(57)【要約】【課題】一定の人間関係のある管理者が管理する個人ウェブサイトの情報を効率的に収集できる収集装置、収集方法及び収集プログラムを提供すること。【解決手段】個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集する収集装置１は、１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出部１１と、収集候補のノードのそれぞれについて、収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出部１２と、入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集部１３と、を備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集する収集装置であって、
１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出部と、
前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出部と、
前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集部と、を備える収集装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記入次数として、リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの有無を示す値の総和を算出する請求項１に記載の収集装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記入次数として、リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの数に基づく値の総和を算出する請求項１に記載の収集装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記入次数として、各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードの利用形態を表すタイプに応じた重みを乗じた値の総和を算出する請求項２又は請求項３に記載の収集装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記入次数として、各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードの出次数に応じた重みを除した値の総和を算出する請求項２から請求項４のいずれかに記載の収集装置。
【請求項６】
前記収集部は、前記アカウント識別子が前記収集済みのノードと同一のノードを優先して選択した後、前記入次数が高いノードを優先して選択する請求項１から請求項５のいずれかに記載の収集装置。
【請求項７】
前記算出部は、発生時期が所定日時よりも古いハイパーリンクを除外して前記入次数を算出する請求項１から請求項６のいずれかに記載の収集装置。
【請求項８】
前記算出部は、発生時期が所定日時よりも古いハイパーリンクのみを含むノード間のリンクを除外して前記入次数を算出する請求項１から請求項６のいずれかに記載の収集装置。
【請求項９】
前記ノードは、ＵＲＬで識別される前記サービスのタイプ、及びアカウント識別子によって特定される単一の個人ウェブサイトである請求項１から請求項８のいずれかに記載の収集装置。
【請求項１０】
前記ノードは、ＵＲＬで識別されるアカウント識別子によって特定される個人ウェブサイトの集合である請求項１から請求項８のいずれかに記載の収集装置。
【請求項１１】
個人ウェブサイトを管理者毎に分類する分類部を備え、
前記ノードは、前記管理者毎に分類された個人ウェブサイトの集合である請求項１から請求項８のいずれかに記載の収集装置。
【請求項１２】
サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集する収集方法であって、
１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出ステップと、
前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出ステップと、
前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集ステップと、をコンピュータが実行する収集方法。
【請求項１３】
サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集するための収集プログラムであって、
１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出ステップと、
前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出ステップと、
前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集ステップと、をコンピュータに実行させるための収集プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人ウェブサイトの情報を収集する収集装置、収集方法及び収集プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、インターネット上で公開されているウェブサイトの中には、オフラインの個人が設定した１又は複数のオンラインの個人により管理される個人ウェブサイトが存在する。
ここで、オフラインの個人とは、ネットワーク（インターネット）を利用する現実のユーザそれぞれをいい、ネットワーク上でオンラインの個人を管理している。オンラインの個人とは、ネットワークを通じて所定のサービス群の提供を受ける仮想のユーザをいい、１又は複数のサービスプロバイダそれぞれに対してアカウントを作成して、１つ以上の個人ウェブサイトを管理している。オフラインの個人とオンラインの個人とは、１対１又は１対多の関係にある。
近年、特に中学生や高校生の間では、各人が複数のオンラインの個人を操り、それぞれのオンラインの個人で複数の個人ウェブサイトを作成し、自身のサイト間のみならず、他者とのサイト間で互いにハイパーリンクを設け、情報やメッセージの公開及び交換を行うことが多い。
【０００３】
ところで、このように相互にリンクが設けられているウェブサイトのリンク構造を解析する技術も提案されている。例えば、特許文献１には、リンク構造を解析してコミュニティの境界を判定することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３３１０７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の手法は、ウェブサイトのリンクを抽出し、リンク先のウェブサイトを再帰的に、リンクがなくなるまで収集するものであるため、リンクで紐付けられている全てのウェブサイトが同一のコミュニティとみなされる。
ところが、実際には、一定の人間関係がある管理者が管理する個人ウェブサイトは、リンクで紐付けられている全てのウェブサイトよりも限定される。したがって、処理負荷を低減させるためには、ウェブサイトの収集範囲を限定することが望ましい。
【０００６】
本発明は、一定の人間関係のある管理者が管理する個人ウェブサイトの情報を効率的に収集できる収集装置、収集方法及び収集プログラム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】
【０００７】
本発明では、以下のような解決手段を提供する。
【０００８】
（１）サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集する収集装置であって、１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出部と、前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出部と、前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集部と、を備える収集装置。
【０００９】
このような構成によれば、収集装置は、収集候補のノードのそれぞれについて収集済みのノードからのリンクの入次数を算出し、入次数が高いノードを優先して選択して当該ノードの情報を収集する。したがって、収集装置は、ノード間のリンクの入次数によって判断される一定の人間関係のある管理者により管理される個人ウェブサイトの情報を効率的に収集できる。
【００１０】
（２）前記算出部は、前記入次数として、リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの有無を示す値の総和を算出する（１）に記載の収集装置。
【００１１】
このような構成によれば、収集装置は、リンク元のノードの数が多い個人ウェブサイトを優先的に収集するので、互いにリンクのある仲間集団内の相手等、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００１２】
（３）前記算出部は、前記入次数として、リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの数に基づく値の総和を算出する（１）に記載の収集装置。
【００１３】
このような構成によれば、収集装置は、リンク先となっているハイパーリンクの数が多い個人ウェブサイトを優先的に収集するので、収集済みのノードとの間でハイパーリンクが複数回生成されており、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００１４】
（４）前記算出部は、前記入次数として、各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードの利用形態を表すタイプに応じた重みを乗じた値の総和を算出する（２）又は（３）に記載の収集装置。
【００１５】
このような構成によれば、収集装置は、リンク元のタイプの違いによってノード間の親密さを評価して入次数を算出するので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００１６】
（５）前記算出部は、前記入次数として、各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードの出次数に応じた重みを除した値の総和を算出する（２）から（４）のいずれかに記載の収集装置。
【００１７】
このような構成によれば、収集装置は、リンク元のノードの出次数に応じた重みを除して入次数を算出するので、多数の相手へリンクしているノードよりも、少数の相手へリンクしているノードからのハイパーリンクを重視できる。したがって、収集装置は、親密な管理者間を接続しているリンクに基づいて、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００１８】
（６）前記収集部は、前記アカウント識別子が前記収集済みのノードと同一のノードを優先して選択した後、前記入次数が高いノードを優先して選択する（１）から（５）のいずれかに記載の収集装置。
【００１９】
このような構成によれば、収集装置は、収集済みのノードとアカウント識別子が同一のノードを優先的に収集するので、管理者が同一と判断される個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００２０】
（７）前記算出部は、発生時期が所定日時よりも古いハイパーリンクを除外して前記入次数を算出する（１）から（６）のいずれかに記載の収集装置。
【００２１】
このような構成によれば、収集装置は、ハイパーリンクの発生日時に基づいて、所定日時よりも古いハイパーリンクを除外するので、最近交流のあった管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００２２】
（８）前記算出部は、発生時期が所定日時よりも古いハイパーリンクのみを含むノード間のリンクを除外して前記入次数を算出する（１）から（６）のいずれかに記載の収集装置。
【００２３】
このような構成によれば、収集装置は、ハイパーリンクの発生日時に基づいて、所定日時よりも古いハイパーリンクのみを含むノード間のリンクを除外するので、最近交流のあった管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００２４】
（９）前記ノードは、ＵＲＬで識別される前記サービスのタイプ、及びアカウント識別子によって特定される単一の個人ウェブサイトである（１）から（８）のいずれかに記載の収集装置。
【００２５】
このような構成によれば、収集装置は、個人ウェブサイトをノード単位として、個人ウェブサイト間のリンクの強さを好適に評価できるので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００２６】
（１０）前記ノードは、ＵＲＬで識別されるアカウント識別子によって特定される個人ウェブサイトの集合である（１）から（８）のいずれかに記載の収集装置。
【００２７】
このような構成によれば、収集装置は、管理者が同一の個人ウェブサイト群を１つのノードとすることにより、管理者間のリンクの強さを好適に評価できるので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００２８】
（１１）個人ウェブサイトを管理者毎に分類する分類部を備え、前記ノードは、前記管理者毎に分類された個人ウェブサイトの集合である（１）から（８）のいずれかに記載の収集装置。
【００２９】
このような構成によれば、収集装置は、管理者が同一の個人ウェブサイト群を１つのノードとすることにより、管理者間のリンクの強さを好適に評価できるので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【００３０】
（１２）サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集する収集方法であって、１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出ステップと、前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出ステップと、前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集ステップと、をコンピュータが実行する収集方法。
【００３１】
このような構成によれば、収集方法をコンピュータが実行することにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【００３２】
（１３）サービスプロバイダから提供されるサービス毎の、アカウント識別子が同一のＨＴＭＬファイルの集合である個人ウェブサイトの指定を受け付け、当該指定された個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトの情報を収集するための収集プログラムであって、１又は複数の個人ウェブサイトからなる収集済みのノードのいずれかからハイパーリンクによってリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出する抽出ステップと、前記収集候補のノードのそれぞれについて、前記収集済みのノードからのリンクの入次数を算出する算出ステップと、前記入次数が高いノードを優先して選択し、当該ノードの情報を収集する収集ステップと、をコンピュータに実行させるための収集プログラム。
【００３３】
このような構成によれば、収集プログラムをコンピュータに実行させることにより、（１）と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、一定の人間関係のある管理者により管理される個人ウェブサイトの情報が効率的に収集される。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】実施形態に係る個人ウェブサイトと、その管理者との関係を示す図である。
【図２】実施形態に係るサービスプロバイダ、アカウント及び個人ウェブサイトの関係を示す図である。
【図３】実施形態に係る収集装置によりオンラインＩＤが割り当てられた結果を示す概要図である。
【図４】実施形態に係る機能を利用しない場合の個人ウェブサイトの収集手順を例示する図である。
【図５】実施形態に係る収集装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】実施形態に係る収集履歴管理テーブルを示す図である。
【図７】実施形態に係るサイト間リレーションテーブルを示す図である。
【図８】実施形態に係る入次数の第１の算出例を示す図である。
【図９】実施形態に係る入次数の第２の算出例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る入次数の第３の算出例を示す図である。
【図１１】実施形態に係る入次数の第４の算出例を示す図である。
【図１２】実施形態に係る入次数の第５の算出例を示す図である。
【図１３】実施形態に係る処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態に係る動作例を示す第１の図である。
【図１５】実施形態に係る動作例を示す第２の図である。
【図１６】実施形態に係る動作例を示す第３の図である。
【図１７】実施形態に係る動作例を示す第４の図である。
【図１８】実施形態に係る動作例を示す第５の図である。
【図１９】実施形態に係る動作例を示す第６の図である。
【図２０】実施形態に係る動作例を示す第７の図である。
【図２１】実施形態に係る動作例を示す第８の図である。
【図２２】実施形態に係る動作例を示す第９の図である。
【図２３】実施形態に係るノード単位をアカウントとした場合の入次数の算出例を示す図である。
【図２４】実施形態に係るノード単位をオンラインＩＤとした場合の入次数の算出例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、本発明の実施形態の一例について説明する。
本実施形態に係る収集装置１は、オンラインの個人が管理する個人ウェブサイトの指定を受け付け、この個人ウェブサイトからハイパーリンクを辿って複数の個人ウェブサイトのＵＲＬ及びＨＴＭＬファイル群を収集する装置である。また、収集装置１は、収集した個人ウェブサイトに対して、オンラインの個人を識別するオンラインＩＤを割り当てる。なお、収集装置１は、サーバ装置やＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等、様々な情報処理装置（コンピュータ）であってよい。
【００３７】
図１は、本実施形態に係る個人ウェブサイトと、その管理者との関係を示す図である。
現実の人物であるオフラインの個人は、ネットワーク（インターネット）上で、１又は複数のオンラインの個人を管理している。また、オンラインの個人は、１又は複数のサービスプロバイダそれぞれに対してアカウントを作成して、１つ以上の個人ウェブサイトを管理している。
【００３８】
各オンラインの個人は、例えば、同じ学校の生徒であったり、同じ趣味を持つグループの一員であったり、オンラインの他者と一定の人間関係を持っている。そのため、複数のオンラインの個人がそれぞれ管理している個人ウェブサイトの間は、ハイパーリンクで参照されていることも多い。
【００３９】
ここで、個人ウェブサイトとは、オンラインの個人又は複数の個人が、自身に関する情報を公開したり、オンラインの他者とメッセージを交換したりするためのウェブサイトをいう。個人ウェブサイトは、サービスプロバイダから機能又はサービス毎に、アカウントを作成したオンラインの個人毎に提供されるＨＴＭＬファイルの集合体である。
例えば、以下のタイプの個人ウェブサイトがそれぞれ複数のサービスプロバイダにより提供されている。
【００４０】
プロフ（プロフィール）・・・個人のプロフィールを公開できるウェブサイト
ゲスブ（ゲストブック）・・・訪問者が履歴としてコメントを投稿できるウェブサイト
リアル（リアルタイム）・・・個人の現況を短い文章で投稿できるウェブサイト
ブログ・・・日々の記録を公開できるウェブサイト
マイリンク・・・他者の個人ウェブサイトへのリンクを公開できるウェブサイト
ホムペ（ホームページ）・・・多目的に利用できる個人用のウェブサイト
【００４１】
オンラインの個人は、上記の複数のタイプの個人ウェブサイトを、サービスプロバイダ毎に異なるアカウントで作成しているため、同一のＩＤによる紐付け（名寄せ）ができていないことが多い。例えば、「オンラインＩＤ（ＯｎＩＤ）＝１」であるオンラインの個人は、プロフ、ゲスブ及びリアルを管理している。これらの個人ウェブサイトは、「ＯｎＩＤ＝１」の情報を有しておらず、異なるアカウントＩＤ（ＡｃＩＤ＝１及び２）で管理されている。
【００４２】
また、個人ウェブサイトは、サイトの利用形態を表す次の３種類のクラス（クラスＡ、クラスＢ及びクラスＣ）に分類されるものとする。なお、これらのクラス及び上記のタイプは、個人ウェブサイトのＵＲＬから判別できるものとする。
【００４３】
クラスＡ（プロフ、ホムペ）・・・オンラインの個人が他者と識別するために作成する個人ウェブサイト
クラスＢ（ゲスブ、マイリンク）・・・オンラインの個人がクラスＡのサイトに付随して作成する個人ウェブサイト
クラスＣ（リアル、ブログ）・・・オンラインの個人が他者と識別するために単体で、又はクラスＡのサイトに付随して作成する個人ウェブサイト
【００４４】
なお、同一の個人ウェブサイトがクラスＡを含んで複数のタイプ（例えば、プロフとマイリンク等）を持つ場合もある。この場合、ＵＲＬから判別されるクラスは、クラスＡとなる。
【００４５】
図２は、本実施形態に係るサービスプロバイダ、アカウント及び個人ウェブサイトの関係を示す図である。
【００４６】
オンラインの個人（ＯｎＩＤ＝１）は、例えば、プロフ及びゲスブを提供しているサービスプロバイダＳＰ−Ａに対してアカウント１を登録し、プロフ及びゲスブを管理している。また、同一のオンラインの個人（ＯｎＩＤ＝１）は、リアル及びゲスブを提供しているサービスプロバイダＳＰ−Ｂに対して、アカウント２を登録し、リアルを管理している。
このように、オンラインの個人は、複数のサービスプロバイダの中から好きな個人ウェブサイトを選択し、複数のアカウントによって複数の個人ウェブサイトを管理できる。
【００４７】
収集装置１は、後述の処理により、ある個人ウェブサイトからハイパーリンクで順次遷移可能な個人ウェブサイトのうち、一定の人間関係のある管理者が管理する個人ウェブサイトを優先的に、所定の数に達するまで収集する。その後、収集装置１は、管理者であるオンラインの個人が同一である個人ウェブサイトに対して、同一のオンラインＩＤ（ＯｎＩＤ）を割り当て、複数の個人ウェブサイトをオンラインの個人毎に分類する。
【００４８】
図３は、本実施形態に係る収集装置１によりオンラインＩＤが割り当てられた結果を示す概要図である。
【００４９】
同一のオンラインＩＤが割り当てられた１又は複数の個人ウェブサイトは、アカウントＩＤ（ＡｃＩＤ）が同一とは限らず、異なるサービスプロバイダにより提供される個人ウェブサイトが選択されていると、異なるアカウントＩＤによって識別される。
ここで、オンラインＩＤによって名寄せされた個人ウェブサイト群の間に存在するハイパーリンクを可視化することによって、管理者であるオンラインの個人の間のリンク構造が把握される。これにより、例えば、ネットいじめ等の人間関係に起因するトラブルについて、生徒指導に必要な情報として、ネットワークでの人間関係を教師等に提供できる。
【００５０】
以下、収集装置１の機能構成について詳述する。
図４は、本実施形態に係る収集装置１の機能を利用しない場合の個人ウェブサイトの収集手順を例示する図である。
【００５１】
指定された個人ウェブサイトをルートノードとして、リンクしている全てのノード（個人ウェブサイト）が収集され、続いて、収集されたノードのそれぞれに対して、同様の処理が指定されたノード数まで繰り返される。
ここで、リンクしているとは、ある個人ウェブサイト内のＨＴＭＬファイルから、他の個人ウェブサイト内のＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクが１本以上存在していることをいう。
【００５２】
具体的には、この例では、最大ノード数は６と指定されている。
まず、ルートノードＡからリンクされているノードＢ及びノードＣが順に収集された後、ノードＢからリンクされているノードが収集される。
すると、ノードＤ，Ｅ，Ｆが順に収集された時点で最大ノード数に達するため、ノードＣからリンクされているノードＧ及びノードＨは収集されない。
【００５３】
このように、例えば、有名人の個人ウェブサイト等のように出次数が多いノードＢが存在すると、このノードＢの配下にある人間関係が希薄なノードの収集が支配的になるため、より人間関係が濃密な他のノードが収集され難くなる。これらのノードを取りこぼさないためには、最大ノード数又はホップ数等を増加させて収集範囲を拡大する必要があるので、ネットワークへのアクセスが増加し、処理負荷が増大する。
本実施形態では、収集装置１は、人間関係が濃密と判断される管理者の個人ウェブサイトを優先的に収集することにより、不要な個人ウェブサイトの収集を抑制し、ネットワークへのアクセスを低減する。
【００５４】
図５は、本実施形態に係る収集装置１の機能構成を示すブロック図である。
収集装置１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信部３０と、入力部４０と、出力部５０とを備える。
【００５５】
制御部１０は、収集装置１の全体を制御する部分であり、記憶部２０に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上記のハードウェアと協働し、本実施形態における各種機能を実現している。制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）であってよい。なお、制御部１０が備える各部の機能は後述する。
【００５６】
記憶部２０は、ハードウェア群を収集装置１として機能させるための各種プログラム、及び各種データ等の記憶領域であり、ハードディスク（ＨＤＤ）であってよい。具体的には、記憶部２０には、本実施形態の各種機能を実現させるため制御部１０に実行させるプログラム（収集プログラム）が記憶される。
【００５７】
さらに、記憶部２０は、サイト保存ＤＢ２１と、サイト管理ＤＢ２２とを備える。サイト保存ＤＢ２１は、プログラムにて取得される個人ウェブサイトのＨＴＭＬファイル群を記憶するローカルストレージである。また、サイト管理ＤＢ２２は、プログラムにて作成又は編集される後述の収集履歴管理テーブル及びサイト間リレーションテーブルを記憶する。
【００５８】
通信部３０は、収集装置１が他の装置と情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタであり、ネットワーク（インターネット）を介して個人ウェブサイトを管理しているサーバ１００にアクセスし、個人ウェブサイトのＨＴＭＬファイル群を取得して制御部１０へ提供する。
【００５９】
入力部４０は、収集装置１に対する利用者からの指示入力を受け付けるインタフェース装置である。入力部４０は、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネル等により構成される。
【００６０】
出力部５０は、利用者にデータの入力を受け付ける画面を表示したり、収集装置１による処理結果の画面を表示したりするディスプレイ装置を含む。さらに、出力部５０は、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）や液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置の他、プリンタ等の各種出力装置を含んでよい。
【００６１】
次に、制御部１０の機能を詳述する。
まず、本実施形態において使用する記号を説明する。
−個人ウェブサイト：Ｕ
・代表ＵＲＬ：ＵＲＬ（Ｕ）
・クラス：Ｃ（Ｕ）
・タイプ：Ｔｙｐｅ（Ｕ）
・アカウントＩＤ：ＡｃＩＤ（Ｕ）
・管理者ＩＤ（ＯｎＩＤ）：ＯｎＩＤ（Ｕ）
−個人ウェブサイトＵからＶへのハイパーリンク：（Ｕ→Ｖ）
・ハイパーリンクの数：Ｎ（Ｕ→Ｖ）
・リンク元の個人ウェブサイトのタイプ：Ｔｙｐｅ（Ｕ→Ｖ）
・最新のハイパーリンクの日時：Ｌｄａｔｅ（Ｕ→Ｖ）
【００６２】
制御部１０は、抽出部１１と、算出部１２と、収集部１３と、ＩＤ割当部１４と、アプリケーション部１５とを備える。これらの各部は、収集プログラムを実行することにより実現される機能ブロックである。
【００６３】
抽出部１１は、収集部１３により収集済みのノードのいずれかからリンクされている未収集のノードを、収集候補として抽出し、少なくともノードの代表ＵＲＬを含む情報をキューに追加する。
キューは、記憶部２０又は一時記憶メモリに設けられ、収集候補のノード情報が蓄積される。収集部１３により収集が完了したノードの情報は、キューから削除される。
【００６４】
算出部１２は、抽出部１１により抽出されてキューに追加された収集候補のノードのそれぞれについて、収集済みのノードからのリンクの入次数を算出し、キュー内の情報を更新する。
このとき、算出部１２は、発生時期が所定日時よりも古いハイパーリンク、又は古いハイパーリンクのみを含むノード間のリンクを除外して入次数を算出する。
入次数は、以下のいずれかの値である。
【００６５】
（１）：リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの有無を示す値の総和。
（２）：リンク元のノードに含まれるＨＴＭＬファイルから、リンク先のノードに含まれるＨＴＭＬファイルへのハイパーリンクの数に基づく値の総和。
（３）：（１）又は（２）のように算出される各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードのタイプに応じた重みを乗じた値の総和。
（４）：（１）、（２）又は（３）のように算出される各リンク元のノードのみからの入次数に対して、当該リンク元のノードの出次数に応じた重みを除した値の総和。
【００６６】
収集部１３は、まず、ＵＲＬで識別されるアカウントＩＤが収集済みのノードと同一のノードを優先して選択する。その後、収集部１３は、算出部１２により算出された入次数が高いノードを優先して選択し、選択したノードの情報を収集する。具体的には、入次数が最も高いノードが選択される。
なお、入次数が等しい場合には、キューの先頭から順に選択されることとしてよい。
【００６７】
収集部１３により収集されたノード内の個人ウェブサイトの代表ＵＲＬを含む情報は、リンク元の個人ウェブサイトの代表ＵＲＬ等の情報と共にサイト管理ＤＢ２２に記憶される。また、収集されたノード内の個人ウェブサイトのＨＴＭＬファイル群は、サイト保存ＤＢ２１に記憶される。
【００６８】
図６は、本実施形態に係るサイト管理ＤＢ２２に格納される収集履歴管理テーブルを示す図である。
【００６９】
収集履歴管理テーブルは、収集ＩＤ、ルートＵＲＬ、リンク元ＵＲＬ、個人ウェブサイトの代表ＵＲＬ（ＵＲＬ（Ｕ））、保存先、サイトホップ数、管理者ＩＤ（ＯｎＩＤ（Ｕ））及び収集日時を記憶する。
【００７０】
ここで、収集ＩＤは、上記の収集処理毎に付与される識別番号である。ルートＵＲＬは、収集処理を行うために指定された個人ウェブサイトのＵＲＬである。保存先は、サイト保存ＤＢ２１内における対象の個人ウェブサイトの記憶場所を示すＵＲＬである。ＯｎＩＤは、後述のＩＤ割当部１４によって割り当てられるオンラインの個人を識別するＩＤである。
【００７１】
また、サイトホップ数は、指定された個人ウェブサイトをルートノードとし、リンクされた隣接する個人ウェブサイト間のハイパーリンクを１ホップとしたときの、ルートノードからのホップ数である。
【００７２】
図７は、本実施形態に係るサイト管理ＤＢ２２に格納されるサイト間リレーションテーブルを示す図である。
サイト間リレーションテーブルは、収集ＩＤ、リンク元の個人ウェブサイトの情報（ＵＲＬ（Ｕ）、Ｔｙｐｅ（Ｕ）、Ｃ（Ｕ）、ＡｃＩＤ（Ｕ）、ＯｎＩＤ（Ｕ））、リンク先の個人ウェブサイトの情報（ＵＲＬ（Ｖ）、Ｔｙｐｅ（Ｖ）、Ｃ（Ｖ）、ＡｃＩＤ（Ｖ）、ＯｎＩＤ（Ｖ））、Ｎ（Ｕ→Ｖ）、Ｌｄａｔｅ（Ｕ→Ｖ）及び収集日時を記憶する。
【００７３】
ここで、ＡｃＩＤは、サービスプロバイダの識別子と、サービスプロバイダ毎に発行されるアカウントの識別子とを含む。これらの識別子は、個人ウェブサイトのＵＲＬによって識別される。ここで、同一のサービスプロバイダにおいてアカウントが同一であれば、管理者（オンラインの個人）は同一であると見なせるが、サービスプロバイダが異なれば、アカウントが同一であっても管理者が同一であるとは限らない。
【００７４】
図８は、本実施形態に係る入次数の第１の算出例を示す図である。
算出部１２は、上述の（１）の入次数を算出する。
収集済みのノード１〜４に対して、収集候補のノード５，６がキューに登録されているものとする。
【００７５】
ノード５はノード１，３から、ノード６はノード１〜４から、それぞれリンクされている。１又は複数のハイパーリンクを含む各リンクの次数は「１」とし、これらの総和である入次数（Ｄｅｇ）は、
Ｄｅｇ（５）＝１＋１＝２
Ｄｅｇ（６）＝１＋１＋１＋１＝４
となる。
【００７６】
したがって、収集部１３は、ノード５よりも入次数が高いノード６の情報を優先的に収集する。
これにより、収集部１３は、互いにリンクのある仲間集団内の相手等、一定の人間関係のある管理者の個人ウェブサイトを優先的に収集できる。
【００７７】
図９は、本実施形態に係る入次数の第２の算出例を示す図である。
算出部１２は、上述の（２）の入次数を算出する。
収集済みのノード１〜４に対して、収集候補のノード５，６がキューに登録されているものとする。
【００７８】
ノード５はノード１，３から、ノード６はノード１〜４から、それぞれリンクされている。これらのリンクのうち、１つのハイパーリンクを含む各リンクの次数は「１」とする。ノード３からノード５へのリンクは「Ｎ（３→５）＝１０」であるため、このハイパーリンクの数に応じて、次数を「１０」とする。これらの総和である入次数は、
Ｄｅｇ（５）＝１＋１０＝１１
Ｄｅｇ（６）＝１＋１＋１＋１＝４
となる。
【００７９】
したがって、収集部１３は、ノード６よりも入次数が高いノード５の情報を優先的に収集する。
これにより、収集部１３は、例えばゲスブの書き込み等のハイパーリンクを生成する行為を複数回行っている相手の個人ウェブサイトを優先的に収集できる。
【００８０】
なお、この例では、ハイパーリンクの数そのものを入次数に算入したが、ハイパーリンクの数に所定の係数を乗じたり、対数演算を行ったり、ハイパーリンクの数に応じて段階的に次数を増加させたりしてもよい。
【００８１】
図１０は、本実施形態に係る入次数の第３の算出例を示す図である。
算出部１２は、上述の（３）の入次数を算出する。
収集済みのノード１〜４に対して、収集候補のノード５，６がキューに登録されているものとする。
【００８２】
ノード５はノード１，３から、ノード６はノード１〜４から、それぞれリンクされている。算出部１２は、これらのリンクのうち、静的なタイプ（ホムペ、プロフ、マイリンク）であるノード１，４からのリンクについては、ハイパーリンクの数に対して重み「１０」を乗じる。一方、動的なタイプ（ブログ、ゲスブ、リアル）であるノード２，３からのリンクについては、重み付けを行わない。この結果、入次数は、
Ｄｅｇ（５）＝１＊１０＋１０＝２０
Ｄｅｇ（６）＝１＊１０＋１＋１＋１＊１０＝２２
となる。
【００８３】
したがって、収集部１３は、ノード５よりも入次数が高いノード６の情報を優先的に収集する。
リンク元のタイプの違いによって親密さを表す入次数が異なるので、収集部１３は、親密な相手の個人ウェブサイトを優先的に収集できる。
【００８４】
なお、この例では、リンク元のタイプを静的又は動的に分けて、それぞれに重みを設定したが、タイプ毎に重みを設定してもよい。
【００８５】
図１１は、本実施形態に係る入次数の第４の算出例を示す図である。
算出部１２は、上述の（４）の入次数を算出する。
収集済みのノード１〜４及び７に対して、収集候補のノード５，６がキューに登録されているものとする。
【００８６】
ノード５はノード１，３から、ノード６はノード１〜４から、それぞれリンクされている。算出部１２は、これらのリンクの次数（例えば、ハイパーリンクの数）に対して、リンク元の出次数（Ｏｕｔｄｅｇ）に応じた重みを除した後に、総和を算出する。
ここで、出次数をリンクの数（ハイパーリンクが存在するノードの数）とすると、ノード５，６の入次数は、
Ｄｅｇ（５）＝１／２＋１０／２＝５．５
Ｄｅｇ（６）＝１／２＋１／１＋１／２＋１／２＝２．５
となる。
【００８７】
したがって、収集部１３は、ノード６よりも入次数が高いノード５の情報を優先的に収集する。
これにより、収集部１３は、多数の相手へリンクしているノードよりも、少数の相手へリンクしているノードからのハイパーリンクを重視できる。したがって、収集部１３は、親密な管理者間のみに接続しているリンクに基づいて、一定の人間関係のある管理者の個人ウェブサイトを優先的に収集できる。
【００８８】
なお、出次数は、ハイパーリンクが存在するノードの数に限られず、ハイパーリンクの数に基づく値であってもよい。
【００８９】
図１２は、本実施形態に係る入次数の第５の算出例を示す図である。
算出部１２は、上述の（２）の入次数を算出する。
収集済みのノード１〜４及び７に対して、収集候補のノード５，６がキューに登録されているものとする。
【００９０】
各ノード間のリンクに含まれている最新のハイパーリンクの日時に基づいて、例えば、２０００年より古い日時のリンク（３→５）を除外すると、ノード５，６の入次数は、
Ｄｅｇ（５）＝１
Ｄｅｇ（６）＝１＋１＋１＋１＝４
となる。
【００９１】
したがって、収集部１３は、ノード５よりも入次数が高いノード６の情報を優先的に収集する。
これにより、収集部１３は、最近交流のあった管理者の個人ウェブサイトを優先的に収集できる。
【００９２】
なお、サイト間リレーションテーブルのリンク本数Ｎ（Ｕ→Ｖ）は、所定日時より古いハイパーリンクを除外した本数であってもよいし、入次数の算出時に所定日時より古いハイパーリンクのみが除外されてもよい。
【００９３】
ＩＤ割当部１４は、サイト管理ＤＢ２２に記憶されている収集履歴管理テーブルから、管理者ＩＤ（ＯｎＩＤ）が割り当てられていない個人ウェブサイトのレコードを抽出し、サイト間リレーションテーブルの情報を利用して、個人ウェブサイトにＯｎＩＤを割り当てる。なお、ＩＤの割り当ては、例えば、本出願人の提案（特願２０１０−１０８２４２号明細書、特願２０１１−１３１８５２号明細書、特願２０１２−１１６８９３号明細書）により実施可能である。
【００９４】
アプリケーション部１５は、収集データに基づく情報を利用者へ提供する機能ブロックである。アプリケーション部１５は、例えば、収集データに基づいて、個人ウェブサイトの管理者間のハイパーリンクを可視化する等の処理を行い、処理結果を出力部５０へ出力して利用者に提供する。
【００９５】
次に、個人ウェブサイトの収集方法の手順を詳述する。
図１３は、本実施形態に係る制御部１０における処理を示すフローチャートである。
【００９６】
ステップＳ１において、制御部１０は、入力部４０を介して、ルートノードの代表ＵＲＬ、終了条件としての最大ノード数、収集の範囲として提供元サービス、リンクの重み（ハイパーリンクの本数に対する重み、リンク元のタイプ毎の重み、出次数に基づく重み）、リンクの除外条件（リンク発生日の範囲）の入力を受け付ける。
【００９７】
ステップＳ２において、制御部１０は、ルートノードの代表ＵＲＬを収集候補のキューに追加する。
【００９８】
ステップＳ３において、制御部１０（収集部１３）は、キューの中に、収集済みのノードと同一アカウントのノードが存在すれば、このノードの代表ＵＲＬを選択する。同一アカウントのノードが存在しない場合、最も入次数が高いノードの代表ＵＲＬを選択する。
【００９９】
ステップＳ４において、制御部１０（収集部１３）は、ステップＳ３で選択された代表ＵＲＬに対応するノードのＨＴＭＬファイル群を収集する。このとき、収集部１３は、予め指定された最大ファイル数まで収集することとしてよい。これにより、例えば、個人ウェブサイト内でループするハイパーリンクが存在した場合にも、ＨＴＭＬファイルの収集処理が有限時間で終了する。
【０１００】
ステップＳ５において、制御部１０（収集部１３）は、ステップＳ４で収集されたＨＴＭＬファイル群を、サイト保存ＤＢ２１に保存する。
また、収集部１３は、ステップＳ３で選択されたノードをキューから削除する。
【０１０１】
ステップＳ６において、制御部１０（抽出部１１）は、ステップＳ４で収集されたＨＴＭＬファイルのそれぞれから、ハイパーリンクの接続先を抽出し、接続先の代表ＵＲＬのリスト及びハイパーリンクの情報を、サイト管理ＤＢ２２に保存する。
このとき、抽出部１１は、ステップＳ１で指定された収集の範囲に含まれないＵＲＬ（例えば、広告サイト）へのリンクを除外する。
【０１０２】
ステップＳ７において、制御部１０（抽出部１１）は、ステップＳ６で抽出されたノードのうち、未収集のノードの代表ＵＲＬをキューに追加する。
このとき、制御部１０（算出部１２）は、キューに追加されるノードの入次数を算出してキューを更新する。また、算出部１２は、ステップＳ６で抽出したハイパーリンクの情報に基づいて、既にキューにあるノードの入次数を更新する。
【０１０３】
ステップＳ８において、制御部１０は、キューが空になったか、又は収集したノード数がステップＳ１で受け付けた終了条件としての最大ノード数に達したか否かを判定する。この判定がＹＥＳの場合、処理は終了し、判定がＮＯの場合、処理はステップＳ３に戻る。
【０１０４】
図１４〜図２２は、本実施形態に係る収集装置１の動作例を示す図である。
この例では、図１４のように、ノードＡ〜Ｉが矢印で示されるリンクを有している。初期状態として、収集候補のノード及び入次数が格納されるキューは空である。
【０１０５】
各ノードのサービスプロバイダ（ＳＰ）、アカウント及びタイプは、それぞれの代表ＵＲＬから、
・ＳＰ（Ａ）＝ｓｐ１、ＡｃＩＤ（Ａ）＝００１、Ｔｙｐｅ（Ａ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｂ）＝ｓｐ１、ＡｃＩＤ（Ｂ）＝００１、Ｔｙｐｅ（Ｂ）＝ゲスブ
・ＳＰ（Ｃ）＝ｓｐ１、ＡｃＩＤ（Ｃ）＝００２、Ｔｙｐｅ（Ｃ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｄ）＝ｓｐ３、ＡｃＩＤ（Ｄ）＝ａａ１１、Ｔｙｐｅ（Ｄ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｅ）＝ｓｐ１、ＡｃＩＤ（Ｅ）＝００３、Ｔｙｐｅ（Ｅ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｆ）＝ｓｐ４、ＡｃＩＤ（Ｆ）＝ｉｄ−１、Ｔｙｐｅ（Ｆ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｇ）＝ｓｐ２、ＡｃＩＤ（Ｇ）＝ａａａ、Ｔｙｐｅ（Ｇ）＝プロフ
・ＳＰ（Ｈ）＝ｓｐ１、ＡｃＩＤ（Ｈ）＝００２、Ｔｙｐｅ（Ｈ）＝ゲスブ
・ＳＰ（Ｉ）＝ｓｐ２、ＡｃＩＤ（Ｉ）＝ｂｂｂ、Ｔｙｐｅ（Ｉ）＝プロフ
と判定される。
【０１０６】
収集条件として、収集装置１は、次の入力を受け付けたものとする。
・ルートノードの代表ＵＲＬ：ＵＲＬ（Ａ）
・終了条件（最大ノード数）：７
・収集の範囲（サービスプロバイダ）：ｓｐ１、ｓｐ２、ｓｐ３、ｓｐ４
・リンクの重み：静的サイト＊１０、動的サイト＊１
・リンクの削除条件（リンクの発生日時）：指定なし
【０１０７】
まず、収集装置１は、図１５のように、指定されたルートノードＡの代表ＵＲＬを、収集候補ノードとしてキューに追加する。ノードＡの入次数は「０」である。
【０１０８】
収集装置１は、キューに格納されているノードＡの収集を行うと、図１６のように、キューからノードＡを削除すると共に、ノードＡからリンクされているノードＢ及びノードＣをキューに追加する。
ノードＢ及びノードＣの入次数は、リンク元のノードＡが静的タイプなので、双方とも「１０」となる。
【０１０９】
収集装置１は、キューに格納されているノードＢ及びノードＣのうち、収集済みのノードＡと同一アカウント（ｓｐ１：００１）であるノードＢを選択し、ノードＢの情報を収集する。この結果、図１７のように、キューからノードＢが削除され、ノードＢからリンクされているノードＤ〜Ｇがキューに追加される。
ノードＤ〜Ｇは、いずれも収集済みのノードからのリンクはノードＢからのリンク１つなので、入次数は「１」となる。
【０１１０】
収集装置１は、キューに格納されているノードＣ〜Ｇのうち、入次数が最も高いノードＣを選択し、ノードＣの情報を収集する。この結果、図１８のように、キューからノードＣが削除され、ノードＣからリンクされている未収集のノードＨ及びノードＩがキューに追加される。
ノードＨ及びノードＩは、いずれも収集済みのノードからのリンクは静的タイプのノードＣからのリンク１つなので、入次数は「１０」となる。また、ノードＧの入次数は、静的タイプのノードＣからのリンクに基づく「１０」が加算されて、「１１」に更新される。
【０１１１】
収集装置１は、キューに格納されているノードＤ〜Ｉのうち、収集済みのノードＣと同一アカウント（ｓｐ１：００２）であるノードＨを選択し、ノードＨの情報を収集する。この結果、図１９のように、キューからノードＨが削除される。
【０１１２】
収集装置１は、キューに格納されているノードＤ〜Ｇ及びノードＩのうち、入次数が最も高いノードＧを選択し、ノードＧの情報を収集する。この結果、図２０のように、キューからノードＧが削除される。
【０１１３】
収集装置１は、キューに格納されているノードＤ〜Ｆ及びノードＩのうち、入次数が最も高いノードＩを選択し、ノードＩの情報を収集する。この結果、図２１のように、キューからノードＩが削除される。
【０１１４】
収集装置１は、キューに格納されているノードＤ〜Ｆの入次数が全て等しいので、先頭のノードＤを選択し、ノードＤの情報を収集する。この結果、図２２のように、キューからノードＤが削除される。
収集装置１は、収集済みのノード数が７に達したので、収集処理を終了する。
【０１１５】
以上のように、本実施形態によれば、収集装置１は、収集候補のノードのそれぞれについて収集済みのノードからのリンクの入次数を算出し、入次数が高いノードを優先して選択して当該ノードの情報を収集する。したがって、収集装置１は、ノード間のリンクの入次数によって判断される一定の人間関係のある管理者により管理される個人ウェブサイトの情報を効率的に収集できる。
【０１１６】
具体的には、収集装置１は、リンク元のノードの数が多い個人ウェブサイトを優先的に収集するので、互いにリンクのある仲間集団内の相手等、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１１７】
また、収集装置１は、リンク先となっているハイパーリンクの数が多い個人ウェブサイトを優先的に収集するので、収集済みのノードとの間でハイパーリンクが複数回生成されており、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１１８】
また、収集装置１は、リンク元のタイプの違いによってノード間の親密さを評価して入次数を算出するので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１１９】
また、収集装置１は、リンク元のノードの出次数に応じた重みを除して入次数を算出するので、多数の相手へリンクしているノードよりも、少数の相手へリンクしているノードからのハイパーリンクを重視できる。したがって、収集装置１は、親密な管理者間を接続しているリンクに基づいて、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１２０】
また、収集装置１は、収集済みのノードとアカウントＩＤが同一のノードを優先的に収集するので、管理者が同一と判断される個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１２１】
また、収集装置１は、ハイパーリンクの発生日時に基づいて、所定日時よりも古いハイパーリンク、又は古いハイパーリンクのみを含むノード間のリンクを除外するので、最近交流のあった管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１２２】
さらに、収集装置１は、収集された個人ウェブサイトのＵＲＬ、クラス及びリンク元のＵＲＬを関連付けて記憶する。したがって、収集装置１は、この記憶されたデータに基づいて、改めて、個人ウェブサイトに対する高精度な管理者ＩＤの割り当てが可能となる。このとき、データ収集が効率化されたので、処理負荷の低減及び処理時間の短縮が期待できる。
【０１２３】
特に、収集装置１は、例えば、あるオンラインの個人（管理者）に対して隣接する管理者の情報を取得するネットいじめ防止ツールとして利用される場合に、管理者間のハイパーリンクの情報を短時間で効率的に取得できる。
【０１２４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【０１２５】
前述の実施形態では、ノードの単位を、ＵＲＬで識別されるサービスのタイプ、及びアカウントＩＤによって特定される単一の個人ウェブサイトとしたが、これには限られず、１又は複数の個人ウェブサイトからなるノードであってよい。
【０１２６】
例えば、図２３に示すように、ノードは、ＵＲＬで識別されるアカウントＩＤによって特定される個人ウェブサイトの集合であってもよい。
図２３の場合、アカウント「ａｃ０４」の個人ウェブサイト群は、収集済みの２つのノードからリンクされており、アカウント「ａｃ０５」の個人ウェブサイト群は、収集済みの３つのノードからリンクされている。リンク元のノードの数によって入次数を算出すると、
Ｄｅｇ（ａｃ０４）＝２
Ｄｅｇ（ａｃ０５）＝３
となる。
したがって、ａｃ０４のノードよりも入次数が高いａｃ０５のノードの情報が優先的に収集される。管理者が同一の個人ウェブサイト群を１つのノードとすることにより、収集装置１は、管理者間のリンクの強さを好適に評価できるので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１２７】
また、例えば、図２４に示すように、ノードは、ＩＤ割当部１４によって管理者毎に分類された個人ウェブサイトの集合であってもよい。この場合、収集候補のノードは、オンラインＩＤが割り当てられていないため、収集装置１は、１アカウント＝１管理者とみなす。
図２４の場合、アカウント「ａｃ０４」の個人ウェブサイト群は、収集済みの１つのノード（オンラインＩＤがＯｎ０１）からリンクされており、アカウント「ａｃ０５」の個人ウェブサイト群は、収集済みの２つのノード（オンラインＩＤがＯｎ０１及びＯｎ０２）からリンクされている。リンク元のノードの数によって入次数を算出すると、
Ｄｅｇ（ａｃ０４）＝１
Ｄｅｇ（ａｃ０５）＝２
となる。
したがって、ａｃ０４のノードよりも入次数が高いａｃ０５のノードの情報が優先的に収集される。管理者が同一の個人ウェブサイト群を１つのノードとすることにより、収集装置１は、管理者間のリンクの強さを好適に評価できるので、一定の人間関係があると判断される管理者の個人ウェブサイトを効率的に収集できる。
【０１２８】
また、収集装置１は、収集条件として、ノード単位（個人ウェブサイト、アカウント、オンラインＩＤ）の入力を受け付け、処理を切り替えてもよい。
【符号の説明】
【０１２９】
１  収集装置
１０  制御部
１１  抽出部
１２  算出部
１３  収集部
１４  ＩＤ割当部
１５  アプリケーション部
２０  記憶部
２１  サイト保存ＤＢ
２２  サイト管理ＤＢ
３０  通信部
４０  入力部
５０  出力部
【図１】
2014092818.tif 000003
【図２】
2014092818.tif 000004
【図３】
2014092818.tif 000005
【図４】
2014092818.tif 000006
【図５】
2014092818.tif 000007
【図６】
2014092818.tif 000008
【図７】
2014092818.tif 000009
【図８】
2014092818.tif 000010
【図９】
2014092818.tif 000011
【図１０】
2014092818.tif 000012
【図１１】
2014092818.tif 000013
【図１２】
2014092818.tif 000014
【図１３】
2014092818.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2014092818.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
2014092818.tif 000019
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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