(57)【要約】【課題】適切にレイティングすること。【解決手段】投稿情報システムは、ユーザ端末１００と、ユーザ端末１００との間で投稿情報を送受信するＳＮＳ提供サーバとを含む。ユーザ端末１００は、ユーザの指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する。また、ユーザ端末１００は、ＳＮＳ提供サーバから投稿情報を受信する。また、ユーザ端末１００は、記憶装置に蓄積された投稿情報に関する情報に基づいて、受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。【選択図】図５
2014035719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末と、前記ユーザ端末との間で投稿情報を送受信する投稿情報サーバとを備えた投稿情報システムであって、
前記ユーザ端末が、
ユーザの指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する蓄積部と、
前記投稿情報サーバから前記投稿情報を受信する受信部と、
前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報に基づいて、前記受信部により受信された前記投稿情報ごとの優先度を算出する算出部と
を備えたことを特徴とする投稿情報システム。
【請求項２】
前記算出部により他の投稿情報と比較して高い優先度が算出された投稿情報について、他の投稿情報と比較して優先して表示する表示制御部を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の投稿情報システム。
【請求項３】
前記指示に対応する処理が前記ユーザ端末にて実行され、前記投稿情報サーバに前記指示が送信されないことを特徴とする請求項１又は２に記載の投稿情報システム。
【請求項４】
前記算出部は、前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報に対して所定のルールに基づくフィルタリングを実行し、フィルタリング後に残った投稿情報に関する情報に基づいて受信した前記投稿情報ごとの優先度を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の投稿情報システム。
【請求項５】
前記算出部は、前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報から第１のキーワードを抽出し、前記投稿情報サーバから受信した前記投稿情報から該投稿情報ごとの第２のキーワードを抽出し、前記第１のキーワードと前記第２のキーワードとの類似度に基づいて前記投稿情報ごとの優先度を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の投稿情報システム。
【請求項６】
前記投稿情報に関する情報は、前記投稿情報の内容を示す投稿内容と、前記投稿情報の属性情報とを含み、
前記属性情報には、前記投稿情報の投稿者を示すユーザ識別情報、前記投稿情報の投稿日時、前記投稿情報の投稿場所、前記投稿情報に関する指示が受け付けられた指示日時、前記投稿情報に添付された添付ファイル、前記投稿情報の投稿内容に含まれるリンクにより参照されるリンク先のコンテンツ内容とのうち、少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の投稿情報システム。
【請求項７】
ユーザの指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する蓄積部と、
前記投稿情報を受信する受信部と、
前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報に基づいて、前記受信部により受信された前記投稿情報ごとの優先度を算出する算出部と
を備えたことを特徴とする算出装置。
【請求項８】
ユーザの指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する蓄積工程と、
前記投稿情報を受信する受信工程と、
前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報に基づいて、前記受信工程により受信された前記投稿情報ごとの優先度を算出する算出工程と
を含むことを特徴とする算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投稿情報システム、算出装置及び算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くの人がＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス、Social  Networking  Service）を利用し、多くの人と交流している。例えば、ＳＮＳを提供するＳＮＳ提供サーバは、ユーザによりフォローされたアカウントの投稿情報を、ＳＮＳ提供サーバにより提供されるユーザのホームページに表示する。言い換えると、ユーザは、他のアカウントをフォローすることで、フォローしたアカウントにより公開された投稿情報をＳＮＳにおける自分のホームページに表示させる。投稿情報を表示する手法として、ユーザによりフォローされたアカウントの投稿情報を時系列順で表示するタイムライン表示手法がある。
【０００３】
なお、ユーザによりフォローされたアカウントによって、ユーザに興味のない投稿が行われると、ＳＮＳ提供サーバは、ユーザに興味のない投稿情報をユーザのホームページにタイムライン表示することになる。タイムラインに表示される興味のない投稿情報が多くなると、興味のある投稿情報が興味のない投稿情報に埋もれる。
【０００４】
ここで、投稿情報をフィルタリングしたりレイティングしたりする技術がある。例えば、ユーザがフォローするアカウントをグループに分けておくことで、指定したグループに属するアカウントの投稿情報以外を除外する手法がある。また、例えば、ユーザが改めて指定したキーワード若しくは正規表現に合致する投稿情報を除外する手法がある。また、例えば、フォローするアカウントにより投稿情報に付与されたタグと合致する投稿情報以外を除外する手法もある。また、ユーザとフォローするアカウントの間の親密度、ＳＮＳにおいて「コメント」や「いいね」等のフィールドがクリックされた回数から求められる重み、投稿されてからの経過時間に基づいて、投稿情報をレイティングする手法もある。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】"Kincaid,  J.  2010.  EdgeRank:  The  Secret  Sause  That  Makes  Facebook's  News  Feed  Tick."  ［online］、［平成２４年５月１４日検索］、インターネット（ＵＲＬ：http://techcrunch.com/2010/04/22/facebook-edgerank/）
【非特許文献２】Jilin  Chen  et  al.  "Short  and  Tweet:  Experiments  on  Recommending  Content  from  Information  Streams",  in  Proceedings  of  the  2010  annual  conference  on  Human  factors  in  computing  system  (CHI  '10),  pp.1185-1194,  Apr.  2010.
【非特許文献３】Sandip  Debnath  et  al.  "Automatic  Identification  of  Informative  Sections  of  Web  Pages",  in  IEEE  Transactions  on    Knowledge  and  Data  Engineering,  IEEE,  vol.17,  no.9,  pp.1233-1246,  Sep.  2005.
【非特許文献４】塚本圭一郎  他  "Ｗｅｂページのブロック間類似度を用いたハイパーリンクの参照箇所推定",  電子情報通信学会技術研究報告  (IN2010-118),  pp.  1-6,  Jan.  2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述の従来の技術では、適切にレイティングが行われないという問題がある。
【０００７】
開示の技術は、上述に鑑みてなされたものであって、適切にレイティング可能となる投稿情報システム、算出装置及び算出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
開示の投稿情報システムは、１つの態様において、ユーザ端末と、前記ユーザ端末との間で投稿情報を送受信する投稿情報サーバとを備える。また、前記ユーザ端末は、ユーザの指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する蓄積部を備える。また、前記ユーザ端末は、前記投稿情報サーバから前記投稿情報を受信する受信部を備える。また、前記ユーザ端末は、前記記憶装置に蓄積された前記投稿情報に関する情報に基づいて、前記受信部により受信された前記投稿情報ごとの優先度を算出する算出部を備える。
【発明の効果】
【０００９】
開示の投稿情報システムの１つの態様によれば、適切にレイティング可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第１の実施形態に係る投稿情報システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、第１の実施形態に係る投稿情報システムの全体像について簡単に示す図である。
【図３】図３は、第１の実施形態におけるユーザ端末により表示されるインタフェースの一例を示す図である。
【図４】図４は、第１の実施形態における投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示をユーザ端末が受け付けた場合に表示されるインタフェースの一例を示す図である。
【図５】図５は、第１の実施形態におけるユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は、第１の実施形態における投稿情報テーブルに記憶された情報の一例を示す図である。
【図７】図７は、第１の実施形態における表示制御部による強調表示の一例を示す図である。
【図８】図８は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報に関する情報の蓄積処理の一例を示すシーケンス図である。
【図９】図９は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報に関する情報の蓄積処理の一例を示すシーケンス図である。
【図１０】図１０は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報表示処理の一例を示すシーケンス図である。
【図１１】図１１は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおけるレイティング処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、ユーザ端末による処理を実行するための算出プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、開示する投稿情報システム、算出装置及び算出方法の実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、本実施形態により開示する発明が限定されるものではない。各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例】
【００１２】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る投稿情報システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、投稿情報システムは、ユーザ端末１００と、ユーザ端末１００との間で投稿情報を送受信するＳＮＳ提供サーバ２００とを備える。ユーザ端末１００とＳＮＳ提供サーバ２００とは、ネットワーク１０を介して接続される。ＳＮＳ提供サーバ２００は、投稿情報サーバとも称する。ユーザ端末１００は、算出端末とも称する。なお、図１に示す例では、ユーザ端末１００が１つあり、ＳＮＳ提供サーバ２００が１つある場合を示したが、これに限定されるものではなく、ユーザ端末１００が２つ以上あっても良く、ＳＮＳ提供サーバ２００が２つ以上あっても良い。
【００１３】
図２は、第１の実施形態に係る投稿情報システムの全体像について簡単に示す図である。図２に示すように、例えば、ＳＮＳ提供サーバ２００とユーザ端末１００とは、ＡＰＩ（Application  Program  Interface）を通したインタラクションを行う。また、ユーザ端末１００とユーザ２０とは、ＧＵＩ（Graphical  User  Interface）を通したインタラクションを行う。図２に示す例では、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションが、ユーザやＳＮＳ提供サーバ２００とインタラクションを行う場合を例に示した。
【００１４】
ＳＮＳ提供サーバ２００とユーザ端末１００との間では、例えば、投稿情報の送受信が行われ、ユーザ端末１００にて投稿情報がタイムライン表示される。また、ユーザ端末１００とユーザ２０との間では、例えば、ユーザ２０による指示に基づいて投稿情報を表示したり、投稿情報を再投稿したりする。例えば、ユーザからの指示を受け付ける。ユーザ２０は、例えば、投稿内容を閲覧する指示を行ったり、ユーザ端末１００にて表示される投稿内容に対する指示を行ったり、コンテンツを投稿する指示を行ったりする。
【００１５】
図３は、第１の実施形態におけるユーザ端末により表示されるインタフェースの一例を示す図である。図３に示す例では、インタフェースは、投稿情報の投稿内容を受け付けるフィールド３１と、投稿情報の投稿指示を受け付けるフィールド３２と、ユーザによりフォローされたアカウントによる投稿情報を表示するフィールド３３とを有する。図３に示す例では、フィールド３３には、投稿情報３４ａ〜投稿情報３４ｄが表示されている場合を例に示した。また、図３に示す例では、投稿情報３４ａ、投稿情報３４ｂ及び投稿情報３４ｄに、リンクが含まれている場合を例に示した。言い換えると、投稿情報にＵＲＬが含まれる場合を例に示した。なお、フィールド３２は、投稿内容と併せて、画像や現在地情報を属性情報として受け付ける場合もある。
【００１６】
ここで、ユーザ端末１００にて表示される投稿内容に対する指示の一例を示す。ユーザ２０は、例えば、投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示をしたり、投稿内容をお気に入りに登録する指示をしたり、投稿内容を再投稿する指示をしたりする。なお、再投稿する指示とは、フィールド３３に表示されている投稿内容を自身の投稿内容として投稿する指示である。
【００１７】
図４は、第１の実施形態における投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示をユーザ端末が受け付けた場合に表示されるインタフェースの一例を示す図である。リンクをクリックする指示をユーザ端末１００が受け付けると、言い換えると、ユーザ端末１００のクライアントアプリケーションが、投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示を受け付けると、図４に示すように、リンク先のコンテンツを表示する。例えば、ユーザ端末１００は、リンク先のＷｅｂページを表示する。図４に示す例では、投稿情報を表示するフィールド３３の代わりに、リンク先のコンテンツを表示するフィールド３５を表示する場合を例に示した。ただし、これに限定されるものではなく、フィールド３３とフィールド３５とを併せて表示しても良く、任意の表示形態であって良い。
【００１８】
ここで、第１の実施形態に係る投稿情報システムでは、以下に詳細に説明するように、ユーザ端末１００が、投稿情報に関する指示をユーザから受け付け、受け付けた指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する。その上で、ユーザ端末１００が、ＳＮＳ提供サーバ２００から投稿情報を受信すると、記憶装置に蓄積された投稿情報に関する情報を読み出し、読み出した投稿情報に関する情報に基づいて受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。この結果、適切にフィルタリングやレイティングを行うことが可能となる。
【００１９】
すなわち、例えば、ＳＮＳにおいてユーザが何らかのアクションにより処理対象となった投稿情報に関する情報は、ユーザの興味を反映する。このことを踏まえ、投稿情報に関する情報を蓄積しておき、投稿情報を表示する場合に、蓄積しておいた投稿情報に関する情報に基づいて優先度を算出した上で投稿情報を表示する。
【００２０】
この結果、例えば、ユーザ２０にメンテナンスを強いることなく、フィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、フォローするアカウントにメンテナンスを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、ユーザ２０に積極的なアクションを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、単一投稿単位でフィルタリングやレイティング可能となる。
【００２１】
より詳細には、ユーザ２０がフォローする対象が、投稿をする際にハッシュタグ等の付加をしない場合にも適用可能となる。また、ユーザ２０に対して、興味キーワードの更新等のメンテナンスを要しないでも適用可能となる。また、ユーザ２０に対して、ＳＮＳに参加する以上のアクティビティを要しないでも適用可能となる。例えば、ＳＮＳにおける発言、他者の投稿に対するフィードバック、フォローする対象のグルーピング等を行わなくても適用可能となる。また、単一投稿単位でレイティングが可能であり、投稿者単位でのレイティングに比べ精度が向上可能となる。
【００２２】
なお、以下では、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションにて以下に説明する１連の処理が実行される場合を例に説明するが、これに限定されるものではなく、ユーザ端末１００とＳＮＳ提供サーバ２００とが共同して実行しても良い。なお、クライアントアプリケーションは、ユーザ端末１００にて実行される任意のアプリケーションであって良い。クライアントアプリケーションは、例えば、ブラウザや、投稿情報の表示を行う専用のアプリケーション、投稿情報の表示を行う機能を有する任意のアプリケーションなどである。
【００２３】
［ユーザ端末の構成］
図５は、第１の実施形態におけるユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である。図５に示す例では、ユーザ端末１００は、通信部１０１と、入出力部１０２と、記憶部１１０と、制御部１２０とを有する。
【００２４】
通信部１０１は、制御部１２０と接続される。通信部１０１は、制御部１２０により制御されることで、投稿情報の送受信をネットワーク１０を介してＳＮＳ提供サーバ２００と行う。受け付けた情報や指示を制御部１２０に入力する。通信部１０１は、「受信部」とも称する。入出力部１０２は、制御部１２０により制御されることで、ユーザ２０から指示を受け付けたり、情報をユーザに表示したりする。入出力部１０２は、例えば、キーボードやマウス、マイク、モニタ（若しくはディスプレイ、タッチパネル）、スピーカなどである。なお、通信部１０１及び入出力部１０２によって処理される情報の詳細については、ここでは説明を省略し、関係する各部について説明する際に併せて説明する。
【００２５】
記憶部１１０は、制御部１２０と接続される。記憶部１１０は、制御部１２０による各種処理に用いるデータを記憶する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）などの半導体メモリ素子、又は、ハードディスクや光ディスクなどである。図５に示す例では、記憶部１１０は、投稿情報テーブル１１１を有する。投稿情報テーブル１１１は、記憶装置とも称する。
【００２６】
投稿情報テーブル１１１は、ユーザ端末１００により受け付けられた指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を蓄積する。具体的には、投稿情報テーブル１１１は、処理対象となった投稿情報の内容を示す投稿内容と、投稿情報の属性情報とを対応付けて記憶する。また、属性情報とは、例えば、投稿情報の投稿者を示すユーザ識別情報、投稿情報の投稿日時、投稿情報の投稿場所、投稿情報に関する指示が受け付けられた指示日時、投稿情報に添付された添付ファイル、投稿情報の投稿内容に含まれるリンクにより参照されるリンク先のコンテンツ内容などである。なお、リンク先とは、例えば、リンクがＵＲＬである場合には、ＵＲＬにより識別されるＷｅｂページとなる。
【００２７】
ここで、指示による処理対象となる投稿情報の一例について更に説明する。例えば、投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示が行われた場合、処理対象となる投稿情報は、クリックされたリンクを含む投稿情報となる。また、投稿内容を再投稿する指示が行われた場合、処理対象となる投稿情報は、再投稿された投稿情報となる。また、投稿内容をお気に入りに登録する指示が行われた場合、処理対象となる投稿情報は、お気に入りに投稿された投稿情報となる。また、投稿情報を新たに投稿する指示が行われた場合、処理対象となる投稿情報は、新たに投稿された投稿情報となる。
【００２８】
図６は、第１の実施形態における投稿情報テーブルに記憶された情報の一例を示す図である。図６に示すように、投稿情報テーブル１１１は、投稿内容と属性情報とを対応付けて記憶する。なお、図６に示す例では、属性情報として、投稿情報の投稿者を示すユーザ識別情報となる「投稿アカウント」と、「投稿日時」と、「投稿場所」と、「添付ファイル」と、「コンテンツ内容」と、「指示日時」とを含む場合を例に示したが、これに限定されるものではない。例えば、他の情報を属性情報として記憶しても良く、図６に示された情報のうち、一部の情報を記憶しなくても良い。例えば、投稿情報テーブル１１１は、指示の種類を示す指示種類を更に記憶しても良い。
【００２９】
図６に示す例では、投稿情報テーブル１１１は、投稿内容「Ａ社のタブレット端末が［・・・］らしい。-http://goo.gl/tablet」を記憶する。また、属性情報として、投稿アカウント「塚本」と、投稿日時「2012/2/28  15:00」と、投稿場所「大阪」と、添付ファイル「null」と、コンテンツ内容「林檎ニュース  …」と、指示日時「2012/2/28  18:00」とを記憶する。
【００３０】
すなわち、投稿情報テーブル１１１は、ユーザ２０によって、投稿内容が「Ａ社のタブレット端末が［・・・］らしい。-http://goo.gl/tablet」となる投稿情報に対する指示を行ったことを記憶する。また、投稿情報テーブル１１１は、指示の対象となる投稿情報の投稿アカウントが「塚本」であり、投稿日時が「2012/2/28  15:00」であり、投稿場所が「大阪」であり、添付ファイルがなく、投稿情報に含まれるリンクのリンク先のＷｅｂページのコンテンツがコンテンツ内容「林檎ニュース  …」であり、指示を受け付けたのが「2012/2/28  18:00」であることを記憶する。
【００３１】
なお、図６に示す例では、記載の便宜上、投稿情報テーブル１１１が、コンテンツ内容として「林檎ニュース  …」を記憶する場合を例に示した。言い換えると、コンテンツとして、リンク先のＷｅｂページのテキスト情報を記憶する場合を例に示したが、これに限定されるものではない。例えば、コンテンツ内容として、Ｗｅｂページそのものを記憶しても良い。また、リンク先のＷｅｂページのうち、公知の技術を用いて主なコンテンツを識別し、識別した主なコンテンツについて選択的に記憶しても良い。図４に示す例では、広告を示す「ＰＲ」などについては記憶することなく、メインのコンテンツの可能性の高い箇所について選択的に記憶しても良い。
【００３２】
制御部１２０は、通信部１０１と、入出力部１０２と、記憶部１１０と接続される。制御部１２０は、各種の処理手順などを規定したプログラムを記憶する内部メモリを有し、種々の処理を制御する。制御部１２０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などである。図５に示す例では、制御部１２０は、受付部１２１と、蓄積部１２２と、算出部１２３と、表示制御部１２４とを有する。
【００３３】
受付部１２１は、投稿情報に関する指示をユーザから受け付ける。例えば、受付部１２１は、投稿内容を閲覧する指示を受け付けたり、ユーザ端末１００にて表示される投稿内容に対する指示を行ったり、コンテンツを投稿する指示を行ったりする。また、例えば、受付部１２１は、投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示を受け付けたり、投稿内容をお気に入りに登録する指示を受け付けたり、投稿内容を再投稿する指示を受け付けたりする。
【００３４】
ここで、受付部１２１により受け付けられた指示に対応する処理はユーザ端末１００にて実行され、ＳＮＳ提供サーバ２００には指示が送信されない。具体的には、受付部１２１により受け付けられた指示のうち、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信することなくユーザ端末１００にて実行可能な指示については、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない。例えば、上述した指示の一例のうち、コンテンツを投稿する指示や、投稿内容を再投稿する指示については、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信することが必須と考えられ、制御部１２０は、指示をＳＮＳ提供サーバ２００に送信する。一方、上述した指示の一例のうち、投稿内容に含まれるリンクをクリックする指示や、投稿内容をお気に入りに登録する指示については、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信しなくてもユーザ端末１００にて処理可能と考えられ、制御部１２０は、指示をＳＮＳ提供サーバ２００に送信しない。
【００３５】
より詳細な一例をあげて説明する。ユーザが、ＳＮＳにおいて「お気に入り」のマーク付けをした場合、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、クリックされた旨をＳＮＳ提供サーバ２００に送信することなく、自装置内に保存する。言い換えると、ユーザによりマーク付けされた「お気に入り」に関する情報はＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない。例えば、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、ユーザによりマーク付けされた「お気に入り」に関する情報を保存しておく、その上で、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、その後、自装置内に保存されている「お気に入り」に関する情報に基づいて、ユーザに情報を表示する。例えば、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、ＳＮＳ提供サーバ２００から出力された情報を、自装置内に保存されている「お気に入り」についての情報に基づいてフィルタリングやレイティングした上で、ユーザに表示する。
【００３６】
また、同様に、ユーザが他人をフォローしたり、新たなブックマークを作成したりしたとしても、これらの情報はＳＮＳ提供サーバ２００に送信されることなく、ユーザ端末１００にて処理が実行される。言い換えると、ユーザによりフォローされた他人についての情報や、新たに作成されたブックマークについての情報は、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない。その上で、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、その後、自装置内に保存されているフォローされた他人についての情報に基づいて、ユーザに情報を表示したり、ブックマークをユーザに表示したりする。
【００３７】
なお、以下では、特に言及しないが、受付部１２１により指示が受け付けられると、受け付けられた指示に対応する処理が、ユーザ端末１００にて実行される。また、以下では、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信することなくユーザ端末１００にて実行可能な指示については、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない場合を例に説明するが、これに限定されるものではなく、すべての指示をＳＮＳ提供サーバ２００に送信しても良い。
【００３８】
蓄積部１２２は、受付部１２１により受け付けられた指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を記憶装置に蓄積する。具体的には、蓄積部１２２は、投稿情報に関する情報として、投稿内容と属性情報とを投稿情報テーブル１１１に蓄積する。
【００３９】
より詳細には、蓄積部１２２は、属性情報として、公知のＷｅｂページのメインコンテンツ推定手法によって得られたリンク先ページのメインコンテンツ部分を「コンテンツ内容」として蓄積する。また、蓄積部１２２は、リンク先ページに含まれるリンクのクリックが行われた際に、属性情報として、ハイパーリンクの参照箇所推定技術によって得られたリンク先の先ページの参照箇所を「コンテンツ内容」として蓄積する。また、蓄積部１２２は、「投稿アカウント」や「投稿日時」、「投稿場所」、「添付ファイル」、「指示日時」についても蓄積する。
【００４０】
例えば、ユーザ２０により、図３のフィールド３３に表示された投稿情報のうち、投稿情報３４ａに含まれるリンクをクリックする指示を受付部１２１が受け付けた場合を用いて説明する。この場合、蓄積部１２２は、投稿情報テーブル１１１に対して、投稿内容「Ａ社のタブレット端末が［・・・］らしい。-http://goo.gl/tablet」を格納し、属性情報として、投稿アカウント「塚本」と、投稿日時「2012/2/28  15:00」と、投稿場所「大阪」と、添付ファイル「null」と、コンテンツ内容「林檎ニュース  …」と、指示日時「2012/2/28  18:00」とを格納する。
【００４１】
上述したように、例えば、ユーザのＳＮＳにおける何らかの指示として、投稿情報に含まれるリンクのクリックも含まれる。この結果、ＳＮＳにおいて普段ユーザが収集し、ユーザが興味を持つと考えられる情報に類似した投稿情報について、高い優先度を算出可能となる。
【００４２】
また、例えば、クリックしたリンク先及びリンク先のページでユーザが読むと予想される情報をユーザの興味を反映する投稿情報の属性情報となる。この結果、ＳＮＳにおいて普段ユーザが収集する(ユーザが興味を持つはずの)情報に類似した投稿情報について、高い優先度を算出可能となる。
【００４３】
また、投稿情報のお気に入り登録や、投稿内容の再投稿などの指示もきっかけとなる。この結果、リンクが含まれていない投稿内容であっても、ＳＮＳにおいて普段ユーザが収集する(ユーザが興味を持つはずの)情報に類似した投稿情報について、高い優先度を算出可能となる。
【００４４】
また、ユーザのＳＮＳにおける何らかのアクションとして、「コンテンツの投稿」を含むことで、ユーザ自らが情報を発信するような(ユーザが既に興味を持っている)情報に類似した投稿情報について、高い優先度を算出可能となる。
【００４５】
算出部１２３は、ＳＮＳ提供サーバ２００から投稿情報を受信すると、蓄積部１２２により投稿情報テーブル１１１に蓄積された投稿情報に関する情報を読み出し、読み出した投稿情報に関する情報に基づいて受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。また、算出部１２３は、読み出した投稿情報に関する情報に対して所定のルールに基づくフィルタリングを実行し、フィルタリング後に残った投稿情報に関する情報に基づいて受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。
【００４６】
ここで、算出部１２３について詳細に説明する。図５に示す例では、算出部１２３は、フィルタリング部１２３ａと、キーワード抽出部１２３ｂと、レイティング部１２３ｃとを有する。
【００４７】
ここで、フィルタリング部１２３ａは、読み出した投稿情報に関する情報に対して所定のルールに基づくフィルタリングを実行する。例えば、フィルタリング部１２３ａは、所定の閾値との差に基づいて、フィルタリング後に残すか残さないかを決定する。すなわち、フィルタリング部１２３ａは、投稿情報テーブル１１１から投稿情報に関する情報を読み出し、ユーザ２０のコンテキストに基づき取り出した投稿情報に関する情報をフィルタリングする。
【００４８】
ここで、例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時と現在日時との差に反比例して投稿内容はユーザの興味を反映しないとのルールの下、フィルタリングを実行する。言い換えると、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時と現在日時との差が小さい投稿情報に関する情報について、差が大きい投稿情報に関する情報と比較して優先して残すフィルタリングを実行する。
【００４９】
なお、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時と現在日時との差をそのまま比較するのではなく、時間帯の差を用いても良く、曜日を用いても良く、日を用いても良い。例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時に対応する時間帯と、現在日時に対応する時間帯との差を用いても良い。また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時に対応する曜日と、現在日時に対応する曜日との差を用いても良い。この場合、曜日が一致する場合に優先度が高いと推定する。また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時に対応する日と、現在日時に対応する日との差を用いても良い。この場合、日にちが一致する場合に優先度が高いと推定する。
【００５０】
また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時が休日か平日かと、現在日時が休日か平日かの差に比例して投稿内容はユーザの興味を反映しないとのルールの下、フィルタリングを実行する。この場合、指示日時が休日の場合には、投稿日時が休日の投稿情報について優先度が高いと推定し、指示日時が平日の場合には、投稿日時が平日の投稿情報について優先度が高いと推定する。言い換えると、フィルタリング部１２３ａは、投稿日時又は指示日時と現在日時との差が小さい投稿情報に関する情報について、差が大きい投稿情報に関する情報と比較して優先して残すフィルタリングを実行する。
【００５１】
また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、投稿場所と現在地との距離の差に反比例して投稿内容はユーザの興味を反映しないとのルールの下、フィルタリングを実行する。言い換えると、フィルタリング部１２３ａは、投稿場所と現在地との距離の差が小さい投稿情報に関する情報について、差が大きい投稿情報に関する情報と比較して優先して残すフィルタリングを実行する。
【００５２】
また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、ユーザにより何らかのアクションが起こされた数の少ない投稿アカウントについては、ユーザの興味を反映しないとのルールの下、フィルタリングを実行する。言い換えると、フィルタリング部１２３ａは、アクションが起こされた数が少ない投稿アカウントについての投稿情報に関する情報について、アクションが起こされた数が多い投稿アカウントについての投稿情報に関する情報と比較して優先して残すフィルタリングを実行する。
【００５３】
また、例えば、フィルタリング部１２３ａは、添付ファイルを含む投稿情報に関する情報について、現在の通信環境が予め設定されたパラメータ以下である場合に、投稿内容はユーザの興味を反映しないとのルールの下、フィルタリングを実行する。言い換えると、フィルタリング部１２３ａは、添付ファイルを含まない投稿情報に関する情報について、現在の通信環境が予め設定されたパラメータ以下である場合には、添付ファイルを含む投稿情報に関する情報と比較して優先して残すフィルタリングを実行する。
【００５４】
キーワード抽出部１２３ｂは、投稿情報テーブル１１１から読み出した投稿情報に関する情報から第１のキーワードを抽出する。言い換えると、キーワード抽出部１２３ｂは、ユーザの興味のあるキーワードを推定する。
【００５５】
具体的には、キーワード抽出部１２３ｂは、フィルタリングされた投稿情報に関する情報から単語を取り出し、取り出した単語に重みをつける。例えば、キーワード抽出部１２３ｂは、形態素解析を用いて、フィルタリング後に残った投稿情報に関する情報に含まれる投稿内容と属性情報から単語を取り出す。そして、フィルタリング部１２３ａは、取り出した単語をＴＦ−ＩＤＦ法を用いて重み付けする。この結果、単語とＴＦ−ＩＤＦ値の組である素性ベクトル、言い換えると、重み付きのキーワードが得られる。
【００５６】
なお、キーワード抽出部１２３ｂにより抽出される第１のキーワードは、フィルタリング後の投稿情報に関する情報全体から抽出される。言い換えると、キーワード抽出部１２３ｂは、フィルタリング後に残った投稿情報ごとに第１のキーワードが別個に抽出されるのではなく、フィルタリング後に残った投稿情報全体を処理対象として、１つ又は複数の第１のキーワードを抽出する。
【００５７】
レイティング部１２３ｃは、ＳＮＳ提供サーバ２００から受信した投稿情報から投稿情報ごとの第２のキーワードを抽出し、第１のキーワードと第２のキーワードとの類似度に基づいて投稿情報ごとの優先度を算出する。言い換えると、レイティング部１２３ｃは、ユーザに表示する投稿情報のレイティングを行う。
【００５８】
具体的には、レイティング部１２３ｃは、ユーザ２０に表示する投稿内容ごとに単語を取り出し、取り出した単語と重み付きキーワードとの類似度を計算する。ここで、投稿内容ごとに算出される類似度が優先度を示す値となる。より詳細には、類似度が高ければ高いほど、優先度が高くなる。
【００５９】
例えば、レイティング部１２３ｃは、形態素解析を用いてユーザ２０に表示する各投稿内容から単語を取り出す。そして、レイティング部１２３ｃは、取り出した単語をＴＦ−ＩＤＦ法を用いて重み付けする。また、レイティング部１２３ｃは、ユーザ２０に表示する各投稿内容と、データベースに格納された投稿内容及び属性情報間の重み付きキーワードの類似度を求める。レイティング部１２３ｃは、例えば、類似度計算技術として、コサイン類似度や拡張ジャッカード類似度を用いる。そして、レイティング部１２３ｃは、計算された類似度をユーザ２０に表示する各投稿内容のレイティング結果とする。
【００６０】
表示制御部１２４は、算出部１２３により他の投稿情報と比較して高い優先度が算出された投稿情報について、他の投稿情報と比較して優先して表示する。具体的には、算出部１２３によるレイティング結果に基づいて、ユーザのタイムラインに表示される投稿情報を強調表示する。例えば、表示制御部１２４は、レイティング結果が予め設定されたパラメータ以上の投稿内容は、投稿内容の背景色を薄い赤色にし、ボーダーを太い赤線で囲むようにする。
【００６１】
図７は、第１の実施形態における表示制御部による強調表示の一例を示す図である。図７に示す例では、投稿情報３４ａと投稿情報３４ｄとについて、他の投稿情報と比較して高い優先度が算出された場合を例に示した。図７に示す例では、表示制御部１２４は、投稿情報３４ａと投稿情報３４ｄとについて強調表示が行われるように、投稿情報の表示を制御する。
【００６２】
より詳細に説明すると、例えば、ユーザ２０により「Ａ社」や「タブレット端末」、「phone」などのキーワードが含まれる投稿情報がクリックされていた場合、第１のキーワードとして、「Ａ社」や「タブレット端末」、「phone」などが抽出される。この結果、図７に示すように、これらのキーワードを含む結果、他の投稿情報と比較して高い優先度が算出される投稿情報３４ａと投稿情報３４ｄとについて、表示制御部１２４は、強調表示を行う。
【００６３】
なお、ユーザ端末１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯電話、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）端末、移動体通信端末又はＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）などの情報処理装置を利用して実現しても良い。例えば、ＰＤＡなどの情報処理装置に、図５に示した記憶部１１０や制御部１２０の各機能を搭載することによって実現しても良い。
【００６４】
［投稿情報システムによる処理］
第１の実施形態に係る投稿情報システムによる処理の流れの一例を示す。以下では、投稿情報に関する情報の蓄積処理の流れ、投稿情報表示処理の流れ、レイティング処理の流れの順に説明する。
【００６５】
［投稿情報に関する情報の蓄積処理の流れ］
図８は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報に関する情報の蓄積処理の一例を示すシーケンス図である。図８に示す例では、ユーザ２０が新たな投稿情報をＳＮＳ提供サーバ２００に投稿する場合における蓄積処理の流れを示す。
【００６６】
図８に示すように、ユーザ２０がＳＮＳに投稿情報を投稿すると（ステップＳ１０１）、つまり、ユーザによって投稿情報を投稿する指示が行われると、ユーザ端末１００では、受け付けた投稿情報について、投稿情報に関する情報を投稿情報テーブル１１１に蓄積する（ステップＳ１０２）。
【００６７】
その後、ユーザ端末１００は、受け付けた投稿情報をＳＮＳ提供サーバ２００に転送し（ステップＳ１０３）、ＳＮＳ提供サーバ２００にて、投稿情報に関する処理を行う（ステップＳ１０４）。例えば、ＳＮＳ提供サーバ２００は、受け付けた投稿情報を他のユーザ２０に配信する。
【００６８】
なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップＳ１０２をステップＳ１０３の後に実行しても良い。
【００６９】
［投稿情報に関する情報の蓄積処理の流れ］
図９は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報に関する情報の蓄積処理の一例を示すシーケンス図である。図９に示す例では、ユーザ２０が、閲覧中の投稿情報に対して何らかの指示を行った場合における蓄積処理の流れを示す。
【００７０】
図９に示すように、閲覧中の投稿内容にユーザ２０がアクションを起こすと（ステップＳ２０１）、つまり、閲覧中の投稿情報に対する指示をユーザが行うと、ユーザ端末１００では、受け付けた投稿情報について、投稿情報に関する情報を投稿情報テーブル１１１に蓄積する（ステップＳ２０２）。つまり、ユーザ端末１００は、アクションを起こした投稿情報に関する投稿内容及び属性情報を投稿情報テーブル１１１に格納する。
【００７１】
そして、ユーザ端末１００では、ＳＮＳ提供サーバ２００に指示を転送し（ステップＳ２０３）、その後、ＳＮＳ提供サーバ２００にて、受信した指示を反映する処理が実行される（ステップＳ２０４）。例えば、ユーザ２０によって投稿情報を再投稿する指示が行われた場合、再投稿された投稿情報をユーザ２０のホームページに配信する処理を実行する。
【００７２】
また、ユーザ端末１００は、指示を反映させた結果を表示する（ステップＳ２０５）。例えば、ユーザ端末１００は、投稿情報に含まれるリンクがクリックされた場合、リンクによる参照先のＷｅｂページを表示する処理を実行する。その後、ユーザ２０により、ユーザ端末１００により表示されたＷｅｂページが確認されることになる。
【００７３】
なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップＳ２０５をＳ２０３の後に実行しても良い。
【００７４】
［投稿情報表示処理の流れ］
図１０は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおける投稿情報表示処理の一例を示すシーケンス図である。図１０に示す例では、ユーザ２０が、フォローする人の投稿情報をＳＮＳ提供サーバ２００に要求した場合に、レイティング処理が実行された上で投稿情報が表示される場合の流れを示す。
【００７５】
図１０に示すように、フォローする人の投稿内容をユーザ２０がＳＮＳに要求すると（ステップＳ３０１）、ユーザ端末１００は、ＳＮＳ提供サーバ２００に要求を転送する（ステップＳ３０２）。その後、ＳＮＳ提供サーバ２００は、フォローする人の投稿内容をデータベースから取り出し（ステップＳ３０３）、取り出した投稿内容を返送する（ステップＳ３０４）。
【００７６】
そして、ユーザ端末１００では、投稿情報を受信すると、投稿情報のレイティングを行う（ステップＳ３０５）。つまり、ユーザ端末１００は、ＳＮＳ提供サーバ２００から投稿情報を受信すると、投稿情報テーブル１１１に蓄積された投稿情報に関する情報を読み出し、読み出した投稿情報に関する情報に基づいて受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。
【００７７】
そして、ユーザ端末１００は、レイティング結果を元に投稿情報を強調表示する（ステップＳ３０６）。つまり、ユーザ端末１００は、他の投稿情報と比較して高い優先度が算出された投稿情報について、他の投稿情報と比較して優先して表示する。
【００７８】
［レイティング処理の流れ］
図１１は、第１の実施形態に係る投稿情報システムにおけるレイティング処理の一例を示すフローチャートである。すなわち、算出部１２３による算出処理の流れの一例を示す。図１１に示す１連の処理は、図１０におけるステップＳ３０５に対応する。
【００７９】
図１１に示すように、ユーザ端末１００では、算出部１２３は、投稿情報に関する情報を取り出す（ステップＳ４０１）。つまり、算出部１２３は、ＳＮＳ提供サーバ２００から投稿情報を受信すると、投稿情報テーブル１１１に蓄積された投稿情報に関する情報を読み出す。
【００８０】
そして、算出部１２３は、ユーザのコンテキストに基づき投稿情報に関する情報をフィルタリングする（ステップＳ４０２）。つまり、算出部１２３は、読み出した投稿情報に関する情報に対して所定のルールに基づくフィルタリングを実行する。
【００８１】
そして、算出部１２３は、フィルタリングされた投稿情報に関する情報から単語を取り出す（ステップＳ４０３）。例えば、キーワード抽出部１２３ｂは、フィルタリング後に残った投稿情報ごとに第１のキーワードが別個に抽出されるのではなく、フィルタリング後に残った投稿情報全体を処理対象として、１つ又は複数の第１のキーワードを抽出する。
【００８２】
そして、算出部１２３は、取り出した単語に重みをつける(重み付きキーワードの生成)（ステップＳ４０４）。例えば、算出部１２３は、取り出した単語をＴＦ−ＩＤＦ法を用いて重み付けする。
【００８３】
そして、算出部１２３は、受信した投稿情報ごとに単語を取り出し（ステップＳ４０５）、取り出した単語と重み付きキーワードの類似度を計算する（ステップＳ４０６）。つまり、算出部１２３は、ＳＮＳ提供サーバ２００から受信した投稿情報から投稿情報ごとの第２のキーワードを抽出し、第１のキーワードと第２のキーワードとの類似度に基づいて投稿情報ごとの優先度を算出する。例えば、算出部１２３は、形態素解析を用いてユーザ２０に表示する各投稿内容から単語を取り出し、取り出した単語をＴＦ−ＩＤＦ法を用いて重み付けする。そして、算出部１２３は、コサイン類似度や拡張ジャッカード類似度を用いることで、類似度を算出する。この場合、算出された類似度が、レイティング結果となる。
【００８４】
なお、上記の処理手順は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲で適宜変更しても良い。例えば、上記のステップＳ４０１〜Ｓ４０３とは独立してステップＳ４０４及びＳ４０５を実行しても良く、ステップＳ４０１〜Ｓ４０３の前にステップＳ４０４及びＳ４０５を実行しても良い。
【００８５】
［第１の実施形態の効果］
上述したように、第１の実施形態によれば、ユーザ端末１００が、投稿情報に関する指示をユーザから受け付け、受け付けられた指示による処理対象となる投稿情報に関する情報を投稿情報テーブル１１１に蓄積する。また、ユーザ端末１００は、ＳＮＳ提供サーバ２００から投稿情報を受信すると、投稿情報テーブル１１１に蓄積された投稿情報に関する情報に基づいて、受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。この結果、適切にフィルタリングやレイティングを行うことが可能となる。
【００８６】
すなわち、例えば、ＳＮＳにおいてユーザが何らかのアクションにより処理対象となった投稿情報に関する情報（投稿内容や属性情報）は、ユーザの興味を反映する。このことを踏まえ、投稿情報に関する情報を蓄積しておき、投稿情報を表示する場合に、蓄積しておいた投稿情報に関する情報に基づいて優先度を算出した上で投稿情報を表示する。
【００８７】
この結果、例えば、ユーザにメンテナンスを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、フォローするアカウントにメンテナンスを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、ユーザに積極的なアクションを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。また、例えば、単一投稿単位でフィルタリングやレイティング可能となる。
【００８８】
ＳＮＳにおいて、ユーザは日々大量の投稿内容及び交流関係を処理しなければならないため、誰かにメンテナンスを強いる方法はユーザに大きな負担をかける。また、興味のある投稿内容を読みたいという情報収集の目的でＳＮＳを利用する場合、ユーザにＳＮＳでの積極的なアクションを強いることは好ましくない。また、単一投稿単位ではなくアカウント単位のフィルタリング・レイティングでは不十分な場合がある。これに対して、第１の実施形態によれば、
（１）ユーザにメンテナンスを強いない
（２）フォローするアカウントにメンテナンスを強いない
（３）ユーザに積極的なアクションを強いない
（４）単一投稿単位
という実現可能なレイティングを実現可能となる。
【００８９】
また、第１の実施形態によれば、他の投稿情報と比較して高い優先度が算出された投稿情報について、他の投稿情報と比較して優先して表示する。この結果、ユーザに興味のある投稿情報が興味のない投稿情報に埋もれることを防止可能となる。
【００９０】
また、第１の実施形態によれば、受け付けた指示に対応する処理がユーザ端末にて実行され、投稿情報サーバに指示が送信されない。この結果、ユーザに積極的なアクションを強いることなくフィルタリングやレイティング可能となる。
【００９１】
すなわち、ユーザが起こした何らかのアクションが、ＳＮＳ提供サーバ２００サイドで転送されず、クライアントサイドでのみ利用されることで、ユーザにオープンで積極的なアクションを強いることなく、レイティング技術の利用が可能になる。
【００９２】
より詳細な一例をあげて説明する。ユーザが、ＳＮＳにおいて「お気に入り」のマーク付けをした場合、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、クリックされた旨をＳＮＳ提供サーバ２００に送信することなく、自装置内に保存する。言い換えると、ユーザによりマーク付けされた「お気に入り」に関する情報はＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない。例えば、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、ユーザによりマーク付けされた「お気に入り」に関する情報を保存しておく、その上で、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、その後、自装置内に保存されている「お気に入り」に関する情報に基づいて、ユーザに情報を表示する。例えば、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、ＳＮＳ提供サーバ２００から出力された情報を、自装置内に保存されている「お気に入り」についての情報に基づいてフィルタリングやレイティングした上で、ユーザに表示する。
【００９３】
また、同様に、ユーザが他人をフォローしたり、新たなブックマークを作成したりしたとしても、これらの情報はＳＮＳ提供サーバ２００に送信されることなく、ユーザ端末１００にて処理が実行される。言い換えると、ユーザによりフォローされた他人についての情報や、新たに作成されたブックマークについての情報は、ＳＮＳ提供サーバ２００に送信されない。その上で、ユーザ端末１００にて実行されるクライアントアプリケーションは、その後、自装置内に保存されているフォローされた他人についての情報に基づいて、ユーザに情報を表示したり、ブックマークをユーザに表示したりする。
【００９４】
このように、ユーザによる行動やアクションがＳＮＳ提供サーバ２００にフィードバックされず、他のユーザにオープンにならないことで、ユーザによる行動が他のユーザに与える影響の大きさを少なくすることが可能となる。この結果、他のユーザに影響を与えることなく、ＳＮＳにおける活動をモニタすることが可能となる。
【００９５】
また、第１の実施形態によれば、読み出した投稿情報に関する情報に対して所定のルールに基づくフィルタリングを実行し、フィルタリング後に残った投稿情報に関する情報に基づいて受信した投稿情報ごとの優先度を算出する。この結果、レイティングの精度を向上可能となる。
【００９６】
また、ユーザが利用するコンテキスト(どこでいつ利用するかという情報)に応じて、ユーザの興味を反映する投稿情報に関する情報をフィルタリングすることで、ユーザがコンテキストに応じてＳＮＳを使い分けている場合に、その使い分けに応じたレイティングが可能となる。
【００９７】
また、第１の実施形態によれば、投稿情報テーブル１１１から読み出した投稿情報に関する情報から第１のキーワードを抽出し、ＳＮＳ提供サーバ２００から受信した投稿情報から投稿情報ごとの第２のキーワードを抽出し、第１のキーワードと第２のキーワードとの類似度に基づいて投稿情報ごとの優先度を算出する。この結果、レイティングの精度を向上可能となる。
【００９８】
また、第１の実施形態によれば、投稿情報に関する情報は、投稿情報の内容を示す投稿内容と、投稿情報の属性情報とを含む。また、属性情報には、投稿情報の投稿者を示すユーザ識別情報、投稿情報の投稿日時、投稿情報の投稿場所、投稿情報に関する指示が受け付けられた指示日時、投稿情報に添付された添付ファイル、投稿情報の投稿内容に含まれるリンクにより参照されるリンク先のコンテンツ内容とのうち、少なくとも１つを含む。この結果、ユーザの興味を的確に推定可能となる。
【００９９】
（第２の実施形態）
さて、これまで本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態以外にも、その他の実施形態にて実施されても良い。そこで、以下では、その他の実施形態を示す。
【０１００】
［システム構成］
また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上述文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報（図１〜図１１）については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０１】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図５に示す例では、投稿情報テーブル１１１を外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。また、表示制御部１２４を別装置としても良い。
【０１０２】
［プログラム］
図１２は、ユーザ端末による処理を実行するための算出プログラムによる情報処理がコンピュータを用いて具体的に実現されることを示す図である。図１２に例示するように、コンピュータ３０００は、例えば、メモリ３０１０と、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３０２０と、ネットワークインタフェース３０７０とを有する。コンピュータ３０００の各部はバス３１００によって接続される。
【０１０３】
メモリ３０１０は、図１２に例示するように、ＲＯＭ３０１１及びＲＡＭ３０１２を含む。ＲＯＭ３０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。
【０１０４】
ここで、図１２に例示するように、ハードディスクドライブ３０８０は、例えば、ＯＳ３０８１、アプリケーションプログラム３０８２、プログラムモジュール３０８３、プログラムデータ３０８４を記憶する。すなわち、開示の技術に係る算出プログラムは、コンピュータによって実行される指令が記述されたプログラムモジュール３０８３として、例えばハードディスクドライブ３０８０に記憶される。具体的には、上記実施形態で説明した制御部１２０の各部と同様の情報処理を実行する手順各々が記述されたプログラムモジュールが、ハードディスクドライブ３０８０に記憶される。
【０１０５】
また、上記実施形態で説明した記憶部１１０に記憶されるデータのように、プログラムによる情報処理に用いられるデータは、プログラムデータ３０８４として、例えばハードディスクドライブ３０８０に記憶される。そして、ＣＰＵ３０２０が、ハードディスクドライブ３０８０に記憶されたプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４を必要に応じてＲＡＭ３０１２に読み出し、各種の手順を実行する。
【０１０６】
なお、算出プログラムに係るプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、ハードディスクドライブ３０８０に記憶される場合に限られない。例えば、プログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、着脱可能な記憶媒体に記憶されても良い。この場合、ＣＰＵ３０２０は、ディスクドライブなどの着脱可能な記憶媒体を介してデータを読み出す。また、同様に、算出プログラムに係るプログラムモジュール３０８３やプログラムデータ３０８４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶されても良い。この場合、ＣＰＵ３０２０は、ネットワークインタフェースを介して他のコンピュータにアクセスすることで各種データを読み出す。
【０１０７】
［その他］
なお、本実施形態で説明した算出プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、算出プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。
【符号の説明】
【０１０８】
１０        ネットワーク
１００      ユーザ端末
１０１      通信部
１０２      入出力部
１１０      記憶部
１１１      投稿情報テーブル
１２０      制御部
１２１      受付部
１２２      蓄積部
１２３      算出部
１２３ａ    フィルタリング部
１２３ｂ    キーワード抽出部
１２３ｃ    レイティング部
１２４      表示制御部
２００      ＳＮＳ提供サーバ
【図１】
2014035719.tif 000003
【図２】
2014035719.tif 000004
【図３】
2014035719.tif 000005
【図４】
2014035719.tif 000006
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
2014035719.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2014035719.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2014035719.tif 000014