WO2013011728A1 - コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体 - Google Patents

Abstract

ユーザ間の関係を考慮し、広範囲に話題を広めることができ、ユーザ間のコミュニケーションを活性化するため、コミュニケーション支援装置は、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出部１と、予め用意された推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する話題類似度算出部２と、推薦対象ユーザおよびコミュニケーション相手ユーザを特定するユーザ特定部３と、を備え、ユーザ特定部３は、類似度が閾値より高い交信内容を交信履歴とするペアを抽出し、抽出したペアのうち各ユーザをノードとし、発信ユーザから受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成し、各発信ユーザについてユーザ間ネットワークをたどって、発信ユーザから推薦対象ユーザを特定する。

Description

コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体

　本発明は、コミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関し、特に、ユーザ間のコミュニケーションを活性化させるため、ユーザに話題を推薦するコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法およびプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。

　従来から、ソーシャルネットワーキングサイトおよびブログでの日記情報などの発信、これらへのコメント、電子メールなど、仮想空間において様々なコミュニケーションツールによるコミュニケーションが行われている。そして、このようなコミュニケーションによってできたユーザ間のネットワークを利用して、趣味および嗜好の近さを元に、人間関係の構築を支援するコミュニケーション支援システムがある。

　このようなコミュニケーション支援システムとしては、例えば、ユーザからのリクエストを受けて、当該ユーザへ推薦する情報をネットワーク上の情報源から探索し、探索された情報とこの情報を交換することのできる相手とを対応づけて、当該ユーザへ通知するものがある（例えば、特許文献１参照）。

特許第３９２８２８７号

　しかしながら、上記の特許文献１に記載されたコミュニケーション支援システムによれば、ユーザに通知される情報はキーワード単位のものであって具体的な内容ではない。このため、ユーザは表示されたキーワードをもとに具体的にどのような内容を話せばよいかわからずコミュニケーションが活性化しないという問題があった。

　一方、コミュニケーション支援システムが、ユーザ間に共通のキーワードに従って具体的な内容の話題を選択し、これを提示することが考えられる。しかし、この場合、各ユーザは同じシステムを利用しているので、両者には同じ内容の話題が提供されるに過ぎず、どちらかにとって特別な話題が提供されるわけではない。このため、上記コミュニケーション支援システムが具体的な内容の話題を提供したとしても、ユーザ間でコミュニケーションが活性化しないという問題は依然存在している。

　この発明は、上述の課題を解決するためになされたもので、その目的は、ユーザ間の関係を考慮し、広範囲に話題を広めることができ、ユーザ間のコミュニケーションを活性化することのできるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することである。

　上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援装置は、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出部と、予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出部と、前記推薦対象話題の推薦先である推薦対象ユーザ、および、前記推薦対象ユーザのコミュニケーション相手ユーザを特定するユーザ特定部と、を備え、前記ユーザ特定部は、前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出し、抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成し、各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定することを特徴とする。

　また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコミュニケーション支援方法は、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、を含むことを特徴とする。

　さらに、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータに、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、を実行させる命令を含むプログラムを記録していることを特徴とする。

　以上のように本発明におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体によれば、ユーザ間の関係を考慮し、広範囲に話題を広めることができ、ユーザ間のコミュニケーションを活性化することができる。

本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。 図１に示す交信内容抽出部が取得する交信履歴の例を示す図である。 図１に示す交信内容抽出部が抽出し、重み付けをしたキーワードの集合を示す図である。 図１に示す推薦対象話題蓄積部に蓄積された推薦対象話題の一覧を示す図である。 図１に示す話題類似度算出部により算出された類似度と各話題と発信ユーザと受信ユーザとを対応づけた図である。 図６に示す話題１についてのユーザ間ネットワークの例を示す図である。 図７に示すユーザ間ネットワークから作成したネットワークグループを示す図である。 ユーザ特定部により対応づけられた、話題と推薦対象ユーザとコミュニケーション相手ユーザとの対応づけを示す図である。 本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。 ユーザ特定部およびユーザ再特定部により対応づけられた、話題と推薦対象ユーザとコミュニケーション相手ユーザとの対応づけを示す図である。 本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。 図１３に示す話題閲覧履歴蓄積部に蓄積された話題閲覧履歴の例を示す図である。 図１３に示す話題推薦履歴蓄積部に蓄積された話題推薦履歴の例を示す図である。 本発明の実施の形態４におけるコミュニケーション支援装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。 本実施の形態５におけるコミュニケーション支援装置を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。 図１７に示すペアデータ蓄積部に蓄積されたペアデータの例を示す図である。 本発明の実施の形態１～５におけるコミュニケーション支援装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

　（実施の形態１）
　［装置構成］
　以下、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログラムについて、図１～図９を参照しながら説明する。

　最初に、図１を用いて、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置の構成について説明する。図１は、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。

　図１に示すように、コミュニケーション支援装置１００は、交信内容抽出部１と、話題類似度算出部２と、ユーザ特定部３と、を備えている。

　交信内容抽出部１は、発信ユーザと受信ユーザとのペアごとに交信履歴から交信内容を抽出する。話題類似度算出部２は、予め用意された推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する。

　ユーザ特定部３は、類似度が閾値より高い交信内容を交信履歴とするペアを抽出する。また、ユーザ特定部３は、抽出したペアのうち各ユーザをノードとし、発信ユーザから受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成する。さらに、ユーザ特定部３は、各発信ユーザについてユーザ間ネットワークをたどって、発信ユーザから推薦対象ユーザを特定する。また、ユーザ特定部３は、推薦対象ユーザとして特定された発信ユーザとペアの関係である受信ユーザをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。

　このように、ユーザ特定部３が、類似度が閾値より高い交信内容を交信履歴とするペアを抽出してユーザ間ネットワークを作成し、このユーザ間ネットワークをたどって、推薦対象ユーザを特定する。従って、本実施の形態１に係るコミュニケーション支援装置によれば、ユーザ間の関係を考慮して、広範囲に具体的な話題を広めることができ、ユーザ間のコミュニケーションを活性化することができる。

　ここで、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００の構成を更に具体的に説明する。図１に示すように、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００は、サービス提供装置３０に接続されている。サービス提供装置３０は、ブログサービス、ツイッター、ＳＮＳ（Social Networking Service）といった、コミュニケーションサービスを提供するサーバ装置である。また、サービス提供装置３０は、インターネット等のネットワーク４０を介して、ユーザが利用する端末装置２０に接続されている。本実施の形態１においては、コミュニケーション支援装置１００は、サービス提供装置３０がネットワーク上で提供するコミュニケーションの場において、コミュニケーションを支援する。

　また、図１に示すように、本実施の形態１では、コミュニケーション支援装置１００は、交信内容抽出部１と、話題類似度算出部２と、ユーザ特定部３とに加えて、さらに、出力部４と、交信履歴蓄積部５と、推薦対象話題蓄積部６と、を備えている。

　交信内容抽出部１は、本実施の形態１では、まず、発信ユーザと受信ユーザとの間でこれまで交信した内容を示すユーザ間の交信履歴、各ユーザが作成した話題、または、各ユーザが興味を持った話題を交信履歴蓄積部５から取得する。次に、交信内容抽出部１は、取得した交信履歴などから各ユーザ間の交信情報または交信する可能性のある情報の特徴を示すキーワードから成る交信内容を抽出する。

　話題類似度算出部２は、本実施の形態１では、まず、予め用意された推薦対象となる話題（以下、「推薦対象話題」とする。）を蓄積する推薦対象話題蓄積部６から、話題群を取得する。次に、話題類似度算出部２は、各推薦対象話題と、各ユーザ間の交信内容と、の類似度を算出する。

　ユーザ特定部３は、本実施の形態１では、まず、話題類似度算出部２から、各推薦対象話題と、各ユーザ間の交信内容と、の類似度を受け取る。次に、ユーザ特定部３は、推薦対象話題毎に以下の処理を行ない、推薦対象話題の推薦先である推薦対象ユーザ、および、推薦対象ユーザのコミュニケーション相手ユーザを特定する。

　具体的には、まず、ユーザ特定部３は、類似度が閾値より高い交信内容を交信履歴とする発信ユーザと受信ユーザとのペアを抽出し、ユーザをノードとし、発信ユーザから受信ユーザへ向けた方向を示すリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成する。

　次に、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワーク毎にこのユーザ間ネットワークをたどって、推薦対象話題の推薦先である推薦対象ユーザを、発信ユーザの中から特定する。

　また、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワーク毎に、推薦対象ユーザとして特定された発信ユーザとペアの関係である受信ユーザをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。このようにして、ユーザ特定部３は、推薦対象ユーザと、推薦対象話題と、コミュニケーション相手ユーザと、を対応づける。

　出力部４は、本実施の形態１では、ユーザ特定部３から、推薦対象ユーザ、推薦対象話題およびコミュニケーション相手ユーザで構成される組データの入力を受けて、これらを示す情報をサービス提供装置３０へ出力する。これにより、サービス提供装置３０を介し、推薦対象ユーザへ推薦対象話題およびコミュニケーション相手が推薦される。

　［装置動作］
　次に、図２から図９を参照して本実施の形態１のコミュニケーション支援装置１００の動作について詳細に説明する。図２は、本実施の形態１の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。以下の説明においては、適宜図１を参酌する。また、本実施の形態１では、コミュニケーション支援装置を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置の動作説明に代える。

　［交信履歴の取得ステップ］
　まず、交信内容抽出部１が、発信ユーザと受信ユーザとの間の交信履歴を取得する（ステップＳ１）。この交信履歴の例を図３に示す。図３は、図１に示す交信内容抽出部１が取得する交信履歴の例を示す図である。

　図３に示すように、取得される交信履歴は、発信ユーザと受信ユーザとの交信情報から成る。例えば、図３に示す交信履歴の１レコード目には、発信ユーザがユーザＢ、受信ユーザがユーザＡであるときに、両者の間で具体的にやり取りされたテキストが交信情報として記録されている。また、図中「…」は省略を示している。以下の例示でも「…」は同様に省略を表す。また、実際の交信履歴が無い場合は、各ユーザの作成した話題または興味のあると評価した話題でもよい。

　[交信内容の抽出ステップ]
　次に、交信内容抽出部１が、取得した交信履歴から交信内容を示すキーワードを抽出する（ステップＳ２）。具体的には、交信内容抽出部１は発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に情報をまとめ、その中からキーワードを抽出する。

　例えば、交信内容抽出部１は、図３に示す発信ユーザＢと受信ユーザＡとの交信情報をひとまとめとし、まとめた情報に対して形態素解析を実行し、名詞または連続した複数の名詞、例えば「私」、「犬」、「シェパード」、「我が家」、「写真」、「冬」、「寒さ」などをキーワードとして抽出する。

　また、交信内容抽出部１は、抽出した各キーワードに重みを付けても良い。例えば、交信内容抽出部１は、単語頻度またはＴＦＩＤＦ(Term Frequency Inverse Document Frequency)の指標を用いて重みを付けても良い。また、交信内容抽出部１は、特定の閾値以上の重みを持つキーワードのみ抽出しても良い。ここで、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に、交信内容抽出部１によって抽出された、重み付けがなされたキーワードの集合の一例を図４に示す。図４は、図１に示す交信内容抽出部１が抽出し、重み付けをしたキーワードの集合を示す図である。図４に示すように、例えば、１レコード目には、発信ユーザであるユーザＢと、受信ユーザであるユーザＡとの交信情報から抽出されたキーワードが、それに付加された重みとともに、「犬:０．２」などのように記録されている。

　また、交信内容抽出部１は、本実施の形態１では、各ユーザの作成した話題または興味があると評価した話題を交信履歴として取得することも可能である。この場合、交信内容抽出部１は、抽出した各ユーザの話題から、上記と同様に形態素解析を行ってキーワードを抽出し、抽出したキーワードを交信内容とする。

　[話題の取得ステップ]
　次に、話題類似度算出部２が、推薦対象となる話題一覧から話題群を取得する（ステップＳ３）。ここで、話題とは、具体的に話す内容の書かれたテキスト情報である。図５に話題一覧の例を示す。図５は、図１に示す推薦対象話題蓄積部６に蓄積された推薦対象話題の一覧を示す図である。

　図５に示すように、各話題は、識別子（ＩＤ）と具体的な内容を示すテキストとで構成されている。なお、この話題一覧から、話題類似度算出部２によって取得される話題群は、話題一覧に含まれる全ての話題群でも良いし、最近１週間の話題群でも良い。

　[類似度の算出ステップ]
　次に、話題類似度算出部２が、各発信ユーザと受信ユーザのペア毎に、ステップＳ３で取得された話題群の各話題とステップＳ２で取得された交信内容との類似度を算出する（ステップＳ４）。具体的には、まず、話題類似度算出部２は、各話題を形態素解析し、キーワード群を抽出する。次に、話題類似度算出部２は、この各話題のキーワード群と、交信内容のキーワード群との類似度を算出する。例えば、話題類似度算出部２は、各話題と交信内容との両方から抽出されたキーワードの数またはコサイン類似度等を用いて類似度を算出する。

　このようにして算出された類似度と、各話題と、発信ユーザおよび受信ユーザとを対応づけた結果の例を図６に示す。図６は、図１に示す話題類似度算出部３により算出された類似度と各話題と発信ユーザと受信ユーザとを対応づけた図である。この図６では、発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に、各話題の類似度が示されている。

　[ユーザ間ネットワークの作成ステップ]
　次に、ユーザ特定部３が、話題毎にユーザ間ネットワークを作成する（ステップＳ５）。具体的にはステップＳ５では、ユーザ特定部３は、話題類似度算出部２により算出された話題と交信内容との類似度を用い、話題毎に類似度が予め設定された閾値より高いペアを抽出し、抽出したペアを構成するユーザをノード、発信ユーザから受信ユーザへ向けた方向を示すリンクをアークとする、ユーザ間ネットワークを作成する。また、各アークには類似度が付与される。

　このようにして作成されたユーザ間ネットワークの例を図７に示す。図７は、図６に示す話題１についてのユーザ間ネットワークの例を示す図である。図７に示すように、例えば、発信ユーザＡから受信ユーザＤに向けたアークに「０．５」という話題１の類似度が付与されている。図中点線で示したアークは類似度が閾値より低いアークであり、ユーザ間ネットワークから削除される。

　［推薦対象ユーザの特定ステップ］
　次に、ユーザ特定部３が、話題毎のユーザ間ネットワークを利用し、推薦対象ユーザを特定する（ステップＳ６）。ステップＳ６では、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークのうち、接続関係にあるユーザをグループとして作成し、ユーザ特定部３は、各発信ユーザについてユーザ間ネットワークをたどり、類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得する。さらに、ユーザ特定部３は、グループのうち到達類似度が最も高い発信ユーザを推薦対象ユーザとして特定する。

　すなわち、まず、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークのアークの接続関係に基づき、互いに接続されているノード群によって、グループを作成する。具体的には、まず図７のユーザ間ネットワークから図８に示すグループを作成する。図８は、図７に示すユーザ間ネットワークから作成したネットワークグループを示す図である。図８に示すように、ユーザＡ、ユーザＢ、ユーザＣ、ユーザＤ、ユーザＥのグループ１と、ユーザＸ、ユーザＹのグループ２とが作成される。

　次に、ステップＳ６では、ユーザ特定部３は、グループ毎に、最も広く持続的に興味のある話題を届けることができるユーザを、推薦対象ユーザとして特定する。具体的には、まず、グループ内の各発信ユーザについてユーザ間ネットワークのアークをたどることで、話題が到達しているユーザ（以下、「到達ユーザ」とする。）を判別する。例えば、グループ１において、ユーザＡの話題はユーザＤに到達する。その他の発信ユーザについても同様に到達ユーザを判別すると以下のようになる。

（グループ１）
ユーザＡ→ユーザＤ
ユーザＢ→ユーザＣ、ユーザＡ、 ユーザＤ
ユーザＣ→なし
ユーザＤ→なし
ユーザＥ→ユーザＡ、ユーザＤ
（グループ２）
ユーザＸ→なし
ユーザＹ→ユーザＸ

　さらに、ユーザ特定部３は、ユーザの判別時にたどったアークに付与された類似度の合計、平均または最大値など、総合的に演算して得られる到達類似度を取得する。例えば、ユーザＥを起点とした場合、アークに付与された類似度の合計を到達類似度として用いると、ユーザＥ→ユーザＡ、ユーザＡ→ユーザＤの二つのアークにおける類似度が合計され、到達類似度は、１．０となる。同様に他のユーザについても計算すると、以下のようになる。

（グループ１）
ユーザＡ→ユーザＤ：０．５
ユーザＢ→ユーザＣ、ユーザＡ、ユーザＤ：１．７
ユーザＣ→なし：０
ユーザＤ→なし：０
ユーザＥ→ユーザＡ、ユーザＤ：１．０
（グループ２）
ユーザＸ→なし：０
ユーザＹ→ユーザＸ：０．７

　これにより、ユーザ特定部３は、グループ１においては到達類似度が最も高いユーザＢを推薦対象ユーザとして特定し、グループ２においては到達類似度が最も高いユーザＹを推薦対象ユーザとして特定する。

　また、本実施の形態１では、ユーザ特定部３は、発信能力の高いユーザと組合せて推薦対象ユーザを特定しても良い。例えば、各発信ユーザに対する受信ユーザの数は、それぞれ、ユーザＡでは１人、ユーザＢでは２人、ユーザＥでは１人、ユーザＹでは１人、その他では０人である。この人数と前記の話題の到達ユーザの数とを乗算して得られた値が最も多いユーザが推薦対象ユーザとして特定されていてもよい。

　[コミュニケーション相手ユーザの特定ステップ]
　つぎに、ユーザ特定部３が、ユーザ間ネットワークを参照し、推薦対象ユーザが話題を推薦すると想定される交信相手を、コミュニケーション相手ユーザとして特定する（ステップＳ７）。

　すなわち、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークを参照し、推薦対象ユーザのアークの先のユーザが、推薦対象ユーザから話題が送信される可能性のあるユーザであるとして、コミュニケーション相手ユーザとして特定する。ここで、ユーザ特定部３は、推薦対象ユーザのアークの先のユーザが存在しない場合、コミュニケーション相手はなしとする。

　例えば、図８の例であれば、ユーザ特定部３は、推薦対象ユーザＢのアークの先のユーザであるユーザＣとユーザＡとをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。また、ユーザ特定部３は、同様に、推薦対象ユーザＹに対しては、コミュニケーション相手ユーザとしてユーザＸを特定する。この結果、本実施の形態１では、ユーザ特定部３は、「話題：話題１、推薦対象ユーザ：Ｂ、コミュニケーション相手ユーザ：Ａ、Ｃ」、「話題：話題１、推薦対象ユーザ：Ｙ、コミュニケーション相手ユーザ：Ｘ」、をそれぞれ組データとして出力部４に出力する。

　 [未到達ユーザ有無の判別ステップ]
　次に、ユーザ特定部３が、発信ユーザについてユーザ間ネットワークをたどり、各グループに話題の未到達のユーザが存在するか否かを判別する（ステップＳ８）。いずれの発信ユーザからも話題が到達しない未到達のユーザが存在する場合は、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークから話題の到達ユーザを削除し、ステップＳ５へ戻り、未到達ユーザのみをノードとしてユーザ間ネットワークを再作成する。そして、ユーザ特定部３は、さらに、推薦対象ユーザの特定処理に移る。一方、未到達のユーザが存在しない場合、ステップＳ９の出力処理に進む。

　例えば、図８の例では、ユーザＥに話題が未到達であり、その他のユーザには話題が到達している。したがって、ユーザ特定部３は、ユーザＥを除く他のユーザを削除し、ユーザＥのみを残したユーザ間ネットワークを再作成する（ステップＳ５）。これによって、ユーザ特定部３が、推薦対象ユーザの特定処理（ステップＳ６）を実行すると、ユーザＥが推薦対象ユーザとして特定される。このとき、コミュニケーション相手の特定処理（ステップＳ７）では、ユーザＥのアークの先のユーザがいないため、コミュニケーション相手はなしと特定される。結果として、「話題：話題１、推薦対象ユーザ：Ｅ、コミュニケーション相手ユーザ：なし」という組データが出力部４に出力される。

　図９に、対応づけられた組データの例を示す。図９は、ユーザ特定部により対応づけられた、話題と推薦対象ユーザとコミュニケーション相手ユーザとの対応づけを示す図である。図９では、推薦対象ユーザ毎に、そのユーザに推薦される予定の話題が示されている。話題群は、前記のアークにある類似度の合計順（到達類似度の高い順）に並んでいる。また、各欄には、上段に「話題ＩＤ：類似度合計」、下段に「コミュニケーション相手ユーザ」が示されている。例えば、１行目の第１話題の欄には、ユーザＡについて、推定対象話題が話題３であり、コミュニケーション相手ユーザがなしであり、到達類似度が０であることが示されている。

　 [出力ステップ]
　最後に、出力部４が、対応づけられた組データの情報をサービス提供装置３０に出力する（ステップＳ９）。これにより、サービス提供装置３０を介して、推薦対象ユーザへ推薦対象話題が推薦される。ステップＳ９では、出力部４は、推薦対象話題をコミュニケーション相手ユーザとともに推薦するので、サービス提供装置３０は、誰とコミュニケーションをとるための話題であるのかを認識する。

　［プログラム］
　本発明の実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータに、図２に示すステップＳ１からステップＳ９を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。

　本発明の実施の形態１の場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、交信内容抽出部１、話題類似度算出部２、ユーザ特定部３、および、出力部４として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態１では、交信履歴蓄積部５および推薦対象話題蓄積部６は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。

　ここで、本実施の形態１におけるプログラムを実行することによって、コミュニケーション支援装置を実現するコンピュータについて図１９を用いて説明する。図１９は、本発明の実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

　図１９に示すように、コンピュータ１５０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

　ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態１におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態１におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

　また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

　また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash(登録商標)）及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

　［効果］
　このように、ユーザ特定部３が、類似度が閾値より高い交信内容を交信履歴とするペアを抽出してユーザ間ネットワークを作成し、このユーザ間ネットワークをたどって、推薦対象ユーザを特定する。このため、本実施の形態１に係るコミュニケーション支援装置１００によれば、ユーザ間の関係を考慮して、広範囲に具体的な話題を広めることができ、ユーザ間のコミュニケーションを活性化することができる。

　また、上記のように、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークをたどり、類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得し、到達類似度が最も高い発信ユーザを推薦対象ユーザとして特定する。このため、本実施の形態１に係るコミュニケーション支援装置１００によれば、話題を最も広く持続的に提供することのできる特定のユーザへ話題を推薦することができる。また、特定のユーザにのみ話題を推薦することにより、話題をユーザに推薦する際の送信時のコストを抑えることができる。

　また、上記のように、ユーザ特定部３は、ユーザ間ネットワークをたどり、未到達ユーザが存在する場合には、未到達ユーザのみをノードとしてユーザ間ネットワークを再び作成し、推薦対象ユーザを再び特定する。このため、本実施の形態１に係るコミュニケーション支援装置１００によれば、話題が到達しないユーザが存在することを防ぐことができる。

（実施の形態２）
　次に、本発明における実施の形態２について説明する。図１０は、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置２００を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本実施の形態２では、図１に示した実施の形態１と異なり、コミュニケーション支援システム２００に、ユーザ再特定部７が備えられている点が異なる。以下では、異なる点について主に説明する。

　ユーザ再特定部７は、本実施の形態２では、ユーザ特定部３が特定した推薦対象ユーザ、話題、コミュニケーション相手ユーザで構成される組データの集合を参照して、話題数の多い推薦対象ユーザを特定し、特定した話題数の多い推薦対象ユーザの話題群のうち、高い関心を示す話題を残し、他の話題の推薦対象ユーザを再特定する。

　具体的には、ユーザ再特定部７は、発信ユーザごとに、推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた推薦対象話題の数をカウントする。そして、ユーザ再特定部７は、カウントした数が所定の数より多い場合には、推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように推薦対象ユーザを再び特定する。

　［装置動作］
　次に、図１１のフローチャートを参照して本実施の形態２のコミュニケーション支援装置２００の動作について詳細に説明する。図１１は、本実施の形態２の全体の動作の流れを説明するフローチャートである。

　図１１に示すように、本実施の形態２では、実施の形態１と異なり、さらに、話題数の多いユーザがいるか否か判別するステップ、変更対象話題を特定するステップ、推薦対象ユーザを再特定するステップ、コミュニケーション相手ユーザを再特定するステップが実行される。以下では主に異なるステップを中心に説明する。

　以下の説明においては、適宜図１０を参酌する。また、本実施の形態２では、コミュニケーション支援装置２００を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置の動作説明に代える。

　［ステップＳ１１からステップＳ１８］
　最初に、図１１に示すように、ステップＳ１１からステップＳ１８が実行される。ただし、図１１に示すステップＳ１１からステップＳ１８は、図２に示すステップＳ１からステップＳ８と同様のステップであるため、ここでの説明は省略する。

　［話題数の多いユーザの特定ステップ］
　ステップＳ１８の実行後、話題未到達ユーザがいないことを条件に、ユーザ再特定部７が、話題数の多いユーザを特定する（ステップＳ１９）。具体的には、ユーザ再特定部７は、発信ユーザごとに、推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた推薦対象話題の数をカウントする。そして、カウントされた数が所定の数より多い場合には、その推薦予定のユーザを特定する。例えば、図９に示す例の場合、所定の数を２とすると、２つ以上の話題を推薦予定のユーザＢとユーザＣが特定される。なお、ステップＳ１９での「所定の数」は、実験等によって適宜設定される。

　［変更対象話題の特定ステップ］
　次に、ユーザ再特定部７が、ステップＳ１６で特定したユーザに推薦予定である推薦対象話題群の中から、推薦対象ユーザの変更対象となる話題（以下、「変更対象話題」と表記する。）を、以下に示すように選択する（ステップＳ２０）。なお、ユーザ再特定部７は、変更対象話題をランダムに選択することもできる。

　具体的には、ステップＳ２０では、まず、ユーザ再特定部７は、ステップＳ１６で特定した各ユーザの推薦対象話題群を、ユーザごとに、持続的に興味が続く話題順にならべる。すなわち、ユーザ再特定部７は、ユーザごとに、到達類似度が高い順に推薦対象話題を順位づける。

　次に、ユーザ再特定部７は、所定の数以降の順位の推薦対象話題を抽出し、抽出した話題群を、全てのユーザを対象として、さらに、持続的に興味が続く話題順に並べて、その中でトップの話題を変更対象話題として選択する。例えば、図９を例とり、「所定の数」が２であるとすると、ユーザＢについて話題１と話題５が抽出され、ユーザＣについて話題７が抽出される。そして、ユーザ再特定部７が、これらを、さらに持続的に興味の続く順（到達類似度が高い順）に並べると、各話題は、ユーザＢの話題１、ユーザＢの話題５、ユーザＣの話題７の順に並ぶ。このため、ユーザ再特定部７は、トップのユーザＢの話題１を選択する。

　［推薦対象ユーザの再特定ステップ］
　次に、ユーザ再特定部７が、推薦対象話題の一部である変更対象話題が、他のユーザへ推薦されるように、推薦対象ユーザを再び特定する（ステップＳ２１）。まず、実施の形態１と同様、ユーザ再特定部７は、変更対象話題のユーザ間ネットワークを作成する。次に、前回推薦対象であったユーザのコミュニケーション相手ユーザを新たな推薦対象ユーザとして再特定する。

　例えば、ユーザ再特定部７が、変更対象話題としてユーザＢの話題１を選択したとする。この場合、ユーザ再特定部７は、図７に示すユーザ間ネットワークと同様のユーザ間ネットワークを作成する。さらに、ユーザ再特定部７は、図８で示したネットワークグループを参照し、前回推薦対象ユーザであったユーザＢのコミュニケーション相手であるユーザＡとユーザＣとについて、話題到達ユーザと持続的な話題の興味を示す到達類似度とを取得する。すなわち、結果は、以下のようになる。

ユーザＡ→ユーザＤ：０．５
ユーザＣ→なし：０

　ただし、ユーザＣがユーザＡの話題到達ユーザであるときは、ユーザ再特定部７は、ユーザＣについては到達類似度を取得しなくてもよい。

　［コミュニケーション相手ユーザの再特定ステップ］
　次に、ユーザ再特定部７が、コミュニケーション相手ユーザを再特定する（ステップＳ２２）。具体的には、ステップＳ２２では、まず、ユーザ再特定部７は、実施の形態１と同様、ステップＳ２１で再特定された推薦対象ユーザのアークの先のユーザをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。次に、ユーザ再特定部７は、ユーザ特定部３により推薦対象ユーザとして特定されたユーザもまた、新たなコミュニケーション相手ユーザとして特定する。

　例えば、ユーザ再特定部７は、話題１のユーザ間ネットワークのユーザＡに対し、アークの先のユーザであるユーザＤと、前回推薦対象ユーザであったユーザＢと、をコミュニケーション相手として特定する。また、ユーザ再特定部７は、ユーザＣに対しては、ステップＳ２１のユーザ間ネットワークではアークの先のユーザはいないため、前回の推薦対象ユーザであるユーザＢのみをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。

　図１２は、ユーザ特定部およびユーザ再特定部により対応づけられた、話題と推薦対象ユーザとコミュニケーション相手ユーザとの対応づけを示す図である。ステップＳ１３では、図１２の例では、「話題：話題１、推薦対象ユーザ：Ａ、コミュニケーション相手ユーザ：Ｂ、Ｄ」、「話題：話題１、推薦対象ユーザ：Ｃ、コミュニケーション相手ユーザ：Ｂ」、といったように対応づけられる。

　 [話題数の多いユーザの有無の判別ステップ]
　次に、ユーザ再特定部７は、ステップＳ１９と同様に、発信ユーザごとに、推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた推薦対象話題の数をカウントし、話題数の多いユーザの有無を判別する（ステップＳ２３）。そして、話題数の多いユーザが存在する場合は、ユーザ再特定部７は、話題数の多いユーザを特定するステップＳ１９へ戻り、ステップＳ１９からステップＳ２３を繰り返す。一方、話題数の多いユーザが存在しない場合には、ステップＳ２４が実行される。

　［出力ステップ］
　最後に、ステップＳ２４では、出力部４が、ステップＳ９と同様に、対応づけられた組データの情報を出力することにより、サービス提供装置３０を介して、推薦対象ユーザへ推薦対象話題を推薦する。

　［プログラム］
　本発明の実施の形態２におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＳ１１からステップＳ２４を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置２００とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。

　本発明の実施の形態２の場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、交信内容抽出部１、話題類似度算出部２、ユーザ特定部３、出力部４、および、ユーザ再特定部７として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態２では、交信履歴蓄積部５および推薦対象話題蓄積部６は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。

　本発明の実施の形態２におけるコミュニケーション支援装置２００を実現するコンピュータは、図１９に示した実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を実現するコンピュータと同様の構成である。

　［効果］
　このように、ユーザ再特定部７は、発信ユーザごとに、推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた推薦対象話題の数をカウントし、カウントされた数が所定の数より多い場合には、推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように推薦対象ユーザを再び特定する。このため、本実施の形態２に係るコミュニケーション支援装置２００によれば、ユーザ間で推薦される話題数が偏ることを防ぐことができる。

　また、上記のように、ユーザ再特定部７は、ユーザ特定部３によりコミュニケーション相手ユーザとして特定されたユーザを、新たな推薦対象ユーザとして特定する。このため、本実施の形態２に係るコミュニケーション支援装置２００によれば、前回推薦対象ユーザとして特定されたユーザに話題が届かないことを予防することができる。さらに、本実施の形態２に係るコミュニケーション支援装置２００によれば、新たに推薦対象ユーザとして特定されたユーザは、前回推薦対象ユーザとして特定されたユーザとの交信を行うことができる。

（実施の形態３）
　次に、本発明における実施の形態３について説明する。図１３は、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置３００を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本実施の形態３では、図１０に示す実施の形態２と異なり、コミュニケーション支援３００には、話題閲覧履歴蓄積部１０と話題推薦履歴蓄積部１１がさらに備えられている。また、本実施の形態３は、ユーザ特定部８およびユーザ再特定部９の機能の点で、実施の形態２と異なっている。以下では異なる点について主に説明する。

　ユーザ特定部８は、本実施の形態３では、各ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照する。そして、ユーザ特定部８は、推薦対象話題をすでに閲覧したユーザ、または、すでに推薦されたユーザが存在する場合には、閲覧したユーザまたは推薦されたユーザを除いてユーザ間ネットワークを作成する。

　また、ユーザ再特定部９は、本実施の形態３では、推薦対象ユーザおよびコミュニケーション相手ユーザの再特定の際に、ユーザ特定部８と同様に、各ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照する。そして、ユーザ再特定部９は、推薦対象話題をすでに閲覧したユーザ、または、すでに推薦されたユーザが存在する場合には、閲覧したユーザまたは推薦されたユーザを除いてユーザ間ネットワークを作成する。

　話題閲覧履歴蓄積部１０は、本実施の形態３では、各ユーザの閲覧した話題についての履歴である話題閲覧履歴情報を蓄積する。また、この話題閲覧履歴蓄積部１０は、ユーザの閲覧した話題を、ユーザ特定部８およびユーザ再特定部９に出力することができる。さらに、話題閲覧履歴蓄積部１０は、前回推薦時点以降の交信履歴からどの話題が交信されたかを推定し、推定した話題を、発信ユーザと受信ユーザとの閲覧履歴に加えることもできる。

　具体例を図１４に示す。図１４は、図１３に示す話題閲覧履歴蓄積部１０に蓄積された話題閲覧履歴の例を示す図である。図１４に示すように、話題閲覧履歴情報は、ユーザと閲覧話題とから成る。一レコード目はユーザＡが話題１を閲覧したことを示す。また、これは一例であり、話題閲覧履歴情報は、閲覧した時間等を含んでも良い。

　話題推薦履歴蓄積部１１は、本実施の形態３では、各ユーザにコミュニケーション支援装置３００が推薦した推薦内容を話題推薦履歴として蓄積する。具体例を図１５に示す。図１５は、図１３に示す話題推薦履歴蓄積部１１に蓄積された話題推薦履歴の例を示す図である。図１５に示すように、話題推薦履歴情報は、推薦対象ユーザと推薦話題から成る。１レコード目は、ユーザＢに話題１を推薦したことを示す。これは一例であり、話題推薦履歴は、コミュニケーション相手ユーザおよび推薦時刻を含んでも良い。

　［装置動作］
　次に、本実施の形態３のコミュニケーション支援装置３００の動作について説明する。以下の説明においては、適宜図１３を参酌する。また、本実施の形態３では、コミュニケーション支援装置を動作させることによって、コミュニケーション支援方法が実施される。よって、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援方法の説明は、以下のコミュニケーション支援装置の動作説明に代える。

　本実施の形態３においては、コミュニケーション支援装置３００は、実施の形態２において図１１に示したステップＳ１１からＳ２４に準じたステップを実行する。ただし、本実施の形態３に係るコミュニケーション支援装置３００は、実施の形態２におけるステップＳ１５からステップＳ１７、および、ステップＳ２１からステップＳ２２において、以下に説明するようなステップを実行する。

　［ステップＳ１５からステップＳ１７］
　図１１に示したステップＳ１５において、ユーザ特定部８は、話題類似度算出部２から各話題と各ユーザ間交信内容との類似度を受け取る。そして、ユーザ特定部８は、話題毎に、類似度の高いユーザ間を残し、ユーザをノード、発信ユーザから受信ユーザへ向けた方向を示すリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成する。

　この時、ユーザ特定部８は、話題閲覧履歴情報を話題閲覧履歴蓄積部１０から参照する。また、ユーザ特定部８は、話題推薦履歴情報を話題推薦履歴蓄積部１１から参照する。そして、ユーザ特定部８は、すでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合には、閲覧したユーザまたは推薦されたユーザを除いてユーザ間ネットワークを作成する。

　さらに、ユーザ特定部８は、図１１に示したステップＳ１６およびステップＳ１７と同様に、作成したユーザ間ネットワーク毎に、到達ユーザ数が多いユーザを推薦対象ユーザとして特定し、特定した推薦対象ユーザに直接接続している受信ユーザをコミュニケーション相手ユーザとして特定する。

　［ステップＳ２１からステップＳ２２］
　図１１に示したステップＳ２１において、ユーザ再特定部９は、ユーザ特定部８が特定した推薦対象ユーザ、話題、受信ユーザで構成される組データの集合を入力に、話題数の多い推薦対象ユーザを特定し、特定した話題数の多い推薦対象ユーザの話題群のうち、高い関心を示す話題を残し、他の話題の推薦対象ユーザを再特定する。

　この時、ユーザ再特定部９は、話題閲覧履歴情報と話題推薦履歴情報を参照し、既に閲覧したユーザを再特定対象から除いてユーザ間ネットワークを作成する。そして、ユーザ再特定部９は、作成したユーザ間ネットワーク毎に、前回推薦対象であったユーザのコミュニケーション相手ユーザを新たな推薦対象ユーザとして再特定する。

　また、ユーザ再特定部９は、図１１に示したステップＳ２２と同様に、コミュニケーション相手ユーザを再特定する。

　［プログラム］
　本発明の実施の形態３におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＳ１１からステップＳ２４を実行させるプログラムであって、ステップＳ１５からステップＳ１７、および、ステップＳ２１からステップＳ２２に関しては、上記のようなステップを実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置３００とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。

　本発明の実施の形態３の場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、交信内容抽出部１、話題類似度算出部２、出力部４、ユーザ特定部８、および、ユーザ再特定部９として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態３では、交信履歴蓄積部５、推薦対象話題蓄積部６、話題閲覧履歴蓄積部１０および話題推薦履歴蓄積部１１は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。

　本発明の実施の形態３におけるコミュニケーション支援装置３００を実現するコンピュータは、図１９に示した実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を実現するコンピュータと同様の構成である。

　［効果］
　このように、本実施の形態３では、ユーザ特定部８およびユーザ再特定部９は、話題閲覧履歴情報および話題推薦履歴情報を参照し、推薦対象話題をすでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合に、閲覧したユーザまたは推薦されたユーザを除いてユーザ間ネットワークを作成する。このため、本実施の形態３に係るコミュニケーション支援装置３００によれば、既に閲覧した話題、または、既に推薦された話題を改めて推薦することを防ぐことができる。

（実施の形態４）
　次に、本発明における実施の形態４について説明する。図１６は、本発明の実施の形態４におけるコミュニケーション支援装置４００を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本実施の形態４は、話題類似度算出部１２の機能の点と、推薦対象話題蓄積部１３が蓄積している推薦対象話題の構成の点とで実施の形態３と異なっている。以下、実施の形態３との相違点をそれぞれ説明する。

　推薦対象話題１３には、本実施の形態４では、図５に示した推薦対象話題と異なり、話題とこれに関連する関連話題とが蓄積されている。関連話題としては、ニュースであれば、元記事およびその続報、製品発表に関する話題であれば、同じ会社が出した過去の製品発表話題などがあげられる。

　話題類似度算出部１２は、本実施の形態４では、各ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報を参照し、推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する際、発信ユーザが推薦対象話題に関連する話題（関連話題）を閲覧したことがある場合には、類似度を高く算出する。

　具体的には、話題類似度算出部１２は、まず、推薦対象話題蓄積部１３から話題とその関連話題とのデータを取得する。次に、話題類似度算出部１２は、話題閲覧履歴情報を参照し、取得した話題の関連話題をユーザが閲覧したことがあるか否かを判別する。次に、話題類似度算出部１２は、ユーザ間の交信内容と話題との類似度を算出する際、その話題の関連話題をユーザが閲覧したことのある場合には、類似度を高く算出する。

　本実施の形態４においては、コミュニケーション支援装置４００は、実施の形態２において図１１に示したステップＳ１１からＳ２４に準じたステップを実行する。ただし、本実施の形態４に係るコミュニケーション支援装置４００は、実施の形態２におけるステップＳ１４において、以下に説明するようなステップを実行する。

　具体的には、図１１に示したステップＳ１４において、話題類似度算出部１２は、発信ユーザがその関連話題を閲覧した場合、その交信内容と話題との類似度に特定の値（例えば、０．５）を加えて、類似度の値を高く算出する。

　［プログラム］
　本発明の実施の形態４におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＳ１１からステップＳ２４を実行させるプログラムであって、ステップＳ１４に関しては、上記のようなステップを実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態４におけるコミュニケーション支援装置４００とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。

　本発明の実施の形態４の場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、交信内容抽出部１、出力部４、ユーザ特定部８、ユーザ再特定部９、および、話題類似度算出部１２、として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態４では、交信履歴蓄積部５、話題閲覧履歴蓄積部１０、話題推薦履歴蓄積部１１および推薦対象話題蓄積部１３は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。

　本発明の実施の形態４におけるコミュニケーション支援装置４００を実現するコンピュータは、図１９に示した実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を実現するコンピュータと同様の構成である。

　［効果］
　このように、本実施の形態４におけるコミュニケーション支援装置４００では、話題類似度算出部１２は、話題閲覧履歴情報を参照し、推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する際、発信ユーザが推薦対象話題に関連する話題を閲覧したことがある場合には、類似度を高く算出する。このため、本実施の形態４に係るコミュニケーション支援装置４００によれば、以前にユーザが閲覧した話題に関連する話題を、この閲覧したユーザが受け取る可能性を高くすることができる。

（実施の形態５）
　次に、本発明における実施の形態５について説明する。図１７は、本発明の実施の形態５におけるコミュニケーション支援装置５００を含むシステム全体の構成を示すブロック図である。本実施の形態５は、話題類似度算出部１４の機能の点と、ペアデータ蓄積部１５がさらに備えられている点とで実施の形態４と異なっている。以下、実施の形態４との相違点をそれぞれ説明する。

　話題類似度算出部１４は、本実施の形態５では、推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する際、交信内容を交信履歴とするペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、類似度を高く算出する。

　ペアデータ蓄積部１５は、本実施の形態５では、関係を強化したいユーザペアに関する情報（以下、「ペアデータ」と表記する。）を蓄積している。このペアデータは、システム管理者によって設定されても良いし、ユーザ間関係を推定する別のシステムが作成しても良い。図１８に例を示す。図１８は、図１７に示すペアデータ蓄積部１５に蓄積されたペアデータの例を示す図である。図１８に示すように、ペアデータは、ペアとなる２人のユーザの識別子（名称）で構成されている。１レコード目には、強化したいユーザ関係としてユーザＡとユーザＢとが記録されている。また、この例は一例であり、強化したい度合いが付与されていても良い。この場合、話題類似度算出部１４は、この度合いを元に、話題と交信内容との類似度を高く算出してもよい。

　本実施の形態５においては、コミュニケーション支援装置５００は、実施の形態２において図１１に示したステップＳ１１からＳ２４に準じたステップを実行する。ただし、本実施の形態５に係るコミュニケーション支援装置５００は、実施の形態２におけるステップＳ１４において、以下に説明するようなステップを実行する。

　具体的には、図１１に示したステップＳ１４において、話題類似度算出部１４は、まず、推薦対象話題蓄積部１３から話題とその関連話題とのデータを取得し、話題閲覧履歴情報を参照して、取得した話題の関連話題をユーザが閲覧したことがあるか否かを判別する。そして、話題類似度算出部１４は、ユーザ間の交信内容と話題との類似度を算出する際、ユーザが関連話題を閲覧したことのある場合には類似度を高く算出する。

　さらに、話題類似度算出部１４は、類似度を算出する際、ペアデータ蓄積部１５に蓄積されたペアデータを参照し、交信内容を交信履歴とする発信ユーザと受信ユーザとが強化対象のペアである場合には、そのユーザ間の交信内容と話題との類似度に特定の値（例えば、０．５）を加えて、類似度の値を高く算出する。

　［プログラム］
　　本発明の実施の形態５におけるプログラムは、コンピュータに、図１１に示すステップＳ１１からステップＳ２４を実行させるプログラムであって、ステップＳ１４に関しては、上記のようなステップを実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態５におけるコミュニケーション支援装置５００とコミュニケーション支援方法とを実現することができる。

　本発明の実施の形態５の場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、交信内容抽出部１、出力部４、ユーザ特定部８、ユーザ再特定部９、および、話題類似度算出部１４、として機能し、処理を行なう。また、本実施の形態５では、交信履歴蓄積部５、話題閲覧履歴蓄積部１０、話題推薦履歴蓄積部１１、推薦対象話題蓄積部１３およびペアデータ蓄積部１５は、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置に、これらを構成するデータファイルを格納することによって、又はこのデータファイルが格納された記録媒体をコンピュータと接続された読取装置に搭載することによって実現されている。

　本発明の実施の形態５におけるコミュニケーション支援装置５００を実現するコンピュータは、図１９に示した実施の形態１におけるコミュニケーション支援装置１００を実現するコンピュータと同様の構成である。

　［効果］
　このように、話題類似度算出部１４は、推薦対象話題と交信内容との類似度を算出する際、交信内容を交信履歴とするペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、類似度を高く算出する。このため、本発明に係るコミュニケーション支援装置によれば、強化したいユーザ間に対して話題を推薦する可能性を高くすることができる。

　上述した実施の形態１～５の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記２４）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出部と、
　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出部と、
　前記推薦対象話題の推薦先である推薦対象ユーザ、および、前記推薦対象ユーザのコミュニケーション相手ユーザを特定するユーザ特定部と、を備え、
　前記ユーザ特定部は、
　前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出し、抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成し、
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。

（付記２）
　前記ユーザ特定部は、
　前記ユーザ間ネットワークのうち、接続関係にあるユーザをグループとして作成し、各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、前記類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得し、前記グループのうち前記到達類似度が最も高い前記発信ユーザを前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記１に記載のコミュニケーション支援装置。

（付記３）
　前記ユーザ特定部は、
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、いずれの前記発信ユーザからも到達しないユーザが存在する場合には、前記到達しないユーザのみを前記ノードとして前記ユーザ間ネットワークを再び作成し、前記推薦対象ユーザを再び特定することを特徴とする付記２に記載のコミュニケーション支援装置。

（付記４）
　前記コミュニケーション支援装置は、さらに、
　前記発信ユーザごとに、前記推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた前記推薦対象話題の数をカウントし、カウントされた数が所定の数より多い場合には、前記推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように前記推薦対象ユーザを再び特定するユーザ再特定部を備えることを特徴とする付記１から付記３のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記５）
　前記ユーザ再特定部は、
　前記推薦対象ユーザを再び特定する際、前記ユーザ特定部により前記コミュニケーション相手ユーザとして特定されたユーザを、新たな前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記４に記載のコミュニケーション支援装置。

（付記６）
　前記ユーザ特定部は、
　各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各前記ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照し、前記推薦対象話題を、すでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合には、前記閲覧したユーザまたは前記推薦されたユーザを除いて前記ユーザ間ネットワークを作成することを特徴とする付記１から付記５のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記７）
　前記話題類似度算出部は、
　各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報を参照し、前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記発信ユーザが前記推薦対象話題に関連する話題を閲覧したことがある場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記１から付記６のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記８）
　前記話題類似度算出部は、
　前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記１から付記７のいずれかに記載のコミュニケーション支援装置。

（付記９）
　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、
　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、
　前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、
　抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、を含むことを特徴とするコミュニケーション支援方法。

（付記１０）
　前記ユーザ特定ステップにおいて、
前記ユーザ間ネットワークのうち、接続関係にあるユーザをグループとして作成し、
各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、前記類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得し、前記グループのうち前記到達類似度が最も高い前記発信ユーザを前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記９に記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１１）
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、いずれの前記発信ユーザからも到達しないユーザが存在する場合には、前記到達しないユーザのみを前記ノードとして前記ユーザ間ネットワークを再び作成し、前記推薦対象ユーザを再び特定するステップを更に含むことを特徴とする付記１０に記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１２）
　前記発信ユーザごとに、前記推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた前記推薦対象話題の数をカウントし、カウントされた数が所定の数より多い場合には、前記推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように前記推薦対象ユーザを再び特定するユーザ再特定ステップを更に含むことを特徴とする付記９から付記１１のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１３）
　前記ユーザ再特定ステップにおいて、前記推薦対象ユーザを再び特定する際、前記ユーザ特定ステップにより前記コミュニケーション相手ユーザとして特定されたユーザを、新たな前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記１２に記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１４）
　前記ネットワーク作成ステップにおいて、各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各前記ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照し、前記推薦対象話題を、すでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合には、前記閲覧したユーザまたは前記推薦されたユーザを除いて前記ユーザ間ネットワークを作成することを特徴とする付記９から付記１３のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１５）
　前記話題類似度算出ステップにおいて、
各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報を参照し、前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記発信ユーザが前記推薦対象話題に関連する話題を閲覧したことがある場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記９から付記１４のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１６）
　前記話題類似度算出ステップにおいて、
前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記９から付記１５のいずれかに記載のコミュニケーション支援方法。

（付記１７）
　コンピュータに、
　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、
　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、
　前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、
　抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、
を実行させる命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１８）
　前記ユーザ特定ステップにおいて、
前記ユーザ間ネットワークのうち、接続関係にあるユーザをグループとして作成し、
各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、前記類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得し、前記グループのうち前記到達類似度が最も高い前記発信ユーザを前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記１７に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記１９）
　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、いずれの前記発信ユーザからも到達しないユーザが存在する場合には、前記到達しないユーザのみを前記ノードとして前記ユーザ間ネットワークを再び作成し、前記推薦対象ユーザを再び特定するステップを更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１８に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２０）
　前記発信ユーザごとに、前記推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた前記推薦対象話題の数をカウントし、カウントされた数が所定の数より多い場合には、前記推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように前記推薦対象ユーザを再び特定するユーザ再特定ステップを更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１７から付記１９のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２１）
　前記ユーザ再特定ステップにおいて、前記推薦対象ユーザを再び特定する際、前記ユーザ特定ステップにより前記コミュニケーション相手ユーザとして特定されたユーザを、新たな前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする付記２０に記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２２）
　前記ネットワーク作成ステップにおいて、各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各前記ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照し、前記推薦対象話題を、すでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合には、前記閲覧したユーザまたは前記推薦されたユーザを除いて前記ユーザ間ネットワークを作成することを特徴とする付記１７から付記２１のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２３）
　前記話題類似度算出ステップにおいて、
各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報を参照し、前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記発信ユーザが前記推薦対象話題に関連する話題を閲覧したことがある場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記１７から付記２２のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

（付記２４）
　前記話題類似度算出ステップにおいて、
前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする付記１７から付記２３のいずれかに記載のコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

　以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　この出願は、２０１１年７月１９日に出願された日本出願特願２０１１－１５８１３１を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　以上のように、本発明によれば、ユーザ間の関係を考慮して、広範囲に話題を広めることができるので、ユーザ間のコミュニケーションを活性化することができる。よって、本発明は、例えば、コミュニケーションツールにおける情報提供支援装置、または、情報提供支援装置をコンピュータに実現するプログラムといった用途に適用できる。

　１　　交信内容抽出部
　２　　話題類似度算出部（実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３）
　３　　ユーザ特定部（実施の形態１、実施の形態２）
　４　　出力部
　５　　交信履歴蓄積部
　６　　推薦対象話題蓄積部（実施の形態１、実施の形態２、実施の形態３）
　７　　ユーザ再特定部（実施の形態２）
　８　　ユーザ特定部（実施の形態３、実施の形態４、実施の形態５）
　９　　ユーザ再特定部（実施の形態３、実施の形態４、実施の形態５）
　１０　話題閲覧履歴蓄積部
　１１　話題推薦履歴蓄積部
　１２　話題類似度算出部（実施の形態４）
　１３　推薦対象話題蓄積部（実施の形態４、実施の形態５）
　１４　話題類似度算出部（実施の形態５）
　１５　ペアデータ蓄積部
　２０　端末装置
　３０　サービス提供装置
　４０　ネットワーク
　１００　コミュニケーション支援装置（実施の形態１）
　１１１　ＣＰＵ
　１１２　メインメモリ
　１１３　記憶装置
　１１４　入力インターフェイス
　１１５　表示コントローラ
　１１６　データリーダ／ライタ
　１１７　通信インターフェイス
　１１８　入力機器
　１１９　ディスプレイ装置
　１２０　記録媒体
　１２１　バス
　１５０　コンピュータ
　２００　コミュニケーション支援装置（実施の形態２）
　３００　コミュニケーション支援装置（実施の形態３）
　４００　コミュニケーション支援装置（実施の形態４）
　５００　コミュニケーション支援装置（実施の形態５）

Claims (10)

1. 　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出部と、
   　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出部と、
   　前記推薦対象話題の推薦先である推薦対象ユーザ、および、前記推薦対象ユーザのコミュニケーション相手ユーザを特定するユーザ特定部と、を備え、
   　前記ユーザ特定部は、
   前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出し、抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成し、
   各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定することを特徴とするコミュニケーション支援装置。
2. 　前記ユーザ特定部は、
   前記ユーザ間ネットワークのうち、接続関係にあるユーザをグループとして作成し、
   各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、前記類似度を総合的に演算して得られる到達類似度を取得し、前記グループのうち前記到達類似度が最も高い前記発信ユーザを前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする請求項１に記載のコミュニケーション支援装置。
3. 　前記ユーザ特定部は、
   各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどり、いずれの前記発信ユーザからも到達しないユーザが存在する場合には、前記到達しないユーザのみを前記ノードとして前記ユーザ間ネットワークを再び作成し、前記推薦対象ユーザを再び特定することを特徴とする請求項２に記載のコミュニケーション支援装置。
4. 　前記コミュニケーション支援装置は、さらに、
   前記発信ユーザごとに、前記推薦対象ユーザとして特定されて対応づけられた前記推薦対象話題の数をカウントし、カウントされた数が所定の数より多い場合には、前記推薦対象話題のうち一部が他のユーザへ推薦されるように前記推薦対象ユーザを再び特定するユーザ再特定部を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のコミュニケーション支援装置。
5. 　前記ユーザ再特定部は、
   前記推薦対象ユーザを再び特定する際、前記ユーザ特定部により前記コミュニケーション相手ユーザとして特定されたユーザを、新たな前記推薦対象ユーザとして特定することを特徴とする請求項４に記載のコミュニケーション支援装置。
6. 　前記ユーザ特定部は、
   各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報および各前記ユーザへ推薦した話題を特定する話題推薦履歴情報を参照し、前記推薦対象話題を、すでに閲覧したユーザまたはすでに推薦されたユーザが存在する場合には、前記閲覧したユーザまたは前記推薦されたユーザを除いて前記ユーザ間ネットワークを作成することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のコミュニケーション支援装置。
7. 　前記話題類似度算出部は、
   各前記ユーザが閲覧した話題を特定する話題閲覧履歴情報を参照し、前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記発信ユーザが前記推薦対象話題に関連する話題を閲覧したことがある場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のコミュニケーション支援装置。
8. 　前記話題類似度算出部は、
   前記推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する際、前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアが、予め関係の強化が設定されているペアである場合には、前記類似度を高く算出することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のコミュニケーション支援装置。
9. 　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、
   　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、
   　前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、
   　抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、
   　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、
   を含むことを特徴とするコミュニケーション支援方法。
10. 　コンピュータに、
    　発信ユーザと受信ユーザとのペア毎に交信履歴から交信内容を抽出する交信内容抽出ステップと、
    　予め用意された推薦対象話題と前記交信内容との類似度を算出する話題類似度算出ステップと、
    　前記類似度が閾値より高い前記交信内容を前記交信履歴とする前記ペアを抽出するペア抽出ステップと、
    　抽出した前記ペアのうち各ユーザをノードとし、前記発信ユーザから前記受信ユーザへ向けたリンクをアークとするユーザ間ネットワークを作成するネットワーク作成ステップと、
    　各前記発信ユーザについて前記ユーザ間ネットワークをたどって、前記発信ユーザから前記推薦対象ユーザを特定し、前記推薦対象ユーザとして特定された前記発信ユーザと前記ペアの関係である前記受信ユーザを前記コミュニケーション相手ユーザとして特定するユーザ特定ステップと、
    を実行させる命令を含むプログラムを記録している、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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