(57)【要約】【課題】各Ｗｅｂサイトのフィードの更新頻度等に応じて各フィードの巡回周期を制御し、フィードの無駄な巡回取得を回避してフィード毎に適切なタイミングで巡回取得するフィード巡回方法を提供する。【解決手段】ユーザによって購読のためにコンピュータに登録されているフィードを定期的に巡回して取得するフィード巡回方法であって、前記コンピュータは、登録されている前記フィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、前記加重平均値を前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサイトが配信するコンテンツのメタ情報からなるフィードをネットワーク経由で取得するコンピュータにおいて、ユーザによって購読のために前記コンピュータに登録されている前記フィードを定期的に巡回して取得するフィード巡回方法であって、
前記コンピュータは、登録されている前記フィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、
前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、
前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、
前記加重平均値を前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行することを特徴とするフィード巡回方法。
【請求項２】
Ｗｅｂサイトが配信するコンテンツのメタ情報からなるフィードをネットワーク経由で取得するＷｅｂサーバにおいて、クライアント端末を介して複数のユーザによって購読のために前記Ｗｅｂサーバに登録されている前記フィードを定期的に巡回して取得するフィード巡回方法であって、
前記Ｗｅｂサーバは、登録されている前記フィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、
前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、
前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、
前記フィードの人気度を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づいて人気度補正値を算出するステップと、
前記加重平均値を前記人気度補正値で補正して前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行することを特徴とするフィード巡回方法。
【請求項３】
請求項２に記載のフィード巡回方法であって、
前記フィードの人気度を示す前記指標は、前記フィードを購読している前記ユーザの数である購読者数と、前記フィードに含まれる前記各記事が全ての前記ユーザによって所定の期間に何回閲覧されたかを示す平均閲覧頻度であることを特徴とするフィード巡回方法。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載のフィード巡回方法であって、
前記巡回周期を前記フィードに含まれる最新の前記記事の前記発行日時に加算して前記フィードの次回の巡回時刻とし、
前記次回の巡回時刻において前記フィードが更新されていなかった場合は、前記次回の巡回時刻にさらに前記巡回周期を加算して新たな前記次回の巡回時刻とし、
前記次回の巡回時刻において前記フィードが更新されていた場合は、新たに前記巡回周期を算出して更新し、新たな前記次回の巡回時刻を算出することを特徴とするフィード巡回方法。
【請求項５】
コンピュータ上で動作し、Ｗｅｂサイトが配信するコンテンツのメタ情報からなるフィードをネットワーク経由で取得するプログラムであり、ユーザによって購読のために登録されている前記フィードを定期的に巡回して取得するフィードリーダーであって、
登録されている前記フィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、
前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、
前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、
前記加重平均値を前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行することを特徴とするフィードリーダー。
【請求項６】
Ｗｅｂサーバ上で動作し、Ｗｅｂサイトが配信するコンテンツのメタ情報からなるフィードをネットワーク経由で取得するプログラムであり、クライアント端末を介して複数のユーザによって購読のために登録されている前記フィードを定期的に巡回して取得するフィードリーダーであって、
登録されている前記フィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、
前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、
前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、
前記フィードの人気度を示す指標を算出するステップと、
前記指標に基づいて人気度補正値を算出するステップと、
前記加重平均値を前記人気度補正値で補正して前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行することを特徴とするフィードリーダー。
【請求項７】
請求項６に記載のフィードリーダーあって、
前記フィードの人気度を示す前記指標は、前記フィードを購読している前記ユーザの数である購読者数と、前記フィードに含まれる前記各記事が全ての前記ユーザによって所定の期間に何回閲覧されたかを示す平均閲覧頻度であることを特徴とするフィードリーダー。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれか１項に記載のフィードリーダーであって、
前記巡回周期を前記フィードに含まれる最新の前記記事の前記発行日時に加算して前記フィードの次回の巡回時刻とし、
前記次回の巡回時刻において前記フィードが更新されていなかった場合は、前記次回の巡回時刻に前記巡回周期を加算して新たな前記次回の巡回時刻とし、
前記次回の巡回時刻において前記フィードが更新されていた場合は、新たに前記巡回周期を算出して更新し、新たな前記次回の巡回時刻を算出することを特徴とするフィードリーダー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンテンツのメタ情報であるフィードを巡回取得する技術に関し、特に、フィードの巡回取得の周期を制御するフィード巡回方法およびフィードリーダーに適用して有効な技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及に伴い、企業のホームページや各種ニュースサイト、個人等のブログサイトなどにより大量の情報がＷｅｂ上で公開され、ユーザはこれらの情報から所望の情報を探索して参照することができる。これらのＷｅｂサイトは、一般的に作成者の都合により不定期に更新されるため、ユーザはこれらのＷｅｂサイトの情報が更新されているか否かを知るためには逐次アクセスする必要があった。また、アクセスしてみてもＷｅｂサイトが更新されておらず、情報が以前と変わらないということも多く、無駄なアクセスを強いられる場合もあった。
【０００３】
これに対し、特にニュースやブログサイトなど頻繁に更新されるＷｅｂサイトにおいて、更新情報やコンテンツ（記事）などの配信用に、記事のタイトルや要約などのメタ情報をＸＭＬ（eXtensible Markup Language）形式のフォーマットで構造化したフィードが広く利用されている。フィードの代表的なフォーマットにはＲＳＳ（RDF Site Summary、Rich Site Summary、Really Simple Syndication）やＡｔｏｍがある。
【０００４】
一般的には、Ｗｅｂサイトの作成者がフィードへのリンクをＷｅｂサイトに配置し、ユーザは継続的に新着記事を閲覧したいＷｅｂサイトのフィードをフィードリーダーと呼ばれるプログラムに登録する。以降は、フィードリーダーが定期的にフィードを巡回取得し、フィードの更新の有無を確認して、更新がある場合にはその旨や記事タイトル、要約等を表示したり、該当のコンテンツをダウンロードしたりするなどによって最新の情報を取得することができる。
【０００５】
上述のように、フィードリーダーは、登録された各フィードを定期的に巡回して更新の有無を確認する。このとき例えば、一度きりの配信でありもはや更新されないＷｅｂサイトや、ある時期までは更新されるがそれ以降更新されないようなＷｅｂサイトについては、定期的にフィードの更新確認を行うことが無駄となってしまう。
【０００６】
これに対し、例えば、特開２００８−２６９２８４号公報（特許文献１）には、ダウンロード制御情報（フィード）に、そのダウンロード制御情報が、更新管理をするかどうかを示す情報、及び／又は、更新管理する場合の更新期限の日時情報を設け、情報処理端末がこれらの情報に基づいてダウンロード処理が完了した際のダウンロード制御情報の消去処理を行う技術が開示されている。さらに、特許文献１には、サーバへのコンテンツのダウンロード要求が集中するのを回避するため、各情報処理装置毎にダウンロード制御情報の定期的な更新チェック時期をずらして分散させる技術も開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２６９２８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１の技術では、単発で更新されるＷｅｂサイトや、更新されなくなる時期が決まっているＷｅｂサイトについては、それ以降の無駄なフィードの更新確認を回避することができる。しかしながら、ニュースやブログサイトなど定期的な更新が継続されるＷｅｂサイトについては対応することができない。
【０００９】
また、定期的に更新されるＷｅｂサイトであっても、Ｗｅｂサイト毎にその更新頻度は異なる。従って、フィードリーダーが定期的に各Ｗｅｂサイトのフィードを巡回取得する際に、Ｗｅｂサイトの更新頻度の違いによって、新着記事がヒットするフィードもあれば、まだ更新されておらず無駄なアクセスとなるフィードや、新着記事にヒットする場合でも新着記事の発行タイミングに大きく遅れてヒットし、タイムリーに新着記事を閲覧することができないフィードもある。
【００１０】
これに対し、例えば、特許文献１などにも記載されているように、フィード毎に１日おき、１時間おきといった巡回周期を設定できるようにすることが行われているが、手動による個別設定では多数のフィードに対してそれぞれ効率的な巡回周期を設定するには限界がある。
【００１１】
そこで本発明の目的は、各Ｗｅｂサイトのフィードの更新頻度等に応じて各フィードの巡回周期を制御し、フィードの無駄な巡回取得を回避してフィード毎に適切なタイミングで巡回取得するフィード巡回方法およびフィードリーダーを提供することにある。本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。
【００１３】
本発明の代表的な実施の形態によるフィード巡回方法は、登録されているフィード毎に、前記フィードに含まれていた記事のうち最新のものから所定の件数分の記事の発行日時を取得するステップと、前記各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出するステップと、前記各更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて前記更新間隔の加重平均値を算出するステップと、前記加重平均値を前記フィードの巡回周期として設定するステップとを実行することを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１４】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。
【００１５】
本発明の代表的な実施の形態によれば、各Ｗｅｂサイトのフィードの過去の更新頻度の実績から適切な巡回周期を算出することによって、フィードの無駄な巡回取得を回避してフィード毎に適切なタイミングで巡回取得することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態１におけるフィードの巡回周期を設定する処理の例を示したフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態１であるフィードリーダーとその利用環境の概要を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態１におけるフィードの巡回周期を設定する処理の内容を説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態２であるフィードリーダーとその利用環境の概要を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態２におけるフィードの巡回周期を設定する処理の例を示したフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態２におけるフィードの巡回周期を設定する処理の内容を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００１８】
＜実施の形態１＞
図２は、本発明の実施の形態１であるフィードリーダーとその利用環境の概要を示した図である。フィードリーダー１００は、上述したように、Ｗｅｂサーバ４００上のニュースサイトなどが配信するフィード５００を、インターネット６００等を経由して取得・購読するためのアプリケーションプログラムであり、基本的な機能は一般的なフィードリーダープログラムが有する機能と同様である。本実施の形態のフィードリーダー１００は、ＰＣ（Personal Computer）などのクライアント端末３００上で動作するものであり、これにより、クライアント端末３００は、フィード５００をインターネット６００経由で取得・購読するコンピュータとなる。
【００１９】
このようなクライアント端末３００上で動作するフィードリーダー１００には、一般的に、独立した専用アプリケーションとして実装される独立型、Ｗｅｂブラウザや電子メールクライアントなどの他のアプリケーションの一機能として組み込まれるブラウザ型やメーラー型、クライアント端末３００のデスクトップやタスクバーなどに常駐するティッカー型、Ｗｅｂブラウザや電子メールクライアントなどにプラグイン等することによって機能追加するプラグイン型などに分類されるものがあるが、これらのいずれであってもよい。また、クライアント端末３００は、ＰＣに限らず携帯電話や車載用機器などの情報処理端末であってもよい。
【００２０】
上述したように、フィード５００には、Ｗｅｂサイトが配信する記事のタイトルや要約、発行日時などのメタ情報が含まれる。フィードの代表的なフォーマットにはＲＳＳ（RDF Site Summary、Rich Site Summary、Really Simple Syndication）やＡｔｏｍがあるが、これらのいずれであってもよい。
【００２１】
フィードリーダー１００に対して、ユーザ（クライアント端末３００の利用者）は、Ｗｅｂサイトから提供される新しいコンテンツ（新着記事）を継続して閲覧するために、当該Ｗｅｂサイトが配信するフィード５００を登録（購読）する。フィードリーダー１００は、登録されたフィード５００の情報などを購読情報２００として管理する。購読情報２００には、例えば、登録されたフィード５００を配信するサイト名やＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などの基本的な情報や、フィード５００の巡回周期、取得したフィード５００に含まれていた記事毎の内容や発行日時、未読・既読の情報（各記事の閲覧日時の情報）などを保持する。なお、購読情報２００の保持手段については特に限定されない。
【００２２】
以下に、本実施の形態のフィードリーダー１００によって、各Ｗｅｂサーバ４００上のフィード５００を無駄なくタイムリーに巡回取得する手順について説明する。上述したように、本実施の形態のフィードリーダー１００では、購読情報２００に各フィード５００の巡回周期を保持する。フィードリーダー１００は、各フィード５００の巡回周期に従って、定期的に対象のＷｅｂサーバ４００にアクセスしてフィード５００が更新されているか否か（新着記事があるか否か）をチェックする。
【００２３】
この巡回周期を、各フィード５００（に含まれる記事）の更新頻度が低い（更新間隔が長い、更新ペースが遅い）ものは長くし、更新頻度が高い（更新間隔が短い、更新ペースが速い）ものは短くすることで、無駄のないタイムリーなフィード５００の巡回取得を可能とする。
【００２４】
図１は、本実施の形態のフィードリーダー１００におけるフィード５００の巡回周期を設定する処理の例を示したフローチャートである。また、図３は、当該処理の内容を説明するための図である。図１において、フィードリーダー１００は、対象のフィード５００に対して巡回周期の設定処理を開始すると、まず、購読情報２００から当該フィード５００に含まれていた記事のうち最新のｎ＋１件の記事の発行日時を取得する（ステップＳ１０１）。図３の例では、ｎ＝１０として１１件分の記事を取得対象としている。なお、ｎの値はこれに限るものではなく、また、ユーザにより適宜変更できるようにしてもよい。
【００２５】
次に、ステップＳ１０１で取得したｎ＋１件の各記事の発行日時について、各発行日時の時系列での差分を更新間隔として算出する（ステップＳ１０２）。このとき算出される更新間隔はｎ個である。図３の例では、最新の記事から順に、直前に発行された一つ古い記事との間の発行日時の差分を算出することによって更新間隔を算出している。この場合は、最後の記事については更新間隔は算出されない。なお、図３の例では、算出した更新間隔（ｈ）の単位を時間に換算して表している。
【００２６】
次に、ステップＳ１０２で算出した更新間隔の小さい順に大きな値となる重み付け値を用いて更新間隔の加重平均値を算出する（ステップＳ１０３）。ここで、例えば、ステップＳ１０２で算出した更新間隔の単純平均値を算出してこの値を巡回周期とした場合、更新間隔の大きな値に影響されやすく、巡回周期が長くなってしまい、実際の更新（新着記事の配信）のタイミングを逃してしまう可能性が高くなる。つまり、対象のフィード５００が更新間隔の単純平均値よりも短い時間間隔で更新された場合（およそ１／２の確率）にその更新タイミングを逃し、更新されたフィード５００を遅れて取得することになってしまう。
【００２７】
従って、ここでは、更新間隔の小さい値に対してより大きな値となる重み付け値を用いて加重平均値を算出する。図３の例では、１０個の更新間隔に対して値が大きい順に順位（１〜１０）を付け、その順位の値をそのまま重み付け値（ｗ）として各更新間隔に乗算する。この重み付け更新間隔の合計値を重み付け値の合計値で除算する、すなわち、
ｓｕｍ（ｈ×ｗ）／ｓｕｍ（ｗ）  …式（１）
の式によって更新間隔の加重平均値を算出する。なお、図３の例では更新間隔の大きさによって順位付けした順位の値をそのまま重み付け値としているが、更新間隔が小さい値に対してより大きく加重するような重み付け値であればこれに限るものではない。
【００２８】
このようにして得られた加重平均値をフィード５００の巡回周期として設定して購読情報２００に保持し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。図３の例では、更新間隔の単純平均値は約１２．３３時間であるのに対し、加重平均値は約５．４５時間となり、この値を巡回周期とすることでフィード５００の更新タイミングを逃す確率を低減し、タイムリーな巡回取得を行うことが可能となる。
【００２９】
フィードリーダー１００は、このようにして得られた巡回周期を最新の記事の発行日時に加算して次回の巡回時刻とする。この次回の巡回時刻に新着記事にヒットしなかった場合（フィード５００が更新されていなかった場合）は、当該巡回時刻にさらに巡回周期を加算して新たな次回の巡回時刻とする。新着記事にヒットしない限り、巡回周期の間隔毎の巡回を繰り返す。巡回時に新着記事にヒットした場合（フィード５００が更新されていた場合）は、新着記事を含む最新のｎ件の記事の発行日時に基づいて図１の処理を再度実行することで新たに巡回周期の算出を行い、巡回周期を更新する。
【００３０】
以上に説明した処理を、登録されている（購読している）各フィード５００について実行する。なお、フィード５００の登録時（購読時）は、予め定めておいた値を巡回周期の初期値として設定してもよい。また、記事数がｎ＋１件に満たない場合は、存在する記事の範囲で上記と同様の処理を行って巡回周期を設定してもよいし、記事数がｎ件以下の所定の件数に達するまでは初期値を設定するようにしてもよい。また、図１の処理の実行タイミングは巡回時に新着記事にヒットした場合に限らず別の任意のタイミングで行うようにしてもよい。
【００３１】
以上のように、本実施の形態のフィードリーダー１００によれば、購読しているフィード５００の更新頻度（更新間隔）に応じて適切な巡回周期を自動的に設定することができ、各フィード５００について設定された巡回周期に従って巡回することで、フィード５００の無駄な巡回取得を回避してフィード５００毎に適切なタイミングで巡回取得することが可能となる。
【００３２】
＜実施の形態２＞
図４は、本発明の実施の形態２であるフィードリーダーとその利用環境の概要を示した図である。本実施の形態のフィードリーダー１１０は、Ｗｅｂサーバ４１０上で動作するアプリケーションプログラムとして実装され、いわゆるＷｅｂアプリケーション型として分類されるものである。これにより、Ｗｅｂサーバ４１０は、フィード５００をインターネット６００経由で取得・購読するＷｅｂサーバとなる。
【００３３】
ユーザは、クライアント端末３００からＷｅｂブラウザ等を利用してＷｅｂサーバ４１０上の専用のＷｅｂサイトにログインしてアクセスし、フィード５００を登録して購読する。当該Ｗｅｂサイトには複数のユーザがログインしてそれぞれが購読したいフィード５００を登録することが可能であり、購読情報２１０には実施の形態１で示した購読情報２００に相当するデータをユーザ毎に保持している。
【００３４】
従って、本実施の形態のフィードリーダー１１０では、実施の形態１で説明した巡回周期の設定処理を実行することも可能である。すなわち、実施の形態１で説明した巡回周期の設定処理は、フィードリーダーの形態・分類に関わりなく適用することができる。本実施の形態のフィードリーダー１１０では、さらに、複数ユーザの購読情報を保持しているというＷｅｂアプリケーション型のフィードリーダーであることの特徴を利用し、フィード５００の人気度による重み付けを行うことによって、人気が高いフィード５００ほど更新頻度を高くする（更新間隔を短くする）ことを可能とするものである。
【００３５】
図５は、本実施の形態のフィードリーダー１１０におけるフィード５００の巡回周期を設定する処理の例を示したフローチャートである。また、図６は、当該処理の内容を説明するための図である。図５において、フィードリーダー１１０は、対象のフィード５００に対して巡回周期の設定処理を開始すると、まず、実施の形態１の図１で説明した処理フローにおけるステップＳ１０１〜Ｓ１０３と同様の処理を行い、対象のフィード５００に含まれる各記事の更新間隔の加重平均値を算出する（ステップＳ２０１）。
【００３６】
次に、購読情報２１０から、対象のフィード５００の購読者数（購読ユーザ数）および１日の平均閲覧頻度を取得する（ステップＳ２０２）。平均閲覧頻度は、対象のフィード５００に含まれる各記事が全ユーザによって日付毎に何回閲覧されたかを取得し、その平均値を算出したものである。なお、算出対象とする日数は任意に設定することができるものとする。ここで取得したフィード５００の購読者数と１日の平均閲覧頻度が、対象のフィード５００の人気度を示す指標となる。
【００３７】
次に、ステップＳ２０２で算出した購読者数と平均閲覧頻度に基づいて、人気度補正値を算出する（ステップＳ２０３）。本実施の形態では、フィード５００の人気度が高いほど巡回周期を短くするため、人気度補正値は人気度が高いほど小さい値となるようにする。
【００３８】
人気度補正値αは、例えば以下のような方法で算出することができる。まず人気度補正値αの最小値αｍｉｎと最大値αｍａｘを定めてαの範囲を設定する。次に、購読者数ｓと平均閲覧頻度ｖの値をそれぞれαの範囲に正規化したｓｎｏｒｍ、ｖｎｏｒｍを算出する。ここでは、各フィード５００における購読者数ｓの最小値、最大値をそれぞれｓｍｉｎ、ｓｍａｘ、平均閲覧頻度ｖの最小値、最大値をそれぞれｖｍｉｎ、ｖｍａｘとすると、例えば、
ｓｎｏｒｍ＝αｍｉｎ＋（ｓ−ｓｍｉｎ）／（ｓｍａｘ−ｓｍｉｎ）×（αｍａｘ−αｍｉｎ）  …式（２）
ｖｎｏｒｍ＝αｍｉｎ＋（ｖ−ｖｍｉｎ）／（ｖｍａｘ−ｖｍｉｎ）×（αｍａｘ−αｍｉｎ）  …式（３）
の式で算出することができる。
【００３９】
次に、正規化した購読者数ｓｎｏｒｍと平均閲覧頻度ｖｎｏｒｍの平均値をとり、その値をαの範囲内で逆転させる。ここでは、例えば、
α＝（αｍｉｎ＋αｍａｘ）−（ｓｎｏｒｍ＋ｖｎｏｒｍ）／２  …式（４）
の式により、人気度補正値αを算出することができる。式（４）に示すように、例えば、αｍｉｎ＋αｍａｘからｓｎｏｒｍとｖｎｏｒｍの平均値を減算することで値を逆転させることができ、人気度が高いほど値が小さいαを得ることができる。
【００４０】
図６の例では、ｓｍｉｎ＝１、ｓｍａｘ＝２００、ｖｍｉｎ＝０．１、ｖｍａｘ＝１００であるため、αｍｉｎ＝０．１、αｍａｘ＝２．０と定めた場合、例えばフィードＩＤ＝Ａのフィード５００（ｓ＝１５０、ｖ＝８０）については、
ｓｎｏｒｍ＝０．１＋（１５０−１）／（２００−１）×（２．０−０．１）
≒１．５２
ｖｎｏｒｍ＝０．１＋（８０−０．１）／（１００−０．１）×（２．０−０．１）
≒１．６２
となり、人気度補正値αは、
α＝（２．０＋０．１）−（１．５２＋１．６２）／２
≒０．５３
となる。
【００４１】
このようにして算出された人気度補正値αを、ステップＳ２０１で算出した更新間隔の加重平均値に乗算して補正した値を対象のフィード５００の巡回周期として設定し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。図６の例では、例えばフィードＩＤ＝Ａのフィード５００については、更新間隔に基づいた巡回周期は０．５時間となるが、購読者数も平均閲覧頻度も多いため、巡回周期を０．２７時間に短くする。また、フィードＩＤ＝Ｄのフィード５００については、更新間隔に基づいた巡回周期は３６時間だが、購読者数も平均閲覧頻度も少ないため、巡回周期を７２時間に長くする。
【００４２】
なお、本実施の形態では人気度補正値αの範囲を０．１〜２．０としたが、これに限るものではなく、また、ユーザにより適宜変更できるようにしてもよい。また、購読者数ｓと平均閲覧頻度ｖを正規化する際の式および人気度補正値αを算出する際の式も、式（２）〜（４）に限るものではなく、別の算出式であってもよい。また、人気度を測る指標として購読者数と平均閲覧頻度を用いているが、他の指標を用いることも可能である。また、平均閲覧頻度については１日あたりの閲覧回数としているが、所定の期間での閲覧回数としてもよい。
【００４３】
以上のように、本実施の形態のフィードリーダー１１０によれば、複数ユーザの購読情報を保持しているというＷｅｂアプリケーション型のフィードリーダーの特徴を利用し、フィード５００の人気度による重み付けを行うことによって、人気が高いフィード５００ほど更新頻度を高く（更新間隔を短く）して巡回取得を行うことができ、フィード５００の更新タイミングを逃す確率をさらに低減してよりタイムリーに新着記事を閲覧することが可能となる。
【００４４】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、フィードの巡回取得の周期を制御するフィード巡回方法およびフィードリーダーに利用可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１００、１１０…フィードリーダー、２００、２１０…購読情報、３００…クライアント端末、４００、４１０…Ｗｅｂサーバ、５００…フィード、６００…インターネット。 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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