JP5856598B2 - 情報提供装置、情報提供方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、およびプログラムに関する。

下記の特許文献１には、情報を検索した位置と、その位置で検索された情報とを対応付けて記録する技術が開示されている。これにより、どのような情報が、どこで必要とされたのかがわかり、宣伝計画や出店計画などに役立てることができる。

特開２００３−９１５３６号公報

ところで、街を歩いていると、集団や行列を目にすることがある。集団を見ただけでは、何を目的とする集団なのかわからない場合が多い。また、行列の場合も、行列が長いと、行列の先頭が見えないため、行列を見ただけでは何を目的とする行列かがわからない場合が多い。そのため、目的によっては参加したい集団や行列であっても、その目的がわからなければ、その集団や行列に参加することはなく、参加していれば得られたであろう利益の獲得機会を失うことになる。しかし、全ての集団や行列について、その目的を確認することは面倒な作業である。

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、集団とその集団に関する情報を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための本発明の第一の態様は、例えば、ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部と、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出部と、前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定部と、前記特定部によって特定されたグループの情報をユーザ端末へ送信する送信部とを備えることを特徴とする情報提供装置を提供する。

また、本発明の第二の態様は、例えば、コンピュータが、ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出工程と、前記算出工程において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定工程と、前記特定工程において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信工程とを実行することを特徴とする情報提供方法を提供する。

また、本発明の第三の態様は、例えば、コンピュータに、ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出手順と、前記算出手順において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定手順と、前記特定手順において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信手順とを実行させることを特徴とするプログラムを提供する。

本発明によれば、集団とその集団に関する情報を提供することができる。

図１は、本実施形態における情報提供システムの一例を示すシステム構成図である。 図２は、距離スコアテーブルの一例を示す図である。 図３は、ユーザ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。 図４は、履歴スコアテーブルの一例を示す図である。 図５は、類似スコアテーブルの一例を示す図である。 図６は、グループテーブルの一例を示す図である。 図７は、グループ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。 図８は、グループの情報を表示する画像の一例を示す図である。 図９は、情報提供装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、距離スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、キーワードテーブル作成処理の一例を示すフローチャートである。 図１２は、履歴スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、類似スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。 図１４は、グルーピング処理の一例を示すフローチャートである。 図１５は、表示グループ特定処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、情報提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。 図１７は、他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。 図１８は、さらなる他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。

［情報提供システム１０の構成］
図１は、実施形態における情報システムの一例を示すシステム構成図である。本実施形態における情報提供システム１０は、情報提供装置２０および複数のユーザ端末１３−１〜ｎを備える。情報提供装置２０は、通信回線１１に通信可能に接続されている。なお、以下では、ユーザ端末１３−１〜ｎを区別することなく総称する場合に「ユーザ端末１３」と記載する。

それぞれのユーザＵ₁〜Ｕ_nが操作するユーザ端末１３−１〜ｎは、最寄りの基地局１２と無線通信し、基地局１２および通信回線１１を介して、情報提供装置２０と通信する。本実施形態において、それぞれのユーザ端末１３−１〜ｎは、例えばスマートフォンや、携帯型ＰＣ（Personal Computer）、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、タブレット型情報端末などの携帯可能なスマートデバイスである。

ユーザ端末１３は、位置測定機能およびブラウザ機能を有する。また、ユーザ端末１３は、所定のタイミング毎に（例えば１０分毎に）、ユーザ端末１３の位置情報と、Ｗｅｂページの閲覧履歴の情報を、それぞれのユーザを識別するユーザＩＤと共に、基地局１２および通信回線１１を介して情報提供装置２０へ送信する。

また、ユーザ端末１３は、ユーザの指示に応じて、当該ユーザのユーザＩＤと共に、グループ情報を情報提供装置２０に要求する。グループ情報には、集団の地図上の位置や当該集団を表すキーワード等の情報が含まれる。そして、ユーザ端末１３は、グループ情報の要求に応じて情報提供装置２０から提供された表示データに基づいてグループの情報を示す画像を作成し、作成した画像を画面に表示する。

情報提供装置２０は、収集部２１、算出部２２、特定部２３、送信部２４、およびユーザ情報格納部２５を有する。収集部２１は、通信回線１１を介してそれぞれのユーザ端末１３−１〜ｎから、ユーザＩＤ、位置情報、および閲覧履歴を受信する。そして、収集部２１は、受信した位置情報および閲覧履歴を、受信したユーザＩＤに対応付けてユーザ情報格納部２５に登録する。ユーザ情報格納部２５には、例えば図１に示すように、それぞれのユーザを識別するユーザＩＤ２５０に対応付けて、当該ユーザの位置情報２５１、および、当該ユーザの閲覧履歴２５２が格納される。

算出部２２は、通信回線１１を介して、ユーザＩＤと共にグループ情報の要求をユーザ端末１３から受信した場合に、ユーザ情報格納部２５を参照する。そして、算出部２２は、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ内のキーワード毎に、ユーザ間の嗜好の類似度を示す類似スコアを算出する。

特定部２３は、算出部２２によってキーワード毎に算出されたユーザ間の類似スコアに基づいて、キーワード毎に、類似スコアが所定値以上のユーザをグループとして特定する。

送信部２４は、特定部２３によって特定されたグループの情報を、当該グループに対応するキーワードと共に地図上に重ねて表示する表示データを作成する。そして、送信部２４は、作成した表示データをユーザ端末１３へ送信する。ユーザ端末１３は、情報提供装置２０から受信した表示データに基づいて画像を作成し、作成した画像を表示する。ユーザ端末１３に表示される画像には、グループの位置を示す情報と、そのグループを表すキーワードとが含まれ、これらが地図上に表示される。

ここで、複数の人が密集しているからといって、その集団が共通の目的をもって集まっている集団とは限らない。これに対し、本実施形態における情報提供装置２０では、各ユーザの閲覧履歴に基づいて、それぞれのユーザ間の嗜好の類似度を示す類似スコアを算出する。そして、位置が近く、かつ、類似スコアも高いユーザの集まりを１つの集団としてグループ化する。そのため、本実施形態における情報提供装置２０は、共通の目的を持った集団を高い精度でグループ化することができる。

そして、本実施形態における情報提供装置２０は、グループ化された集団を、その集団を表すキーワードと共に地図上に表示する表示データをユーザ端末１３に提供する。ユーザ端末１３のユーザは、表示データに基づいて表示された画像を閲覧することにより、どのような集団がどの辺りに存在するかを知ることができる。これにより、ユーザは、街で見かけた集団が何の集団なのかを迅速に認識することができる。

［情報提供装置２０の機能の詳細］
次に、情報提供装置２０が有する算出部２２、特定部２３、および送信部２４の機能の詳細について説明する。

算出部２２は、通信回線１１を介して、ユーザＩＤと共にグループ情報の要求を受信した場合に、ユーザ情報格納部２５内の位置情報を参照し、２人のユーザの全ての組合せについて、当該２人のユーザ間の距離Ｌ（単位はメートル）を算出する。そして、算出部２２は、２人のユーザ間の距離Ｌに基づいて、例えば下記の算出式（１）を用いて距離スコアＳ_Lを算出する。
Ｓ_L＝１０−０．５Ｌ （ただし、Ｌ＞１０でＳ_L＝０） ・・・（１）

そして、算出部２２は、距離スコアテーブル３０を作成し、作成した距離スコアテーブル３０に、上記（１）を用いて算出した距離スコアＳ_Lを登録する。図２は、距離スコアテーブルの一例を示す図である。距離スコアテーブル３０では、例えば図２に示すように、２人のユーザ間の距離スコアＳ_Lが、当該２人のユーザのユーザＩＤに対応付けられている欄に登録されている。図２に例示した距離スコアテーブル３０では、「Ｕ₁」のユーザＩＤと、「Ｕ₂」のユーザＩＤとに対応付けられている欄に、「５．３」の距離スコアＳ_Lが登録されている。

また、算出部２２は、それぞれのユーザについてユーザ情報格納部２５を参照し、当該ユーザの閲覧履歴に含まれているそれぞれのＷｅｂページについて、当該Ｗｅｂページのキーワードを特定する。算出部２２は、例えば、それぞれのＷｅｂページ内のテキストを形態素解析により単語に分解し、それぞれの単語のＴＦ−ＩＤＦ値を求める。そして、算出部２２は、ＴＦ−ＩＤＦ値の最も大きい単語を、そのＷｅｂページのキーワードとして特定する。

なお、算出部２２は、ＴＦ−ＩＤＦ値が大きい上位所定数の単語や、ＴＦ−ＩＤＦ値が所定値以上の複数の単語をキーワードとして特定してもよい。また、算出部２２は、閲覧履歴に含まれているそれぞれのＷｅｂページ内のテキストデータとは別に、または、これに加えて、画像データ、当該画像データのメタ情報、当該ＷｅｂページのＨＴＭＬヘッダ情報、または、当該ＷｅｂページのＵＲＬの少なくともいずれかに基づいて当該Ｗｅｂページのキーワードを特定してもよい。

そして、算出部２２は、特定したキーワード毎に、閲覧履歴において当該キーワードが抽出されたＷｅｂページの数を閲覧回数として、例えば、図３に示すようなユーザ別のキーワードテーブル３１を作成する。図３は、ユーザ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。キーワードテーブル３１には、ユーザＩＤ３１０に対応付けて個別テーブル３１１が格納される。それぞれの個別テーブル３１１には、キーワード３１２に対応付けて、閲覧回数３１３が格納される。

図３に例示したキーワードテーブル３１では、「Ｕ₁」のユーザＩＤ３１０に対応付けて個別テーブル３１１が格納されており、当該個別テーブル３１１には、「ｗ₁」のキーワード３１２に対応付けて、「６０」の閲覧回数３１３が格納されている。

次に、算出部２２は、作成したキーワードテーブル３１を参照して、キーワード毎に、２人のユーザの全ての組合せについて閲覧回数を合計し、当該２人のユーザ間の履歴スコアＳ_Hを算出する。そして、算出部２２は、履歴スコアテーブル３２を作成し、作成した履歴スコアテーブル３２に、キーワード毎に、２人のユーザの全ての組合せについて算出した履歴スコアＳ_Hを登録する。

なお、算出部２２は、２人のユーザの全ての組合せについて、当該２人の閲覧回数を平均した値を履歴スコアＳ_Hとして算出してもよい。例えば、あるキーワードについて、「Ｕ₁」のユーザの閲覧回数が６０回であり、「Ｕ₂」のユーザの閲覧回数が９回である場合、当該キーワードについての当該２人のユーザ間の履歴スコアＳ_Hは「３４．５」となる。

図４は、履歴スコアテーブルの一例を示す図である。履歴スコアテーブル３２には、例えば図４に示すように、キーワード３２０毎に個別テーブル３２１が格納される。それぞれの個別テーブル３２１では、２人のユーザ間の履歴スコアＳ_Hが、当該２人のユーザのユーザＩＤに対応付けられている欄に登録されている。図４に例示した履歴スコアテーブル３２では、「ｗ₁」のキーワード３２０に対応付けて個別テーブル３２１が格納されており、当該個別テーブル３２１では、「Ｕ₁」のユーザＩＤと、「Ｕ₂」のユーザＩＤとに対応付けられている欄に、「３００」の履歴スコアＳ_Hが登録されている。

次に、算出部２２は、図２に示した距離スコアテーブル３０と、図４に示した履歴スコアテーブル３２とを参照して、キーワード毎に、２人のユーザの全ての組合せについて距離スコアＳ_Lと履歴スコアＳ_Hとを掛け合わせることにより、類似スコアＳを算出する。そして、算出部２２は類似スコアテーブル３３を作成し、作成した類似スコアテーブル３３に、算出した類似スコアＳを登録する。

図５は、類似スコアテーブルの一例を示す図である。類似スコアテーブル３３には、例えば図５に示すように、キーワード３３０毎に個別テーブル３３１が格納される。それぞれの個別テーブル３３１では、２人のユーザ間の類似スコアＳが、当該２人のユーザのユーザＩＤに対応付けられている欄に登録されている。図５に例示した類似スコアテーブル３３では、「ｗ₁」のキーワード３３０に対応付けて個別テーブル３３１が格納されており、当該個別テーブル３３１では、「Ｕ₁」のユーザＩＤと、「Ｕ₂」のユーザＩＤとに対応付けられている欄に、「１５９０」の類似スコアＳが登録されている。

特定部２３は、算出部２２によって作成された類似スコアテーブル３３を参照して、キーワード毎に、所定値以上の類似スコアＳが対応付けられているユーザＩＤのユーザを、グループとして特定する。そして、特定部２３は、それぞれのグループにグループＩＤを割り当てる。

そして、特定部２３は、特定したグループ毎に、当該グループに属するユーザの類似スコアＳを合計して、当該グループの強度を算出する。そして、特定部２３は、グループテーブル３４を作成し、作成したグループテーブル３４に、グループのグループＩＤに対応付けて、当該グループのキーワード、当該グループに属するユーザのユーザＩＤ、および当該グループの強度の情報を登録する。

図６は、グループテーブルの一例を示す図である。グループテーブル３４には、例えば図６に示すように、グループＩＤ３４０に対応付けて、キーワード３４１、グループＩＤ３４０に対応するグループに属するユーザのユーザＩＤを示すメンバ３４２、および当該グループの強度３４３が格納される。図６に例示したグループテーブル３４では、「Ｇ₁」のグループＩＤ３４０に対応付けて、「ｗ₁」のキーワード３４１、「Ｕ₁、Ｕ₂、・・・」のメンバ３４２、および「６５２７．１」の強度３４３が登録されている。

送信部２４は、特定部２３によって作成されたグループテーブル３４を参照して、それぞれのグループに属するユーザのユーザＩＤを特定する。そして、送信部２４は、図３に例示したキーワードテーブル３１を参照して、グループに属するそれぞれのユーザの個別テーブル３１１を抽出する。そして、送信部２４は、抽出した個別テーブル３１１を統合して、キーワードと閲覧回数とを対応付けたグループ別のキーワードテーブル３５を作成する。

図７は、グループ別のキーワードテーブルの一例を示す図である。キーワードテーブル３５には、グループＩＤ３５０毎に個別テーブル３５１が格納される。それぞれの個別テーブル３５１には、キーワード３５２に対応付けて、閲覧回数３５３が格納される。図７に例示したキーワードテーブル３５では、「Ｇ₁」のグループＩＤ３５０に対応付けて個別テーブル３５１が格納されており、当該個別テーブル３５１には、「ｗ₁」のキーワード３５２に対応付けて、「１６８０」の閲覧回数３５３が格納されている。

また、送信部２４は、グループ情報の要求と共に受信したユーザＩＤ（グループ情報を要求したユーザのユーザＩＤ）に基づいてキーワードテーブル３１を参照し、当該ユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１を特定する。そして、送信部２４は、特定した個別テーブル３１１に含まれるキーワードを要素とする特徴ベクトルと、キーワードテーブル３５内の個別テーブル３５１に含まれるキーワードを要素とする特徴ベクトルとの類似度を、グループ毎に算出する。類似度は、例えば、２つの特徴ベクトルのなす角度の余弦（コサイン）によって求めることができる。このとき、それぞれのキーワードに対応付けられている閲覧回数が、それぞれのキーワードの重みとして適用されてもよい。

そして、送信部２４は、例えば、類似度の高い順に上位所定数のグループを、表示対象のグループとして特定する。また、送信部２４は、類似度が所定値以上となったグループを、表示対象のグループとして特定してもよい。

次に、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、図７に例示したキーワードテーブル３５内の個別テーブル３５１を参照し、個別テーブル３５１の中で、閲覧回数の最も多いキーワードをグループ毎に特定する。そして、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、図６に例示したグループテーブル３４を参照し、表示対象のグループの強度を抽出する。そして、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、抽出した強度に応じて、特定したキーワードを地図上に表示する場合の文字の大きさを決定する。本実施形態において、送信部２４は、グループの強度が大きいほど、当該グループについて地図上に表示されるキーワードの文字が大きくなるように文字の大きさを決定する。

そして、送信部２４は、例えば図８に示すように、グループの情報を表示する画像４０を作成する。図８は、グループの情報を表示する画像の一例を示す図である。画像４０には、例えば図８に示すように、各ユーザの位置を示す図形４１が地図上に配置されている。また、画像４０では、表示対象のグループ毎に、当該グループに属するユーザを示す図形４１が、グループを示す図形４２で囲まれている。また、画像４０では、グループについて特定されたキーワードを示す文字４３が、当該グループの強度に応じた大きさで、当該グループの図形４２の周辺に配置されている。

送信部２４は、作成したグループ情報の表示データを、通信回線１１を介してユーザ端末１３へ送信する。ユーザ端末１３は、受信した表示データに基づいて画像を作成し、作成した画像をユーザ端末１３の画面に表示する。

画面に表示された画像を参照することにより、ユーザは、どの辺りにどのような集団がいるのかを迅速に認識することができる。また、グループの強度に応じて、グループの周辺に表示させるキーワードの大きさを変えることにより、集団の周囲に表示されたキーワードを閲覧したユーザは、どれほど関連性の強い人々が集まった集団なのかを迅速に把握することができる。これにより、ユーザは、コンサート会場等において、特定のアーティストのファンが集まっているエリアを特定することもできる。

［情報提供装置２０の動作］
図９は、情報提供装置の動作の一例を示すフローチャートである。通信回線１１を介して、ユーザＩＤと共に、グループ情報の要求をユーザ端末１３から受信した場合に、情報提供装置２０は、本フローチャートに示す動作を開始する。なお、図９のフローチャートに示す動作の開始前に、収集部２１は、ユーザＩＤ、位置情報、および閲覧履歴を各ユーザ端末１３から随時収集し、ユーザ情報格納部２５に格納しているものとする。

まず、算出部２２は、２人のユーザの全ての組合せについて、前述の式（１）を用いて距離スコアＳ_Lを算出し、算出した距離スコアＳ_Lを距離スコアテーブル３０に登録する距離スコア算出処理を実行する（Ｓ１００）。距離スコア算出処理の詳細については、図１０を用いて後述する。

次に、算出部２２は、それぞれのユーザについて、閲覧履歴に含まれているＷｅｂページのキーワードを特定し、特定したキーワードに閲覧回数を対応付けたユーザ別のキーワードテーブル３１を作成するキーワードテーブル作成処理を実行する（Ｓ２００）。キーワードテーブル作成処理の詳細については、図１１を用いて後述する。

次に、算出部２２は、キーワード毎に、２人のユーザの閲覧回数を合計して、当該２人のユーザ間の履歴スコアＳ_Hを算出し、算出した履歴スコアＳ_Hを履歴スコアテーブル３２に登録する履歴スコア算出処理を実行する（Ｓ３００）。履歴スコア算出処理の詳細については、図１２を用いて後述する。

次に、算出部２２は、キーワード毎に、２人のユーザの全ての組合せについて距離スコアＳ_Lと履歴スコアＳ_Hとを掛け合わせることにより、類似スコアＳを算出し、算出した類似スコアＳを類似スコアテーブル３３に登録する類似スコア算出処理を実行する（Ｓ４００）。類似スコア算出処理の詳細については、図１３を用いて後述する。

次に、特定部２３は、キーワード毎に、所定値以上の類似スコアＳが対応付けられているユーザＩＤのユーザをグループとして特定し、特定したグループ毎の情報を格納したグループテーブル３４を作成するグルーピング処理を実行する（Ｓ５００）。グルーピング処理の詳細については、図１４を用いて後述する。

次に、送信部２４は、特定したグループの中で、表示対象となるグループを特定する表示グループ特定処理を実行する（Ｓ６００）。表示グループ特定処理の詳細については、図１５を用いて後述する。

次に、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、図７に例示したキーワードテーブル３５内の個別テーブル３５１を参照し、個別テーブル３５１の中で、閲覧回数の最も多いキーワードを特定する。そして、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、図６に例示したグループテーブル３４を参照し、表示対象のグループの強度を抽出する。そして、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、抽出した強度に応じて、特定したキーワードを地図上に表示する場合の文字の大きさを決定する。

そして、送信部２４は、例えば図８に示した画像４０を作成し、作成した画像４０の表示データを、通信回線１１を介してユーザ端末１３へ送信し（Ｓ７００）、情報提供装置２０は、本フローチャートに示した動作を終了する。

図１０は、距離スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。

まず、算出部２２は、ユーザ情報格納部２５内に登録されているユーザＩＤの中で、未選択のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ１０１）。そして、算出部２２は、選択したユーザＩＤ以外の他のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ１０２）。そして、算出部２２は、ステップＳ１０１で選択したユーザＩＤに対応付けられている位置情報と、ステップＳ１０２で選択したユーザＩＤに対応付けられている位置情報とをユーザ情報格納部２５から抽出し、抽出した位置情報を用いてユーザ間の距離Ｌを算出する（Ｓ１０３）。

次に、算出部２２は、算出したユーザ間の距離Ｌが１０ｍ以下か否かを判定する（Ｓ１０４）。ユーザ間の距離Ｌが１０ｍ以下である場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、算出部２２は、前述の式（１）を用いて距離スコアＳ_Lを算出し（Ｓ１０５）、ステップＳ１０７に示す処理を実行する。一方、ユーザ間の距離Ｌが１０ｍよりも長い場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）、算出部２２は、距離スコアＳ_Lを０と算出する（Ｓ１０６）。そして、算出部２２は、算出した距離スコアＳ_Lを距離スコアテーブル３０に登録する（Ｓ１０７）。

次に、算出部２２は、他のユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ１０８）。未選択の他のユーザＩＤがある場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ１０２に示した処理を実行する。一方、他のユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）、算出部２２は、ユーザ情報格納部２５内に登録されているユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ１０９）。未選択のユーザＩＤがある場合（Ｓ１０９：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ１０１に示した処理を実行する。一方、ユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ１０９：Ｙｅｓ）、算出部２２は、図１０に示した距離スコア算出処理を終了する。

図１１は、キーワードテーブル作成処理の一例を示すフローチャートである。

まず、算出部２２は、ユーザ情報格納部２５内に登録されているユーザＩＤの中で、未選択のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ２０１）。そして、算出部２２は、選択したユーザＩＤに対応付けられている閲覧履歴をユーザ情報格納部２５から抽出し、抽出した閲覧履歴に含まれているＷｅｂページの中で、未選択のＷｅｂページを１つ選択する（Ｓ２０２）。

次に、算出部２２は、選択したＷｅｂページを参照し、当該Ｗｅｂページのキーワードを特定する（Ｓ２０３）。そして、算出部２２は、図３に例示したキーワードテーブル３１を参照し、ステップＳ２０１で選択したユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１を特定する。そして、算出部２２は、特定した個別テーブル３１１内に、ステップＳ２０３において特定したキーワードが既に登録されているか否かを判定する（Ｓ２０４）。

個別テーブル３１１内に、ステップＳ２０３において特定したキーワードが既に登録されている場合（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、算出部２２は、特定したキーワードの閲覧回数を１増やし（Ｓ２０５）、ステップＳ２０７に示す処理を実行する。一方、個別テーブル３１１内に、ステップＳ２０３において特定したキーワードが登録されていない場合（Ｓ２０４：Ｎｏ）、算出部２２は、個別テーブル３１１内に、特定したキーワードを、閲覧回数を１として新規登録する（Ｓ２０６）。

そして、算出部２２は、ステップＳ２０２において抽出した閲覧履歴に含まれているＷｅｂページを全て選択したか否かを判定する（Ｓ２０７）。閲覧履歴の中に未選択のＷｅｂページがある場合（Ｓ２０７：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ２０２に示した処理を実行する。

一方、閲覧履歴の中で全てのＷｅｂページを選択した場合（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、算出部２２は、ユーザ情報格納部２５内に登録されているユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ２０８）。未選択のユーザＩＤがある場合（Ｓ２０８：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ２０１に示した処理を実行する。一方、ユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ２０８：Ｙｅｓ）、算出部２２は、図１１に示したキーワードテーブル作成処理を終了する。

図１２は、履歴スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。

まず、算出部２２は、図３に例示したキーワードテーブル３１に登録されているユーザＩＤの中で、未選択のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ３０１）。そして、算出部２２は、選択したユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１を参照し、未選択のキーワードを１つ選択する（Ｓ３０２）。

次に、算出部２２は、ステップＳ３０１において選択したユーザＩＤ以外の他のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ３０３）。そして、算出部２２は、ステップＳ３０２において選択したキーワードについて、ステップＳ３０１で選択したユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１内の閲覧回数と、ステップＳ３０３で選択したユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１内の閲覧回数とを合計して履歴スコアＳ_Hを算出する（Ｓ３０４）。

そして、算出部２２は、図４に例示した履歴スコアテーブル３２を参照し、ステップＳ３０２において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル３２１内において、ステップＳ３０１において選択したユーザＩＤと、ステップＳ３０３において選択したユーザＩＤとに対応付けられている欄に、算出した履歴スコアＳ_Hを登録する（Ｓ３０５）。

次に、算出部２２は、他のユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ３０６）。未選択の他のユーザＩＤがある場合（Ｓ３０６：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ３０３に示した処理を実行する。一方、他のユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ３０６：Ｙｅｓ）、算出部２２は、ステップＳ３０２において参照した個別テーブル３１１内のキーワードを全て選択したか否かを判定する（Ｓ３０７）。

未選択のキーワードがある場合（Ｓ３０７：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ３０２に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合（Ｓ３０７：Ｙｅｓ）、算出部２２は、キーワードテーブル３１に登録されているユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ３０８）。未選択のユーザＩＤがある場合（Ｓ３０８：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ３０１に示した処理を実行する。一方、ユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ３０８：Ｙｅｓ）、算出部２２は、図１２に示した履歴スコア算出処理を終了する。

図１３は、類似スコア算出処理の一例を示すフローチャートである。

まず、算出部２２は、図４に例示した履歴スコアテーブル３２に登録されているキーワードの中で、未選択のキーワードを１つ選択する（Ｓ４０１）。そして、算出部２２は、選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル３２１を参照し、未選択のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ４０２）。そして、算出部２２は、ステップＳ４０２において選択したユーザＩＤ以外の他のユーザＩＤを１つ選択する（Ｓ４０３）。

次に、算出部２２は、ステップＳ４０２で選択したユーザＩＤ、および、ステップＳ４０３で選択したユーザＩＤに対応付けられている距離スコアＳ_Lを、図２に例示した距離スコアテーブル３０から抽出する。また、算出部２２は、図４に例示した履歴スコアテーブル３２を参照し、ステップＳ４０２で選択したユーザＩＤ、および、ステップＳ４０３で選択したユーザＩＤに対応付けられている履歴スコアＳ_Hを、ステップＳ４０１において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブルから抽出する。

次に、算出部２２は、抽出した距離スコアＳ_Lと履歴スコアＳ_Hとを掛け合わせて、類似スコアＳを算出する（Ｓ４０４）。そして、算出部２２は、図５に例示した類似スコアテーブル３３を参照し、ステップＳ４０１において選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル３３１内において、ステップＳ４０２において選択したユーザＩＤと、ステップＳ４０３において選択したユーザＩＤとに対応付けられている欄に、算出した類似スコアＳを登録する（Ｓ４０５）。

次に、算出部２２は、他のユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ４０６）。未選択の他のユーザＩＤがある場合（Ｓ４０６：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ４０３に示した処理を実行する。一方、他のユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ４０６：Ｙｅｓ）、算出部２２は、ステップＳ４０２において参照した個別テーブル３２１内のユーザＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ４０７）。

未選択のユーザＩＤがある場合（Ｓ４０７：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ４０２に示した処理を実行する。一方、ユーザＩＤを全て選択した場合（Ｓ４０７：Ｙｅｓ）、算出部２２は、履歴スコアテーブル３２に登録されているキーワードを全て選択したか否かを判定する（Ｓ４０８）。未選択のキーワードがある場合（Ｓ４０８：Ｎｏ）、算出部２２は、再びステップＳ４０１に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合（Ｓ４０８：Ｙｅｓ）、算出部２２は、図１３に示した類似スコア算出処理を終了する。

図１４は、グルーピング処理の一例を示すフローチャートである。

まず、特定部２３は、図５に例示した類似スコアテーブル３３内に登録されているキーワードの中で、未選択のキーワードを１つ選択する（Ｓ５０１）。そして、特定部２３は、選択したキーワードに対応付けられている個別テーブル３３１を参照し、所定値以上の類似スコアＳが対応付けられているユーザＩＤを、同じグループに属するユーザのユーザＩＤとして抽出する（Ｓ５０２）。そして、特定部２３は、抽出したユーザＩＤに対応付けられている類似スコアＳを合計してグループの強度を算出する（Ｓ５０３）。

次に、特定部２３は、抽出されたユーザＩＤのグループにグループＩＤを割り当て、グループＩＤに対応付けて、ステップＳ５０１で選択したキーワードと、ステップＳ５０２で抽出したユーザＩＤと、ステップＳ５０３で算出した強度とを、図６に例示したグループテーブル３４に登録する（Ｓ５０４）。

次に、特定部２３は、類似スコアテーブル３３内に登録されているキーワードを全て選択したか否かを判定する（Ｓ５０５）。未選択のキーワードがある場合（Ｓ５０５：Ｎｏ）、特定部２３は、再びステップＳ５０１に示した処理を実行する。一方、キーワードを全て選択した場合（Ｓ５０５：Ｙｅｓ）、特定部２３は、図１４に示したグルーピング処理を終了する。

図１５は、表示グループ特定処理の一例を示すフローチャートである。

まず、送信部２４は、グループ情報を要求したユーザのユーザＩＤに対応付けられている個別テーブル３１１を、図３に例示したキーワードテーブル３１から抽出する（Ｓ６０１）。そして、送信部２４は、図６に例示したグループテーブル３４を参照して、それぞれのグループに属するユーザのユーザＩＤを特定する。そして、送信部２４は、図３に例示したキーワードテーブル３１を参照して、グループに属するそれぞれのユーザの個別テーブル３１１を抽出し、抽出した個別テーブル３１１を統合して、キーワードと閲覧回数とを対応付けたグループ別のキーワードテーブル３５（図７参照）を作成する（Ｓ６０２）。

次に、送信部２４は、グループ別のキーワードテーブル３５において未選択のグループＩＤを１つ選択する（Ｓ６０３）。そして、送信部２４は、選択したグループＩＤに対応付けられている個別テーブル３５１内のキーワードを要素とする特徴ベクトルと、ステップＳ６０１において抽出した個別テーブル３１１内のキーワードを要素とする特徴ベクトルとの類似度を算出する（Ｓ６０４）。

次に、送信部２４は、グループ別のキーワードテーブル３５において、グループＩＤを全て選択したか否かを判定する（Ｓ６０５）。未選択のグループＩＤがある場合（Ｓ６０５：Ｎｏ）、送信部２４は、再びステップＳ６０３に示した処理を実行する。

一方、グループＩＤを全て選択した場合（Ｓ６０５：Ｙｅｓ）、送信部２４は、それぞれのグループＩＤについて算出した類似度の中で、類似度の高い順に、上位所定数のグループＩＤに対応するグループを、表示対象のグループとして特定する（Ｓ６０６）。そして、送信部２４は、図１５に示した表示グループ特定処理を終了する。

［ハードウェア構成］
図１６は、情報提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６１、ＲＡＭ（Random Access Memory）６２、ＲＯＭ（Read Only Memory）６３、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）６４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）６５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）６６、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）６７を備える。

ＣＰＵ６１は、ＲＯＭ６３またはＨＤＤ６４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ６３は、コンピュータ６０の起動時にＣＰＵ６１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ６０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ６４は、ＣＰＵ６１によって実行されるプログラムおよび当該プログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス６５は、通信回線１１を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ６１へ送り、ＣＰＵ６１が生成したデータを、通信回線１１を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ６１は、入出力インターフェイス６６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ６１は、入出力インターフェイス６６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ６１は、生成したデータを、入出力インターフェイス６６を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス６７は、記録媒体６８に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ６２を介してＣＰＵ６１に提供する。ＣＰＵ６１は、当該プログラムを、メディアインターフェイス６７を介して記録媒体６８からＲＡＭ６２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体６８は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、ＲＡＭ６２上にロードされたプログラムを実行することにより、収集部２１、算出部２２、特定部２３、送信部２４、およびユーザ情報格納部２５の各機能を実現する。また、ＨＤＤ６４には、ユーザ情報格納部２５内のデータが格納される。

コンピュータ６０のＣＰＵ６１は、これらのプログラムを、記録媒体６８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、通信回線１１を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本発明の実施の形態について説明した。

上記説明から明らかなように、本実施形態の情報提供システム１０によれば、集団とその集団に関する情報を提供することができる。

［変形例］
なお、情報提供装置２０は、例えば図１７に示すように、特定部２３によって特定されたグループに属するユーザをメンバとし、各メンバがメッセージをチャット形式で投稿可能なチャットルームをＳＮＳサーバ５０に生成させてもよい。図１７は、他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。本実施形態における情報提供装置２０は、生成部２６をさらに有する。

図１７に示した他の実施形態において、ユーザ情報格納部２５には、ユーザＩＤ２５０に対応付けて、ユーザのアドレス等の情報を含むユーザ情報２５３がさらに格納される。生成部２６は、特定部２３によってグループが特定された場合に、当該グループに属するユーザのユーザ情報をユーザ情報格納部２５から抽出する。そして、生成部２６は、抽出したユーザ情報を、通信回線１１を介してＳＮＳサーバ５０へ送信することにより、ＳＮＳサーバ５０にチャットルームの生成を依頼する。ＳＮＳサーバ５０は、受信したユーザ情報に対応するユーザをメンバとするチャットルームをネットワーク上に生成し、当該メンバのユーザにチャットルームの開設を電子メール等で通知する。

また、チャットルームのメンバ以外のユーザが、ユーザ端末１３に表示されたグループ情報の画像において、グループを示す図形を選択した場合、ユーザ端末１３は、ユーザのユーザＩＤと共に、選択されたグループのグループＩＤを情報提供装置２０へ送信する。生成部２６は、ユーザ端末１３から受信したユーザＩＤに対応付けられているユーザ情報をユーザ情報格納部２５から抽出し、抽出したユーザ情報を、ユーザ端末１３から受信したグループＩＤに対応するチャットルームに新たに参加するユーザの情報としてＳＮＳサーバ５０へ送信する。これにより、ユーザ端末１３のユーザは、指定したグループのチャットルームに参加することができる。

なお、ユーザ端末１３は、それぞれのユーザの位置を示す図形が選択された場合、当該図形に対応するユーザのユーザＩＤを通信相手のユーザＩＤとして、ユーザ端末１３のユーザのユーザＩＤと共に情報提供装置２０へ送信し、生成部２６は、通信相手のユーザと、ユーザ端末１３のユーザとの１対１のコミュニケーションを実現するようにしてもよい。これにより、グループに属していないユーザとのコミュニケーションも可能となる。

また、情報提供装置２０内のユーザ情報格納部２５には、時間帯２５４毎に、ユーザＩＤ２５０に対応付けて位置情報２５１および閲覧履歴２５２が格納され、算出部２２、特定部２３、および送信部２４は、ユーザ端末１３から指定された時間帯における位置情報および閲覧履歴に基づいてグループに関する情報をユーザ端末１３に提供するようにしてもよい。

図１８は、さらなる他の実施形態における情報提供システムの一例を示す概念図である。ユーザ端末１３は、画面上にスライダ１３０を表示し、ユーザによるスライダ１３０の操作によって指定された時間帯の情報を情報提供装置２０へ送信する。

算出部２２は、ユーザ情報格納部２５を参照し、受信した時間帯に対応付けられているユーザＩＤ毎の位置情報および履歴情報を用いて、キーワード毎の類似スコアを算出する。特定部２３は、算出部２２によってキーワード毎に算出された類似スコアに基づいて、キーワード毎にグループを特定し、送信部２４は、特定されたグループの情報を表示する表示データを作成してユーザ端末１３へ送信する。

ユーザは、ユーザ端末１３の画面上に表示されたスライダ１３０を操作することにより、任意の時間帯におけるグループの情報を閲覧することができる。これにより、ユーザは、集団の位置や人数の変化、集団の強度や目的の変化等を、時間を追って把握することができる。集団の変化を時間を追って閲覧することにより、集団がこれからどこへ移動するのか、これからさらに大きくなるのかを予想することも可能となる。

また、上記した実施形態において、送信部２４は、グループ情報を要求したユーザの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページから特定したキーワード群と、各グループに属するユーザの閲覧履に含まれるＷｅｂページから特定したキーワード群とを比較して、キーワード群の類似度の高い順に上位所定数のグループを表示対象のグループとして特定したが、本発明はこれに限られない。

例えば、グループの情報を要求するユーザは、ユーザ端末１３を操作して、表示したいグループに関連するキーワードを１つ以上指定する。ユーザ端末１３は、指定されたキーワードを情報提供装置２０へ送信する。送信部２４は、ユーザ端末１３から受信した１つ以上のキーワードと、各グループに属するユーザの閲覧履に含まれるＷｅｂページから特定したキーワード群とを比較して、類似度の高い順に上位所定数のグループを表示対象のグループとして特定してもよい。これにより、ユーザは、自身の閲覧履歴とは無関係に、任意のグループの情報を取得することができる。

また、上記した実施形態では、情報提供装置２０が、グループ情報の表示データを作成してユーザ端末１３に提供するが、本発明はこれに限られない。例えば、他の形態として、送信部２４は、表示対象のグループについて、グループＩＤ、メンバ、および強度の情報を図６に例示したグループテーブル３４から抽出してユーザ端末１３へ送信する。また、送信部２４は、表示対象のグループ毎に、図７に例示したキーワードテーブル３５内の個別テーブル３５１を参照し、閲覧回数の最も多いキーワードをグループ毎に特定し、特定したキーワードをグループＩＤ共にユーザ端末１３へ送信する。また、送信部２４は、それぞれのユーザの位置情報をユーザ情報格納部２５から抽出してユーザ端末１３へ送信する。

ユーザ端末１３は、地図情報を保持しているサーバから通信回線１１を介して地図情報を取得する。そして、ユーザ端末１３は、例えば図８に示したように、取得した地図情報に基づく地図上に、各ユーザの位置を示す図形４１を配置し、表示対象のグループ毎に、当該グループに属するユーザを示す図形４１を、グループを示す図形４２で囲む画像４０を表示する。また、ユーザ端末１３は、画像４０において、グループ毎に情報提供装置２０から受信したキーワードを、当該グループの強度に応じた大きさで、グループを示す図形４２の周辺に配置する。

また、上記した実施形態では、情報提供装置２０について、１台の装置を用いて実現される例を用いて説明したが、本発明はこれに限られない。例えば、情報提供装置２０内のそれぞれの機能が、複数の装置に分散配置され、これらの装置が通信回線１１を介して互いに協調動作して、全体として情報提供装置２０の機能が実現されるように構成されてもよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者には明らかである。また、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１０ 情報提供システム
１１ 通信回線
１２ 基地局
１３ ユーザ端末
２０ 情報提供装置
２１ 収集部
２２ 算出部
２３ 特定部
２４ 送信部
２５ ユーザ情報格納部
２５０ ユーザＩＤ
２５１ 位置情報
２５２ 閲覧履歴

Claims (10)

1. ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部と、
   ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ内のキーワード毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定部と、
   前記特定部によって特定されたグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信部と
   を備えることを特徴とする情報提供装置。
2. 前記特定部は、
   前記算出部によって算出されたユーザ間の類似度に基づいて、キーワード毎に、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記算出部は、
   閲覧履歴に含まれるそれぞれのＷｅｂページについて、当該Ｗｅｂページに含まれているテキストデータ、画像データ、当該画像データのメタ情報、当該ＷｅｂページのＨＴＭＬヘッダ情報、または、当該ＷｅｂページのＵＲＬの少なくともいずれかに基づいて当該Ｗｅｂページのキーワードを特定することを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記特定部によって特定されたグループの情報には、
   当該グループの識別情報、および、当該グループのユーザの識別情報が含まれ、
   前記送信部は、
   前記ユーザ端末のユーザの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ内のキーワードと関連するグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報提供装置。
5. 前記特定部によって特定されたグループの情報には、
   当該グループの識別情報、および、当該グループのユーザの識別情報が含まれ、
   前記送信部は、
   前記ユーザ端末のユーザによって指定されたキーワードと関連するグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報提供装置。
6. 前記特定部によって特定されたグループに属するユーザをメンバとし、各メンバがメッセージをチャット形式で投稿可能なチャットルームをネットワーク上に生成させる生成部をさらに備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の情報提供装置。
7. 前記生成部は、
   前記特定部によって特定されたいずれかのグループが、前記ユーザ端末によって指定された場合に、指定されたグループのチャットルームに、当該ユーザ端末のユーザを参加させることを特徴とする請求項６に記載の情報提供装置。
8. 前記ユーザ情報格納部は、
   ユーザの位置情報および閲覧履歴を時間帯毎に格納し、
   前記算出部は、
   前記ユーザ端末から指定された時間帯におけるユーザ毎の位置情報および閲覧履歴を用いて、前記類似度を算出し、
   前記特定部は、
   前記ユーザ端末から指定された時間帯における前記類似度に基づいて、グループを特定し、
   前記送信部は、
   前記ユーザ端末から指定された時間帯におけるグループの情報を、当該ユーザ端末へ送信することを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の情報提供装置。
9. コンピュータが、
   ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ内のキーワード毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出工程と、
   前記算出工程において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定工程と、
   前記特定工程において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信工程と
   を実行することを特徴とする情報提供方法。
10. コンピュータに、
    ユーザの位置情報およびＷｅｂページの閲覧履歴を格納するユーザ情報格納部を参照して、ユーザ間の位置情報および閲覧履歴に基づいて、それぞれの閲覧履歴に含まれるＷｅｂページ内のキーワード毎に、ユーザ間の類似度を算出する算出手順と、
    前記算出手順において算出したユーザ間の類似度に基づいて、前記類似度が所定値以上のユーザをグループとして特定する特定手順と、
    前記特定手順において特定したグループの情報を、ユーザ端末へ送信する送信手順と
    を実行させることを特徴とするプログラム。

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