部１３０９は、受付部１３０２が受け付けた関連度出力指示が有する総称情報または連続情報を取得する。
（ステップＳ６０３）関連データ群取得部１３０９は、ステップＳ６０２で取得した情報が総称情報であるか否かを判断する。総称情報であればステップＳ６０４に行き、総称情報でなければステップＳ６０５に行く。なお、関連データ群取得部１３０９は、常に、ステップＳ６０２で取得した情報が総称情報であるとして、ステップＳ６０４において、総称情報格納部１３０１を検索しても良い。
（ステップＳ６０４）連続情報取得手段１３０９１は、受付部１３０２が受け付けた総称情報に対応する１または２以上の連続情報を、総称情報格納部１３０１から取得する。なお、本ステップで１または２以上の連続情報を取得できなかった場合、受付部１３０２が受け付けた関連度出力指示が有する総称情報を連続情報とする。ステップＳ６０２またはステップＳ６０４において取得した１以上の連続情報を、以下の処理で利用する。
（ステップＳ６０５）関連データ群取得部１３０９は、ステップＳ６０１で取得した事象を有するデータ群を読み出す。
（ステップＳ６０６）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ６０７）関連データ群取得部１３０９は、関連度を算出する場合に、ｉ段目の下位層の関連データ群を利用するか否かを判断する。ｉ段目の下位層の関連データ群を利用する場合はステップＳ６０８に行き、利用しない場合はステップＳ６１８に行く。なお、関連データ群取得部１３０９は、通常、予め、利用する関連データ群の段数（ｎ）を保持している。ただし、関連データ群取得部１３０９が段数（ｎ）を保持していない場合、例えば、リンクにより構築されている関連データ群のツリー構造のうちの、最下位の関連データ群までを利用する、とする。また、ここでは、例えば、ステップＳ６０５で読み出したデータ群を０段目のデータ群であるとし、当該データ群と直接的にリンク関係にある関連データ群を１段目のデータ群であるとする。
（ステップＳ６０８）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｊに１を代入する。
（ステップＳ６０９）関連データ群取得部１３０９は、（ｉ−１）段目の層のｊ番目のデータ群（関連データ群も含む）が存在するか否かを判断する。ｊ番目のデータ群が存在すればステップＳ６１０に行き、存在しなければステップＳ６１７に行く。
（ステップＳ６１０）関連データ群取得部１３０９は、（ｉ−１）段目のデータ群の中に、ｊ番目のデータ群とリンク関係にあるすべてのデータ群（ｉ段目のデータ群）を読み出す。
（ステップＳ６１１）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｋに１を代入する。
（ステップＳ６１２）関連データ群取得部１３０９は、ステップＳ６１０で読み出したデータ群の中に、ｋ番目のデータ群が存在するか否かを判断する。ｋ番目のデータ群が存在すればステップＳ６１３に行き、存在しなければステップＳ６１６に行く。
（ステップＳ６１３）関連データ群取得部１３０９は、ｋ番目のデータ群が、１以上の連続情報のうちのいずれかの連続情報を有するか否かを判断する。いずれかの連続情報を有すればステップＳ６１４に行き、有さなければステップＳ６１５に行く。
（ステップＳ６１４）関連データ群取得部１３０９は、ｋ番目のデータ群を、ｉ段目の関連データ群として、バッファに一時蓄積する。関連データ群取得部１３０９は、通常、ｉ（段数）とｋ番目のデータ群とを対応付けて蓄積する。なお、関連度を算出する場合に、関連データ群の内容を利用せずに、関連データ群の全体数、または各段の関連データ群の数を利用する場合、本ステップにおいて、関連データ群取得部１３０９は、関連データ群の数を格納する変数をインクリメントしたり、各段ごとに関連データ群の数を格納する変数をインクリメントしたりするだけでも良い。
（ステップＳ６１５）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ６１２に戻る。
（ステップＳ６１６）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０８に戻る。
（ステップＳ６１７）関連データ群取得部１３０９は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０７に戻る。
（ステップＳ６１８）関連度算出部１３１０は、ステップＳ６０５で読み出されたデータ群、およびステップＳ６１４でバッファに蓄積された１以上の関連データ群を用いて、関連度を算出する。関連度を算出する処理は、関連度算出処理という。関連度算出処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
次に、ステップＳ６１８の関連度算出処理の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ７０１）関連度算出部１３１０は、関連度を代入する変数Ｓに０を代入する。
（ステップＳ７０２）関連度算出部１３１０は、ステップＳ６０５で読み出したデータ群（事象に対応するデータ群）が、１以上の連続情報のうちのいずれかの連続情報を有するか否かを判断する。いずれかの連続情報を有すればステップＳ７０３に行き、有さなければステップＳ７０４に行く。
（ステップＳ７０３）関連度算出部１３１０は、変数Ｓに定数ｃ０を代入する。なお、ｃ０は、事象に対応するデータ群が、いずれかの連続情報を有する場合に付与される報酬（関連度の増加分）である。また、ｃ０は、データ群の初期値である。なお、Ｓは、Ｒａｎｋ（ｖ）に該当する。
（ステップＳ７０４）関連度算出部１３１０は、カウンタｉに１を代入する。
（ステップＳ７０５）関連度算出部１３１０は、関連度を算出する場合に、ｉ段目の下位層の関連データ群を利用するか否かを判断する。ｉ段目の下位層の関連データ群を利用する場合はステップＳ７０６に行き、利用しない場合は上位処理にリターンする。
（ステップＳ７０６）関連度算出部１３１０は、ｉ段目の下位層の関連データ群をすべて取得する。
（ステップＳ７０７）関連度算出部１３１０は、変数ＳにＣｉ（ｎｉ）を加える。ｎｉは、ｉ段目の関連データ群の数である。Ｃｉ（ｎｉ）は、ｉ段目の関連データ群の数をパラメータとする増加関数である。
（ステップＳ７０８）関連度算出部１３１０は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０５に戻る。
なお、図７のフローチャートは、関連度の算出方法の一例である。また、図７のフローチャートにおいて、数式１を用いて、関連度を算出することは好適である。
以下、本実施の形態における関連度出力システム１の具体的な動作について説明する。関連度出力システム１の概念図は図１である。
今、元データ管理装置１２は、日本語版Wikipedia(http://ja.wikipedia.org/)のＷｅｂサーバ装置である。
また、関連度出力装置１３を構成する総称情報格納部１３０１は、図８に示す総称情報管理表を保持している。総称情報管理表は、「ＩＤ」「連続情報」「総称情報」の属性値を有するレコードを２０１個有する。つまり、本具体例において、西暦０年から２００９年までを１０年間隔で２０１個に区分けし、後述する各日本史記事に対してこの１０年間における関連度を計算することとする。
そして、ユーザが関連度出力装置１３に元データ受信指示を入力した、とする。なお、元データ受信指示は、日本語版Wikipedia(http://ja.wikipedia.org/)の中で、"日本の歴史"カテゴリとその下位カテゴリのすべて（５８０個のカテゴリ）集合の中に分類されているWikipedia記事を取得する指示であった、とする。
そして、関連度出力装置１３の受付部１３０２は、元データ受信指示を受け付ける。次に、元データ受信部１３０３は、元データ管理装置１２(http://ja.wikipedia.org/)に元データ受信指示が示す元データの送信を指示し、元データ管理装置１２から３３，０００個の元データを受信した。なお、これらの元データは日本史に関連する記事であり、簡単のために日本史記事と呼ぶことにする。この日本史記事の集合には、日本史にまつわる人物、出来事、建造物など様々なものが含まれている。
具体的には、まず、事象取得部１３０４は、事象取得元情報「<title>文字列 - Wikipedia</title>」を用いて、日本史記事の集合から、事象取得元情報に対応する行から、「文字列」を抽出する。そして、事象取得部１３０４は、当該「文字列」が人名である場合、当該記事（元データ）を取得する。つまり、まず、人物の記事を取得する。そして、事象取得部１３０４は、「<title>文字列 - Wikipedia</title>」内の「文字列」を事象として取得する。なお、事象取得部１３０４は、人名データベースを保持しており、かかる人名データベースも事象取得元情報として、人名を取得する場合に利用する。文章から人名を取得する技術は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。また、文章から人名を取得するアルゴリズムは問わない。
次に、連続情報取得部１３０５は、当該人物の記事から、生まれた年と亡くなった年の情報を取得する。そして、連続情報取得部１３０５は、生まれた年と亡くなった年の情報から、各々の人物が生きていた期間を取得する。なお、生まれた年と亡くなった年は、記事中の最も古い年および最も新しい年を取得しても良いし、手がかり句（例えば、「生誕」「死去」など）を用いて取得しても良いし、特定の記載、例えば、「１５３４年−１５８２年」などを用いて、取得しても良い。生まれた年と亡くなった年の取得方法は問わない。なお、手がかり句（例えば、「生誕」「死去」など）を用いる場合、連続情報取得部１３０５は、手がかり句（例えば、「生誕」「死去」など）を含む文から、年（＄数字列＄年）を取得し、当該取得した年を生まれた年または亡くなった年とする。
次に、各々の人物が生きていた期間の情報から、例えば、西暦９９０年から９９９年までの１０年間に生きていた人物の記事一覧を取得できる。そして、データ群構成部１３０６は、各人物である各事象ごとに、西暦０年から２００９年までの２０１年代において、生きている期間に初期値ｃ０（例えば、「ｃ０＝１」）が挿入された２０１次元の初期の時間ベクトルを得る。そして、データ群構成部１３０６は、事象（人物名）、連続情報（時間ベクトル）、元データのＵＲＬを有するデータ群を構成する。そして、図９に示すように、データ群蓄積部１３０７は、データ群をバッファに蓄積する。なお、バッファのレコードは、レコードのＩＤを示す情報も有する、とする。また、元データが受信された場合に、ＵＲＬを取得することは公知技術であるので、ＵＲＬの取得方法については、説明を省略する。
次に、関連データ群取得部１３０９は、各事象（各人物）ごとに、かつ、各年代ごとに、各事象を有するデータ群に対応する関連データ群を取得する。関連データ群の取得のために、Ｗｉｋｉｐｅｄｉａのリンク構造を用いて、例えば、関連データ群取得部１３０９は、事象と対になるＵＲＬで特定されるＷｅｂページをルートとし、当該Ｗｅｂページと直接または間接的にリンク構造を有するデータ群であり、２段目までのリンク構造のデータ群を関連データ群として取得する。
次に、関連度算出部１３１０は、数式１に従い、再帰的なアルゴリズムで、各事象（各人物）ごとに、かつ、各年代ごとに、関連度を算出して行く。
つまり、各事象（各人物）ごとに、２０１個の年代全てに対して関連度を算出する処理を行う。その結果、３３，０００個の日本史記事はそれぞれに２０１次元のベクトルを持つこととなる。このベクトルの各次元が対応する年代における関連度（「重要度」と言っても良い）を現しており、例えば、織田信長の記事に対応するベクトルの１００次元目の値は、９９０年から９９９年における織田信長の関連度を表している。
上記の処理を行い、事象（人物）ごとの、各年代の関連度を全て算出し、少なくともバッファに一時蓄積した後、以下の２つの実験を行った。
（実験１）
実験１において、関連度出力装置１３を用いて、日本の戦国時代（１６世紀中後期）を代表する織田信長、豊臣秀吉、徳川家康（事象の例）の各年代に対する関連度を算出し、出力させた。かかる織田信長、豊臣秀吉、徳川家康の各年代における関連度の推移を示すグラフが図１０である。図１０において、横軸がベクトルの各次元に対応しているが、ここでは分かりやすいように西暦に直して表記している。０年から４００年までの値が０なのは、この期間において何年に生まれて何人に亡くなったと明確に記述されている人物が存在しないため、計算することができなかったことを表している。ここで、３人とも生きていた１６世紀中後期にかけて最も大きな値を示しているが、江戸時代（１６０３−１８６８）の頃は徳川家康が他の２人に対して特に大きい。これは，徳川家康が江戸時代の人物などに対してＷｉｋｉｐｅｄｉａのリンク構造においてより近くにいることを現しており、家康は江戸時代を開いた人物であることから、この結果は妥当であると考えられる。
（実験２）
実験２において、関連度出力装置１３を用いて、事象「太平洋戦争」と「原爆ドーム」の各年代に対する関連度を算出し、出力させた。かかる関連度を示すグラフが図１１である。図１１において、１８００年くらいまで両者ともほとんど値が０であったため、ここでは１９世紀以降の値だけを表示している。太平洋戦争は１９４０−１９６９をピークに値が減少しているが、原爆ドームは増加していることが分かる。太平洋戦争に関わる人物の関連度（図示しない）は時が経つにつれてどんどん減少しているが、原爆ドームは１９９６年にユネスコの世界遺産（文化遺産）に登録されるなど、昨今の非核化の流れの中で参照されることが増え、このような結果になったものと考えられる。
以上、本実施の形態によれば、事物と連続情報との関連度を自動的に取得できる。さらに具体的には、本実施の形態によれば、例えば、指定された時間や空間（連続情報の一例）が、実際にその人物が生存した期間や生存した地域とは別であったとしても、その人物（事象の一例）が、その指定された時間や空間における重要度合い（関連度合い、と言っても良い）を計算することが可能となる。
なお、本実施の形態の具体例において、例えば、関連度算出部１３１０が、徳川家康について、図１０のグラフの１６００年から２００９年までの各１０年の関連度の和を算出することにより、徳川家康と１６００年から２００９年までの間の期間との関連度を算出できる。かかるように、関連度算出部１３１０は、複数の連続情報や複数の総称情報に対する関連度の和（積分値）を算出しても良い。
また、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における関連度出力装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの1以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納しており、コンピュータを、事象と連続情報とを受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得部と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出部と、前記関連度算出部が算出した関連度を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
また、上記プログラムにおいて、記憶媒体に、２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、当該２以上の連続情報とを対応付けて格納しており、前記受付部は、事象と総称情報とを受け付け、前記関連データ群取得部は、前記受付部が受け付けた総称情報に対応する２以上の連続情報を、前記記録媒体から取得する連続情報取得手段と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群にリンクする他のデータ群であり、前記連続情報取得手段が取得した２以上のいずれかの連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得手段とを具備し、前記関連度算出部は、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と前記総称情報との関連の深さを示す関連度を算出するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
また、上記プログラムにおいて、前記データ群を構成する元になるデータである元データから、当該元データ中の予め決められた特定のタグを手がかりに、または前記元データ中の予め決められた箇所から、事象を取得する事象取得部と、前記元データから、連続情報に該当する１以上の情報を取得し、当該１以上の各情報を連続情報に変換する、または前記元データから、１以上の連続情報を取得する連続情報取得部と、前記事象および前記１以上の連続情報を用いて、データ群を構成するデータ群構成部とをさらに具備し、前記データ群構成部が構成したデータ群が、前記データ群格納部のデータ群であるものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
（実施の形態２）
本実施の形態において、２種類以上の連続情報に対する事象の関連度を出力できる点が、実施の形態１とは異なる。具体的には、２種類以上の連続情報は、例えば、時間（例えば、年）と空間（位置情報）であり、本実施の形態において、事象（例えば「徳川家康」）に対する時間（例えば、江戸時代）と空間（例えば、京都）における重要度を算出し、出力できる関連度出力システムについて説明する。なお、実施の形態１においては、事象と一の連続情報との関連度を出力できる関連度出力システム１について説明した。
本実施の形態における関連度出力システム２の概念図は、図１と同様である。また、図１２は、本実施の形態における関連度出力システム２を構成する関連度出力装置２３のブロック図である。なお、関連度出力システム２のブロック図は、図２と同様である。関連度出力システム２と関連度出力システム１とは、関連度出力装置のみが異なる。
関連度出力システム２は、端末装置１１、元データ管理装置１２、および関連度出力装置２３を具備する。
端末装置１１は、入力受付部１１１、入力送信部１１２、関連度情報受信部１１３、および関連度情報出力部１１４を具備する。
元データ管理装置１２は、元データ管理部１２１、および元データ送信部１２２を具備する。
関連度出力装置２３は、総称情報格納部１３０１、受付部２３０２、元データ受信部１３０３、事象取得部１３０４、連続情報取得部１３０５、データ群構成部１３０６、データ群蓄積部１３０７、データ群格納部１３０８、関連データ群取得部２３０９、関連度算出部１３１０、および出力部１３１１を具備する。
関連データ群取得部２３０９は、連続情報取得手段２３０９１、および関連データ群取得手段２３０９２を具備する。
受付部２３０２は、事象と２種類以上の連続情報とを受け付ける。受付部２３０２は、事象と２以上の総称情報とを受け付けても良い。また、受付部２３０２は、事象と一つの連続情報と一つの総称情報とを受け付けても良い。ここで、受け付けとは、通常、端末装置１１からの受信であるが、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。受付部２３０２は、例えば、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
関連データ群取得部２３０９は、受付部２３０２が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、受付部２３０２が受け付けた２種類以上のすべての連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、データ群格納部１３０８から取得する。
具体的には、関連データ群取得部２３０９は、例えば、まず、受付部１３０２が受け付けた事象を有するデータ群を、データ群格納部１３０８から取得する。次に、関連データ群取得部２３０９は、当該データ群からｎ（ｎは１以上の整数）段までのリンク関係を有する下位のデータ群であり、受付部１３０２が受け付けた２以上のすべての連続情報を有する１以上のデータ群をｎと対応付けて取得する。なお、かかる１以上のデータ群が関連データ群である。
また、受付部２３０２が２種類以上の総称情報を受け付けた場合、関連データ群取得部２３０９は、例えば、まず、受付部２３０２が受け付けた事象を有するデータ群を、データ群格納部１３０８から取得する。次に、関連データ群取得部２３０９は、当該データ群からｎ（ｎは１以上の整数）段までのリンク関係を有する下位のデータ群であり、受付部１３０２が受け付けた２以上の各総称情報（例えば、「江戸時代」と「京都」）に対応する１以上の連続情報（例えば、「江戸時代」に対しては「１６０３年〜１８６８年」までのいずれかの年、「京都」に対しては京都府内の地名や（緯度，経度））のいずれかを有する１以上のデータ群をｎと対応付けて取得する。なお、かかる１以上のデータ群が関連データ群である。上記の例で言えば、関連データ群は、「江戸時代」に対する「１６０３年〜１８６８年」までのいずれかの年を一つは含む、かつ、「京都」に対する京都府内の地名や（緯度，経度））のいずれかを含む。
また、受付部２３０２が一の連続情報と一の総称情報を受け付けた場合、関連データ群取得部２３０９は、例えば、まず、受付部２３０２が受け付けた事象を有するデータ群を、データ群格納部１３０８から取得する。次に、関連データ群取得部２３０９は、当該データ群からｎ（ｎは１以上の整数）段までのリンク関係を有する下位のデータ群であり、受付部１３０２が受け付けた一の連続情報を含み、かつ受付部１３０２が受け付けた一の総称情報（例えば、「江戸時代」）に対応する１以上の連続情報（例えば、「江戸時代」に対しては「１６０３年〜１８６８年」までのいずれかの年）のいずれかを有する１以上のデータ群をｎと対応付けて取得する。
なお、関連データ群取得部２３０９は、連続情報取得手段２３０９１および関連データ群取得手段２３０９２により、１以上の関連データ群を取得しても良い。
連続情報取得手段２３０９１は、受付部２３０２が受け付けた２以上の各総称情報に対応する２以上の連続情報を、総称情報ごとに、総称情報格納部１３０１から取得する。
関連データ群取得手段２３０９２は、受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記連続情報取得手段が取得した２以上の各総称情報に対応する２以上のいずれかの連続情報を、２以上のすべて総称情報に対して、有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記データ群格納部から取得する。
関連データ群取得部２３０９、連続情報取得手段２３０９１、および関連データ群取得手段２３０９２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。関連データ群取得部２３０９等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
次に、関連度出力システム２の動作について説明する。関連度出力システム２と関連度出力システム１との相違点は、関連度出力装置２３のみである。また、関連度出力装置１３と関連度出力装置２３との相違点は、関連度取得処理のみである。したがって、図１３のフローチャートを用いて、関連度出力装置２３の関連度取得処理について説明する。図１３のフローチャートにおいて、図６のフローチャートと同一のステップについて説明を省略する。
（ステップＳ１３０１）関連データ群取得部２３０９は、受付部２３０２が受け付けた関連度出力指示が有する２以上の総称情報または２以上の連続情報を取得する。
（ステップＳ１３０２）関連データ群取得部２３０９は、ステップＳ１３０１で取得した情報の中に、総称情報を含むか否かを判断する。総称情報を含めばステップＳ１３０３に行き、総称情報を含まなければステップＳ６０５に行く。
（ステップＳ１３０３）連続情報取得手段２３０９１は、受付部２３０２が受け付けた情報の中の１以上の各総称情報に対応する１または２以上の連続情報を、総称情報ごとに、総称情報格納部１３０１から取得する。
（ステップＳ１３０４）関連データ群取得部２３０９は、ｋ番目のデータ群が、２以上の連続情報または総称情報のうちのすべての情報を有するか否かを判断する。すべての情報を有すればステップＳ６１４に行き、有さなければステップＳ６１５に行く。なお、関連データ群取得部２３０９は、総称情報に対応する１以上の連続情報のうちのいずれかを、ｋ番目のデータ群が有する場合に、ｋ番目のデータ群が総称情報を有すると判断する。
以下、本実施の形態における関連度出力システム２の具体的な動作について説明する。関連度出力システム２の概念図は図１と同様である。
今、元データ管理装置１２は、日本語版Wikipedia(http://ja.wikipedia.org/)のＷｅｂサーバ装置である。
また、関連度出力装置２３を構成する総称情報格納部１３０１は、図１４、図１５に示す２つの総称情報管理表を保持している。図１４は、総称情報として時代の情報を保持する。また、図１４は、連続情報として西暦（年）の情報を保持する。図１５は、総称情報として地域の情報を保持する。また、図１４は、連続情報として地名等（地名，名勝，建築物等）の情報を保持する。
そして、ユーザが関連度出力装置１３に元データ受信指示を入力した、とする。なお、元データ受信指示は、日本語版Wikipedia(http://ja.wikipedia.org/)の中で、"日本の歴史"カテゴリとその下位カテゴリのすべて（５８０個のカテゴリ）集合の中に分類されているWikipedia記事を取得する指示であった、とする。
そして、関連度出力装置１３の受付部１３０２は、元データ受信指示を受け付ける。次に、元データ受信部１３０３は、元データ管理装置１２(http://ja.wikipedia.org/)に元データ受信指示が示す元データの送信を指示し、元データ管理装置１２から３３，０００個の元データを受信した。なお、これらの元データは日本史に関連する記事であり、簡単のために日本史記事と呼ぶことにする。この日本史記事の集合には、日本史にまつわる人物、出来事、建造物など様々なものが含まれている。
具体的には、まず、事象取得部１３０４は、事象取得元情報「<title>文字列 - Wikipedia</title>」を用いて、日本史記事の集合から、事象取得元情報に対応する行から、「文字列」を抽出する。そして、事象取得部１３０４は、当該「文字列」が人名である場合、当該記事（データ群）を取得する。つまり、まず、人物の記事を取得する。そして、事象取得部１３０４は、「文字列」を事象として取得する。なお、事象取得部１３０４は、人名データベースを保持しており、かかる人名データベースも事象取得元情報として、人名を取得する場合に利用する。文章から人名を取得する技術は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。また、文章から人名を取得するアルゴリズムは問わない。
次に、連続情報取得部１３０５は、当該人物の記事から、生まれた年と亡くなった年の情報を取得する。そして、連続情報取得部１３０５は、生まれた年と亡くなった年の情報から、当該人物が生きた時代の情報を、図１４の総称情報管理表から取得する。
次に、連続情報取得部１３０５は、当該人物の記事から、地名や名勝等を取得する。そして、連続情報取得部１３０５は、取得した地名や名勝等に対応する地域名を、図１５の総称情報管理表から取得する。
そして、データ群構成部１３０６は、事象取得部１３０４が取得した事象（例えば、「徳川家康」）、連続情報取得部１３０５が取得した時代（安土桃山時代、江戸時代）、連続情報取得部１３０５が取得した地域（京都、江戸、・・・）を取得する。次に、データ群構成部１３０６は、取得した情報からデータ群（例えば、「徳川家康｜安土桃山時代、江戸時代｜京都、江戸、・・・」）を構成する。そして、データ群蓄積部１３０７は、データ群構成部１３０６が取得したデータ群をデータ群格納部１３０８に蓄積する。なお、上記において、連続情報取得部１３０５は、時代と地域を対で取得することは好適である。かかる場合、データ群構成部１３０６は、例えば、「（事象）徳川家康、（時代｜地域）安土桃山時代｜三河，尾張，・・・、江戸時代｜江戸，京都，・・・」を構成する。そして、データ群蓄積部１３０７は、かかるデータ群をデータ群格納部１３０８に蓄積する。
次に、端末装置１１のユーザは、端末装置１１に関連度出力指示「関連度出力 徳川家康，江戸時代，京都」を入力した、とする。関連度出力指示「関連度出力 徳川家康，江戸時代，京都」は、江戸時代で京都における徳川家康の重要度（関連度）を出力しなさい、という指示である。
次に、端末装置１１の入力受付部１１１は、関連度出力指示「関連度出力 徳川家康，江戸時代，京都」を受け付け、入力送信部１１２は当該関連度出力指示を関連度出力装置２３に送信する。
次に、関連度出力装置２３の受付部１３０２は、関連度出力指示「関連度出力 徳川家康，江戸時代，京都」を受信する。
次に、関連度出力装置２３は、以下のように関連度取得処理を行う。つまり、まず、関連データ群取得部２３０９は、受付部２３０２が受け付けた関連度出力指示が有する事象「徳川家康」を取得する。
次に、関連データ群取得部２３０９は、受付部２３０２が受け付けた関連度出力指示が有する総称情報「江戸時代，京都」を取得する。
次に、連続情報取得手段２３０９１は、受付部２３０２が受け付けた各総称情報に対応する１または２以上の連続情報を、総称情報格納部１３０１から取得する。
次に、関連データ群取得部２３０９は、取得した事象「徳川家康」を有するデータ群を読み出す。
次に、事象「徳川家康」を有するデータ群とリンク関連にある関連データ群（例えば、３段まで）を取得する。なお、関連データ群は、事象「徳川家康」を有するデータ群の元データ（ＷｉｋｉｐｅｄｅｉａのＷｅｂページ）を、直接または間接的にリンクしている元データから作成されたデータ群である。その際、関連データ群取得部２３０９は、総称情報「江戸時代」に対応する１以上のいずれか連続情報を含み、かつ総称情報「京都」に対応する１以上のいずれか連続情報を含むデータ群のみ、関連データ群として取得する。
次に、関連度算出部１３１０は、関連データ群の数が多いほど、関連度が大きくなるように、関連度を算出する。また、関連度算出部１３１０は、例えば、数式１を用いて、関連度を算出することは好適である。
以上、本実施の形態によれば、事物と２以上の連続情報との関連度を自動的に取得できる。また、本実施の形態によれば、事物と２以上の総称情報との関連度を自動的に取得できる。
なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、記録媒体に、連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの1以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納しており、コンピュータを、事象と連続情報とを受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得部と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出部と、前記関連度算出部が算出した関連度を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。
また、上記プログラムにおいて、前記データ群は、２種類以上の連続情報と事象とを有し、前記受付部は、事象と２種類以上の連続情報とを受け付け、前記関連データ群取得部は、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群にリンクする他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた２種類以上のすべての連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記憶媒体から取得するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
また、上記プログラムにおいて、記録媒体に、２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、当該２以上の連続情報とを対応付けて格納しており、前記受付部は、事象と２以上の総称情報とを受け付け、前記関連データ群取得部は、前記受付部が受け付けた２以上の各総称情報に対応する２以上の連続情報を、総称情報ごとに、前記記録媒体から取得する連続情報取得手段と、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群にリンクする他のデータ群であり、前記連続情報取得手段が取得した２以上の各総称情報に対応する２以上のいずれかの連続情報を、２以上のすべて総称情報に対して、有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得手段とを具備し、前記関連度算出部は、前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と前記２以上の総称情報との関連の深さを示す関連度を算出するのとして、コンピュータを機能させることは好適である。
また、上記プログラムにおいて、前記データ群を構成する元になるデータである元データから、当該元データ中の予め決められた特定のタグを手がかりに、または前記元データ中の予め決められた箇所から、事象を取得する事象取得部と、前記元データから、連続情報に該当する１以上の情報を取得し、当該１以上の各情報を連続情報に変換する、または前記元データから、１以上の連続情報を取得する連続情報取得部と、前記事象および前記１以上の連続情報を用いて、データ群を構成するデータ群構成部とをさらに具備し、前記データ群構成部が構成したデータ群が、前記記録媒体のデータ群であるのとして、コンピュータを機能させることは好適である。
また、図１６は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の関連度出力装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１６は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図１７は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
図１６において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
図１７において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＭＰＵ３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３４１５とに接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の関連度出力装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の関連度出力装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信するステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
以上のように、本発明にかかる関連度出力システムは、事物と連続情報との関連度を自動的に取得できる、という効果を有し、事象と連続情報との関連度を出力するシステム等として有用である。
１、２ 関連度出力システム
１１ 端末装置
１２ 元データ管理装置
１３、２３ 関連度出力装置
１１１ 入力受付部
１１２ 入力送信部
１１３ 関連度情報受信部
１１４ 関連度情報出力部
１２１ 元データ管理部
１２２ 元データ送信部
１３０１ 総称情報格納部
１３０２、２３０２ 受付部
１３０３ 元データ受信部
１３０４ 事象取得部
１３０５ 連続情報取得部
１３０６ データ群構成部
１３０７ データ群蓄積部
１３０８ データ群格納部
１３０９、２３０９ 関連データ群取得部
１３１０ 関連度算出部
１３１１ 出力部
１３０９１、２３０９１ 連続情報取得手段
１３０９２、２３０９２ 関連データ群取得手段

Claims (13)

  1. 連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの１以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納し得るデータ群格納部と、
    事象と連続情報とを受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記データ群格納部から取得する関連データ群取得部と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出部と、
    前記関連度算出部が算出した関連度を出力する出力部とを具備する関連度出力装置。
  2. ２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、当該２以上の連続情報とを対応付けて格納し得る総称情報格納部をさらに具備し、
    前記受付部は、
    事象と総称情報とを受け付け、
    前記関連データ群取得部は、
    前記受付部が受け付けた総称情報に対応する２以上の連続情報を、前記総称情報格納部から取得する連続情報取得手段と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記連続情報取得手段が取得した２以上のいずれかの連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記データ群格納部から取得する関連データ群取得手段とを具備し、
    前記関連度算出部は、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と前記総称情報との関連の深さを示す関連度を算出する請求項１記載の関連度出力装置。
  3. 前記データ群は、
    ２種類以上の連続情報と事象とを有し、
    前記受付部は、
    事象と２種類以上の連続情報とを受け付け、
    前記関連データ群取得部は、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた２種類以上のすべての連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記データ群格納部から取得する請求項１記載の関連度出力装置。
  4. ２以上の連続情報を総称する情報である総称情報と、当該２以上の連続情報とを対応付けて格納し得る総称情報格納部をさらに具備し、
    前記受付部は、
    事象と２以上の総称情報とを受け付け、
    前記関連データ群取得部は、
    前記受付部が受け付けた２以上の各総称情報に対応する２以上の連続情報を、総称情報ごとに、前記総称情報格納部から取得する連続情報取得手段と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記連続情報取得手段が取得した２以上の各総称情報に対応する２以上のいずれかの連続情報を、２以上のすべて総称情報に対して、有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記データ群格納部から取得する関連データ群取得手段とを具備し、
    前記関連度算出部は、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と前記２以上の総称情報との関連の深さを示す関連度を算出する請求項１記載の関連度出力装置。
  5. 前記データ群は、Ｗｅｂページを含み、
    前記Ｗｅｂページから、前記データ群中の予め決められた特定のタグを手がかりに、または前記データ群中の予め決められた箇所から、事象を取得する事象取得部と、
    前記Ｗｅｂページから、連続情報に該当する１以上の情報を取得し、当該１以上の各情報を連続情報に変換する、または前記Ｗｅｂページから、１以上の連続情報を取得する連続情報取得部と、
    前記事象および前記１以上の連続情報を、前記Ｗｅｂページに付加して、データ群を構成するデータ群構成部とをさらに具備し、
    前記データ群構成部が構成したデータ群が、前記データ群格納部のデータ群である請求項１から請求項４いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  6. 前記データ群はハイパーテキストであり、前記リンク構造はハイパーテキストのリンクである請求項１から請求項５いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  7. 前記データ群は文章であり、前記リンク構造は文章間の類似度である請求項１から請求項５いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  8. 前記事象は、人名である請求項１から請求項７いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  9. 前記連続情報は、年代を含む請求項１から請求項８いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  10. 前記連続情報は、位置情報を含む請求項１から請求項８いずれか１項に記載の関連度出力装置。
  11. 前記２種類以上の連続情報は、年代および位置情報である請求項３記載の関連度出力装置。
  12. 記録媒体に、
    連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの1以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納しており、
    受付部、関連データ群取得部、関連度算出部、および出力部により実現される関連度出力方法であって、
    前記受付部が、事象と連続情報とを受け付ける受付ステップと、
    前記関連データ群取得部が、前記受付ステップで受け付けられた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付ステップで受け付けられた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得ステップと、
    前記関連度算出部が、前記受付ステップで受け付けられた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得ステップで取得された１以上の関連データ群を用いて、前記受付ステップで受け付けられた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出ステップと、
    前記出力部が、前記関連度算出ステップで算出された関連度を出力する出力ステップとを具備する関連度出力方法。
  13. 記録媒体に、
    連続性のある情報である２以上の連続情報のうちの1以上の連続情報と、事象とを有し、他のデータ群とリンク構造を有する２以上のデータ群を格納しており、
    コンピュータを、
    事象と連続情報とを受け付ける受付部と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群とリンク関係にある他のデータ群であり、前記受付部が受け付けた連続情報を有するデータ群である１以上の関連データ群を、前記記録媒体から取得する関連データ群取得部と、
    前記受付部が受け付けた事象を有するデータ群、および前記関連データ群取得部が取得した１以上の関連データ群を用いて、前記受付部が受け付けた事象と連続情報との関連の深さを示す関連度を算出する関連度算出部と、
    前記関連度算出部が算出した関連度を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
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