(57)【要約】【課題】情報の集合の構造を考慮して情報を対応付ける情報対応付けプログラム及び情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置１は、投稿情報２０の内容と投稿情報３０の内容が一致するか否か判定する情報一致判定手段１０１と、一致すると判定した投稿情報２０と投稿情報３０とを対応付ける対応情報１１１を生成する対応付け手段１０４と、一致しないと判定した投稿情報２０と投稿情報３０について内容の属性を比較して、一致する属性の組み合わせから属性リスト１１２を生成する属性リスト生成手段１０２と、一致しないと判定した投稿情報２０と投稿情報３０において、属性リスト１１２の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する数に基づいて対応付ける確率を算出する確率算出１０３とを有し、対応付け手段１０４は、一致しないと判定した投稿情報２０と投稿情報３０とを当該確率で対応付ける。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを、
一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成する生成手段と、
前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した確率で当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とを対応付ける対応付け手段とを備える情報対応付けプログラム。
【請求項２】
前記生成手段は、当該一の投稿情報の内容の属性タイプ及び当該属性タイプのデータと、当該他の投稿情報の内容の属性タイプ及び当該属性タイプのデータとを比較して、属性タイプ及び当該属性タイプのデータの双方が一致する当該一の投稿情報の属性の組み合わせから前記組み合わせ情報を生成する請求項１に記載の情報対応付けプログラム。
【請求項３】
前記確率算出手段は、前記一の投稿情報又は前記他の投稿情報の階層構造を示す階層構造情報に基づいて前記一の投稿情報又は前記他の投稿情報と対応付けられる前記他の投稿情報又は前記一の投稿情報を絞り込む請求項１又は２に記載の情報対応付けプログラム。
【請求項４】
前記確率算出手段は、一の投稿情報と他の投稿情報の時刻情報に基づいて、当該一の投稿情報と当該他の投稿情報に互いに因果関係がないと判断される場合、当該一の投稿情報と当該他の投稿情報に対して算出された確率を、他に存在する属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報とが対応付く確率に配分して前記算出した確率を更新する請求項１−３のいずれか１項に記載の情報対応付けプログラム。
【請求項５】
前記コンピュータを、
前記一の投稿情報及び／又は前記他の投稿情報から特徴量を算出する際に前記前記一の投稿情報及び／又は前記他の投稿情報が対応付く確率に基づいて重み付けを行って当該特徴量を算出する特徴量算出手段としてさらに機能させる請求項１−４のいずれか１項に記載の情報対応付けプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータを、
一の投稿情報の内容と他の投稿情報の内容が一致するか否か判定する一致判定手段としてさらに機能させ、
前記生成手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報について、当該一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成し、
前記確率算出手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報において、前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出し、
前記対応付け手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報とを前記確率算出手段が算出した確率で対応付ける、請求項１−５のいずれか１項に記載の情報対応付けプログラム。
【請求項７】
一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成する生成手段と、
前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した確率で当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とを対応付ける対応付け手段とを有する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報対応付けプログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、ある文書情報と類似する文書情報を検索する情報処理装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１に開示された情報処理装置は、ある文書情報と複数の検索対象となる文書情報との類似度値をそれぞれ求め、これらから類似度値の統計分布を求めて、この統計分布を基準にして利用者が設定した条件を満足するものを類似文書情報として抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−７３４１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、情報の集合の構造を考慮して情報を対応付ける情報対応付けプログラム及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の情報対応付けプログラム及び情報処理装置を提供する。
【０００７】
［１］コンピュータを、
一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成する生成手段と、
前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した確率で当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とを対応付ける対応付け手段とを備える情報対応付けプログラム。
【０００８】
［２］前記生成手段は、当該一の投稿情報の内容の属性タイプ及び当該属性タイプのデータと、当該他の投稿情報の内容の属性タイプ及び当該属性タイプのデータとを比較して、属性タイプ及び当該属性タイプのデータの双方が一致する当該一の投稿情報の属性の組み合わせから前記組み合わせ情報を生成する前記［１］に記載の情報対応付けプログラム。
【０００９】
［３］前記確率算出手段は、前記一の投稿情報又は前記他の投稿情報の階層構造を示す階層構造情報に基づいて前記一の投稿情報又は前記他の投稿情報と対応付けられる前記他の投稿情報又は前記一の投稿情報を絞り込む前記［１］又は［２］に記載の情報対応付けプログラム。
【００１０】
［４］前記確率算出手段は、一の投稿情報と他の投稿情報の時刻情報に基づいて、当該一の投稿情報と当該他の投稿情報に互いに因果関係がないと判断される場合、当該一の投稿情報と当該他の投稿情報に対して算出された確率を、他に存在する属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報とが対応付く確率に配分して前記算出した確率を更新する前記［１］−［３］のいずれかに記載の情報対応付けプログラム。
【００１１】
［５］前記コンピュータを、
前記一の投稿情報及び／又は前記他の投稿情報から特徴量を算出する際に前記前記一の投稿情報及び／又は前記他の投稿情報が対応付く確率に基づいて重み付けを行って当該特徴量を算出する特徴量算出手段としてさらに機能させる前記［１］−［４］のいずれかに記載の情報対応付けプログラム。
【００１２】
［６］前記コンピュータを、
一の投稿情報の内容と他の投稿情報の内容が一致するか否か判定する一致判定手段としてさらに機能させ、
前記生成手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報について、当該一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成し、
前記確率算出手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報において、前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出し、
前記対応付け手段は、前記一致判定手段が一致しないと判定した一の投稿情報と他の投稿情報とを前記確率算出手段が算出した確率で対応付ける、前記［１］−［５］のいずれかに記載の情報対応付けプログラム。
【００１３】
［７］一の投稿情報の内容の属性と、当該他の投稿情報の内容の属性とを比較して、一致する属性の組み合わせ情報を生成する生成手段と、
前記組み合わせ情報の属性の組み合わせについて属性及び当該属性のデータが一致する一の投稿情報と他の投稿情報の数に基づいて当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とが対応付く確率を算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した確率で当該一の投稿情報と当該他の投稿情報とを対応付ける対応付け手段とを有する情報処理装置。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１又は７に係る発明によれば、情報の集合の構造を考慮して情報を対応付けることができる。
【００１５】
請求項２に係る発明によれば、情報の属性だけでなく属性タイプに基づいて属性の組み合わせ情報を生成することができる。
【００１６】
請求項３に係る発明によれば、情報の階層構造に基づいて情報の対応付けを絞り込むことができる。
【００１７】
請求項４に係る発明によれば、時刻情報に基づいて情報が対応付く確率を更新することができる。
【００１８】
請求項５に係る発明によれば、対応付く確率に基づいて重み付けを行って情報の特徴量を算出することができる。
【００１９】
請求項６に係る発明によれば、一の投稿情報の内容と他の投稿情報の内容が一致しない場合に、情報の集合の構造を考慮して情報を対応付けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２（ａ）−（ｃ）は、投稿情報の構成の一例を示す概略図である。
【図３】図３（ａ）−（ｃ）は、投稿情報の構成の一例を示す概略図である。
【図４】図４は、階層構造情報の構成の一例を示す概略図である。
【図５】図５は、ＵＲＬにより対応付けられる投稿情報の構成の一例を示す概略図である。
【図６】図６（ａ）及び（ｂ）は、投稿情報の属性情報の構成の一例を示す概略図である。
【図７】図７（ａ）−（ｃ）は、属性情報の属性名が一致する場合に属性リストが作成される動作を説明するための図である。
【図８】図８（ａ）−（ｆ）は、投稿情報の属性タイプ及びデータが一致する場合に属性リストが作成される動作を説明するための図である。
【図９】図９（ａ）−（ｃ）は、確率計算動作を説明するための図である。
【図１０】図１０は、対応情報の構成の一例を示す概略図である。
【図１１】図１１は、情報処理装置の基本動作を示すフローチャートである。
【図１２】図１２は、情報処理装置の属性リスト生成動作を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、情報処理装置の確率算出動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、実施の形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００２２】
情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され、各部を制御するとともに、各種のプログラムを実行する制御部１０と、フラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶部１１と、ネットワークを介して外部のデータベース（ＤＢ）２及び３と通信する通信部１２とを備える。
【００２３】
制御部１０は、後述する情報対応付けプログラム１１０を実行することで、投稿情報取得手段１００、情報一致判定手段１０１、属性リスト生成手段１０２、確率算出手段１０３、対応付け手段１０４及び特徴量算出手段１０５等として機能する。
【００２４】
投稿情報取得手段１００は、ＤＢ２及びＤＢ３からそれぞれ投稿情報２０及び投稿情報３０を取得する。
【００２５】
情報一致判定手段１０１は、投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿の内容が一致するか否か判定する。後述する例では、投稿情報２０に含まれる投稿の内容にＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｌｏｃａｔｏｒ）が含まれ、当該ＵＲＬが投稿情報３０に含まれる投稿のＵＲＬである場合に一致すると判定する。
【００２６】
属性リスト生成手段１０２は、生成手段の一例であり、ＤＢ２の属性情報及びＤＢ３の属性情報に基づいて組み合わせ情報の一例として属性リスト１１２を生成する。
【００２７】
確率算出手段１０３は、投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿とを一意に対応付けできない場合に、階層構造情報３１に基づいて対応付く確率を算出する。
【００２８】
対応付け手段１０４は、投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿とを、確率で対応付けて、対応情報１１１を生成して記憶部１１に格納する。
【００２９】
特徴量算出手段１０５は、投稿情報２０に含まれる投稿及び／又は投稿情報３０に含まれる投稿の特徴を表す量である特徴量を対応情報１１１に基づいて算出する。具体的に算出される特徴量については後述する。
【００３０】
記憶部１１は、制御部１０を上述した各手段１００−１０５として動作させる情報対応付けプログラム１１０、対応情報１１１、属性リスト１１２等を記憶する。
【００３１】
なお、ＤＢ２は投稿情報２０のみを有し、例えば、複数の利用者によって文字情報が投稿されるＴｗｉｔｔｅｒ（登録商標）等のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）におけるマイクロブログ（Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ）の投稿情報である。
【００３２】
一方、ＤＢ３は投稿情報３０と当該投稿情報３０の階層構造を示す階層構造情報３１とを有し、例えば、日付、カテゴリ等の属性によって階層構造が予め定められたニュースサイト等の記事情報である。また、投稿情報２０及び３０は、電子メールでやりとりされるテキスト情報や、音声をテキスト化した情報や、印刷された紙面を光学走査して得られる情報等であってもよい。また、投稿情報２０の階層構造が既知であってもよい。
【００３３】
図２（ａ）−（ｃ）は、投稿情報２０の構成の一例を示す概略図である。
【００３４】
図２（ａ）−（ｃ）に示す投稿２０ａ−２０ｃは、投稿情報２０に含まれる投稿の一例であり、投稿したユーザ名、投稿の内容、投稿された日時等の情報を有する。
【００３５】
図３（ａ）−（ｃ）は、投稿情報３０の構成の一例を示す概略図である。
【００３６】
図３（ａ）−（ｃ）に示す投稿３０ａ−３０ｃは、投稿情報３０に含まれる投稿の一例であり、投稿の名称、投稿のＵＲＬ、投稿された日時等の情報を有する。なお、その他、投稿のカテゴリ、引用元等の情報を有してもよい。
【００３７】
図４は、階層構造情報３１の構成の一例を示す概略図である。
【００３８】
図４に示すように、階層構造情報３１は、複数のノードを有し、これら複数のノードがツリー構造により構成されている。図３（ａ）−（ｃ）に示した投稿３０ａ−３０ｃは、「ニュースサイト」という名称の最上位ノード３１ａ、当該ノード３１ａに属する「２０１４年の記事」という名称の下位ノード３１ｂ１、当該ノード３１ｂ１に属する「スポーツ」という名の下位ノード３１ｂ２に属する。なお、階層構造情報３１は、必ずしもツリー構造により構成されている必要はない。
【００３９】
また、年月日などの情報から、自動的に階層構造情報３１を生成してもよい。図４に示す投稿３０ａの場合、投稿日時は２０１４年２月１日１２：００であるが、「２０１４年」「２月」「１日」「１２時」「００分」の順に階層が下位となっていく階層構造情報を生成してもよい。投稿３０ｂの場合も同様に、「２０１４年」「２月」「１日」「１３時」「００分」の順に階層が下位になっていく階層構造情報を生成してもよい。
【００４０】
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）基本動作、（２）属性リスト生成動作、（３）確率算出動作、（４）特徴量算出動作に分けて説明する。
【００４１】
（１）基本動作
図１１は、情報処理装置１の基本動作を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、投稿情報取得手段１００は、ＤＢ２及びＤＢ３からそれぞれ投稿情報２０及び投稿情報３０を取得する（Ｓ１）。また、投稿情報取得手段１００は、さらに後述するステップＳ６−Ｓ１０で用いる階層構造情報３１を取得しておく。
【００４３】
次に、情報一致判定手段１０１は、投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿の内容が一致するか否か判定する。本実施の形態で説明する例では、投稿情報２０に含まれる投稿の内容にＵＲＬが含まれ（Ｓ２；Ｙｅｓ）、当該ＵＲＬが投稿情報３０に含まれる投稿のＵＲＬである場合に一致すると判定する。
【００４４】
次に、情報一致判定手段１０１が一致すると判定した場合、対応付け手段１０４は、投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿とを対応付ける（Ｓ３）。
【００４５】
図５は、ＵＲＬにより対応付けられる投稿情報２０及び３０の構成の一例を示す概略図である。
【００４６】
図５に示すように、投稿情報２０の一例である投稿２０ａの内容にＵＲＬ「http://A.co.jp」を含み、当該ＵＲＬが投稿情報３０の一例である投稿３０ａのＵＲＬである場合、これら投稿２０ａと３０ａとを対応付ける。
【００４７】
図１０は、対応情報１１１の構成の一例を示す概略図である。
【００４８】
対応情報１１１は、投稿情報２０に該当する「ＳＮＳ」において投稿した利用者のＩＤを示すＳＮＳ投稿ユーザＩＤと、投稿情報２０に含まれる投稿のＩＤを示すＳＮＳ投稿ＩＤと、投稿情報３０に該当する「ニュースサイト」に含まれる投稿のＩＤを示すニュースサイト記事ＩＤと、投稿が対応付く確率とを有し、図１０に示すように、上記した図５の例で対応付けられた結果、ＳＮＳユーザ投稿ＩＤ「Ｕ００１」のＳＮＳ投稿ＩＤ「ａ」と、ニュースサイト記事ＩＤ「Ａ」とが対応付けられる。なお、ステップＳ２においてＵＲＬを含んで対応付けられる場合（Ｓ２；Ｙｅｓ）、対応付く確率は「１００％」とする。
【００４９】
次に、特徴量算出手段１０５は、投稿情報２０に含まれる投稿及び／又は投稿情報３０に含まれる投稿の特徴を表す量である特徴量を対応情報１１１に基づいて算出するが、詳細は「（４）特徴量算出動作」において説明する（Ｓ４）。
【００５０】
また、ステップＳ２において、投稿情報２０に含まれる投稿の内容にＵＲＬが含まれず（Ｓ２；Ｎｏ）、情報一致判定手段１０１が投稿情報２０に含まれる投稿と、投稿情報３０に含まれる投稿の内容が一致しないと判定した場合、属性リスト生成手段１０２は、ＤＢ２の属性情報と、ＤＢ３の属性情報とに基づいて属性リスト１１２を生成する（Ｓ５）。当該動作の詳細は、以下の「（２）属性リスト生成動作」において説明する。
【００５１】
（２）属性リスト生成動作
図１２は、情報処理装置１の属性リスト生成動作を示すフローチャートである。
【００５２】
まず、属性リスト生成手段１０２は、ＤＢ２の属性情報及びＤＢ３の属性情報を取得する（Ｓ１０）。なお、これらの属性情報はＤＢ２及びＤＢ３に予め用意されているものであってもよいし、投稿情報２０及び３０を解析して取得するものであってもよい。
【００５３】
図６（ａ）及び（ｂ）は、投稿情報２０及び３０の属性情報の構成の一例を示す概略図である。
【００５４】
図６（ａ）に示すように投稿情報２０に含まれる情報は、属性情報２００ｄに示す種類の属性を有しており、一例として、投稿日時、ハッシュタグ、ユーザ名…等の属性を有する。
【００５５】
また、図６（ｂ）に示すように投稿情報３０に含まれる情報は、属性情報３００ｄに示す種類の属性を有しており、一例として、投稿日時、記事カテゴリ、引用元新聞社名…等の属性を有する。
【００５６】
次に、属性リスト生成手段１０２は、記憶部１１の属性リスト１１２を初期化する（Ｓ５１）。
【００５７】
次に、属性リスト生成手段１０２は、属性情報２００ｄ及び３００ｄの属性名が一致する場合（Ｓ５２；Ｙｅｓ）、当該一致した属性名を属性リスト１１２に追加する（Ｓ５３）。
【００５８】
図７（ａ）−（ｃ）は、属性情報２００ｄ及び３００ｄの属性名が一致する場合に属性リスト１１２が作成される動作を説明するための図である。
【００５９】
図７（ａ）に示す属性情報２００ｄと、図７（ｂ）に示す属性情報３００ｄとは、属性名「投稿日」が一致しているため、図７（ｃ）に示すように「投稿日」が追加されて属性リスト１１２ｄとなる。
【００６０】
また、属性リスト生成手段１０２は、属性情報の属性名が一致しない場合（Ｓ５２；Ｎｏ）、投稿情報２０及び３０の属性名の属性タイプと、当該属性タイプに属するデータとを取得する（Ｓ５４）。
【００６１】
図８（ａ）−（ｆ）は、投稿情報２０及び３０の属性タイプ及びデータが一致する場合に属性リスト１１２が作成される動作を説明するための図である。
【００６２】
まず、図８（ａ）に示すように、属性情報２００ｅの属性名「投稿日」、「ハッシュタグ」、「ユーザ名」から属性タイプ「日付型」、「文字列型」、「文字列型」が取得され、これらに対応する投稿情報２０のデータとして例えば「２０１４／０４／１１」、「政治」、「Ａ」が取得される。
【００６３】
また、同様に図８（ｂ）に示すように、属性情報３００ｅの属性名「掲載日」、「記事カテゴリ」、「引用元新聞社名」から属性タイプ「日付型」、「文字列型」、「文字列型」が取得され、これらに対応する投稿情報３０のデータとして例えば「２０１４／０４／１１」、「政治」、「△新聞社」が取得される。
【００６４】
図８（ａ）に示す属性情報２００ｅと、図８（ｂ）に示す属性情報３００ｅとは、属性タイプ「日付型」及びデータ「２０１４／０４／１１」が一致しており、属性タイプ「文字列型」及びデータ「政治」が一致しているため（Ｓ５５；Ｙｅｓ）、属性リスト生成手段１０２は、図８（ｃ）に示すように「投稿日」及び「ハッシュタグ」を初期化された属性リスト１１２に追加して属性リスト１１２ｅとする。
【００６５】
また、図８（ａ）に示す属性情報２００ｅと、図８（ｂ）に示す属性情報３００ｅとは、属性タイプ「文字列型」が一致しているが及びデータが「Ａ」と「△新聞社」とで一致していないため（Ｓ５５；Ｎｏ）、属性リスト１１２に属性を追加しない。
【００６６】
上記と同様の動作により、図８（ｄ）に示すように、属性情報２００ｆの属性名「投稿日」、「内容」、「ユーザ名」から属性タイプ「日付型」、「文字列型」、「文字列型」が取得され、これらに対応する投稿情報２０のデータとして例えば「２０１４／０２／０１」、「サッカー面白い」、「２」が取得される。
【００６７】
また、同様に図８（ｅ）に示すように、属性情報３００ｆの属性名「掲載日」、「記事タイトル」、「引用元新聞社名」から属性タイプ「日付型」、「文字列型」、「文字列型」が取得され、これらに対応する投稿情報３０のデータとして例えば「２０１４／０２／０１」、「サッカーの記事Ａ」、「□新聞社」が取得される。
【００６８】
図８（ｄ）に示す属性情報２００ｆと、図８（ｅ）に示す属性情報３００ｆとは、属性タイプ「日付型」及びデータ「２０１４／０２／０１」が一致しており、属性タイプ「文字列型」及びデータ「サッカー」が一致しているため、属性リスト生成手段１０２は、図８（ｆ）に示すように「投稿日」及び「内容」を初期化された属性リスト１１２に追加して属性リスト１１２ｆとする。
【００６９】
以上でステップＳ５の属性リスト１１２の生成動作が完了する。
【００７０】
（３）確率算出動作
図９（ａ）−（ｃ）は、確率計算動作を説明するための図である。以下に説明する動作では、図９（ａ）に示す投稿２０ｂが投稿情報３０のいずれかの投稿に対応付く確率を計算する例を示す。
【００７１】
次に、属性リスト生成手段１０２は、ステップＳ１で取得した投稿情報３０の階層構造情報３１を参照し、一番上位の階層に移動する（Ｓ６）。図９（ｂ）に示す例では「ニュースサイト」という名称の最上位ノード３１ａに移動する。
【００７２】
次に、対応情報生成手段１０４は、投稿２０ｂとノード３１ａとが一意に対応付け可能か判断する（Ｓ７）。ノード３１ａと投稿２０ｂとは内容で一致するものがなく、さらにノード３１ａには下位のノードが複数存在するためデータを一意に対応付けできないと判断する（Ｓ７；Ｎｏ）。
【００７３】
また、同様の理由から確率を算出できないと判断し（Ｓ８；Ｎｏ）、下の階層、例えばノード３１ｂ１に移動する（Ｓ９）。
【００７４】
上記ステップＳ７−Ｓ９を繰り返し、投稿３０ａ−３０ｃの階層に辿りつくと確率算出手段１０３により確率を算出する（Ｓ１０）。以下に、確率の算出方法について詳細に説明する。
【００７５】
図１３は、情報処理装置１の確率算出動作を示すフローチャートである。
【００７６】
まず、確率算出手段１０３は、ＤＢ２の投稿情報２０と、ＤＢ３の投稿情報３０とを取得し（Ｓ９０）、「（２）属性リスト生成動作」で作成した属性リスト１１２を記憶部１１から取得する（Ｓ９１）。
【００７７】
次に、確率算出手段１０３は、属性リスト１１２の最初の属性の組み合わせを取得する（Ｓ９２）。図７（ｃ）に示す属性リスト１１２ｄ、図８（ｃ）に示す属性リスト１１２ｅ及び図８（ｆ）に示す属性リスト１１２ｆがそれぞれ属性の組み合わせであり、これらを順次取得して動作するが（Ｓ９５、Ｓ９６）、属性の組み合わせとして属性リスト１１２ｆに該当する「投稿日、内容」を取得したものとして図９（ａ）−（ｃ）を参照しつつ、以下説明する。
【００７８】
次に、確率算出手段１０３は、当該属性の組み合わせ「投稿日、内容」において、ＤＢ３の投稿情報３０の投稿のうちデータが一致する投稿の件数を取得する（Ｓ９３）。つまり、図９（ａ）に示すように、投稿２０ｂの投稿日「２０１４／０２／０１」及び内容「サッカー」と、投稿３０ａ−３０ｃの掲載日「２０１４／０２／０１」及び記事タイトル「サッカー」とが一致するため、件数「３」が取得される。
【００７９】
次に、確率算出手段１０３は、当該件数「３」から投稿３０ａ−３０ｃが投稿２０ｂと対応付く確率を算出する（Ｓ９４）。図９に示す例では、３件の投稿３０ａ−３０ｃに確率をそれぞれ均等に分配して「１／３」とする。
【００８０】
なお、確率算出手段１０３が上記したように確率を算出する際、図９（ｃ）に示すようにニュースサイトの全記事数が１００件あった場合であっても、ステップＳ６−Ｓ９の動作により、投稿２０ｂの投稿日「２０１４／０２／０１」のうち「２０１４」から記事数が１０件に絞られ、投稿２０ｂの内容「サッカー」から記事数が３件に絞られるため、ステップＳ９３で投稿の件数を取得する際に全ての記事において投稿日及び内容の一致を確認する必要はない。
【００８１】
次に、確率算出手段１０３は、投稿２０ｂの投稿時刻「１４：００」と、投稿３０ａ−３０ｃの投稿時刻とを比較して、投稿２０ｂの投稿時刻「１４：００」より後に掲載された投稿３０ｃは投稿２０ｂの内容とは因果関係がないものと判断し、投稿３０ｃの確率「１／３」を投稿３０ａと３０ｂに均等に配分して、投稿３０ａの確率「１／２」、投稿３０ｂの確率「１／２」、投稿３０ｃの確率「０」とする。
【００８２】
上記した図９（ａ）及び（ｂ）の例において、対応付け手段１０４は、図１０に示すように、ＳＮＳユーザ投稿ＩＤ「Ｕ００２」のＳＮＳ投稿ＩＤ「ｂ」とニュースサイト記事ＩＤ「Ａ」とを確率「５０％」で対応付け、ＳＮＳ投稿ＩＤ「ｂ」とニュースサイト記事ＩＤ「Ｂ」とを確率「５０％」で対応付け、ＳＮＳ投稿ＩＤ「ｂ」とニュースサイト記事ＩＤ「Ｃ」とを確率「０％」で対応付ける。
【００８３】
（４）特徴量算出動作
次に、特徴量算出手段１０５は、投稿情報２０に含まれる投稿及び／又は投稿情報３０に含まれる投稿の特徴を表す量である特徴量を対応情報１１１に基づいて算出する。以下、例を挙げて説明する。
【００８４】
ＳＮＳの投稿に対して他の利用者が好みの投稿であると感じた場合に操作する「いいね」ボタンが設置されている場合において、上記特徴量として、ニュースサイト記事ＩＤ「Ａ」について、ＳＮＳ上で対応付けられる投稿の「いいね」ボタンが押されている数を算出する例を説明する。なお、ＳＮＳのそれぞれの投稿に対して「いいね」ボタンが押されている数は既知であるとする。
【００８５】
ニュースサイト記事ＩＤ「Ａ」の「いいね」の数は、対応情報１１１を参照して、ＳＮＳの投稿の「いいね」の数に確率による重み付けを行うことで、以下の式から算出される。なお、具体的には図１０に示す対応情報１１１の１行目及び２行目の情報を用い、確率「１００％」から重み付け「１」が、確率「５０％」から重み付け「０．５」が得られる。
【００８６】
（ニュースサイト記事ＩＤ「Ａ」の「いいね」の数）＝（ＳＮＳの投稿ＩＤ「ａ」の「いいね」の数）×１＋（ＳＮＳの投稿ＩＤ「ｂ」の「いいね」の数）×０．５
【００８７】
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、投稿情報２０と投稿情報３０とがＵＲＬ等の内容で一致する場合に投稿を対応付けるだけでなく、属性及びデータが一致した場合や属性タイプ及びデータが一致した場合に階層構造情報３１に基づいて対応付く確率を算出して対応付けたため、投稿情報２０及び投稿情報３０の構造を考慮して情報を対応付けることができる。
【００８８】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。
【００８９】
上記実施の形態では制御部１０の各手段１００〜１０５の機能をプログラムで実現したが、各手段の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
【符号の説明】
【００９０】
１     情報処理装置
１０   制御部
１１   記憶部
１２   通信部
２０   投稿情報
２０ａ、２０ｂ       投稿
３０   投稿情報
３０ａ−３０ｃ       投稿
３１   階層構造情報
１００ 投稿情報取得手段
１０１ 情報一致判定手段
１０２ 属性リスト生成手段
１０３ 確率算出手段
１０４ 対応付け手段
１０５ 特徴量算出手段
１１０ 情報対応付けプログラム
１１１ 対応情報
１１２ 属性リスト
１１２ｄ‐１１２ｆ   属性リスト
２００ｄ‐２００ｆ   属性情報
３００ｄ‐３００ｆ   属性情報
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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