JP5891759B2 - ブックマーク抽出装置及び方法、並びにコンピュータ・プログラム - Google Patents

Description

本発明は、ウェブサイトの閲覧技術に関する。特に、本発明は、ウェブサイトの閲覧に際して、登録された複数のブックマークの中から最適なブックマークをユーザに提示する、ウェブサイトの閲覧技術に関する。

ブラウザ（閲覧ソフトウェア）を利用したインターネットのウェブサイト（以下、「Ｗｅｂサイト」、或いは「Ｗｅｂページ」と称する場合がある）の閲覧が広く普及している。一般的なブラウザは、所謂、ブックマーク機能を備える。ブックマーク機能によれば、ユーザ所望のＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）を、ユーザ所望のタイトルと関連付けてブラウザに保存しておくことにより、当該所望のＷｅｂページへのユーザによる次回以降の容易なアクセスを実現することができる。但し、一般には、ブラウザの利用期間が長期化した場合等、そのブラウザに登録されるブックマークの件数が増加する傾向がある。このような状況を想定して、ブックマーク機能には、ユーザ所望の名称を付したフォルダに、ユーザ自身がＷｅｂページを分類（整理）する機能も知られている。

しかしながら、ブラウザの実際の利用シーンにおいて、ユーザは、予め登録したブックマークが多くなるほど、所望のＷｅｂページに対応するブックマークに直ちにアクセスすることが困難になるという問題がある。この傾向は、フォルダに分類した場合であっても同様である。この結果として、ブラウザに多数のブックマークが登録されたとしても、その大部分のブックマークは有効に活用されないという状況が生じる。

また、登録した複数のブックマークの中から、目的とするブックマークを検索する機能を有するブラウザも知られている。しかしながら、係る検索機能を使いこなすため、ユーザは、目的とするブックマークを以前に登録したことを覚えている必要があり、更には、目的とするブックマークのタイトル等を、検索キーワードとして使用すべく覚えていなければならない。このため、係る検索機能は、ユーザにとって使いこなすのが容易ではなく利便性を欠く。

そこで、このような一般的なブラウザ機能及びそのブックマーク機能の利便性を改善すべく、ユーザの状況に応じて、そのユーザがアクセスしたいであろうブックマークを、ブラウザ画面上のアクセス（操作）容易な場所に表示する技術が提案されている。係る技術の一例として、特許文献１は、大量に登録されたブックマークの有効活用を促すために、ユーザの知りたいことに関連したブックマークを、現在閲覧中のＷｅｂページのＵＲＬを基に抽出して、ユーザに提示する技術を開示する。

即ち、特許文献１は、現在閲覧中のＷｅｂページに関連するブックマークを、ＵＲＬと、そのＵＲＬのコンテンツに関係するブックマークとが関連付けされた管理データベースから取得する技術を開示する。即ち、特許文献１において、係る管理データベースは、ユーザとは異なる第三者によって予め用意される。ユーザは、現在閲覧しているＷｅｂページのＵＲＬを係る管理データベースに問い合わせるのに応じて、関連するＵＲＬ群を取得する。そして特許文献１では、取得したＵＲＬ群に該当するブックマークが当該ユーザが利用するブラウザのブックマークに登録されていれば、そのブックマークの一覧がユーザに提示される。

また、特許文献２は、ユーザに有益なＷｅｂページのコンテンツを最適なタイミングで提供することを目的として、登録されているブックマークの中から、時間やユーザの位置等に応じて最適なブックマークを提示する技術を開示する。

特開２００７−２９９１７０号公報 特開２００４−０７０４４１号公報

しかしながら、特許文献１に開示された技術においては、上述した管理データベースへのデータの登録が予め行われるため、登録された情報はユーザのアクセスタイミングより常に古い情報であり、ブックマークや関連ＵＲＬのコンテンツの変化に即時対応できない。また、Ｗｅｂページのコンテンツのみに基づくブックマークの自動抽出は、ユーザの知りたいことがそのＷｅｂページのごく一部にのみ記載されている場合等、ユーザの希望とは異なるブックマークが抽出される可能性がある。

また、特許文献１に開示された技術においては、ＵＲＬに対する利用分類による関連付けが行われる。このため、利用分類の設定によっては、Ｗｅｂページのコンテンツに対応していない分類分けが行われる虞もある。

また、特許文献２に開示された技術において、ユーザに提示されるブックマークは、そのユーザが現在閲覧しているＷｅｂページの内容が考慮されない。

そこで、本発明は、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示するブックマーク抽出装置等の提供を主たる目的とする。

上記の目的を達成すべく、本発明に係るブックマーク抽出装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。

即ち、本発明の一観点として、ブックマーク抽出装置は、
ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備える
ことを特徴とする。

また、上記の場合、例えば前記キーワード抽出手段は、
前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出してもよい。

或いは、本発明の他の観点として、上記ブックマーク抽出装置において、前記キーワード抽出手段は、
前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、
前記提示手段は、
前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示してもよい。

そして上記何れの構成においても、例えば前記提示手段は、
前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含んでもよい。

尚、同目的は、上記の各構成のブックマーク抽出装置に対応するブックマーク抽出方法によっても達成される。

また、同目的は、上記の各構成を有するブックマーク抽出装置、並びに対応する方法を、コンピュータによって実現するコンピュータ・プログラム、及びそのコンピュータ・プログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。

上記の本発明によれば、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示するブックマーク抽出装置等の提供が実現する。

本発明の模範的な第１の実施形態に係るブックマーク抽出装置の構成を示すブロック図である。 本発明の模範的な第２の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。 本発明の模範的な第２の実施形態に係るブックマーク抽出システム１００によるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係るブックマーク抽出処理のうち、図３に示すステップＳ１０２，ステップＳ１０４，ステップＳ１０５，ステップＳ１１０における処理の詳細を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る履歴一件に対する検索サイトか否かの判断処理と、検索ワードの抽出処理とを示すフローチャートである。 本発明の模範的な第２の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートである。 検索サイト情報記憶部１０６に保持されている検索サイト情報を概念的に例示する図である。 本発明の模範的な第２の実施形態の実施例における、ユーザによるＷｅｂ閲覧に際しての画面遷移を例示的に説明する図である。 図８に例示する画面遷移の場合におけるブックマーク抽出システムの動作を概念的に説明する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク１のデータ構成を概念的に例示する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク２のデータ構成を概念的に例示する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク３のデータ構成を概念的に例示する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク４のデータ構成を概念的に例示する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク５のデータ構成を概念的に例示する図である。 ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６に登録された複数のブックマークに関するブックマーク情報のうち、ブックマーク６のデータ構成を概念的に例示する図である。 本発明の模範的な第２の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。 本発明の模範的な第３の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。 本発明の模範的な第３の実施形態に係るブックマーク抽出システム１００Ａによるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。 本発明の模範的な第３の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートである。 本発明の模範的な第４の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートである。 本発明の模範的な第４の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。 本発明の模範的な第１乃至第４の実施形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。

次に、本発明を実施する形態について図面を参照して詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の模範的な第１の実施形態に係るブックマーク抽出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すブックマーク抽出装置１は、キーワード抽出部３と、関連ブックマーク提示部５とを有する。

即ち、キーワード抽出部３は、Ｗｅｂサイト（Ｗｅｂページ）の現在までの閲覧履歴情報２に基づいて、キーワードを抽出する。ここで、閲覧履歴情報２は、現在閲覧されているＷｅｂサイトに関する情報を含む。

関連ブックマーク提示部５は、登録されている複数のブックマークに関する情報（ブックマーク情報）４の中から、キーワード抽出部３によって抽出されたキーワードに基づいて、そのキーワードに関連するブックマークを選択し、選択したブックマークをユーザに提示する。ここで、閲覧履歴情報２やブックマーク情報４は、例えば、図１には不図示のＷｅｂブラウザ（Ｗｅｂ閲覧装置）から入手してもよい。また、当該選択したブックマークの提示は、例えば、ディスプレイ（不図示）への表示が想定されるが表示には限定されない。

以上説明した第１の実施形態によれば、現在閲覧されているＷｅｂサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。即ち、本実施形態に係るブックマーク抽出装置１のキーワード抽出部３は、現在閲覧中のＷｅｂサイトを含むところの、現在までのＷｅｂサイトの閲覧履歴情報２に基づいて、キーワードを抽出する。そして、係るブックマーク抽出装置１は、抽出したキーワードを参照することにより、そのキーワードに関連するブックマークを選択し、選択したブックマークをユーザに提示する。これにより、登録されているブックマークが多数有ることに起因してユーザが個々のブックマークを覚えていない場合、或いは、カテゴリ別に分類して登録したためにどのカテゴリに登録したか忘れてしまった場合であっても、ブックマーク抽出装置１は、現在閲覧されているＷｅｂサイトに関連する最適なブックマークをユーザに提示できる。

＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする第２の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図２は、本発明の模範的な第２の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。図２に示す通信環境は、大別して、ブックマーク抽出システム１００、ブラウザ２００、ネットワーク３００、及びＷｅｂサイト４００によって構成されている。

ブックマーク抽出システム１００と、Ｗｅｂサイト４００とは、インターネット等の通信ネットワーク（以下、単に「ネットワーク」と称する）３００を介して通信可能である。本実施形態において、Ｗｅｂサイト４００は、ブラウザ２００に予め登録されているブックマークのリンク先であるとする。図２において、ブックマーク抽出システム１００とブラウザ２００とは、例えば図１７に示す１台の情報処理装置（コンピュータ）において実行されるソフトウェア・プログラムの構成と捉えることができる（詳細は図１７を参照して後述する）。但し、ブックマーク抽出システム１００とブラウザ２００とは、相互に通信可能な、物理的、或いは仮想的に別体の情報処理装置において個別に実現されてもよい。

（ブックマーク抽出システム１００）
ブックマーク抽出システム１００は、閲覧履歴取得部１０２、閲覧履歴解析部１０４、検索サイト情報記憶部１０６、閲覧コンテンツ取得部１０８、閲覧コンテンツ解析部１１０、ブックマーク情報取得部１１２、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８、及び関連ブックマーク表示部１２０を有する。ブックマーク抽出システム１００は、上述した第１の実施形態におけるブックマーク抽出装置１に対応する。

即ち、ブックマーク抽出システム１００において、閲覧履歴取得部１０２は、Ｗｅｂサイトの閲覧履歴（第１の実施形態におけるＷｅｂサイトの閲覧履歴情報２に相当）をブラウザ２００から取得する。検索サイト情報記憶部１０６は、図７に例示する検索サイト情報５０の如く、検索サイトのＵＲＬと、その検索サイトにおける検索ワードの抽出方法とを保持する。閲覧履歴解析部１０４は、閲覧履歴取得部１０２から入手した閲覧履歴を、検索サイト情報記憶部１０６から入手した検索サイト情報に基づいて解析することにより、検索に際して利用されたキーワードを抽出する。閲覧コンテンツ取得部１０８は、ブラウザ２００にて閲覧されているＷｅｂサイトのコンテンツをブラウザ２００から取得する。閲覧コンテンツ解析部１１０は、閲覧コンテンツ取得部１０８を介してブラウザ２００から入手した当該Ｗｅｂサイトのコンテンツを解析することにより、当該Ｗｅｂサイトに関するキーワードを抽出する。ブックマーク情報取得部１１２は、ブラウザ２００に登録されているブックマーク情報をブラウザ２００から取得する。

また、ブックマーク抽出システム１００において、ブックマーク属性関連性判断部１１４は、ブックマーク情報取得部１１２を介して取得したブックマークの属性ＡＴと、閲覧履歴解析部１０４または閲覧コンテンツ解析部１１０によって抽出されたキーワードとの関連性を判断する。ここで、「ブックマークの属性ＡＴ」とは、ブックマークとして登録されているＷｅｂサイトのタイトルやＵＲＬ、フォルダのパス等の、当該ブックマークに関する文字列等を含む詳細情報である（以下、同様）。ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ブックマーク情報取得部１１２を介して取得したブックマークが表すＷｅｂサイト４００（リンク先ＵＲＬ）のコンテンツを、ネットワーク３００を介して、そのＷｅｂサイト４００から取得する。ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ブックマークコンテンツ取得部１１６を介して取得したコンテンツを対象として、閲覧履歴解析部１０４または閲覧コンテンツ解析部１１０によって抽出されたキーワードとの関連性を判断する。そして、関連ブックマーク表示部１２０は、ブックマーク属性関連性判断部１１４及びブックマークコンテンツ関連性判断部１１８によって関連性があると判断されたブックマーク（関連ブックマーク）を、例えばブラウザ２００が表示された画面内において一覧表示することにより、ユーザに提示する。

（ブラウザ２００）
ブラウザ２００は、Ｗｅｂサイト４００を含む各種Ｗｅｂサイトのコンテンツを、ユーザが閲覧可能に表示する機能を有する。このブラウザ２００は、閲覧履歴記憶部２０２、閲覧コンテンツ記憶部２０４、及びブックマーク記憶部２０６を有する。

即ち、閲覧履歴記憶部２０２は、ユーザが閲覧したＷｅｂサイトに関して、そのＷｅｂサイトのＵＲＬ等の閲覧履歴（閲覧履歴情報）を保持する。閲覧コンテンツ記憶部２０４は、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂサイトのコンテンツを保持する。ブックマーク記憶部２０６は、ユーザが登録した所望のＷｅｂサイトのブックマークに関する情報（ブックマーク情報：第１の実施形態におけるブックマーク情報４に相当）を保持する（図１０Ａ〜図１０Ｆ参照）。そして、ブックマーク記憶部２０６は、ブックマーク情報として、登録されているブックマークを表す名称（タイトル）と、そのブックマークに対応するＷｅｂサイトのＵＲＬと、属性情報とを保持する。尚、ブックマーク記憶部２０６は、更に、登録されているブックマークに関するタグやキーワード等の付加情報を保持してもよい。

（動作の説明）
次に、上述した構成を備える本実施形態の動作について詳細に説明する。

図３は、本発明の模範的な第２の実施形態に係るブックマーク抽出システム１００によるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。本実施形態に係るブックマーク抽出システム１００は、ユーザがブラウザ２００を利用して所望のＷｅｂページにアクセスするのに応じて動作を開始する。即ち、本実施形態に係るブックマーク抽出処理は、ブラウザ２００におけるＷｅｂページへのアクセスが検出されるのに応じて開始される。

Ｗｅｂページへのアクセスが検出されると、閲覧履歴取得部１０２は、ブラウザ２００の閲覧履歴記憶部２０２から、閲覧履歴を取得する（ステップＳ１０２）。次に、閲覧履歴解析部１０４は、ステップＳ１０２にて取得した閲覧履歴を解析する（ステップＳ１０４）。そして閲覧履歴解析部１０４は、解析結果に基づいて、ブラウザ２００にて現在閲覧されているＷｅｂページが、検索サイトにて表示された検索結果を示すページから直接移動（遷移、到達）したページであるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。

ステップＳ１０５における判断の結果、現在閲覧されている当該Ｗｅｂページが検索サイトからの移動ではない場合、閲覧コンテンツ取得部１０８は、当該Ｗｅｂページのコンテンツに基づくキーワードの抽出処理（第１の検索処理）を行う（ステップＳ１０６）。即ち、閲覧コンテンツ取得部１０８は、ステップＳ１０６において、ブラウザ２００の閲覧コンテンツ記憶部２０４から、ユーザが現在閲覧している当該Ｗｅｂページのコンテンツを取得する。そして、閲覧コンテンツ解析部１１０は、ステップＳ１０６にて取得したコンテンツを解析することにより、当該Ｗｅｂページのコンテンツに含まれる重要単語を、キーワードとして抽出する（ステップＳ１０８）。重要単語の抽出処理において、ある単語が重要単語であるか否かは、例えば、当該Ｗｅｂページにおける当該単語の出現頻度（使用回数）に基づいて行ってもよい（尚、その他の方法であっても良い。以下同様）。

一方、当該Ｗｅｂページが検索サイトからの移動である場合、閲覧履歴解析部１０４は、閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理（第２の検索処理）を行う（ステップＳ１１０）。

尚、閲覧履歴解析部１０４による閲覧履歴の解析処理（ステップＳ１０２，ステップＳ１０４，ステップＳ１０５）及び閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理（ステップＳ１１０）については、図４を参照して後述する。

そして、上記何れかのキーワード抽出処理によって得られたキーワードを用いて、ステップＳ１１２及びステップＳ１１４において、そのキーワードに関連するブックマークを抽出する。即ち、ブックマーク情報取得部１１２は、ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６から、同ブラウザに登録されているブックマークに関する情報（ブックマーク情報）を取得する（ステップＳ１１２）。次に、ステップＳ１１４において、当該キーワードと、ブックマーク情報との関連性の判断処理が行われる。この判断処理は、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、及びブックマークコンテンツ関連性判断部１１８によって実現される（詳細は図５を参照して後述する）。

ステップＳ１１４にて関連性の判断が完了した後、関連ブックマーク表示部１２０は、関連するブックマークの一覧を、例えば図１１に示す表示態様によりユーザに提示する（ステップＳ１１６）。

図１１は、本発明の模範的な第２の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。図１１に示す例は、ブラウザ２００の機能によって現在表示されているＷｅｂページの左側フレーム内に、そのＷｅｂページに関連するブックマークの一覧が表示された状態を示している。

ここで、閲覧履歴解析部１０４の動作について図４を参照して説明する。図４は、第２の実施形態に係るブックマーク抽出処理のうち、図３に示すステップＳ１０２，ステップＳ１０４，ステップＳ１０５，ステップＳ１１０における処理の詳細を示すフローチャートである。

閲覧履歴解析部１０４は、まず、ブラウザ２００の閲覧履歴記憶部２０２に記憶されている閲覧履歴情報の中から、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂページに辿り着くまでの履歴（当該Ｗｅｂページに対応する履歴）を表す履歴情報を取得する(ステップＳ２０２)。

次に、閲覧履歴解析部１０４は、ステップＳ２０２にて取得した履歴情報を参照することにより、現在閲覧されているＷｅｂページが検索サイトであるか否かを判断する（ステップＳ２０４）。ここで、ステップＳ２０４における検索サイトであるか否かの判断は、例えば、予め記憶している検索サイトのＵＲＬとのパターンマッチング等の処理等、現在では一般的な手順を採用することができる。係る手順の具体例については、図５を参照して後述する。

閲覧履歴解析部１０４は、現在閲覧されているＷｅｂページが検索サイトであると判断した場合、その検索サイトにユーザが入力した検索ワードを抽出する(ステップＳ２１０）。一方、閲覧履歴解析部１０４は、現在閲覧されているＷｅｂページが検索サイトではないと判断した場合、ステップＳ２０２にて取得した閲覧情報の中から、現在閲覧中のＷｅｂページの一つ前に閲覧されたＷｅｂページに関する履歴情報を取得する(ステップＳ２０６)。そして、閲覧履歴解析部１０４は、ステップＳ２０６にて取得した履歴情報を参照することにより、当該一つ前に閲覧されたＷｅｂページが検索サイトであるか否かを判断する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８における判断処理においても、上述したステップＳ２０４と同様な一般的な処理手順を採用することができる。

図５は、第２の実施形態に係る履歴一件に対する検索サイトか否かの判断処理と、検索ワードの抽出処理とを示すフローチャートであり、上述した図４に示す一連の処理のうち一部（ステップＳ２０４〜ステップＳ２１０）をより詳細に示す。

閲覧履歴解析部１０４は、図４に示すステップＳ２０２にて取得した履歴情報に含まれるＵＲＬを取得する（ステップＳ２１２）。次に、閲覧履歴解析部１０４は、検索サイト情報記憶部１０６から、検索サイト情報を一件取得する（ステップＳ２１４）。

閲覧履歴解析部１０４は、現在閲覧されているＷｅｂページの一つ前に閲覧されたＷｅｂページを対象として、ＵＲＬの先頭がステップＳ２１４にて取得した検索サイト情報が表す検索サイトのＵＲＬと一致するか判断する（ステップＳ２１６）。

ステップＳ２１６の判断にて検索サイトに一致すると判断した場合、閲覧履歴解析部１０４は、該当する検索サイトの検索ワード取得方法に従って検索ワードを取得する（ステップＳ２２０）。一方、検索サイトに一致しないと判断した場合、閲覧履歴解析部１０４は、検索サイト情報記憶部１０６に記憶されている検索サイト情報の中に、未検証の検索サイトがまだ残っているかを判断する（ステップＳ２１８）。この判断で未検証の検索サイトがある場合、処理はステップＳ２１４に戻される。一方、未検証の検索サイトがないと判断された場合、閲覧履歴解析部１０４は、本処理を終了する。

尚、検索サイト情報記憶部１０６に保持する検索サイトの情報は、検索サイトの実装に依存するため、定期的な更新が必要である。係る更新は、本システム配布者の定期的な情報配信による自動修正や、検索サイト情報の共有化、ユーザの手による手動修正などが考えられる。

次に、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８を組み合わせた関連性判断処理の詳細について、図６を参照して説明する。

図６は、本発明の模範的な第２の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図３に示すステップＳ１１４の詳細を示す。

まず、ブックマーク属性関連性判断部１１４は、ステップＳ１１２（図３）にてブックマーク情報取得部１１２によって取得されたブックマーク情報を参照することにより、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれる文字列を対象とするキーワードの検索を行う（ステップＳ３０２）。ここで、本ステップにて検索されるキーワードは、前述したＷｅｂページのコンテンツに基づくキーワードの抽出処理（第１の検索処理：図３のステップＳ１０６）、或いは、閲覧履歴に基づくキーワードの抽出処理（第２の検索処理：図３のステップＳ１１０、図４、図５）にて抽出されたキーワードである。

ステップＳ３０２における検索の結果、全てのキーワードがブックマークの属性ＡＴ内に存在した場合、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、該当するブックマークのリンク先である特定のＷｅｂサイト４００にアクセスする（ステップＳ３０８）。これにより、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、特定のＷｅｂサイト４００のコンテンツを、ネットワーク３００を介して取得する。

ステップＳ３０８にてコンテンツが取得できた場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該ブックマークがユーザによって登録されたときからのコンテンツの変化を鑑みて、ブックマークコンテンツ取得部１１６が取得したコンテンツの文字列において当該キーワードを検索する（ステップＳ３０９）。

ステップＳ３０９における検索の結果、当該キーワードが一つ以上含まれる場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が有ると判断する（ステップＳ３１２）。これに対して、当該キーワードが一切含まれない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００と、現在閲覧されているＷｅｂサイトとの関連性は無いと判断する（ステップＳ３１０）。尚、当該ブックマークに対応する特定のＷｅｂサイト４００がリンク切れの場合、処理はステップＳ３１０に進められる。この場合も、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００と、現在閲覧されているＷｅｂサイトとの関連性は無いと判断する。

一方、ステップＳ３０２における検索の結果、当該キーワードの一部もしくは全てがブックマークの属性ＡＴ内に存在しない場合も、ステップＳ３０８と同様に、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ネットワーク３００を介して、当該ブックマークのリンク先であるＷｅｂサイト４００にアクセスすることによってコンテンツを取得する（ステップＳ３０４）。そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、取得したコンテンツに含まれる文字列において、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれなかったキーワードを検索する（ステップＳ３０６）。尚、このときの処理の負荷を軽くするために、コンテンツの取得からキーワードの検索までの処理は、ネットワーク３００経由で検索サイトを利用して実施することも可能である。

ステップＳ３０６における検索の結果、ステップＳ３０４にて取得したコンテンツ内に、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれなかった全てのキーワードを含むと判断した場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が有ると判断する（ステップＳ３１２）。

一方、当該取得したコンテンツ内に、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれなかったキーワードのうち一部もしくは全てを含まない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００と、現在閲覧されているＷｅｂサイトとの関連性は無いと判断する（ステップＳ３１０）。

（実施例）
次に、具体的な実施例を用いて、上述した一連の処理の全体像を説明する。はじめに、本説明における前提条件を述べる。

図８は、本発明の模範的な第２の実施形態の実施例における、ユーザによるＷｅｂ閲覧に際しての画面遷移を例示的に説明する図である。また、図９は、図８に例示する画面遷移の場合におけるブックマーク抽出システムの動作を概念的に説明する図である。

即ち、図８（ａ）に例示するパターン１は、例えば自分のブログにて所望のＷｅｂサイトのＵＲＬを直接入力することにより、現在閲覧中のＷｅｂサイトに到達した場合を示している。一方、図８（ｂ）に例示するパターン２は、検索サイトにて所望のキーワードを入力することによって当該キーワードに関する検索結果を得て、更に検索結果の中から所望のＷｅｂサイトに遷移したことにより、当該所望のＷｅｂサイトを現在閲覧している場合を示している。

尚、図８及び図９において、「Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ」、「Ｍｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ」、「Ｏｆｆｉｃｅ」、「Ｗｉｎｄｏｗｓ」は、登録商標である（以下同様）。

検索サイト情報記憶部１０６から入手する検索サイト情報は、図７に概念的に例示する情報を参照することとする。そして、ユーザは、図１０Ａ乃至図１０Ｆに概念的に例示するブックマーク（ブックマーク１乃至６）を以前登録していた。但しこのユーザは、その他にも大量のブックマークを登録したことによって、これらブックマーク１乃至６を見つけることができなくなっているとする。或いは、これらのブックマークを登録したこと自体忘れてしまったため、ユーザ単独の操作によっては、これらのブックマークに容易には到達できなくなっているとする。

図１０Ａ乃至図１０Ｆに例示するブックマーク情報の例において、フォルダのパスを参照すると、ユーザは、殆どのブックマークに関して、ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ（登録商標）フォルダ内に、ソフトウェアごとに関連するブックマークを整理している。但し、ブックマーク６（図１０Ｆ）だけは、この整理手順に従っていない。この理由としては、例えば、ブックマークの整理法を、ブックマーク６の登録のときに変更した場合、或いは一時的に登録する場所を変更した場合等が想定される。

上記のような前提条件において、一般的な技術の場合、ユーザがブックマーク６に到達するためには、まず、ブックマーク６を登録したことを当該ユーザ自身が覚えていることが必須である。更に、ユーザは、ブックマークに関する以前の整理法を覚えていており、その整理法に基づいてブックマーク６を探すか、検索によって調査するしかない。但し、一般的なブックマークの検索機能を利用する場合、使用するキーワードが、パターン１（図８（ａ））やパターン２（図８（ｂ））に例示するページ遷移の過程において、ユーザが知りたいことに関連する「Ｏｆｆｉｃｅ」や「Ｗｉｎｄｏｗｓ」なる単語（但し、Ｏｆｆｉｃｅ、Ｗｉｎｄｏｗｓは登録商標）である場合、ブックマーク６に到達することができない。

このような一般的な技術に対して、本実施形態において上述した技術によれば、係る前提条件の如く多数のブックマークの中に埋もれてしまったブックマークの有効活用をユーザに促すことができる。

以下、図８（ａ）及び（ｂ）に例示する画面遷移に対応するブックマーク抽出システム１００の動作について、図９（ａ）及び（ｂ）を参照して説明する。

はじめに、図９（ａ）に例示するパターン１における実施例を説明する。パターン１は、「閲覧中のＷｅｂページ」に、検索サイトを経由せずに、例えば「自分のブログ」ページから到達した場合を示す。このパターン１の例では、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂページが、情報技術関係のコラムが記載されたＷｅｂページであるとする。このＷｅｂページをユーザが以前に閲覧した時点において、当該Ｗｅｂページには、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）の比較特集が掲載されていたとする。そして、今回閲覧した現時点において、当該Ｗｅｂページには、ショートカットキーに関する特集が掲載されているとする。

この場合、ブックマーク抽出システム１００において、閲覧履歴取得部１０２は、閲覧履歴記憶部２０２から閲覧履歴を取得する（図３のステップＳ１０２）。次に、閲覧履歴解析部１０４は、取得した閲覧履歴を解析することにより、現在閲覧中のＷｅｂサイトが、検索サイトにおける検索結果のページから直接遷移（到達）したページかどうかを判断する（図３のステップＳ１０４）。係るパターン１において、現在閲覧中のＷｅｂサイトへの遷移は、検索サイトを経由していない。このため、閲覧コンテンツ取得部１０８は、キーワードの抽出処理として、ブラウザ２００の閲覧コンテンツ記憶部２０４から、閲覧中のコンテンツを取得する（図３のステップＳ１０６）。

次に、閲覧コンテンツ解析部１１０は、取得したコンテンツを解析することによって、当該「閲覧中のＷｅｂページ」における重要単語を、キーワードとして抽出する（図３のステップＳ１０８）。図９（ａ）に示すパターン１の場合、このキーワードとして「Ｗｉｎｄｏｗｓ」及び「ショートカットキー」が得られるとする。

そして、ブックマーク情報取得部１１２は、既に登録されている複数のブックマークの中から当該キーワードに関連するブックマークを抽出するため、ブラウザ２００のブックマーク記憶部２０６から、ブックマーク情報を取得する（図３のステップＳ１１２）。この場合は、図１０Ａ乃至図１０Ｆに例示するブックマーク１乃至６が得られる。更に、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、及びブックマークコンテンツ関連性判断部１１８を組み合わせて利用することによって、これらブックマークと、当該キーワードとの関連性が判断される（図３のステップＳ１１４、図６）。これにより、本実施例では、当該キーワードに関連するブックマーク（関連ブックマーク）として、ブックマーク１乃至６の中から、ブックマーク１、３、５、６が選択される。関連ブックマーク表示部１２０は、係る関連ブックマークの一覧を、例えば図１１に示す表示態様でユーザに提示する（図３のステップＳ１１６）。

ここで、係るパターン１の場合における閲覧履歴の解析処理と、関連性の判断処理とについて具体的な処理の流れについて以下に説明する。

まず、閲覧履歴の解析処理について説明する。パターン１（図９（ａ））では、上述した通り、閲覧中のＷｅｂページのコンテンツに基づいて、キーワードとしての重要単語が抽出される。この過程について説明を加える。

閲覧履歴解析部１０４は、ステップＳ１０２（図３）にて取得された閲覧履歴の中から、現在閲覧中のＷｅｂページに到達するまでの履歴を、当該閲覧中のＷｅｂページへのアクセス情報として取得する(図４のステップＳ２０２)。次に、閲覧履歴解析部１０４は、当該閲覧中のＷｅｂページが検索サイトかどうかを検証する（図４のステップＳ２０４）。本実施例の場合、当該閲覧中のＷｅｂページは検索サイトではない。このため、閲覧履歴解析部１０４は、当該閲覧履歴の中から、現在閲覧中のＷｅｂページの一つ前に閲覧されたＷｅｂページの履歴を取得する（図４のステップＳ２０６）。この場合、図９（ａ）に示す通り、「自身のブログ」へのアクセス情報が得られる。このアクセス情報から、当該一つ前に閲覧されたＷｅｂページは検索サイトではないと判断されるので（図４のステップＳ２０８にてＮＯ）、閲覧履歴解析部１０４は、ユーザが現在閲覧中のＷｅｂページは、検索サイトを経由して到達したのではないと判断する。

次に、関連性判断処理について説明する。まず、ブックマーク属性関連性判断部１１４は、ブックマークの属性ＡＴに含まる文字列の中から、係るパターン１にて上記の如く抽出された当該キーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ」及び「ショートカットキー」を検索する（図６のステップＳ３０２）。係るパターン１では、全てのキーワードをブックマークの属性ＡＴ内に含むブックマークとして、当該ブックマーク１乃至６の中から、ブックマーク１、２が選ばれる。また、キーワードを一部もしくは全て含まないブックマークとして、当該ブックマーク１乃至６の中から、ブックマーク３、４、５、６が選ばれる。

ブックマーク１、２について、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ネットワーク３００を介してリンク先のＷｅｂサイト４００にアクセスすることにより、そのＷｅｂサイトのコンテンツを取得する（図６のステップＳ３０８）。このときコンテンツを取得できなかったブックマーク２（図１０Ｂ）は、リンク切れである。このため、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、現在閲覧されているＷｅｂサイトと、ブックマーク２とは関連性無と判断する（図６のステップＳ３１０）。

一方、コンテンツを取得できたブックマーク１について、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、取得したコンテンツに含まれる文字列を対象として、当該キーワード（「Ｗｉｎｄｏｗｓ ショートカットキー」）を検索する（図６のステップＳ３０９）。ブックマーク１は、当該キーワードを含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、現在閲覧されているＷｅｂサイトと、ブックマーク１（図１０Ａ）とは、関連性有りと判断する（図６のステップＳ３１２）。

また、ブックマーク３、４、５、６について、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ネットワーク３００を介してリンク先のＷｅｂサイト４００にアクセスすることにより、そのＷｅｂサイトのコンテンツを取得する（図６のステップＳ３０４）。更に、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、取得したコンテンツの文字列を対象として、ブックマークの属性ＡＴ内には含まれなかったキーワードを検索する（図６のステップＳ３０６）。その結果、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、全てのキーワードを当該コンテンツ内に含むブックマーク３、５、６（図１０Ｃ，Ｅ，Ｆ）を関連性有と判断する（図６のステップＳ３１２）。一方、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該全てのキーワードのうち一部のキーワードしか含まないブックマーク４（図１０Ｄ）を、関連性無しと判断する（図６のステップＳ３１０）。

ここで、あるＷｅｂサイトの初回閲覧に際して、ユーザは、そのＷｅｂサイトのＵＲＬについて利用分類の登録操作を行う傾向がある。一般的な技術の場合、利用分類として重要単語が利用されると仮定すると、「ＯＳ 比較」等が利用分類として設定されると考えられる。一方で、本実施例（パターン１）における前提条件として、上述した通り、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂページは、情報技術関係のコラムが記載されたＷｅｂページである。このＷｅｂページは、コラムサイトであるため、掲載されるコンテンツが例えば定期的に更新される可能性が高い。従って、パターン１の場合、このＷｅｂサイトが初めて閲覧されたときのコンテンツとは異なり、図９（ａ）に例示する如く、Ｗｉｎｄｏｗｓのショートカットキーについて特集している。あるＷｅｂサイトが初めて閲覧されたときのコンテンツ等の情報を基に関連付けが行われる場合、一般的な技術では、上述した通り、例えば「ＯＳ 比較」なるキーワードが利用分類として登録される。このため、一般的な技術では、現在のコンテンツに合致したキーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ ショートカットキー」に関連するブックマークが存在しない。これに対して、本実施例において、ブックマーク抽出システム１００は、Ｗｅｂページが閲覧されたときの情報を用いて、そのＷｅｂページと登録済みのブックマークとの関連付けが行われる。このため、本実施例によれば、現在閲覧されているＷｅｂページのコンテンツに合致したキーワード「Ｗｉｎｄｏｗｓ ショートカットキー」を用いて、関連ブックマーク１、３、５、６を抽出することができる。即ち、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。

次に、図９（ｂ）に例示するパターン２における実施例を説明する。パターン２は、検索サイトを経由して「閲覧中のＷｅｂページ」に到達した例である。

パターン２の場合も、上述したパターン１と同様に、閲覧履歴の解析が行われ、現在閲覧されているＷｅｂページへの移動（遷移）方法が判断される（図３のステップＳ１０２〜ステップＳ１０５）。但し、パターン２は検索サイトを経由する例であるため、閲覧履歴解析部１０４は、キーワード抽出処理として、閲覧履歴を基に検索ワード（当該検索サイトにて検索のためにユーザが入力したキーワード）を抽出する（図３のステップＳ１１０）。このときパターン２では、キーワードとして「ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」が得られる。

次に、パターン１の場合と同様に、ブックマーク記憶部２０６からブックマーク情報が取得され（図３のステップＳ１１２）、この場合も、図１０Ａ乃至図１０Ｆに例示するブックマーク１乃至６が得られる。更に、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、及びブックマークコンテンツ関連性判断部１１８を組み合わせて利用することにより、ブックマークとキーワードの関連性が判断される（図３のステップＳ１１４）。これにより、当該キーワードに関する関連ブックマークとして、ブックマーク１乃至６の中から、ブックマーク３、４、６（図１０Ｃ，Ｄ，Ｆ）が選択される。関連ブックマーク表示部１２０は、係る関連ブックマークの一覧を、例えば図１１に示す表示態様でユーザに提示する（図３のステップＳ１１６）。

ここで、係るパターン２（図９（ｂ））の場合における閲覧履歴の解析処理と、関連性の判断処理とについて、ブックマーク抽出システム１００が行う具体的な処理の流れについて以下に説明する。

まず閲覧履歴解析部１０４の処理（図４）について説明する。パターン２（図９（ｂ））では、上述した通り、検索サイトにおける検索ワードがキーワードとして抽出される。パターン２の場合、閲覧履歴の解析処理において、閲覧履歴解析部１０４は、現在閲覧中のＷｅｂページが検索サイトではないとステップＳ２０４にて判断した後、閲覧履歴の中から、当該閲覧中のＷｅｂページの一つ前に閲覧されたＷｅｂページに関する履歴情報を取得する（ステップＳ２０６）。図９（ｂ）に示す例の場合、ステップＳ２０６では、検索サイトの「検索結果」画面に関するアクセス情報が取得される。パターン２では、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０６にて取得されたアクセス情報と、予め記憶している検索サイトとが一致する（ここでは、図７に示す検索サイト情報における検索サイトＩＤ１に該当すると仮定する）。このため、ステップＳ２１０では、検索ワードが行われる。検索ワードの抽出は、例えば、図７に示す検索サイト情報に含まれる「検索ワード抽出方法」に基づいて行われる。この場合、閲覧履歴解析部１０４は、履歴情報の中から「検索結果」に対応するＵＲＬを取得し、そのＵＲＬのクエリ文字列から、検索ワードとして値ｑを取得する。図７に示す「検索ワード抽出方法」において、検索ワードとして複数のワードが入っている場合は「＋」なる記号によって連結される。この「＋」なる記号は、検索ワードが繋がっている状態、つまり、「ｋｅｙ１＋ｋｅｙ２」という文字列があれば、文字列を分割して「ｋｅｙ１」と「ｋｅｙ２」とを得ることを表す。即ち、ステップＳ２１０では、値ｑを用いて文字列を分割することにより、求めるべき検索ワード群（複数の検索ワード）を得る。図９（ｂ）に示す例の場合は、検索ワードとして、「ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」が得られる。求められた検索ワードは、ブックマークのコンテンツ検索（図６のステップＳ３０６，ステップＳ３０９）に際してキーワードとして利用される。このように、本実施例によれば、ユーザが知りたい事項により合致したキーワードを抽出することができる。これに対して、一般的な技術の場合、検索サイトを経由して現在閲覧中のＷｅｂサイトに辿り着いた場合（図７（ｂ）に示すパターン２）は、当該閲覧中のＷｅｂサイトのコンテンツの中から、重要(使用頻度が高い)な単語である「Ｗｉｎｄｏｗｓ ショートカットキー」がキーワードとして抽出されることが予想される。このため、一般的な技術の場合は、ユーザが知りたい事項と関連が無いブックマークが抽出される可能性があるため、利便性を欠く。

次に、図９（ｂ）に示すパターン２を例に関連性判断処理について説明する。まず、ブックマーク属性関連性判断部１１４は、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれる文字列を対象として、当該キーワード「ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」を検索する（図６のステップＳ３０２）。この場合、当該全てのキーワードを、ブックマークの属性ＡＴ内に含むブックマークとして、ブックマーク４が選択される。また、当該キーワードを一部もしくは全て含まないブックマークとして、ブックマーク１、２、３、５、６が選択される。

ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ブックマーク４（図１０Ｄ）について、リンク先である特定のＷｅｂサイト４００にネットワーク３００を介してアクセスすることにより、その特定のＷｅｂサイトのコンテンツを取得する（図６のステップＳ３０８）。そして、コンテンツを取得できた場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、そのコンテンツ内の文字列を対象として、当該キーワードを検索する（図６のステップＳ３０９）。この場合、ブックマーク４は、当該キーワードを含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ブックマーク４と閲覧中のＷｅｂサイトとが関連性有りと判断する（図６のステップＳ３１２）。

また、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ブックマーク１、２、３、５、６について、リンク先である特定のＷｅｂサイト４００にネットワーク３００を介してアクセスすることにより、その特定のＷｅｂサイトのコンテンツを取得する（図６のステップＳ３０４）。更に、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、取得したコンテンツ内の文字列を対象として、ブックマークの属性ＡＴ内には含まれていなかったキーワードを検索する（図６のステップＳ３０６）。そしてこの場合、ブックマーク３（図１０Ｃ）は、当該全てのキーワードをコンテンツ内に含むため、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ブックマーク３及び６と、閲覧中のＷｅｂサイトとが関連性有りと判断する（図６のステップＳ３１２）。一方、ブックマーク１、２、５（図１０Ａ，Ｂ，Ｅ）は、当該全てのキーワードのうち一部または全てをコンテンツ内に含まない。従ってブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ブックマーク１、２、５と、閲覧中のＷｅｂサイトとが関連性が無いと判断する（図６のステップＳ３１０）。

先に説明した閲覧履歴解析部１０４の処理の場合と同様に、一般的な技術では、パターン２の場合、現在閲覧中のＷｅｂサイトに基づいて、キーワードとして「Ｗｉｎｄｏｗｓ」及び「ショートカットキー」が抽出され、それに基づきブックマーク１、３、５、６が抽出されてしまうことが予想される。この場合、閲覧中のＷｅｂサイトにおいてユーザが本来知りたかった事項、即ち、「ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」に関連があるブックマークが欠落してしまう。これに対して、本実施例によれば、ユーザが知りたい事項により合致したブックマークとして、「ＭｉｃｒｏＳｏｆｔ Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」に関連するブックマーク３、４、６（図１０Ｃ，Ｄ，Ｆ）をユーザに提示することができる。

このように、上述した第２の実施形態及びその実施例において、ブックマーク抽出システム１００は、ユーザがブラウザ２００を利用して現在閲覧しているＷｅｂサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。

即ち、一般に、以前検索等により発見してブックマークとして登録したものの、大量のブックマークを登録してしまったために結果として、所望のブックマークを見つけることができなくなってしまうことがある。或いは、ユーザは、あるブックマークを登録したこと自体忘れてしまったことにより、活用できなくなってしまうことがある。このような状況に対して、上述した第２の実施形態及びその実施例によれば、上述したパターン１、パターン２共に、あるＷｅｂページを閲覧したときに、そのＷｅｂページに関連するブックマークをユーザに提示することができる。よって、ユーザは、知りたい事項が掲載されたＷｅｂページにより早く到達することができる。その理由は、ブックマーク属性関連性判断部１１４やブックマークコンテンツ関連性判断部１１８等の機能により、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂページに関連するブックマークを的確に抽出できるからである。

また、上述した第２の実施形態及びその実施例によれば、閲覧中のＷｅｂサイトを参照したユーザの意図をより正確に反映したブックマークを抽出できる。具体的に述べると、パターン２（図８（ｂ））の場合、一般的な技術では、閲覧中のＷｅｂサイトのコンテンツを使用頻度等により解析した場合、「Ｗｉｎｄｏｗｓ ショートカットキー」がキーワードとして得られると思われる。但し、パターン２の場合、ユーザは、「Ｏｆｆｉｃｅ ショートカットキー」を検索した結果、当該閲覧中のＷｅｂサイトに辿り着いている。従ってこの場合、ユーザは、検索サイトに入力した検索ワードに関連する情報を欲していると考えられる。上述した第２の実施形態及びその実施例（図９（ｂ））によれば、この検索ワードを利用してブックマークの抽出を行うことができるので、よりユーザの希望に合ったブックマークを抽出することができる。また、ユーザが以前登録したブックマークを忘れてしまい、再度検索サイトにて同様の目的で検索をした場合に、その以前登録したブックマークをユーザに提示することができる。その理由は、閲覧履歴解析部１０４において、閲覧中のＷｅｂサイトをユーザがどういう方法で参照したのかどうか閲覧履歴を解析するからである。

また、上述した第２の実施形態及びその実施例によれば、ユーザが閲覧中のＷｅｂページにアクセスした時点における当該Ｗｅｂページのコンテンツに関連したブックマークを抽出することができる。これにより、当該Ｗｅｂページにユーザが前回アクセスときからのコンテンツの変化に対応し、より現状に即したブックマークを抽出することができる。その理由は、登録されているブックマークにリンクされているＷｅｂページに関して、現在閲覧されているＷｅｂページの閲覧時点におけるコンテンツが閲覧コンテンツ解析部１１０によって解析されることにより、関連性の検証が行われるからである。

また、上述した第２の実施形態及びその実施例によれば、閲覧中のＷｅｂページにアクセスした時点におけるブックマークのコンテンツに即してブックマークを抽出することができる。これにより、ブックマークの属性ＡＴに含まれる情報だけによっては発見できない関連ブックマークの抽出、或いはリンク切れを起こしているブックマークを、関連ブックマークから除外することができる。その理由は、関連性判断処理において、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８により、属性情報のみではなく、ブックマークのリンク先のコンテンツと、キーワードとの関連性をも組み合わせて判断できるからである。

＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第３の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。

図１２は、本発明の模範的な第３の実施形態に係るブックマーク抽出システムを含む通信環境を例示する構成図である。図１２に示す通信環境は、大別して、ブックマーク抽出システム１００Ａ、ブラウザ２００、ネットワーク３００、及びＷｅｂサイト４００によって構成されている。ブックマーク抽出システム１００Ａは、図２に示した第２の実施形態におけるブックマーク抽出システム１００の構成に加えて、関連ブックマークキャッシュ操作部１２２、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４、及び共通キーワード関連性判断部１２６を更に備える。ブックマーク抽出システム１００Ａは、上述した第１の実施形態におけるブックマーク抽出装置１に対応する。

本実施形態において、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４と関連ブックマークキャッシュ操作部１２２とは、主に、関連ブックマークを抽出する際の負荷を軽減するために設けられている。即ち、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４と関連ブックマークキャッシュ操作部１２２とは、本実施形態において、各種データのキャッシュ機能を実現する。

関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４は、ユーザがブラウザ２００を利用して現在までに閲覧したＷｅｂページ（即ち、閲覧中のＷｅｂページをを含む）に関して、データキャッシュ（キャッシュ）を保持する。このキャッシュは、例えば以下の複数項目のデータを含み、これらが関連付けた対応情報である。

・ユーザがブラウザ２００を利用して現在までに閲覧したＷｅｂページ（即ち、閲覧中のＷｅｂページを含む）のＵＲＬ、
・当該Ｗｅｂページから抽出されたキーワード、
・当該Ｗｅｂページに関する関連ブックマークの識別情報（ＩＤ）、
・当該各Ｗｅｂページへの最終アクセス時刻。

ここで、当該抽出されたキーワードとは、上述した第２の実施形態における第１または第２の検索処理によって抽出されたキーワードである。また、関連ブックマークとは、第２の実施形態においてブックマーク属性関連性判断部１１４およびブックマークコンテンツ関連性判断部１１８によって関連性があると判断されたブックマークである。

係るキャッシュ機能により保持される情報のライフタイムは、例えば、ブラウザ２００の動作が完了するまで（ブラウザ機能の利用が終了するまで）、或いは、本システムの電源オフのときまでとする。これは、Ｗｅｂページやブックマークのコンテンツの変化に対応するためである。共通キーワード関連性判断部１２６は、抽出された共通キーワードの関連性を判断する。

（動作の説明）
次に、上述した構成を備える本実施形態の動作について詳細に説明する。

図１３は、本発明の模範的な第３の実施形態に係るブックマーク抽出システム１００Ａによるブックマーク抽出処理を示すフローチャートである。ブックマーク抽出システム１００Ａは、第２の実施形態と同様に、ユーザがブラウザ２００を利用して所望のＷｅｂページにアクセスするのに応じて動作を開始する。

まず、関連ブックマークキャッシュ操作部１２２は、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４を参照することにより、最終アクセス時刻（日時）が最も現在に近い数件のキャッシュを取得する（ステップＳ４０２）。次に、共通キーワード関連性判断部１２６は、ステップＳ４０２にて取得したキャッシュを対象として、そのキャッシュの中に共通して出現するキーワードを、当該数件のキャッシュに関する共通キーワードとして抽出する（ステップＳ４０６）。そして、関連ブックマークキャッシュ操作部１２２は、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４を参照することにより、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂページのＵＲＬに対応するキャッシュを取得する（ステップＳ４０８）。

関連ブックマークキャッシュ操作部１２２は、ステップＳ４０８にてキャッシュの取得を試みた結果、閲覧中のＷｅｂページに対応するキャッシュが存在したか否かを判断する（ステップＳ４１０）。ここで、キャッシュが存在する場合とは、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４に格納されている過去に閲覧したＷｅｂページのＵＲＬの中に、現在閲覧しているＷｅｂページのＵＲＬと一致するＵＲＬが有るか否かを探索し、一致するＵＲＬが検出できた場合を表す。

キャッシュが存在すると判断された場合（ステップＳ４１０にてＹＥＳ）、共通キーワード関連性判断部１２６は、関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４から取得した全ての関連ブックマークの識別情報をキーとして、ブックマーク情報取得部１１２から、当該全ての関連ブックマークに関する属性情報（ＡＴ）を取得する。また、共通キーワード関連性判断部１２６は、ブックマークコンテンツ取得部１１６を介して、当該全ての関連ブックマークのリンク先であるＷｅｂページから、当該Ｗｅｂページのコンテンツを取得する。そして、共通キーワード関連性判断部１２６は、取得した関連ブックマークの属性ＡＴ及びコンテンツを対象として、共通キーワードの出現回数を計測し、計測した値を保持し（ステップＳ４２８）、処理をステップＳ４３０に進める。ここで、ステップＳ４２８にて関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４から取得した全てのブックマークとは、現在時刻に近い数件のＷｅｂページ（ＵＲＬ）に関連して取得した関連ブックマークの全てを表す。

一方、キャッシュが存在しないと判断された場合（ステップＳ４１０にてＮＯ）、ステップＳ４１２からステップＳ４２６において、第２の実施形態にて上述したステップＳ１０２からステップＳ１１４（図３）までの処理と略同様な処理が行われる。但し、ステップＳ４２６における処理は、図１４を参照して後述するようにステップＳ１１４と一部異なる。

そして、関連ブックマーク表示部１２０は、ステップＳ４２６にて関連性が有ると判断されたブックマーク、或いはステップＳ４２８にて計測対象とした全ブックマークを対象として、共通キーワードの出現回数順に一覧表示する（ステップＳ４３０）。例えば、図１０Ａ乃至図１０Ｆに示す表示態様の場合に当てはめて説明すると、出現回数の高いブックマークから低いブックマークの順で、ブックマーク１，３，５が表示されていることが判る。

ここで、ステップＳ４２６にて行われる関連性判断処理について、図１４を参照して説明する。図１４は、本発明の模範的な第３の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図１３に示すステップＳ４２６の詳細を示す。このフローチャートは、第２の実施形態にて上述した関連性判断処理（図６）と同様な処理構成に加え、ステップＳ３１２の後に、更に、ステップＳ５０１を有する。即ち、ステップＳ５０１において、共通キーワード関連性判断部１２６は、ステップＳ３１２にて関連性有りと判断された全てのブックマークを対象として、ブックマークの属性ＡＴ及びコンテンツにおける共通キーワードの出現回数を計測し、計測した値を保持し、処理をステップＳ４３０に進める。

上述した第３の実施形態によれば、上述した第２の実施形態と同様に、現在閲覧しているＷｅｂサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。更に、本実施形態によれば、関連ブックマークキャッシュ操作部１２２と関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４によるキャッシュ機能により、上述した対応情報をキャッシュすることができる。これにより、閲覧履歴や閲覧コンテンツ、ブックマークコンテンツを解析する際の負荷を軽減することができる。

また、上述した第３の実施形態によれば、係るキャッシュ機能により、ブラウザナビゲーションによる「戻る・進む」等の操作に対応することができる。

＜第４の実施形態＞
次に、上述した第１及び第２の実施形態を基本とする第４の実施形態について説明する。以下の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明する。その際、上述した実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明は省略する。

本実施形態では、ユーザが現在閲覧しているＷｅｂサイトに関連するブックマークをユーザに提示する際に、そのＷｅｂサイトへの関連性の高さに応じて、登録済みのブックマークを、ランク分けした表示態様で提示する場合について説明する。

以下の説明において、関連性のランクは、一例として、以下の通り、ランク１（関連性：高）からランク６（関連性：低）までの６つのランクとする。即ち、
・ランク１：ブックマーク属性ＡＴ及びコンテンツ共に、全てのキーワードを含む場合、
・ランク２：ブックマーク属性ＡＴが一部の当該キーワードを含み、コンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、
・ランク３：ブックマーク属性ＡＴには当該全てのキーワードが含まれず、コンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、
・ランク４：ブックマーク属性ＡＴが当該全てのキーワードを含み、コンテンツが一部の当該キーワードを含む場合
・ランク５：ブックマーク属性ＡＴが当該全てのキーワードのうち一部を含み、コンテンツが残りのキーワードを全て含む場合、
・ランク６：ブックマーク属性ＡＴが当該全てのキーワードを含み、コンテンツには何れのキーワードも含まれない場合。

本実施形態におけるシステム構成並びに全体の処理構成は、上述した第２の実施形態と略同様である。但し、以下に説明するように、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、及びブックマークコンテンツ関連性判断部１１８の組み合わせによって実現される関連性判断処理の構成が異なる。

図１５は、本発明の模範的な第４の実施形態における関連性判断処理を示すフローチャートであり、上述した図３に示すステップＳ１１４の詳細を示す。

まず、ブックマーク属性関連性判断部１１４は、第２の実施形態におけるステップＳ３０２（図６）と同様に、ステップＳ１１２（図３）にてブックマーク情報取得部１１２によって取得されたブックマーク情報を参照することにより、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれる文字列を対象とするキーワードの検索を行う（ステップＳ６０２）。

ブックマークコンテンツ取得部１１６は、ステップＳ６０２の判断結果に応じて、ステップＳ６０４，ステップＳ６１２，或いはステップＳ６１６の何れかの処理に分岐する。即ち、ステップＳ６０４は、ブックマークの属性ＡＴ内に一部のキーワードが含まれる場合に実行される。ステップＳ６１２は、ブックマーク属性ＡＴに当該全てのキーワードが含まれない場合に実行される。そしてステップＳ６１６は、ブックマーク属性ＡＴが当該全てのキーワードが含まれる場合に実行される。

ステップＳ６０４，ステップＳ６１２，及びステップＳ６１６において、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、第２の実施形態におけるステップＳ３０４及びステップＳ３０８（図６）と同様に、該当するブックマークのリンク先である特定のＷｅｂサイト４００にアクセスする。これにより、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、特定のＷｅｂサイト４００のコンテンツを、ネットワーク３００を介して取得する。

ステップＳ６１６にてコンテンツの取得を試みたがコンテンツを得られない場合、当該特定のＷｅｂサイト４００はリンク切れであると判断できる。このため、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該Ｗｅｂサイトに対応するブックマークは、現在閲覧されているＷｅｂサイトには関連性が無いと判断する（ステップＳ６２８）。このとき、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ユーザに対して、リンク切れが発生していることを表示などによって報知してもよい。

一方、ステップＳ６１６における処理に応じてコンテンツを得られた場合、ブックマークコンテンツ取得部１１６は、第２の実施形態におけるステップＳ３０９（図６）と同様に、当該ブックマークがユーザによって登録されたときからのコンテンツの変化を鑑みて、取得したコンテンツの文字列において当該キーワードを検索する（ステップＳ６１８）。

そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ステップＳ６１８の検索結果に応じて、ステップＳ６２０，ステップＳ６２２，或いはステップＳ６２４に分岐する。即ち、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ステップＳ６１６にて取得したコンテンツには何れのキーワードも含まれない場合、ランク６を付与する（ステップＳ６２０）。また、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ステップＳ６１６にて取得したコンテンツに一部のキーワードが含まれる場合、ランク４を付与する（ステップＳ６２２）。そして、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ステップＳ６１６にて取得したコンテンツに当該全てのキーワードが含まれる場合、ランク１を付与する（ステップＳ６２４）。更にこれら３つの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、第２の実施形態におけるステップＳ３１２（図６）と同様に、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が有ると判断する（ステップＳ６３０）。

また、ステップＳ６０４，ステップＳ６１２にてコンテンツを取得した後、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、第２の実施形態におけるステップＳ３０６（図６）と同様に、取得したコンテンツに含まれる文字列において、ブックマークの属性ＡＴ内に含まれなかったキーワードを検索する（ステップＳ３０６，ステップＳ６１４）。

そして、ステップＳ６１４における検索の結果、当該取得したコンテンツが当該全てのキーワードを含む場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ランク３を付与する（ステップＳ６２６）。そしてこの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が有ると判断する（ステップＳ６３０）。これに対して、当該取得したコンテンツが当該全てのキーワードを含まない場合、或いは一部のキーワードしか含まない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が無いと判断する（ステップＳ６２８）。

更に、ステップＳ６０６における検索の結果、ステップＳ６０４にて取得したコンテンツの中に、ブックマーク属性ＡＴに含まれていなかったキーワードの一部しか含まれない場合、或いは全く含まれていない場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が無いと判断する（ステップＳ６２８）。

これに対して、ステップＳ６０６における検索の結果、ステップＳ６０４にて取得したコンテンツの中に、ブックマーク属性ＡＴに含まれていなかった残りのキーワードを全て含む場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ランク５を付与する（ステップＳ６０８）。また、ステップＳ６０４にて取得したコンテンツの中に、当該全てのキーワードが含まれる場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、ランク２を付与する（ステップＳ６１０）。そしてこれらの場合、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８は、当該リンク先である特定のＷｅｂサイト４００が、現在閲覧されているＷｅｂサイトと関連性が有ると判断する（ステップＳ６３０）。

図１６は、本発明の模範的な第４の実施形態における関連ブックマークの一覧画面の表示態様を例示する図である。図１６に示す例は、ブラウザ２００の機能によって現在表示されているＷｅｂページの左側フレーム内に、そのＷｅｂページに関連するブックマークの一覧が表示された状態を示している。この場合、関連するブックマークとして、ランク１からランク３の順で、ブックマーク１，５，３が表示されている。またこの例では、ブックマークが登録されたときのコンテンツから変更されている可能性があるブックマークとして、ブックマーク３が表示されている。そしてこの例では、リンク切れの可能性があるブックマークとして、ブックマーク２が表示されている。

上述した第４の実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と同様に、現在閲覧されているウェブサイトに関連する最適なブックマークを、予め登録されているブックマークの中から的確に選択してユーザに提示することができる。更に本実施形態では、関連性判断処理においてランク付けを行うので、閲覧中のＷｅｂページにより合致した関連性のあるブックマークを、関連性の程度に従って的確に選択して、ユーザに対して識別容易に提示することができる。

また、上述した第４の実施形態によれば、リンク切れの発生や、ブックマークを登録したときからのコンテンツの変化を、ユーザに識別容易に報知することができる。

＜第１乃至第４の実施形態に共通の実施例＞
次に、上述した第１乃至第４の実施形態に共通する実施例について、図１７を参照して説明する。上述した第１乃至第４の実施形態に係るブックマーク抽出システム１００，１００Ａ、及びブラウザ２００は、コンピュータ（情報処理装置）を利用して実現する場合について説明する。即ち、第１乃至第４の実施形態に係る装置は、専用のハードウェアを利用して実現しても良いが、本実施例の如くコンピュータを利用して実現しても良い。

図１７は、本発明の模範的な第１乃至第４の実施形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。図１７に示したコンピュータ１０００のハードウェアは、ＣＰＵ１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ディスプレイ１２、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１５、及びハードディスクドライブ（ＨＤ）１６を備え、これらがバス１７を介して接続された構成を有する。通信インタフェース１３は、上述した各実施形態において、図２及び図１２に示したＷｅｂサイト４００との間において、ネットワーク３００を介して通信を実現する一般的な通信手段である。係るハードウェア構成において、ＣＰＵ１１は、少なくともブックマーク抽出システム１００（１００Ａ）としてのコンピュータ１０００の全体の動作を司る。

そして、上述した第１乃至第４の実施形態を例に説明した本発明は、その説明において参照したフローチャート（図３乃至図６、図１３乃至図１５）の機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを、図１７に示すコンピュータ１０００に対して供給した後、そのコンピュータ・プログラムを、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１に読み出して実行することによって達成される。また、コンピュータ１０００内に供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ（１５）またはハードディスク装置（１６）等の記憶デバイス（記憶媒体）に格納すれば良い。

ここで、上記各フローチャートに係るコンピュータ・プログラムは、上述した各実施形態の場合、閲覧履歴取得部１０２、閲覧履歴解析部１０４、閲覧コンテンツ取得部１０８、閲覧コンテンツ解析部１１０、ブックマーク情報取得部１１２、ブックマーク属性関連性判断部１１４、ブックマークコンテンツ取得部１１６、ブックマークコンテンツ関連性判断部１１８、関連ブックマーク表示部１２０、関連ブックマークキャッシュ操作部１２２、共通キーワード関連性判断部１２６の各機能を表す。そして係るコンピュータ・プログラムは、例えば、ハードディスクドライブ１６に格納したプログラム群２１に対応する。この場合、ブラウザ２００における閲覧履歴記憶部２０２、閲覧コンテンツ記憶部２０４、及びブックマーク記憶部２０６である。また、各種の記憶情報２２は、ブックマーク抽出システム１００，１００Ａにおける検索サイト情報記憶部１０６、及び関連ブックマークキャッシュ記憶部１２４は、例えば、ハードディスクドライブ１６に各種の記憶情報２２として格納してもよい。

また、前記の場合において、当該装置内へのコンピュータ・プログラムの供給方法は、ＣＤ−ＲＯＭ等の各種記録媒体を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコード（プログラム群２１）或いは係るコードが格納された記憶媒体によって構成される。

尚、上述した実施形態及びその変形例の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかしながら、上述した実施形態及びその変形例により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。即ち、
（付記１）
ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備える
ことを特徴とするブックマーク抽出装置。

（付記２）
前記キーワード抽出手段は、
前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出する
ことを特徴とする付記１記載のブックマーク抽出装置。

（付記３）
前記キーワード抽出手段は、
前記現在閲覧されているウェブサイトから取得したコンテンツに含まれる重要キーワードを、前記キーワードとして抽出する重要キーワード抽出手段を含み、
前記提示手段は、
前記複数のブックマークの中から、前記重要キーワードに基づいて、該重要キーワードに関連するブックマークを提示する
ことを特徴とする付記２記載のブックマーク抽出装置。

（付記４）
前記重要キーワード抽出手段は、
前記コンテンツ中に出現する頻度に従って、前記重要キーワードを決定する
ことを特徴とする付記３記載のブックマーク抽出装置。

（付記５）
前記キーワード抽出手段は、
前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、
前記提示手段は、
前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示する
ことを特徴とする付記１記載のブックマーク抽出装置。

（付記６）
前記キーワード抽出手段は、
前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する１つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出する
ことを特徴とする付記５記載のブックマーク抽出装置。

（付記７）
前記提示手段は、
前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含む
ことを特徴とする付記１乃至付記６の何れかに記載のブックマーク抽出装置。

（付記８）
前記提示部は、
前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断部を含む
ことを特徴とする付記１乃至付記６の何れかに記載のブックマーク抽出装置。
（付記９）
前記提示手段は、
前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度と、前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツの中に、前記キーワードが含まれる程度との組み合わせに応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含む
ことを特徴とする付記１乃至付記６の何れかに記載のブックマーク抽出装置。

（付記１０）
前記提示手段は、
前記関連性判断手段によって関連性があると判断された複数のブックマークをランク分けして提示する
ことを特徴とする付記７乃至付記９の何れかに記載のブックマーク抽出装置。

（付記１１）
前記提示手段は、
前記関連性判断手段による判断結果に基づいて、前記ブックマークに対応するウェブサイトのコンテンツが該ブックマークが登録されたときから変化している可能性があること、或いは、該ウェブサイトへのリンクが切れていることを、ユーザに提示する
ことを特徴とする付記７乃至付記９の何れかに記載のブックマーク抽出装置。

（付記１２）
ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出し、
予め登録した複数のブックマークの中から、前記抽出したキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する
ことを特徴とするブックマーク抽出方法。

（付記１３）
前記キーワードを抽出するに際して、
前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出する
ことを特徴とする付記１２記載のブックマーク抽出方法。

（付記１４）
前記キーワードを抽出するに際して、
前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、
前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示する
ことを特徴とする付記１１記載のブックマーク抽出方法。

（付記１５）
前記キーワードを抽出するに際して、
前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する１つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出する
ことを特徴とする付記１４記載のブックマーク抽出方法。

（付記１６）
ブックマーク抽出装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、そのコンピュータ・プログラムにより、
ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出機能と、
登録されている複数のブックマークの中から、前記抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示機能とをコンピュータに実現させる
ことを特徴とするコンピュータ・プログラム。

（付記１７）
前記キーワード抽出機能は、
前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出する
ことを特徴とする付記１６記載のコンピュータ・プログラム。

（付記１８）
前記キーワード抽出機能は、
前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、
前記提示機能は、
前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示する
ことを特徴とする付記１６記載のコンピュータ・プログラム。

（付記１９）
前記キーワード抽出機能は、
前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する１つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出する
ことを特徴とする付記１８記載のコンピュータ・プログラム。

１ ブックマーク抽出装置
２ Ｗｅｂサイトの閲覧履歴情報
３ キーワード抽出部
４ ブックマーク情報
５ 関連ブックマーク提示部
１１ ＣＰＵ
１２ ディスプレイ
１３ 通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）
１４ ＲＯＭ
１５ ＲＡＭ
１６ ハードディスクドライブ（ＨＤ）
１７ バス
２１ プログラム群
２２ 各種の記憶情報
５０ 検索サイト情報
１００，１００Ａ ブックマーク抽出システム
１０２ 閲覧履歴取得部
１０４ 閲覧履歴解析部
１０６ 検索サイト情報記憶部
１０８ 閲覧コンテンツ取得部
１１０ 閲覧コンテンツ解析部
１１２ ブックマーク情報取得部
１１４ ブックマーク属性関連性判断部
１１６ ブックマークコンテンツ取得部
１１８ ブックマークコンテンツ関連性判断部
１２０ 関連ブックマーク表示部
１２２ 関連ブックマークキャッシュ操作部
１２４ 関連ブックマークキャッシュ記憶部
１２６ 共通キーワード関連性判断部
２００ ブラウザ
２０２ 閲覧履歴記憶部
２０４ 閲覧コンテンツ記憶部
２０６ ブックマーク記憶部
３００ 通信ネットワーク（ネットワーク）
４００ Ｗｅｂサイト（Ｗｅｂページ）
１０００ 情報処理装置（コンピュータ）

Claims (10)

1. ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、
   登録されている複数のブックマークの中から、前記キーワード抽出手段によって抽出されたキーワードに基づいて、該キーワードに関連するブックマークを提示する提示手段とを備え、
   前記提示手段は、
   ブックマークされた後に、個々の前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツを取得し、該取得したコンテンツ内の文字列に前記キーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する関連性判断手段を含む
   ことを特徴とするブックマーク抽出装置。
2. 前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報のうち、現在閲覧されているウェブサイトに関する情報に基づいて、そのウェブサイトのコンテンツを取得し、そのコンテンツの中から、前記キーワードを抽出する
   ことを特徴とする請求項１記載のブックマーク抽出装置。
3. 前記キーワード抽出手段は、前記閲覧履歴情報を解析することにより、検索サイトから現在閲覧されているウェブサイトに遷移したと判断した際、該ウェブサイトに遷移するまでに使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出し、
   前記提示手段は、前記複数のブックマークの中から、前記検索キーワードに基づいて、該検索キーワードに関連するブックマークを提示する
   ことを特徴とする請求項１記載のブックマーク抽出装置。
4. 前記キーワード抽出手段は、前記現在閲覧されているウェブサイトに遷移する１つ前に閲覧されたウェブサイトが検索サイトである場合に、その検索サイトにて使用した検索キーワードを、前記キーワードとして抽出する
   ことを特徴とする請求項３記載のブックマーク抽出装置。
5. 前記関連性判断手段は、
   前記複数のブックマークに関する情報に含まれる個々のブックマークの属性情報の中に、前記キーワードが含まれる程度と、前記個々のブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツ内の文字列に前記キーワードが含まれる程度との組み合わせに応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項４の何れかに記載のブックマーク抽出装置。
6. 前記関連性判断手段は、
   前記ブックマークに関する情報に含まれる前記ブックマークの前記属性情報の中に、すべての前記キーワードが含まれ、かつ前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツ内の文字列に少なくとも１の前記キーワードが含まれる場合、前記キーワードと前記ブックマークは関連性有と判断する
   請求項５記載のブックマーク抽出装置。
7. 前記関連性判断手段は、
   前記ブックマークに関する情報に含まれる前記ブックマークの前記属性情報の中に、一部もしくはすべての前記キーワードが含まれず、かつ前記ブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツ内の文字列に前記ブックマークの属性情報に含まれない全ての前記キーワードが含まれる場合、前記キーワードと前記ブックマークは関連性有と判断する
   請求項５記載のブックマーク抽出装置。
8. 前記提示手段は、前記関連性判断手段による判断結果に基づいて、前記ブックマークに対応するウェブサイトのコンテンツが該ブックマークが登録されたときから変化している可能性があること、或いは、該ウェブサイトへのリンクが切れていることを、ユーザに提示する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項７の何れかに記載のブックマーク抽出装置。
9. ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出し、
   予め登録した複数のブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツを、ブックマークされた後に取得し、該取得したコンテンツ内の文字列に前記抽出したキーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断し、
   前記複数のブックマークの中から、前記キーワードと関連性有と判断された前記ブックマークを提示する
   ことを特徴とするブックマーク抽出方法。
10. ブックマーク抽出装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、そのコンピュータ・プログラムにより、
    ウェブサイトの現在までの閲覧履歴情報に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出機能と、
    登録されている複数のブックマークにリンクしているウェブサイトのコンテンツを、ブックマークされた後に取得し、該取得したコンテンツ内の文字列に前記抽出したキーワードが含まれる程度に応じて、前記キーワードと、前記個々のブックマークとの関連性の有無を判断する機能と、
    前記複数のブックマークの中から、前記キーワードと関連性有と判断された前記ブックマークを提示する機能と
    をコンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。

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