(57)【要約】【課題】ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握すること。【解決手段】閲覧履歴収集部１１は、ユーザの閲覧履歴を収集して閲覧履歴蓄積部１２に格納する。閲覧履歴処理部１３は、処理対象となるユーザの閲覧履歴間の類似度に基づいて、処理対象となる複数の閲覧履歴をクラスタに分類し、クラスタごとにキーワードを抽出する。そして、閲覧履歴処理部１３は、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報（例えば、ウェブページのタイトル）とを、該当するユーザの閲覧履歴のサマリとして生成し、ユーザのユーザ端末に送信する。【選択図】図２
2011100350.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザ端末から当該ユーザ端末にてユーザが閲覧した文書の閲覧履歴を収集する閲覧履歴収集手段と、
閲覧履歴間の類似度に基づいて、前記閲覧履歴収集手段によって収集された前記ユーザの複数の閲覧履歴を集合に分類する分類手段と、
前記分類手段によって分類された集合ごとの閲覧履歴から、当該集合に含まれる閲覧履歴を代表する代表語を抽出する代表語抽出手段と、
前記代表語抽出手段によって抽出された前記集合ごとの代表語と、当該集合ごとの閲覧履歴に係る情報とを、該当するユーザの閲覧履歴を要約した要約情報として生成する要約生成手段と、
前記要約生成手段によって生成された前記要約情報を、該当するユーザのユーザ端末に送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする要約生成装置
【請求項２】
前記ユーザ端末の情報である端末情報を受信する端末情報受信手段と、
前記要約生成手段によって生成された前記要約情報を、前記端末情報受信手段によって受信された前記端末情報に基づいて加工する要約加工手段と、
をさらに備え、
前記送信手段は、前記要約加工手段によって加工された要約情報を送信することを特徴とする請求項１に記載の要約生成装置。
【請求項３】
前記端末情報受信手段は、前記ユーザ端末が有する表示部の画面解像度を前記端末情報として受信し、
前記要約加工手段は、前記端末情報受信手段によって前記端末情報として受信された画面解像度の高低に応じて、前記要約生成手段によって生成された前記要約情報の情報量を増減するように加工処理を行なうことを特徴とする請求項２に記載の要約生成装置。
【請求項４】
前記端末情報受信手段は、前記ユーザ端末が現に位置する位置情報を前記端末情報として受信し、
前記要約加工手段は、前記端末情報受信手段によって前記端末情報として受信された位置情報と関連する集合の要約情報が強調されるように加工処理を行なうことを特徴とする請求項２または３に記載の要約生成装置。
【請求項５】
前記端末情報受信手段は、前記ユーザ端末の機種情報を前記端末情報として受信し、
前記要約加工手段は、前記端末情報受信手段によって前記端末情報として受信された機種情報が携帯端末を示す情報である場合、電話番号または場所の情報を含む集合の要約情報が強調されるように加工処理を行なうことを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の要約生成装置。
【請求項６】
ユーザ端末から当該ユーザ端末にてユーザが閲覧した文書の閲覧履歴を収集する閲覧履歴収集ステップと、
閲覧履歴間の類似度に基づいて、前記閲覧履歴収集ステップによって収集された前記ユーザの複数の閲覧履歴を集合に分類する分類ステップと、
前記分類ステップによって分類された集合ごとの閲覧履歴から、当該集合に含まれる閲覧履歴を代表する代表語を抽出する代表語抽出ステップと、
前記代表語抽出ステップによって抽出された前記集合ごとの代表語と、当該集合ごとの閲覧履歴に係る情報とを、該当するユーザの閲覧履歴を要約した要約情報として生成する要約生成ステップと、
前記要約生成ステップによって生成された前記要約情報を、該当するユーザのユーザ端末に送信する送信ステップと、
を含んだことを特徴とする要約生成方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１〜５のいずれか一つに記載の要約生成装置として機能させるための要約生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、要約生成装置、要約生成方法および要約生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及にともない、ウェブ上で提供されるウェブページに含まれる文書の情報量は、爆発的な増加傾向にある。これにともない、ユーザが所定の期間内に閲覧するウェブページの数は膨大となり、また、ユーザが所定の期間内に閲覧するウェブページの内容も多種多様の内容となっている。
【０００３】
このため、ウェブページを閲覧したユーザに対し、当該ユーザが自身の閲覧履歴を把握することができる情報を提供する技術が必要とされている。
【０００４】
かかる技術としては、例えば、閲覧履歴として記憶されている閲覧日時、ウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）、ウェブページの本文に対応するテキストデータそれぞれの類似度に基づいて、閲覧履歴をクラスタ化し、クラスタ化した閲覧履歴をユーザに対して表示する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−２１１４０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、上記した従来の技術は、閲覧履歴を分類整理してユーザに表示するものにすぎず、ユーザが個々のクラスタの概要を把握するためには、クラスタに含まれる各ウェブページの内容を、再度参照する必要があった。
【０００７】
すなわち、上記した従来の技術は、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することができないという課題があった。
【０００８】
なお、上記では、ユーザがウェブページの閲覧履歴を把握する際に、容易に把握することができないという課題があることについて説明したが、ユーザがウェブページ以外の文書（例えば、ワープロソフトで作成された文書や、電子メール本文）の閲覧履歴を把握する際にも、同様の課題があった。
【０００９】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することが可能となる要約生成装置、要約生成方法および要約生成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】
【００１０】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この装置は、ユーザ端末から当該ユーザ端末にてユーザが閲覧した文書の閲覧履歴を収集する閲覧履歴収集手段と、閲覧履歴間の類似度に基づいて、前記閲覧履歴収集手段によって収集された前記ユーザの複数の閲覧履歴を集合に分類する分類手段と、前記分類手段によって分類された集合ごとの閲覧履歴から、当該集合に含まれる閲覧履歴を代表する代表語を抽出する代表語抽出手段と、前記代表語抽出手段によって抽出された前記集合ごとの代表語と、当該集合ごとの閲覧履歴に係る情報とを、該当するユーザの閲覧履歴を要約した要約情報として生成する要約生成手段と、前記要約生成手段によって生成された前記要約情報を、該当するユーザのユーザ端末に送信する送信手段と、を備えたことを要件とする。
【００１１】
また、この方法は、ユーザ端末から当該ユーザ端末にてユーザが閲覧した文書の閲覧履歴を収集する閲覧履歴収集ステップと、閲覧履歴間の類似度に基づいて、前記閲覧履歴収集ステップによって収集された前記ユーザの複数の閲覧履歴を集合に分類する分類ステップと、前記分類ステップによって分類された集合ごとの閲覧履歴から、当該集合に含まれる閲覧履歴を代表する代表語を抽出する代表語抽出ステップと、前記代表語抽出ステップによって抽出された前記集合ごとの代表語と、当該集合ごとの閲覧履歴に係る情報とを、該当するユーザの閲覧履歴を要約した要約情報として生成する要約生成ステップと、前記要約生成ステップによって生成された前記要約情報を、該当するユーザのユーザ端末に送信する送信ステップと、を含んだことを要件とする。
【００１２】
また、このプログラムは、ユーザ端末から当該ユーザ端末にてユーザが閲覧した文書の閲覧履歴を収集する閲覧履歴収集手順と、閲覧履歴間の類似度に基づいて、前記閲覧履歴収集手順によって収集された前記ユーザの複数の閲覧履歴を集合に分類する分類手順と、前記分類手順によって分類された集合ごとの閲覧履歴から、当該集合に含まれる閲覧履歴を代表する代表語を抽出する代表語抽出手順と、前記代表語抽出手順によって抽出された前記集合ごとの代表語と、当該集合ごとの閲覧履歴に係る情報とを、該当するユーザの閲覧履歴を要約した要約情報として生成する要約生成手順と、前記要約生成手順によって生成された前記要約情報を、該当するユーザのユーザ端末に送信する送信手順と、をコンピュータに実行させることを要件とする。
【発明の効果】
【００１３】
開示の装置、方法およびプログラムによれば、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、実施例１における要約生成装置が組み込まれる要約生成システムの構成を説明するための図である。
【図２】図２は、実施例１における要約生成装置の構成を説明するための図である。
【図３】図３は、実施例１における閲覧履歴処理部を説明するための図である。
【図４】図４は、実施例２における要約生成装置の構成を説明するための図である。
【図５】図５は、実施例２における閲覧履歴蓄積部の一例を説明するための図である。
【図６】図６は、前処理部を説明するための図である。
【図７】図７は、分類部を説明するための図（１）である。
【図８】図８は、分類部を説明するための図（２）である。
【図９】図９は、分類部を説明するための図（３）である。
【図１０】図１０は、分類部を説明するための図（４）である。
【図１１】図１１は、キーワード抽出部を説明するための図（１）である。
【図１２】図１２は、キーワード抽出部を説明するための図（２）である。
【図１３】図１３は、キーワード抽出部を説明するための図（３）である。
【図１４】図１４は、キーワード抽出部を説明するための図（４）である。
【図１５】図１５は、キーワード抽出部を説明するための図（５）である。
【図１６】図１６は、キーワード抽出部を説明するための図（６）である。
【図１７】図１７は、キーワード抽出部を説明するための図（７）である。
【図１８】図１８は、サマリ生成部を説明するための図である。
【図１９】図１９は、実施例２における要約生成システムの閲覧履歴収集処理を説明するためのシーケンス図である。
【図２０】図２０は、実施例２における要約生成システムのサマリ生成処理を説明するためのシーケンス図である。
【図２１】図２１は、実施例２における要約生成装置のクラスタ処理を説明するためのフローチャートである。
【図２２】図２２は、実施例２における要約生成装置のキーワード抽出処理を説明するためのフローチャートである。
【図２３】図２３は、実施例３における要約生成装置の構成を説明するための図である。
【図２４】図２４は、端末情報およびサマリ加工ルールの一例を説明するための図である。
【図２５】図２５は、サマリ加工部を説明するための図（１）である。
【図２６】図２６は、サマリ加工部を説明するための図（２）である。
【図２７】図２７は、サマリ加工部を説明するための図（３）である。
【図２８】図２８は、実施例３における要約生成システムのサマリ生成処理を説明するためのシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る要約生成装置、要約生成方法および要約生成プログラムの実施例を説明する。
【実施例１】
【００１６】
まず、実施例１における要約生成装置が組み込まれる要約生成システムについて、図１を参照して説明する。図１は、実施例１における要約生成装置が組み込まれる要約生成システムの構成を説明するための図である。
【００１７】
図１に示すように、実施例１における要約生成システムは、ユーザ端末１と、ウェブサーバ群３と、要約生成装置１０とを有し、ユーザ端末１、ウェブサーバ群３および要約生成装置１０は、インターネットなどの通信網２を介してそれぞれ接続されている。なお、図１に示す要約生成システムにおいては、ユーザ端末１が１台のみ示されているが、実際には、複数のユーザ端末が通信網２を介してウェブサーバ群３および要約生成装置１０と接続されている。
【００１８】
ユーザ端末１は、特定のユーザ（例えば、「ユーザＩＤ：＃１」のユーザ＃１）が利用する端末装置であり、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーション、家庭用ゲーム機、インターネットＴＶや、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handyphone System）などの携帯端末である。また、ユーザ端末１は、通信網２を介してウェブサーバ群３に対しウェブページの閲覧要求を送信したり、閲覧要求に応じてウェブサーバ群３が送信したデータに基づくウェブページを、ユーザＰＣ１のモニタに表示させたりするためのソフトウェア（ブラウザ）が組み込まれている。
【００１９】
ユーザ端末１は、図１に示すように、ユーザ＃１がブラウザを起動させて、入力部（図示せず）を介してＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を入力した場合、当該ＵＲＬのウェブページの閲覧要求をウェブサーバ群３に対し送信する。そして、ウェブサーバ群３の中でユーザ＃１が入力したＵＲＬに対応する情報資源を提供可能なウェブサーバは、図１に示すように、当該ＵＲＬのウェブページのデータを送信する。これにより、ユーザ端末１は、受信したデータをモニタ（図示せず）に表示する。
【００２０】
ここで、ユーザ端末１は、図１に示すように、閲覧履歴取得部１ａを有しており、閲覧履歴取得部１ａは、ユーザがブラウザを起動させて閲覧要求を行なった結果、ユーザが閲覧したウェブページの閲覧履歴データを時系列に沿って取得する。
【００２１】
そして、閲覧履歴取得部１ａは、図１に示すように、取得した閲覧履歴を、通信網２を介して要約生成装置１０に送信する。なお、閲覧履歴取得部１ａが閲覧履歴を要約生成装置１０に送信するタイミングは、要約生成システムの管理者により任意に設定することができる。例えば、閲覧履歴取得部１ａは、所定の期間（例えば、１日おき）ごとに、ユーザ＃１の複数の閲覧履歴を要約生成装置１０に送信する。
【００２２】
そして、図１に示す要約生成装置１０は、ユーザ端末１および図示しない他のユーザ端末から受信した閲覧履歴から、個々のユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することができる要約（サマリ：summary）を生成するための装置である。例えば、実施例１における要約生成装置１０は、ユーザ端末１から受信したユーザ＃１の閲覧履歴から、サマリを生成し、図１に示すように、ユーザ端末１に生成したサマリを送信する。
【００２３】
実施例１における要約生成装置１０について、図２などを用いて説明する。図２は、実施例１における要約生成装置の構成を説明するための図である。図２に示すように、本実施例１における要約生成装置１０は、閲覧履歴収集部１１と、閲覧履歴蓄積部１２と、閲覧履歴処理部１３とを有する。
【００２４】
閲覧履歴収集部１１は、通信網２を介して接続されているユーザ端末１および他のユーザ端末それぞれから、各ユーザの閲覧履歴を収集する。そして、閲覧履歴収集部１１は、収集した閲覧履歴を、図２に示す閲覧履歴蓄積部１２に格納する。例えば、閲覧履歴収集部１１は、収集した閲覧履歴を、ユーザごとに分類して閲覧履歴蓄積部１２に格納する。
【００２５】
閲覧履歴処理部１３は、閲覧履歴蓄積部１２に蓄積された各ユーザの閲覧履歴を用いた各種の処理手順などを規定したプログラムおよびデータを格納するための内部メモリを有し、これらによって以下に説明する閲覧履歴処理を実行する。具体的には、閲覧履歴処理部１３は、図２に示すように、閲覧履歴蓄積部１２に蓄積された各ユーザの閲覧履歴を用いて、クラスタ処理、キーワード抽出処理、サマリ生成処理およびサマリ送信処理を実行する。
【００２６】
なお、閲覧履歴処理部１３による閲覧履歴処理の開始時期は、以下に説明するものが挙げられる。例えば、閲覧履歴処理部１３は、ユーザ端末１からサマリ表示要求を受信すると、ユーザ＃１の閲覧履歴を用いた処理を開始する。あるいは、閲覧履歴処理部１３は、要約生成システムの管理者により予め設定された一定時間（例えば、１日）が経過するごとに、各ユーザの閲覧履歴それぞれを用いた処理を並列して開始する。なお、以下では、ユーザからのサマリ表示要求を契機として、閲覧履歴処理部１３による閲覧履歴処理が開始される場合を説明する。
【００２７】
また、閲覧履歴処理部１３による閲覧履歴処理の対象となる閲覧履歴は、時系列に沿って連続した複数の閲覧履歴データとなる。例えば、要約生成システムの管理者により予め「所定の時間：ｔ０」が設定されている場合、閲覧履歴処理の開始時期を時刻「ｔ」とすると、「時刻：ｔ−ｔ０」から「時刻：ｔ」までの範囲内にある該当ユーザの閲覧履歴データが、閲覧履歴処理の対象となる。また、要約生成システムの管理者により予め「所定の履歴数：ｋ」が設定されている場合、閲覧履歴処理の開始時刻「ｔ」以前に取得された「ｋ」個の閲覧履歴が、閲覧履歴処理の対象となる。なお、以下では、要約生成システムの管理者により予め「所定の時間：ｔ０」が設定されている場合について説明する。
【００２８】
かかる設定により決定される複数の閲覧履歴に対し、最初に、閲覧履歴処理部１３は、クラスタ処理を行なう。具体的には、閲覧履歴処理部１３は、閲覧履歴間の類似度に基づいて、処理対象となるユーザの複数の閲覧履歴をグループに分類（クラスタ化）する。図３は、実施例１における閲覧履歴処理部を説明するための図である。
【００２９】
例えば、閲覧履歴処理部１３は、図３に示すように、閲覧履歴間の意味的類似度に基づいて、「時刻：ｔ−ｔ０」から「時刻：ｔ」までのユーザ＃１の閲覧履歴（図３に示す履歴１〜履歴９）を用いて、閲覧履歴間の類似度を算出する。そして、閲覧履歴処理部１３は、図３に示すように、算出した類似度に基づいて、履歴１〜履歴９を、クラスタ１（履歴１〜３）、クラスタ２（履歴４、７および９）およびクラスタ３（履歴５、６および８）からなる３つのクラスタに分類する。
【００３０】
そして、閲覧履歴処理部１３は、キーワード抽出処理を行なう。具体的には、閲覧履歴処理部１３は、クラスタごとの閲覧履歴から、当該クラスタに含まれる閲覧履歴を代表する代表語（キーワード）を抽出する。
【００３１】
例えば、閲覧履歴処理部１３は、図３に示すように、クラスタ１からキーワード１を抽出し、クラスタ２からキーワード２を抽出し、クラスタ３からキーワード３を抽出する。
【００３２】
そして、閲覧履歴処理部１３は、サマリ生成処理を行なう。具体的には、閲覧履歴処理部１３は、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報（例えば、ウェブページのタイトル）とを、該当ユーザの閲覧履歴のサマリとして生成する。
【００３３】
例えば、閲覧履歴処理部１３は、図３に示すように、キーワード１と「履歴１タイトル、履歴２タイトル、履歴３タイトル」とを対応付け、キーワード２と「履歴４タイトル、履歴７タイトル、履歴９タイトル」とを対応付け、キーワード３と「履歴５タイトル、履歴６タイトル、履歴８タイトル」とを対応付けることで、ユーザ＃１の閲覧履歴のサマリを生成する。
【００３４】
そして、閲覧履歴処理部１３は、サマリ送信処理を行なう。具体的には、閲覧履歴処理部１３は、生成したサマリを該当ユーザのユーザ端末に送信する。例えば、閲覧履歴処理部１３は、生成したサマリをユーザ＃１のユーザ端末１に送信する。
【００３５】
これにより、ユーザ端末１は、閲覧履歴処理部１３から受信したサマリをモニタに表示し、ユーザ＃１は、自身の閲覧履歴のサマリをモニタにて参照する。
【００３６】
上述したように、実施例１によれば、閲覧履歴処理部１３は、閲覧履歴間の類似度に基づいて、処理対象となる複数の閲覧履歴をクラスタに分類し、クラスタごとにキーワードを抽出する。そして、閲覧履歴処理部１３は、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報（例えば、ウェブページのタイトル）とを、該当するユーザの閲覧履歴のサマリとして生成する。そして、閲覧履歴処理部１３は、生成したサマリを該当するユーザのユーザ端末（本実施例では、ユーザ端末１）に送信する。
【００３７】
したがって、実施例１によれば、ユーザが同一の興味を持って参照したウェブページをクラスタに分類し、分類されたクラスタごとにキーワードが付加されたサマリを生成するので、ユーザは、自身の膨大な閲覧履歴を概観することができる。その結果、実施例１によれば、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することが可能となる。また、実施例１によれば、ユーザは、サマリを参照することで、自身が再度の閲覧を所望するウェブページを容易に選択することが可能となる。
【実施例２】
【００３８】
実施例２では、実施例１で説明したクラスタ処理およびキーワード抽出処理を詳細に説明する。
【００３９】
まず、実施例２における要約生成装置１０を、図４〜１８を用いて説明する。図４は、実施例２における要約生成装置の構成を説明するための図である。
【００４０】
実施例２における要約生成装置１０は、実施例１と同様、図１に示す要約生成システムに組み込まれている。そして、実施例２における要約生成装置１０は、実施例１と同様、図４に示すように、閲覧履歴収集部１１と、閲覧履歴蓄積部１２と、閲覧履歴処理部１３とを有する。ここで、実施例２における閲覧履歴処理部１３は、図４に示すように、前処理部１３ａと、分類部１３ｂと、キーワード抽出部１３ｃと、サマリ生成部１３ｄと、サマリ送信部１３ｅとを有する。
【００４１】
実施例２における閲覧履歴蓄積部１２は、実施例１と同様に、閲覧履歴収集部１１によって収集された各ユーザの閲覧履歴を蓄積する。図５は、実施例２における閲覧履歴蓄積部の一例を説明するための図である。図５に示すように、閲覧履歴蓄積部１２は、例えば、ユーザ＃１の閲覧履歴として、各閲覧履歴を一意に特定するための「ＩＤ」と、ユーザが閲覧したウェブページの「タイトル」と、ユーザが閲覧した「時間」と、ユーザが閲覧したウェブページの「ＵＲＬ」と、ユーザが閲覧したウェブページに含まれる「テキストデータ」とを対応付けた情報を蓄積する。なお、「ＩＤ」は、例えば、時系列に沿ってユーザがウェブページにアクセスした順に割り振られる数字である。また、タイトルは、ＨＴＭＬ（Hyper  Text  Markup  Language）ソース上で、＜title＞と＜/title＞で囲まれる文字列であり、一般的に、ユーザ端末１で起動されたブラウザの上部に表示される。
【００４２】
ここで、図５に示す一例では、閲覧履歴処理部１３の処理対象となるユーザ＃１の９つの閲覧履歴データを示している。すなわち、図５に示す一例では、「ＩＤ：５９、タイトル：Ｘ大通り、時間：ＴｉｍｅＡ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／a a、テキストデータ：ＴｅｘｔＡ」の閲覧履歴データが、処理対象となる閲覧履歴データであることを示している。
【００４３】
また、図５に示す一例では、「ＩＤ：６０、タイトル：Ｙ線、時間：ＴｉｍｅＢ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｂｂ、テキストデータ：ＴｅｘｔＢ」の閲覧履歴データや、「ＩＤ：６１、タイトル：中央新幹線、時間：ＴｉｍｅＣ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｃｃ、テキストデータ：ＴｅｘｔＣ」の閲覧履歴データが、処理対象となる閲覧履歴データであることを示している。
【００４４】
また、図５に示す一例では、「ＩＤ：６２、タイトル：富栄養化、時間：ＴｉｍｅＤ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｄｄ、テキストデータ：ＴｅｘｔＤ」の閲覧履歴データや、「ＩＤ：６３、タイトル：ジェイアール式マグレブ、時間：ＴｉｍｅＥ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｅｅ、テキストデータ：ＴｅｘｔＥ」の閲覧履歴データが、処理対象となる閲覧履歴データであることを示している。
【００４５】
また、図５に示す一例では、「ＩＤ：６４、タイトル：トランスピッド、時間：ＴｉｍｅＦ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｆｆ、テキストデータ：ＴｅｘｔＦ」の閲覧履歴データや、「ＩＤ：６５、タイトル：ヘドロ、時間：ＴｉｍｅＧ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｇｇ、テキストデータ：ＴｅｘｔＧ」の閲覧履歴データが、処理対象となる閲覧履歴データであることを示している。
【００４６】
また、図５に示す一例では、「ＩＤ：６６、タイトル：永久磁石、時間：ＴｉｍｅＨ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｈｈ、テキストデータ：ＴｅｘｔＨ」の閲覧履歴データや、「ＩＤ：６７、タイトル：ダイオキシン類、時間：ＴｉｍｅＩ、ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｉｉ、テキストデータ：ＴｅｘｔＩ」の閲覧履歴データが、処理対象となる閲覧履歴データであることを示している。
【００４７】
なお、本実施例２では、閲覧履歴収集部１１がユーザ端末１からテキストデータを含む閲覧履歴を収集する場合について説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、閲覧履歴収集部１１がユーザ端末１からテキストデータを含まない閲覧履歴を収集する場合であってもよい。かかる場合、閲覧履歴収集部１１は、ユーザ端末１から受信した閲覧履歴に含まれるＵＲＬを用いて、ウェブサーバ群３の該当するウェブサーバからウェブページのデータを受信して、受信したデータのテキストデータを収集する。
【００４８】
また、図５に示す一例では、「ＩＤ」が閲覧履歴に割り振られている場合について説明したが、本実施例２では、「時間」の情報が閲覧履歴に含まれているのであれば、「ＩＤ」が閲覧履歴に含まれない場合であってもよい。また、図５に示す一例のようにウェブページのテキストデータが閲覧履歴に含まれているのであれば、「ＵＲＬ」の情報は、削除することも可能である。ただし、後述するサマリ生成部１３ｄにより生成されるサマリを参照したユーザが、再度、ウェブページの閲覧を要望することが想定されることから、閲覧履歴取得部１ａが取得し、閲覧履歴収集部１１が収集して閲覧履歴蓄積部１２に蓄積する閲覧履歴には、ＵＲＬの情報が含まれることが望ましい。また、図５に示す一例では、「ＵＲＬ」がウェブページの資源位置を表す情報として採用されているが、ユーザが閲覧したウェブページを一意に特定できる情報であるならば、他の情報をＵＲＬの代わりに用いることが可能である。
【００４９】
図４に戻って、前処理部１３ａは、クラスタ処理およびキーワード抽出処理を実行するための前処理を行なう。具体的には、閲覧履歴蓄積部１２にて蓄積されている処理対象の閲覧履歴データのテキストデータ群それぞれの各文書を単語に分割し、分割した各単語に対して、重要度を付与する。以下、前処理部１３ａが実行する処理の具体的な一例について、図６を用いて説明する。図６は、前処理部を説明するための図である。
【００５０】
図６に示すように、前処理部１３ａは、処理対象となるテキストデータ群が日本語の場合ならば形態素解析により、または処理対象となるテキストデータ群が英語の場合ならばＴａｇｇｅｒ解析により各文書を単語に分割する。
【００５１】
さらに、前処理部１３ａは、「形態素解析、またはＴａｇｇｅｒ解析」の他に、図６に示すように、「スクレイピング」、「ＮＧワード除去」、「特定素性の除去」および「複合語処理」を行なう。
【００５２】
「スクレイピング」は、文書群全体において共通する部分を除去する処理であり、例えば、ウェブページにおいて本文部分以外に共通して混在するフレーム部分などを除去することで、テキストデータから本文部分を特定する。
【００５３】
「ＮＧワード除去」は、例えば、ウェブページに混在する「ページ数」などのように、キーワードとして不適切な単語を除去するための処理である。なお、ＮＧワードの種類は、要約生成システムの管理者などにより設定される。
【００５４】
「特定素性の除去」は、「形態素解析、またはＴａｇｇｅｒ解析」により分割された単語から、名詞以外の単語など、要約生成システムの管理者などにより設定された特定素性の単語を除去する。
【００５５】
「複合語処理」は、「形態素解析、またはＴａｇｇｅｒ解析」により分割された単語に対して、例えば、要約生成システムの管理者などにより設定されたルールに基づく複合処理や「ｎ−ｇｒａｍ」法などの処理を行なうことで、連続的な複数の単語を結合して複合語を形成する。
【００５６】
なお、前処理部１３ａは、「特定素性の除去」および「複合語処理」を、「形態素解析、またはＴａｇｇｅｒ解析」ののちに実行する。また、前処理部１３ａは、要約生成システムの管理者により設定された任意の順番にて、「形態素解析、またはＴａｇｇｅｒ解析」、「スクレイピング」および「ＮＧワード除去」の処理を実行する。
【００５７】
さらに、前処理部１３ａは、図６に示すように、各文書から分割した複数の単語（単語群）それぞれに対して、各単語が出現した文書における重要性を示す重要度を付与する。
【００５８】
ここで、前処理部１３ａによる重要度の算出法は、要約生成システムの管理者により設定された手法に基づいて実行される。例えば、前処理部１３ａは、ＴＦ（Term Frequency）法、ＩＤＦ（Inverse Document Frequency）法、連結コスト法、ＢＭ２５法などの公知技術やその組み合わせにより算出した重要度を各単語に算出して付与する。
【００５９】
このようにして、前処理部１３ａに入力されたテキストデータ群の各文書は、単語単位（図６の「ｗｏｒｄ１、ｗｏｒｄ２、ｗｏｒｄ３、・・・」参照）で分割される。さらに、前処理部１３ａに入力されたテキストデータ群の各文書は、複数の単語と重要度とがセットで表現された状態となる。例えば、図６に示すように、前処理部１３ａは、「ｗｏｒｄ１」および「重要度：ｍ」と、「ｗｏｒｄ２」および「重要度：ｎ」と、「ｗｏｒｄ３」および「重要度：ｏ」とがセットとなった情報を出力する。
【００６０】
上記した前処理部１３ａの処理により、図５に示すユーザ＃１の閲覧履歴（ＩＤ：５９〜６７）に含まれていたテキストデータ（ＴｅｘｔＡ〜ＴｅｘｔＩ）それぞれは、単語群に分割され、さらに、各単語に重要度が付与されたセット情報として出力される。
【００６１】
図４に戻って、分類部１３ｂは、クラスタ処理を行なう。以下、図７〜１０を用いて、分類部１３ｂが実行するクラスタ処理の具体的な一例を説明する。図７〜１０は、分類部を説明するための図である。
【００６２】
最初に、分類部１３ｂは、前処理部１３ａの出力結果であるテキストデータごとの「単語と重要度とのセット情報」からベクトル空間法により、閲覧履歴データ間の意味的類似度を算出する。すなわち、分類部１３ｂは、「ＴｅｘｔＡ」〜「ＴｅｘｔＩ」それぞれの出力結果をベクトルとして取り扱い、比較対象となる両テキストのベクトルの偏角の余弦値を求め、この余弦値を類似度とする。ここで、算出された意味的類似度は「０〜１」の数値で表され、「１」に近づくほど類似しているものとされる。なお、分類部１３ｂは、意味的類似度を算出する既存技術として、シソーラス階層やＮ−ｇｒａｍ、編集距離を利用した手法を採用することもできる。
【００６３】
そして、分類部１３ｂは、図７に示すように、予め設定された第一条件に基づいて、強い繋がりを持つ閲覧履歴同士を同一要求内の行動とし、一つの集合にまとめる処理（過程１）を実行する。
【００６４】
具体的には、分類部１３ｂは、図７に示すように、第一条件として、閲覧履歴データ間の意味的類似度が『「ａ（ａは０よりも大きな数）以上」「１」未満』であり、かつ、閲覧履歴データ間の前後の閲覧履歴データ数が『「ｎ個（ｎは０よりも大きな数）」以下』である閲覧履歴データのペアを抽出する。そして、分類部１３ｂは、抽出された閲覧履歴データのペアを全て結合することにより、第一条件を満たす閲覧履歴集合をクラスタとして形成して過程１を終了する。そして、分類部１３ｂは、過程１により、集合の要素に組み込まれなかった閲覧履歴データ（図７に示す孤立データ）に対して過程２の処理を実行する。
【００６５】
過程１の終了後、実施例１に係る履歴処理装置は、図８に示すように、予め設定された第二条件に基づいて、過程１で形成された集合のいずれかに対して弱い繋がりを複数持つ閲覧履歴（孤立データ）を組み込む処理（過程２）を実行する。
【００６６】
具体的には、分類部１３ｂは、図８に示すように、第二条件として、孤立データとの間で意味的類似度が『「ｂ（ｂは０よりも大きな数）以上」「ａ」未満』であり、かつ、孤立データとの間での前後の閲覧履歴データ数が『「ｎ個（ｎは０よりも大きな数）」以下』である閲覧履歴データが一定割合以上を占める閲覧履歴集合（クラスタ）を特定する。すなわち、分類部１３ｂは、特定した閲覧履歴集合に含まれる複数の閲覧履歴データに対して孤立データが弱い繋がりを有すると判定する。そして、分類部１３ｂは、孤立データを、特定した閲覧履歴集合に組み込む。
【００６７】
なお、分類部１３ｂは、過程２を終了した時点で、閲覧履歴集合のいずれかに組み込まれずに残された孤立データが存在する場合には、残された孤立データが閲覧履歴集合のいずれかへ組み込まれるまで、第二条件を変更して、残された孤立データを閲覧履歴集合のいずれかへ組み込むための処理（過程３〜ｎ）を実行する。
【００６８】
例えば、分類部１３ｂは、は、第二の条件における閾値「ｂ」をより小さな閾値「ｃ」に変更して、過程１で形成された閲覧履歴集合内のいずれかの閲覧履歴データとの間の意味的類似度が閾値「ｃ」以上「ａ」未満の範囲にあり、この閲覧履歴データとの間の閲覧履歴データ数「ｎ個」以下の範囲にあるという条件に基づいて、残された孤立データを閲覧履歴集合のいずれかへ組み込む（過程３）。それでも孤立データが残存する場合には、前述と同様な方法で第二条件における閾値の条件を変更して、残された孤立データが閲覧履歴集合のいずれかへ組み込まれるまで、処理（過程４〜ｎ）を繰り返す。
【００６９】
上記した分類部１３ｂが実行した過程１の処理により、図５に示すユーザ＃１の閲覧履歴（ＩＤ：５９〜６７）は、図９に示すように、ＩＤ５９〜６１の閲覧履歴データ、ＩＤ６３および６４の閲覧履歴データ、ＩＤ６５および６７の閲覧履歴データが、それぞれ一つの閲覧履歴集合に分類される。さらに、上記した分類部１３ｂが実行した過程２の処理により、図９に示すように、ＩＤ６３および６４の閲覧履歴データからなる閲覧履歴集合に、ＩＤ６６の閲覧履歴データが組み込まれ、ＩＤ６５および６７の閲覧履歴データからなる閲覧履歴集合に、ＩＤ６２の閲覧履歴データが組み込まれる。
【００７０】
その結果、図５に示すユーザ＃１の閲覧履歴（ＩＤ：５９〜６７）は、図１０に示すように、ＩＤ５９〜６１からなる「クラスタ１」と、ＩＤ６２、６５および６７からなる「クラスタ２」と、ＩＤ６３、６４および６６からなる「クラスタ３」とに分類される。すなわち、上記した分類部１３ｂの処理により、時間の経過とともにユーザの閲覧行動傾向が遷移する場合であっても、強い繋がりを集合化したうえで、弱い繋がりを有すると判定した孤立データを強い繋がりの集合に吸収できるので、時系列に沿って記録されるユーザごとの閲覧履歴データを、精度よく分類することができる。
【００７１】
図４に戻って、キーワード抽出部１３ｃは、分類部１３ｂが分類したクラスタごとのキーワード抽出処理を行なう。以下、図１１〜１７を用いて、キーワード抽出部１３ｃが実行するキーワード抽出処理の具体的な一例を説明する。図１１〜１７は、キーワード抽出部を説明するための図である。
【００７２】
従来の手法では、テキストデータ群（以下、文書群と記載する）のキーワードを決定する場合、例えば、文書群の各文書を形態素解析により単語に分割して、分割した各単語に重要度を付与することで、単語をランク付けすることで行なわれている。
【００７３】
ここで、重要度ランク上位の単語は、図１１に示すように、文書群全体の背景情報と関連性が強い単語となる。例えば、春物のファッションで、特に、デニムジャケットに興味を持ち購入を検討したユーザの閲覧履歴データに対して処理を行なった場合、重要度によるランキングで上位に位置する単語は、「春物」や「ファッション」といった「背景情報と関連性が強い」単語となる。
【００７４】
しかし、「背景情報と関連性が強い」単語は、抽象的な単語となることが多く、ユーザが閲覧した文書群を真に代表する単語は、重要度ランク下位にある「ジャケット」や「デニムジャケット」といった具象的な単語であり、かかる単語は、図１１に示すように、ユーザの閲覧履歴における文書群を要約するうえで有用となる。
【００７５】
ただし、重要度ランク下位の単語には、図１１に示すように、「文書群全体の背景情報との関連性が弱い単語（ノイズ）と強い単語とが混在」している。しかし、従来の手法では、重要度に基づくランキングによりキーワードを抽出しているため、重要度を指標とする限り、重要度ランク下位の単語に含まれている「背景情報と関連性が強い」単語と、ノイズとを分別することは、困難である。
【００７６】
そこで、キーワード抽出部１３ｃは、重要度ランク下位の単語に混在する「背景情報と関連性が強い単語」と「ノイズ」とを分別するために、背景情報と関連性が強い単語を、同時共起度に基づいて階層的に連続して決定していく処理を実行することで、重要度ランク下位に含まれる「背景情報と関連性が強い単語」のみを抽出する。
【００７７】
かかる処理を実行するため、キーワード抽出部１３ｃは、前処理部１３ａが出力した情報から、図１２に示すように、「キーワード樹形図作成アルゴリズム」と「ランキングアルゴリズム」とに基づきキーワードを抽出する。そして、キーワード抽出部１３ｃは、階層ごとに決定したキーワードが樹形図として表された「キーワード樹形図」を階層情報として出力する。
【００７８】
キーワード抽出処理の概要について説明すると、まず、キーワード抽出部１３ｃは、「ランキングアルゴリズム」により、上位階層の単語として選出された上位語との同時共起度の高低に応じて値が増減する指標（ランキングスコア）を、当該上位語以外の単語群それぞれに対して算出する。
【００７９】
そして、キーワード抽出部１３ｃは、上位語以外の単語群それぞれに対して算出したランキングスコアに基づく順位を用いた「キーワード樹形図作成アルゴリズム」により、上位語に対する下位階層の単語である下位語を決定する。
【００８０】
そして、キーワード抽出部１３ｃは、ランキングスコア算出処理およびを所定の階層に渡って繰り返して実行することで、上位語に対する下位語が複数の階層に渡って対応付けられた階層情報を生成する。
【００８１】
以下、キーワード抽出部１３ｃの処理により階層情報が生成される過程の具体例を、図１３などを用いて詳細に説明する。
【００８２】
まず、キーワード抽出部１３ｃは、要約生成システムの管理者により設定された情報に基づき、第二階層キーワード候補を抽出するためのランキングスコア算出処理を「第一階層キーワード選出あり」または「第一階層キーワード選出なし」のいずれかの方法で実行する。
【００８３】
キーワード抽出部１３ｃは、「第一階層キーワード選出あり」として設定されている場合、前処理部１３ａの出力結果、すなわち、処理対象となるクラスタに組み込まれた複数の文書ごとの各単語に付与された重要度を用いて、第一階層キーワードを選出する。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、図１３の（Ａ）に示すように、同一の単語に対して付与されている重要度の総和を算出し、算出した総和がトップの単語「ｗｏｒｄ４」を第一階層キーワードとして選出する。なお、キーワード抽出部１３ｃは、重要度の平均値やシェア値を算出し、算出した値がトップの単語を第一階層キーワードとして選出してもよい。かかる処理により、キーワード抽出部１３ｃは、処理対象となる文書群の背景情報となる単語として、「第一階層キーワード」を選出する。
【００８４】
一方、キーワード抽出部１３ｃは、「第一階層キーワード選出なし」として設定されている場合、処理対象となるクラスタにおいて分類部１３ｂが算出した閲覧履歴間（文書間）の類似度が一定の閾値以上となる文書群を、図１３の（Ｂ）に示すように、当該クラスタの背景情報を代表する代表文書群として抽出し、抽出した代表文書群に出現している単語を「仮想第一階層キーワード」として選出する。
【００８５】
そして、重要度に基づく「第一階層キーワード」の選出、または「仮想第一階層キーワード」の選出を行なったキーワード抽出部１３ｃは、「ランキングアルゴリズム」により、選出した上位階層キーワード（上位語「Ａ」）との同時共起度の高低に応じて値が増減するランキングスコアを、単語「Ａ」以外の単語「ａ」それぞれに対して算出する。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、図１４の（Ａ）に示す「ランキングスコア計算式」として設定された「ｎａ／ｎ×（１−ｍａ／ｍ）」を用いて単語「Ａ」に対する単語「ａ」のランキングスコアを算出する。
【００８６】
ここで、図１４の（Ａ）に示す「ランキングスコア計算式」において、「ｎ」は、「上位語Ａの出現する文書数」であり、図１４の（Ａ）に示すベン図の（１）と（２）とに分類される文書の数である。また、「ｎａ」は、「上位語Ａの出現する文書の中で単語ａの出現する文書数」であり、図１４の（Ａ）に示すベン図の（１）に分類される文書の数である。また、「ｍ」は、「上位語Ａの出現しない文書数」であり、図１４の（Ａ）に示すベン図の（３）と（４）とに分類される文書の数である。また、「ｍａ」は、「上位語Ａの出現しない文書数」であり、図１４の（Ａ）に示すベン図の（３）に分類される文書の数である。
【００８７】
かかる処理により、キーワード抽出部１３ｃは、例えば、図１４の（Ｂ）に示すように、「第一階層キーワード：ｗｏｒｄ４」と文書における出現パターンが異なる「ｗｏｒｄ１〜３」に対しては、「ランキングスコア」を「０」と算出する。また、キーワード抽出部１３ｃは、例えば、図１４の（Ｂ）に示すように、「ｗｏｒｄ４」と文書における出現パターンが類似している「ｗｏｒｄ５、６、７」に対しては、「ランキングスコア」を「０．７、０．６、０．５」とそれぞれ算出する。なお、「第一階層キーワード：ｗｏｒｄ４」の「ランキングスコア」は、図１４の（Ｂ）に示すように、「１」となる。
【００８８】
ここで、「ランキングスコア」は、図１４の（Ａ）で説明したように、「単語が出現する」および「単語が出現しない」の二値化された値により算出される場合に限定されるものではない。例えば、「ランキングスコア」は、重要度の偏差を考慮するために、『「上位語Ａ」の出現する文書における単語「ａ」の重要度』を『同一文書における「上位語Ａ」の重要度』で割った値の相乗平均として算出される場合であってもよい。また、出現文書数が多いキーワードを優先して抽出するために、図１４の（Ａ）の数式により算出された値に出現文書数を掛け合わせた値を「ランキングスコア」として算出する場合であってもよい。あるいは、図１４の（Ａ）の数式において、「ｎａ／ｎ」や「（１−ｍａ／ｍ）」が「零」となるのを防ぐために、「（１＋ｎａ／ｎ）×（２−ｍａ／ｍ）」により「ランキングスコア」を算出する場合であってもよい。
【００８９】
そして、キーワード抽出部１３ｃは、ランキングスコアを算出すると、上位語の直下の下位階層キーワードの候補を決定する。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、図１５の（Ａ）に示すように、「第一階層キーワード：ｗｏｒｄ４」または「仮想第一階層キーワード」に対して算出されたランキングスコアが閾値（例えば、０．５）以上の単語を第二階層キーワード候補として抽出する。これにより、図１５の（Ａ）に示すように、キーワード抽出部１３ｃは、「ｗｏｒｄ５、６、７」を第二階層キーワード候補として抽出する。なお、キーワード抽出部１３ｃは、第二階層キーワード候補が抽出されなかった場合、「第一階層キーワード」または「仮想第一階層キーワード」として選出した単語の次点にランキングされた単語を「第一階層キーワード」または「仮想第一階層キーワード」として第二階層キーワード候補の抽出を行なう。あるいは、キーワード抽出部１３ｃは、第二階層キーワード候補が抽出されなかった場合、閾値から所定の値（例えば、０．０２）差し引いた値を新たな閾値として用いることで、第二階層キーワード候補が抽出を行なう。ここで、閾値の低下処理は、所定の下限値（例えば、０．４）となった時点で終了とし、この時点で第二階層キーワード候補が抽出されなかった場合、キーワード抽出部１３ｃの処理は、終了する。
【００９０】
一方、下位階層キーワード候補が抽出された場合、キーワード抽出部１３ｃは、下位階層キーワード候補から下位階層キーワードを決定する。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、要約生成システムの管理者により設定された情報に基づき、図１５の（Ｂ）に示すように、「ランキングスコア」、「重要度」、「出現履歴数」、「子キーワードの数」または「複合型」に基づく方法で、下位階層キーワードを決定する。
【００９１】
例えば、キーワード抽出部１３ｃは、「ランキングスコア」に基づく方法として、第二階層キーワード候補のうちランキングスコアがトップの「ｗｏｒｄ５」を第二階層キーワードとして決定する。また、キーワード抽出部１３ｃは、「ランキングスコア」に基づく方法として第三階層以下の下位階層キーワードを決定する場合、下位階層キーワード候補のうち、前の階層にて算出されたランキングスコアがトップの下位階層キーワード候補を下位階層キーワードとして決定する。
【００９２】
あるいは、キーワード抽出部１３ｃは、「重要度」に基づく方法として、第二階層キーワード候補のうち重要度の総和（または、平均値、シェア値）がトップの単語を第二階層キーワードとして決定する。なお、各単語に付与された重要度が、ＩＤＦ値やｃ−ｖａｌｕｅ値のように、文書群で共通して付与される値である場合、第二階層キーワード候補のうち重要度がトップの単語を第二階層キーワードとして決定する。
【００９３】
あるいは、キーワード抽出部１３ｃは、「子キーワードの数」に基づく方法を行う場合、第二階層キーワード候補それぞれを上位語としてランキングスコアを算出する。そして、キーワード抽出部１３ｃは、ランキングスコアが閾値以上となる子キーワード（仮の第三階層キーワード候補）が最も多い第二階層キーワード候補を第二階層キーワードとして決定する。
【００９４】
あるいは、キーワード抽出部１３ｃは、「ランキングスコア」、「重要度」および「子キーワードの数」から選択した複数の方法を組み合わせた「複合型」に基づく方法で、下位階層キーワードを決定する。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、は、「子キーワードの数」が一つ以上ある第二階層キーワード候補のうちランキングスコアが最も高い単語を第二階層キーワードとして決定する。
【００９５】
なお、キーワード抽出部１３ｃのキーワード決定処理は、第三階層では「重要度」、第四階層では「子キーワードの数」といったように、階層ごとに異なる方法により行なわれる場合であってもよい。
【００９６】
そして、キーワード抽出部１３ｃは、スコア算出および階層別キーワード決定処理を階層キーワード候補が抽出されなくなるまで繰り返して実行する。これにより、キーワード抽出部１３ｃは、例えば、第五階層キーワード候補が抽出されなかった時点で処理が終了した場合、図１２や図１６の（Ａ）に示すように、第一階層から第四階層にそれぞれ一つのキーワードが決定された階層情報を生成する。これにより、キーワード抽出部１３ｃは、クラスタごとのキーワードを階層的に抽出する。
【００９７】
なお、本実施例では、各階層に一つのキーワードが決定された階層情報が生成される場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、図１６の（Ｂ）に示すように、第三キーワード「ｗ０３」に対する第四階層キーワード「Ｗ０９」とともに、第四階層キーワード候補「Ｗ１０、Ｗ１１」を階層情報に含める場合であってもよい。さらに、図１６の（Ｂ）に示すように、第三階層キーワード候補「Ｗ０１およびＷ０２」の重要度が、第三階層キーワード「ｗ０３」の重要度より高いならば、「Ｗ０１およびＷ０２」および『「Ｗ０１およびＷ０２」の子キーワード』も階層情報に含める場合であってもよい。
【００９８】
あるいは、図１６の（Ｃ）に示すように、第二階層より以下の階層にて抽出されたキーワード候補をすべて階層情報に含める場合であってもよい。また、これらの階層情報は、図１６の（Ａ）〜（Ｃ）に示すように、「キーワード樹形図」である場合であっても、図１６の（Ｄ）に示すように、「階層キーワードテーブル」である場合であってもよい。なお、図１６の（Ｄ）は、図１６の（Ｃ）の「キーワード樹形図」を「階層キーワードテーブル」として表したデータである。
【００９９】
また、キーワード抽出部１３ｃの処理対象となるデータは、上述した前処理部１３ａの処理において、重要度が一定閾値以下の単語のみや、各文書において重要度によるランキングが所定順位以上の単語のみである場合であってもよい。
【０１００】
上記したキーワード抽出部１３ｃの処理により、例えば、図１７に示すように、「クラスタ１キーワード：奈良、鉄道」と、「クラスタ２キーワード：環境、化学」と、「クラスタ３キーワード：電磁気学、リニアモーターカー」といった第一階層および第二階層の２つのキーワードが、クラスタ１〜３それぞれから抽出される。
【０１０１】
図４に戻って、サマリ生成部１３ｄは、サマリ表示要求を送信したユーザ＃１の閲覧履歴のサマリを生成する。図１８は、サマリ生成部を説明するための図である。例えば、サマリ生成部１３ｄは、図１８に示すように、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報である「ウェブページのタイトル」とを、ユーザ＃１の閲覧履歴のサマリとして生成する。なお、サマリ生成部１３ｄは、サマリのファイル形式を、例えば、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式や画像形式などユーザ端末にて表示可能な形式にて生成する。
【０１０２】
なお、本実施例では、サマリ生成処理において、タイトルとキーワードとがサマリとして生成される場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、閲覧履歴に含まれる他の項目（例えば、時間など）が、タイトルとともに閲覧履歴を表す情報として追加されたサマリが生成される場合であってもよい。
【０１０３】
そして、サマリ送信部１３ｅは、サマリ生成部１３ｄが生成したサマリを、ユーザ＃１が利用する端末であるユーザ端末１に送信する。これにより、ユーザ端末１は、サマリ送信部１３ｅから受信したサマリをモニタに表示し、ユーザ＃１は、自身の閲覧履歴のサマリをモニタにて参照する。なお、図１８に示すサマリにおいて、「ＩＤ」には対応するＵＲＬへのハイパーリンクが埋め込まれている場合であってもよい。かかる場合、例えば、ユーザ＃１が「ＩＤ」の「５９」を選択すると、ユーザ端末１は、「ｈｔｔｐ: ／／ａａ」に自動的にアクセスする。すなわち、要約生成装置１０は、「ユーザが自身の閲覧履歴を概観することができるサマリ」を生成してユーザ端末に送信するだけでなく、「ハイパーリンクを埋め込んだサマリ」を生成することにより、「ユーザが今現在、再度見たいページに簡単にアクセスすることができるサマリ」を生成してユーザ端末に送信する場合であってもよい。
【０１０４】
なお、サマリ生成部１３ｄが生成したサマリは、ユーザ＃１だけでなく、ユーザ＃１との間で守秘義務が取り交わされている第三者に対して提供される場合であってもよい。例えば、第三者としては、個々のユーザに応じてパーソナライズされた情報を提供することを目的として「レコメンドサービスや、行動ターゲティング広告（ＢＴＡ：Behavioral  Targeting  Advertise）」行なう業者や、マーケティングリサーチなどを行なう業者などが挙げられる。
【０１０５】
続いて、図１９〜２２を用いて実施例２における要約生成システムの処理の手順について説明する。図１９は、実施例２における要約生成システムの閲覧履歴収集処理を説明するためのシーケンス図であり、図２０は、実施例２における要約生成システムのサマリ生成処理を説明するためのシーケンス図である。また、図２１は、実施例２における要約生成装置のクラスタ処理を説明するためのフローチャートであり、図２２は、実施例２における要約生成装置のキーワード抽出処理を説明するためのフローチャートである。
【０１０６】
まず、図１９を用いて、実施例２における要約生成システムの閲覧履歴収集処理を説明する。図１９に示すように、実施例２における要約生成システムにおいて、ウェブページの閲覧を要望するユーザ＃１からＵＲＬを受け付けたユーザ端末１は、受け付けたＵＲＬをウェブサーバ群３に送信し（ステップＳ１０１）、ウェブサーバ群３の中で、送信されたＵＲＬに該当するウェブサーバは、ＵＲＬを受信する（ステップＳ１０２）。そして、ウェブサーバ群３のウェブサーバは、受信したＵＲＬに対するＨＴＴＰ（Hyper Text Transfer Protocol）レスポンス処理を行ない（ステップＳ１０３）、ウェブページのデータを送信する。
【０１０７】
そして、ユーザ端末１は、受信したデータに基づいて、ウェブページを表示し（ステップＳ１０４）、ユーザ端末１の閲覧履歴取得部１ａは、表示されたウェブページにかかる情報である閲覧履歴を取得する（ステップＳ１０５）。
【０１０８】
そののち、ユーザ端末１は、所定の時期において、要約生成装置１０に対し、閲覧履歴取得部１ａが取得した閲覧履歴を送信し（ステップＳ１０６）、要約生成装置１０の閲覧履歴収集部１１は、閲覧履歴を受信して閲覧履歴蓄積部１２に蓄積し（ステップＳ１０７、処理を終了する。
【０１０９】
続いて、図２０を用いて、実施例２における要約生成システムのサマリ生成処理について説明する。処理を説明する。図２０に示すように、実施例２における要約生成システムにおいて、サマリ参照を要望するユーザ＃１から、サマリ表示要求を受け付けると、ユーザ端末１は、ユーザ＃１のユーザＩＤを含むサマリ表示要求を送信し（ステップＳ２０１）、要約生成装置１０は、サマリ表示要求を受信する（ステップＳ２０２）。例えば、要約生成装置１０は、自装置が備える受信部（図示せず）にてサマリ表示要求を受信する。
【０１１０】
なお、要約生成装置１０と接続されるユーザ端末が１台である場合は、ユーザＩＤの送信は、必須ではない。
【０１１１】
そして、要約生成装置１０の前処理部１３ａは、ユーザＩＤに該当する閲覧履歴を閲覧履歴蓄積部１２から読み出し（ステップＳ２０３）、形態素解析、重要度算出などの前処理を実行する（ステップＳ２０４）。なお、読み出し対象となるユーザ＃１の閲覧履歴データ数は、上述したように、要約生成システムの管理者により設定された値により決定される。
【０１１２】
そして、要約生成装置１０の分類部１３ｂは、前処理部１３ａの出力結果を用いて、閲覧履歴をクラスタに分類する（ステップＳ２０５）。
【０１１３】
ここで、ステップＳ２０５の詳細な処理について、図２１を用いて説明する。図２１に示すように、要約生成装置１０の分類部１３ｂは、第一の条件に基づいて、閲覧履歴データをいくつかの履歴集合に分類する処理（過程１）を実行する（ステップＳＡ１）。
【０１１４】
そして、分類部１３ｂは、第二条件に基づいて、分類されなかった残りのデータ（孤立データ）を過程１で形成された閲覧履歴集合のいずれかに組み込む処理（過程２）を実行する（ステップＳＡ２）。
【０１１５】
そして、分類部１３ｂは、過程２を終了した時点で、分類完了（閲覧履歴集合のいずれかに組み込まれずに残された孤立データが存在しない）の確認を行う（ステップＳＡ３）。確認の結果、分類が完了している場合（閲覧履歴集合のいずれかに組み込まれずに残された孤立データが存在しない場合）には（ステップＳＡ３肯定）、履歴分類処理を終了し、要約生成装置１０は、ステップＳ２０６の処理に移行する。
【０１１６】
一方、確認の結果、分類が完了していない場合（閲覧履歴集合のいずれかに組み込まれずに残された孤立データが存在する場合）には（ステップＳＡ３否定）、残された孤立データが閲覧履歴集合のいずれかへ組み込まれるまで、第二条件を変更して、残された孤立データを閲覧履歴集合のいずれかへ組み込むための処理（過程３〜ｎ）を実行する（ステップＳＡ４）。これにより、分類部１３ｂは、履歴分類処理を終了し、要約生成装置１０は、ステップＳ２０６の処理に移行する。
【０１１７】
図２０に戻って、分類部１３ｂのクラスタ処理が終了すると、要約生成装置１０のキーワード抽出部１３ｃは、前処理部１３ａの出力結果を用いて、クラスタごとにキーワードを抽出する（ステップＳ２０６）。
【０１１８】
ここで、ステップＳ２０６の処理について、図２２を用いて説明する。図２２に示すように、要約生成装置１０のキーワード抽出部１３ｃは、各クラスタにおいて、第一階層キーワード、または代表文書群を抽出する（ステップＳＢ１）。なお、キーワード抽出部１３ｃは、代表文書群に出現する単語を仮想第一階層キーワードとして選出する。
【０１１９】
そののち、キーワード抽出部１３ｃは、「ｎ＝２」と設定し（ステップＳＢ２）、第ｎ階層キーワード候補抽出用のランキングスコアを算出する（ステップＳＢ３）。例えば、キーワード抽出部１３ｃは、図１４の（Ａ）に示す計算式を用いて、上位階層の単語として選出された上位語との同時共起度の高低に応じて値が増減するランキングスコアを、当該上位語以外の単語群それぞれに対して算出する。
【０１２０】
ここで、算出したランキングスコアに基づいて、第ｎ階層キーワード候補が抽出された場合（ステップＳＢ４肯定）、キーワード抽出部１３ｃは、「ランキングスコア」、「重要度」、「出現履歴数」、「子キーワードの数」または「複合型」に基づく方法で、第ｎ階層キーワードを決定する（ステップＳＢ５）。
【０１２１】
そして、キーワード抽出部１３ｃは、「ｎ＝ｎ＋１」と設定し（ステップＳＢ６）、ステップＳＢ３に戻って、新たな第ｎ階層キーワード候補抽出用のランキングスコアを算出する。
【０１２２】
一方、算出したランキングスコアに基づいて、第ｎ階層キーワード候補が抽出されなかった場合（ステップＳＢ４否定）、キーワード抽出部１３ｃは、第一階層から第ｎ階層までのキーワードを階層情報としてサマリ生成部１３ｄに出力し（ステップＳＢ７）、キーワード抽出処理を終了し、要約生成装置１０は、ステップＳ２０７の処理に移行する。なお、図２２の処理は、分類部１３ｂによって分類されたクラスタごとに実行される。
【０１２３】
図２０に戻って、キーワード抽出部１３ｃのキーワード抽出処理が終了すると、要約生成装置１０のサマリ生成部１３ｄは、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報（ウェブページのタイトル）とからなるサマリを生成する（ステップＳ２０７、図１８参照）。
【０１２４】
そして、要約生成装置１０のサマリ送信部１３ｅは、サマリ生成部１３ｄが生成したサマリを、ユーザ端末１に送信し（ステップＳ２０８）、ユーザ端末１は、サマリを受信して表示し（ステップＳ２０９）、処理を終了する。
【０１２５】
上述してきたように、実施例２では、閲覧履歴のクラスタ化を高精度に行ない、さらに、クラスタごとのキーワードを抽象的なものから具象的なものへと階層構造にて抽出するので、高品質なサマリを生成することができ、ユーザが自身の閲覧履歴をより容易に把握することが可能となる。
【実施例３】
【０１２６】
実施例３では、生成したサマリを加工する場合について説明する。
【０１２７】
まず、実施例３における要約生成装置１０を、図２３などを用いて説明する。図２３は、実施例３における要約生成装置の構成を説明するための図である。
【０１２８】
図２３に示すように、実施例３における要約生成装置１０は、図４を用いて説明した実施例２における要約生成装置１０と比較して、端末情報受信部１４およびサマリ加工部１３ｆを有する点が異なる。以下、これらを中心にして説明する。なお、実施例３における要約生成装置１０は、実施例２と同様の手順により、サマリ生成処理を実行する。
【０１２９】
端末情報受信部１４は、サマリ表示要求を送信したユーザ端末の特性を示す情報である特性情報を受信し、サマリ加工部１３ｆに通知する。例えば、端末情報受信部１４は、サマリ表示要求を行なったユーザ＃１のユーザ端末１がユーザＩＤおよびサマリ表示要求とともに送信した端末情報を受信する。
【０１３０】
そして、サマリ加工部１３ｆは、端末情報受信部１４から通知された端末情報に基づいて、サマリ生成部１３ｄが生成したサマリを加工する。
【０１３１】
まず、端末情報およびサマリ加工ルールの一例について、図２４を用いて説明する。図２４は、端末情報およびサマリ加工ルールの一例を説明するための図である。なお、以下に説明する「サマリ加工ルールの情報」と、以下に説明する「端末情報およびサマリ加工ルールに基づいて加工されるサマリ画面のテンプレート情報」とは、要約生成装置１０が有する図示しない記憶部に格納されている。また、サマリ加工ルールの情報およびサマリ画面のテンプレート情報は、ユーザ端末からサマリ表示要求とともに送信される場合や、ユーザ端末から事前に送信される場合される場合であってもよい。
【０１３２】
端末情報を示す項目の一例としては、図２４の（Ａ）に示すように、ユーザ端末が有するモニタの「画面解像度」や、ユーザ端末の「現在位置」や、「端末種別」などが挙げられる。例えば、図１に示すユーザ端末１は、図２４の（Ａ）に示すように、「項目：画面解像度」に自装置の画面解像度である「値：（ｘ，ｙ）」を組み込んだ端末情報を、ユーザＩＤおよびサマリ表示要求とともに要約生成装置１０に送信する。なお、画面解像度は、ユーザにより手入力される場合であってもよいし、ユーザ端末がＰＣである場合ならば、ウェブページにjava（登録商標）scriptを埋め込むことで画面解像度を端末情報として取得することができる。また、ユーザ端末がＰＤＡや携帯電話である場合、ＨＴＴＰのＵｓｅｒ−ａｇｅｎｔヘッダから、端末の機種名を通じて画面解像度を端末情報として取得することができる。
【０１３３】
また、図１に示すユーザ端末１は、図２４の（Ａ）に示すように、「項目：現在位置」に自装置の現在位置を示す「値：緯度および経度」を組み込んだ端末情報、または「値：地名」を組み込んだ端末情報を、ユーザＩＤおよびサマリ表示要求とともに要約生成装置１０に送信する。なお、ユーザ端末１がＧＰＳ（Global Positioning System）機能付きの端末である場合、位置情報は、緯度および経度の座標形式により端末情報に組み込まれる。また、ユーザ端末１がＧＰＳ機能付きの端末でない場合、位置情報は、ユーザ＃１の手入力により端末情報に組み込まれる。なお、位置情報が緯度および経度の座標形式で組み込まれている場合、「値：緯度および経度」を受信した要約生成装置１０は、例えば、端末情報受信部１４のジオコーティング（Geocoding）処理により座標を地名表現に変更する。
【０１３４】
また、図１に示すユーザ端末１は、図２４の（Ａ）に示すように、「項目：端末種別」に自装置の機種名を「値」に組み込んだ端末情報を、ユーザＩＤおよびサマリ表示要求とともに要約生成装置１０に送信する。
【０１３５】
そして、サマリ加工部１３ｆは、受信した端末情報とサマリ加工ルールとに基づいて、サマリ加工処理を実行する。サマリ加工ルールの一例としては、図２４の（Ｂ）に示すように、画面解像度、現在位置および端末種別それぞれ項目に対して、「条件」および「サマリ書式」が設定されたものが挙げられる。図２４の（Ｂ）に示すサマリ加工ルールの一例では、受信した端末情報の「項目：画面解像度」に対応付けられている値が「条件：（６４０，４８０）以下」であるならば、「サマリ書式」を「ページのタイトルを表示しない」と設定されている。
【０１３６】
また、図２４の（Ｂ）に示すサマリ加工ルールの一例では、受信した端末情報の「項目：現在位置」に対応付けられている値が「条件：有」であるならば、「サマリ書式」を「現在位置の地名に関連するページを強調する」と設定されている。
【０１３７】
また、図２４の（Ｂ）に示すサマリ加工ルールの一例では、受信した端末情報の「項目：端末種別」に対応付けられている値（機種名）が「条件：携帯端末の機種名」であるならば、「サマリ書式」を「住所や電話番号を含むページを強調する」と設定されている。
【０１３８】
かかる設定情報に基づいて、サマリ加工部１３ｆは、図２５〜２７に示すサマリ加工処理を実行する。図２５〜２７は、サマリ加工部を説明するための図である。
【０１３９】
まず、画面解像度を用いたサマリ加工について、図２５を用いて説明する。例えば、図２５の（Ａ）に示すように、「画面解像度：（３２０，２４０）」とする端末情報が端末情報受信部１４から通知された場合、「条件：（６４０，４８０）以下」に合致することから、サマリ加工部１３ｆは、図１８に示すサマリからウェブページのタイトルを削除した加工処理を行なう。すなわち、サマリ加工部１３ｆは、低解像度のモニタを参照するユーザにとってサマリを把握しやすいように、サマリを加工する。
【０１４０】
なお、画像解像度が低い場合にサマリから削除される情報は、タイトルに限定されるものではなく、例えば、時間などが、タイトルとともに閲覧履歴を表す情報としてサマリが生成される場合ならば、時間のみ、または時間およびタイトルを削除する場合であってもよい。また、例えば、階層別キーワードが５個以上であるならば、サマリに含まれるキーワードを第一階層および第二階層の２個のみとする加工処理を行なう場合であってもよい。
【０１４１】
また、図２５の（Ｂ）に示すように、「画面解像度：（１６００，１２００）」とする端末情報が端末情報受信部１４から通知された場合、「条件：（６４０，４８０）以下」に合致しないことから、サマリ加工部１３ｆは、図１８に示すサマリのレイアウトを、ユーザ＃１が概観しやすいレイアウトに変更する加工処理を行なう。あるいは、サマリ加工部１３ｆは、高解像度であるならば、閲覧履歴に係る情報として、タイトル以外の情報（例えば、時間、テキストデータの一部など）をサマリに追加する加工処理を行なう場合であってもよい。すなわち、サマリ加工部１３ｆは、高解像度のモニタを参照するユーザがサマリから各ウェブページの内容を想起させやすくなるように、レイアウト変更や情報追加などの加工処理を行なう。
【０１４２】
続いて、現在位置を用いたサマリ加工について、図２６を用いて説明する。例えば、図２６に示すように、「画面解像度：（３２０，２４０）」および「現在位置：奈良市」とする端末情報が端末情報受信部１４から通知された場合、図２５の（Ａ）と同様に、サマリ加工部１３ｆは、図１８に示すサマリからウェブページのタイトルを削除した加工処理を行なう。さらに、サマリ加工部１３ｆは、「現在位置：奈良市」が端末情報に組み込まれていることから、図２６の右上図に示すように、「奈良」がキーワードとして抽出されているクラスタ１すべてを強調する加工処理を行なう。あるいは、サマリ加工部１３ｆは、「現在位置：奈良市」が端末情報に組み込まれていることから、図２６の右下図に示すように、クラスタ１の中でも特に「奈良市」に関連している「ＩＤ５９およびＩＤ６０」のみを強調する加工処理を行なう。すなわち、サマリ加工部１３ｆは、現在位置に関連するクラスタの情報はユーザが参照を要望する可能性が高いと想定されることから、現在位置に関連する情報を強調するように、サマリを加工する。
【０１４３】
続いて、端末種別を用いたサマリ加工について、図２７を用いて説明する。例えば、図２７の（Ａ）に示すように、閲覧履歴に対して処理を行なった結果、ＩＤ５９〜６１のクラスタに「レストラン、都内」のキーワードが付与され、ＩＤ６２および６５のクラスタに「魚類、スズキ目」がキーワードとして付与されたサマリが生成されたとする。そして、図２７の（Ｂ）に示すように、サマリ加工部１３ｆが「画面解像度：（３２０，２４０）」および「端末種別：携帯端末」とする端末情報が端末情報受信部１４から通知されたとする。なお、図２７の（Ａ）では、タイトルとともにテキストデータの一部が抜粋されている情報も、サマリとして生成された場合を示している。
【０１４４】
かかる場合、サマリ加工部１３ｆは、サマリからウェブページのタイトルとともに「テキストデータの抜粋」を削除した加工処理を行なう。さらに、サマリ加工部１３ｆは、「端末種別：携帯端末」が端末情報に組み込まれていることから、図２７の（Ｃ）に示すように、「住所（０３−５２８８−ＸＸＸＸ）を含むＩＤ６０」と、「電話番号（中央区銀座７丁目）を含むＩＤ６１」とを強調する加工処理を行なう。すなわち、サマリ加工部１３ｆは、端末機種が移動端末である携帯端末である場合、住所や電話番号などの位置情報を含むクラスタの情報をユーザが参照を要望する可能性が高いと想定されることから、位置情報に関連する情報を強調するように、サマリを加工する。
【０１４５】
そして、実施例３におけるサマリ送信部１３ｅは、サマリ加工部１３ｆにより加工されたサマリをユーザ端末１に送信する。なお、図２５〜２７に示す加工済みサマリにおいても、図１８に示すサマリと同様に、「ＩＤ」には対応するＵＲＬへのハイパーリンクが埋め込まれている場合であってもよい。
【０１４６】
なお、本実施例では、端末情報として「画面解像度」や、「現在位置」や、「端末種別」を受信してサマリを加工する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、本発明は、ユーザがサマリを閲覧するユーザ端末１の状態を表す情報（例えば、ユーザ端末１にて表示可能なファイル形式など）であるならば、任意の情報を端末情報として組み込むことができる。または、端末情報として「画面解像度」、「現在位置」および「端末種別」の情報のいずれか２つ以上の情報を受信して、受信した２つ以上の情報の組合せに基づいたサマリ加工ルールにしたがって、サマリを加工する場合であってもよい。
【０１４７】
続いて、図２８を用いて実施例３における要約生成システムのサマリ生成処理の手順について説明する。図２８は、実施例３における要約生成システムのサマリ生成処理を説明するためのシーケンス図である。なお、実施例３における要約生成システムの閲覧履歴収集処理と、実施例３における要約生成装置のクラスタ処理と、実施例３における要約生成装置におけるキーワード抽出処理とは、実施例２においてそれぞれ図１９と図２１と図２２とを用いて説明した処理と同様の手順であるので、説明を省略する。
【０１４８】
図２８に示すように、実施例３における要約生成システムにおいて、サマリ参照を要望するユーザ＃１からサマリ表示要求を受け付けると、ユーザ端末１は、ユーザ＃１のユーザＩＤおよび端末情報を含むサマリ表示要求を送信し（ステップＳ３０１）、要約生成装置１０は、サマリ表示要求を受信する（ステップＳ３０２）。例えば、サマリ表示要求は、端末情報受信部１４にて受信され、サマリ表示要求に含まれる端末情報は、端末情報受信部１４からサマリ加工部１３ｆに通知される。
【０１４９】
そして、要約生成装置１０の前処理部１３ａは、ユーザＩＤに該当する閲覧履歴を閲覧履歴蓄積部１２から読み出し（ステップＳ３０３）、形態素解析、重要度算出などの前処理を実行する（ステップＳ３０４）。
【０１５０】
そして、要約生成装置１０の分類部１３ｂは、前処理部１３ａの出力結果を用いて、閲覧履歴をクラスタに分類する（ステップＳ３０５、図２１参照）。
【０１５１】
そして、要約生成装置１０のキーワード抽出部１３ｃは、前処理部１３ａの出力結果を用いて、分類部１３ｂが分類したクラスタごとにキーワードを抽出する（ステップＳ３０６、図２２参照）。
【０１５２】
そして、要約生成装置１０のサマリ生成部１３ｄは、クラスタごとのキーワードと、当該クラスタごとの閲覧履歴に係る情報（例えば、ウェブページのタイトル）とからなるサマリを生成し（ステップＳ３０７）、要約生成装置１０のサマリ加工部１３ｆは、端末情報受信部１４から通知された端末情報とサマリ加工ルールとに基づいて、生成されたサマリを加工する（ステップＳ３０８）。
【０１５３】
そして、要約生成装置１０のサマリ送信部１３ｅは、サマリ加工部１３ｆの出力である加工済みサマリを、ユーザ端末１に送信し（ステップＳ３０９）、ユーザ端末１は、加工済みサマリを受信して表示し（ステップＳ３１０）、処理を終了する。
【０１５４】
上述してきたように、実施例３では、ユーザ端末１のモニタが低解像度であるならば情報を削除したり、ユーザ端末１の現在位置や機種に応じて関連する情報を強調したりするなど、ユーザ端末１の特性に応じてサマリに含める情報をユーザが分かりやすい状態に取捨選択することができるので、ユーザが自身の閲覧履歴をさらに容易に把握することが可能となる。
【０１５５】
なお、上記した実施例１〜３では、同一ユーザが使用する１台のユーザ端末がアクセスしたウェブページの閲覧履歴を用いて、サマリを生成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものでなく、同一ユーザが使用する複数のユーザ端末それぞれがアクセスしたウェブページの閲覧履歴を用いてサマリを生成する場合であってもよい。かかる場合、各ユーザ端末の閲覧履歴取得部１ａは、要約生成装置１０に対して閲覧履歴をユーザＩＤとともに送信する。そして、閲覧履歴収集部１１は、ユーザＩＤが同一であるならば、複数のユーザ端末から受信した閲覧履歴を、同一ユーザの閲覧履歴としてまとめて閲覧履歴蓄積部１２に蓄積する。これにより、閲覧履歴収集部１１は、同一ユーザが使用する携帯端末およびＰＣの閲覧履歴をまとめたり、同一ユーザが異なるブラウザで閲覧したウェブページの閲覧履歴をまとめたりすることができる。なお、かかる場合、閲覧履歴蓄積部１２は、ユーザＩＤごとに閲覧履歴を蓄積する。または、閲覧履歴蓄積部１２は、ユーザＩＤおよびＵＲＬが組みとなった閲覧履歴を蓄積する。
【０１５６】
なお、上記した実施例１〜３では、ウェブページを参照したユーザの閲覧履歴からサマリを生成する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ユーザがウェブページ以外の文書（例えば、ワープロソフトで作成された文書や、電子メール本文）を参照した閲覧履歴からサマリを生成する場合であってもよい。
【０１５７】
また、上記した実施例１〜３では、閲覧履歴をユーザ端末１から収集する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、ウェブサーバ群３を構成する各ウェブサーバにリソースプロキシを設置することで、ウェブサーバ群３から各ユーザの閲覧履歴を収集する場合であってもよい。
【０１５８】
また、本実施例では、要約生成装置１０がネットワーク上にて独立して設置される場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、要約生成装置１０がウェブサーバ群３を構成する各ウェブサーバや、ユーザ端末１に組み込まれている場合であってもよい。ウェブサーバ群３を構成する各ウェブサーバに要約生成装置１０が組み込まれている場合、各ウェブサーバの資源を閲覧した個々のユーザのサマリを該当するユーザに提供することができる。また、ユーザ端末１に組み込まれているに要約生成装置１０が組み込まれている場合、ユーザ１のサマリをユーザ１に提供することができる。
【０１５９】
また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記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。
【０１６０】
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、その全部または一部を、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または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１６１】
なお、本実施例で説明した要約生成方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、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、このプログラムは、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。
【産業上の利用可能性】
【０１６２】
以上のように、本発明に係る要約生成装置、要約生成方法および要約生成プログラムは、ユーザの閲覧履歴を処理する場合に有用であり、特に、ユーザが自身の閲覧履歴を容易に把握することに適する。
【符号の説明】
【０１６３】
１  ユーザ端末
１ａ  閲覧履歴取得部
２  通信網
３  ウェブサーバ群
１０  要約生成装置
１１  閲覧履歴収集部
１２  閲覧履歴蓄積部
１３  閲覧履歴処理部
１３ａ  前処理部
１３ｂ  分類部
１３ｃ  キーワード抽出部
１３ｄ  サマリ生成部
１３ｅ  サマリ送信部
【図１】
2011100350.tif 000003
【図２】
2011100350.tif 000004
【図３】
2011100350.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2011100350.tif 000009
【図８】
2011100350.tif 000010
【図９】
2011100350.tif 000011
【図１０】
2011100350.tif 000012
【図１１】
2011100350.tif 000013
【図１２】
2011100350.tif 000014
【図１３】
2011100350.tif 000015
【図１４】
2011100350.tif 000016
【図１５】
2011100350.tif 000017
【図１６】
2011100350.tif 000018
【図１７】
2011100350.tif 000019
【図１８】
2011100350.tif 000020
【図１９】
2011100350.tif 000021
【図２０】
2011100350.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
2011100350.tif 000024
【図２３】
2011100350.tif 000025
【図２４】
2011100350.tif 000026
【図２５】
2011100350.tif 000027
【図２６】
2011100350.tif 000028
【図２７】
2011100350.tif 000029
【図２８】
2011100350.tif 000030