(57)【要約】【課題】情報と情報とを結び付ける多様な観点である関連の種類を、理由説明と共に提示することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提供する。【解決手段】１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、備える、情報処理装置。【選択図】図３
2015184904.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、
備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記関連の種類の説明は、前記関連の種類を含む文章または当該文章の要約である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合を参照する関係にある第３の情報の集合から前記関連の種類を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合から参照される関係にある第３の情報の集合から前記関連の種類を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記第３の情報の集合から前記関連の種類の説明を抽出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記関連の種類が抽出された前記第３の情報の集合に対する他の情報の集合からの参照数に基づいて、前記関連の種類の意外度を算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記提示制御部は、前記意外度に応じて、提示する関連の種類を決定する、請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記提示制御部は、さらにユーザの嗜好情報に基づいて、提示する関連の種類を決定する、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記提示制御部は、前記１の情報要素と前記１以上の他の情報要素との間におけるそれぞれの１以上の関連の種類の意外度の合算に基づいて、提示する前記他の情報要素を決定する、請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提示制御部は、さらに協調フィルタリングを用いて得られる各情報要素間のつながりと統合し、提示する前記他の情報要素を決定する、請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度は、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から取得された情報の集合のうち、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合と、前記関連の種類が抽出される第３の情報の集合との参照関係に基づいて決定される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記提示制御部は、ユーザの嗜好情報に応じた提示形式で前記関連の種類の説明を提示する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記１の情報要素は、ユーザにより選択される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得することと、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出することと、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御することと、
含む、制御方法。
【請求項１５】
コンピュータを、
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、
として機能させるための、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、制御方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報通信技術の発展に伴い、音楽、映像、電子書籍、ニュース記事、商品情報またはイベント情報等の様々な情報がネットワークを介してユーザに提供されている。このような膨大な情報から個々のユーザが自分に見合った情報を探し出すための主な手法としては、ユーザが自ら検索する手法と、システムがユーザにふさわしい情報を推薦する手法とが挙げられる。
【０００３】
システムがユーザにふさわしい情報を推薦する手法においては、多くの場合、情報の閲覧またはコンテンツの購買などといったユーザの行動に応じてユーザの嗜好がスコア化され、そのユーザの嗜好に適合する情報が推薦される。例えば、ある商品をＷｅｂページで閲覧している場合、同じ商品を閲覧した（嗜好スコアが近い）他のユーザが閲覧した商品や購入した商品に関する情報が推薦される。また、ある商品を閲覧している場合、直前までユーザが閲覧していた商品に関する情報が推薦される場合もある。
【０００４】
ユーザにふさわしい情報を推薦する技術に関し、例えば下記特許文献１では、複数の情報の関連を多様な観点で評価し、１の情報に対応して他の情報を推薦する際に、これらの情報を結び付ける観点も提示することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１３８１９７号公報
【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、上記特許文献１では、提示される観点が単語のみで直接的に表示されたものであったため、結び付けの理由がユーザに伝わりにくかった。
【０００７】
そこで、本開示では、情報と情報とを結び付ける多様な観点である関連の種類を、理由説明と共に提示することが可能な情報処理装置、制御方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、備える、情報処理装置を提案する。
【０００９】
本開示によれば、１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得することと、前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出することと、前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御することと、含む、制御方法を提案する。
【００１０】
本開示によれば、コンピュータを、１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、として機能させるための、プログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように本開示によれば、情報と情報とを結び付ける多様な観点である関連の種類を、理由説明と共に提示することが可能となる。
【００１２】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の一実施形態によるイベント特化コミュニケーションシステムの概要を説明する図である。
【図２】情報推薦の比較例による表示画面例を示す図である。
【図３】本実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】外向きの参照関係に基づく第１のロジックを説明する図である。
【図５】内向きの参照関係に基づく第２のロジックを説明する図である。
【図６】各Ｗｅｂページにおける意外度スコア算出の一例を説明する図である。
【図７】各ノードのリンク（参照関係）解析によるつながりスコアの一例について説明する図である。
【図８】本実施形態に係るユーザ端末の構成の一例を示すブロック図である
【図９】情報要素画面の第１の表示例について説明する図である。
【図１０】書籍の販売サイトに含まれる情報要素画面の一例を説明する図である。
【図１１】書籍の販売サイトに含まれる他の情報要素画面の一例を説明する図である。
【図１２】本実施形態による情報処理システムに含まれる情報処理装置の動作処理を示すシーケンス図である。
【図１３】協調フィルタリングとの統合概要について説明する図である。
【図１４】協調フィルタリングの計算概要を説明する図である。
【図１５】リンク解析による各ノードのつながりと、協調フィルタリングによる各ノードのつながりとの統合について説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
また、説明は以下の順序で行うものとする。
１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要
２．情報処理装置の構成例
２−１．関連ノード取得部
２−２．関連理由抽出部
２−３．画面制御部
３．ユーザ端末の構成例
４．動作処理
５．応用例
６．まとめ
【００１６】
＜＜１．本開示の一実施形態による情報処理システムの概要＞＞
まず、図１を用いて、本開示の一実施形態が適用され得る情報処理システムについて説明する。図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システム１の概要を示す模式図である。図１を参照すると、情報処理システム１は、ユーザ端末２０および情報処理装置３０を含む。情報処理装置３０は、通信ネットワーク４０を介して、ユーザ端末２０と接続されている。
【００１７】
通信ネットワーク３は、情報処理装置３０とユーザ端末２０との間を接続する通信ネットワークである。通信ネットワーク３は、例えば、インターネット、ＩＰ−ＶＰＮ（Internet Protocol−Virtual Private Network）、専用線、ＬＡＮ（Local Area Network）またはＷＡＮ（Wide Area Network）などの任意の通信ネットワークであってよい。また、通信ネットワーク３が有線であるか無線であるかは問わない。さらに、情報処理装置３０は、通信ネットワーク３を介して、１つ以上のサーバ５ａ、５ｂ・・・を含む情報源５にアクセスすることができる。
【００１８】
サーバ５ａおよび５ｂは、それぞれ、通信ネットワーク３を介して情報処理装置３０からアクセス可能なサーバ装置である。各サーバは、例えば、情報処理装置３０からの要求に応じてＷｅｂページを送信するＷｅｂサーバであってもよい。または、各サーバは、例えば、コンテンツサーバ、データベースサーバ又はログサーバなどであってもよい。
【００１９】
情報処理装置３０は、サーバ５ａ又は５ｂから情報の集合を取得し、当該情報の集合を用いて情報要素間の関連の種類およびその理由説明を抽出するための装置である。情報処理装置３０により関連の種類を抽出される対象となる情報要素は、情報処理装置３０が提供するサービスの目的に応じて定義される。例えば、書籍の提供を目的とする場合には、作家名、原作者名、作品名、出版社名などが情報要素として定義されてもよい。また、デジタル放送によるテレビ番組の案内を目的とする場合には、番組名又は出演者名などが情報要素として定義されてもよい。また、音楽コンテンツの提供を目的とする場合には、アーティスト名又は楽曲のタイトルなどが情報要素として定義されてもよい。
【００２０】
情報処理装置３０が利用する情報の集合としては、相互に参照関係を有する情報の集合が選択される。例えば、Ｗｅｂサーバから提供される一群のＷｅｂページにおいては、Ｗｅｂページ間のリンクにより参照関係が付与される。情報処理装置３０は、このような情報の集合における参照関係に基づいて、情報要素間の関連の種類およびその理由説明を抽出する。さらに、本実施形態において、情報処理装置３０は、対応する情報要素と関連の種類およびその理由説明をユーザに提示するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を提供する。情報処理装置３０は、例えば、図１に示したようなサーバであってもよい。または、情報処理装置３０は、汎用的なコンピュータなどであってもよい。
【００２１】
ユーザ端末２０は、ユーザに操作される装置であって、そのディスプレイ上に情報処理装置３０により提供されるＧＵＩを表示する。従って、ユーザは、ユーザ端末２０を用いて、情報処理装置３０によるナビゲーションの支援を受けながら情報要素を閲覧することができる。さらに、ユーザ端末２０は、情報処理装置３０から推薦される情報要素をディスプレイ上に表示する。ユーザ端末２０は、例えば、タブレット端末、スマートフォン、ＰＣ（Personal Computer）、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital
Assistants）、ＨＭＤ（Head Mounted Display）、時計型端末、ウェアラブル、またはゲーム端末などの任意の端末装置であってよい。
【００２２】
（背景）
ここで、従来の推薦技術では、多様な観点で複数の情報の関連度を評価し、１の情報と関連する意外性のある他の情報を推薦することができたが、これらの情報を結び付ける観点が単語のみで直接的に表示されたものであったため、結び付けの理由がユーザに伝わりにくかった。以下、図２を参照して、複数の情報を結び付ける観点が単語のみで直接的に表示される比較例について説明する。
【００２３】
図２は、情報推薦の比較例による表示画面例を示す図である。図２に示すように、比較例による推薦画面１００は、１の情報要素が表示される表示欄１１０と、１の情報要素と関連する他の情報要素が表示される表示欄１２０と、これらの情報を結び付ける観点（関連の種類）を表示する表示欄１４０と、を含む。図２では、作家Ａと作家Ｂが、「ワードＸ（番組名）」という観点で関係がある旨が示され、作家Ｂのお薦め書籍が表示領域１６０に表示されている。
【００２４】
これによりユーザは、作家Ａと作家Ｂが「ワードＸ（番組名）」で関連することを理解し、さらに作家Ｂの書籍情報を閲覧することができる。しかしながら、「ワードＸ（番組名）」がどのように作家Ａと作家Ｂとを結び付けているのか、観点が単語で直接的に表示されただけでは十分に理解することができない。
【００２５】
そこで、本実施形態では、情報と情報とを結び付ける多様な観点である関連の種類を理由説明と共に提示することにより、情報と情報との結び付けをユーザに十分に理解させることができる情報処理システムを提案する。
【００２６】
＜＜２．情報処理装置の構成例＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理装置３０の構成の一例について説明する。図３は、情報処理装置３０の構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、情報処理装置３０は、制御部３１、通信部３３、および記憶部３４を備える。
【００２７】
制御部３１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、不揮発性メモリ、インターフェース部を備えたマイクロコンピュータにより構成され、情報処理装置３０の各構成を制御する。
【００２８】
また、本実施形態による制御部３１は、図３に示すように、関連ノード取得部３１ａ、関連理由抽出部３１ｂ、および通信部制御部３１ｃとして機能する。制御部３１は、これらの機能により、１の情報要素に関連する他の情報要素（ノードとも称す）を取得し、関連の種類の説明（関連理由）を抽出し、１の情報要素と他の情報要素とを関連理由と共に提示した画面をユーザ端末２０に送信する。各機能の詳細については後述する。
【００２９】
通信部３３は、通信ネットワーク４０に接続し、通信ネットワーク４０を介してユーザ端末２０や情報源５にアクセスすることが可能である。例えば通信部３３は、情報源５から、相互に参照関係を有する情報の集合を取得する。取得される情報の集合は、上述したような相互にリンクされた一群のＷｅｂページなどであってよい。通信部３３は、取得した情報の集合を制御部３１へ出力する。また、通信部３３は、ユーザ端末２０に接続し、画面制御部３１ｃで生成された情報要素表示画面を送信する。
【００３０】
記憶部３４は、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記憶媒体を用いて、制御部３１による各種処理を実行するためのプログラムを記憶する。また、記憶部３４は、制御部３１の関連ノード取得部３１ａにより情報の集合から取得された情報要素（ノード）や、各情報要素の関連度、関連理由抽出部３１ｂにより抽出された関連の種類、その理由説明等を記憶する。
【００３１】
以上、本実施形態による情報処理装置３０の構成について概ね説明した。続いて、情報処理装置３０に含まれる制御部３１の各機能について詳細に説明する。
【００３２】
＜２−１．関連ノード取得部＞
関連ノード取得部３１ａは、１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、当該１の情報要素と他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する。当該１の情報要素と他の情報要素との間の関連度は、通信ネットワーク４０を介してアクセス可能な情報源５から取得された情報の集合のうち、当該１の情報要素に対応する第１の情報の集合および他の情報要素に対応する第２の情報の集合と、関連の種類（観点）が抽出される第３の情報の集合との参照関係に基づいて決定される。
【００３３】
（関連度）
関連度の具体的な算出方法については、例えば上記特許文献１（特開２０１１−１３８１９７号公報）で開示された方法が用いられる。すなわち、関連ノード取得部３１ａは、まず通信部３３により取得される情報の集合に含まれる個々の情報を、情報要素データにより定義されている情報要素に対応する第１のクラスの情報と、当該第１のクラスの情報以外の第２のクラスの情報とに分類（クラス分け）する分類部として機能する。以降、第１のクラスをノードクラス（Node Class）、第２のクラスを関連クラス（Association Class）と称す。
【００３４】
ノードクラスとは、情報要素データにより定義されている情報要素に対応する情報のためのクラスである。例えば、情報処理装置３０が提供するサービスが、書籍の提供を目的とする場合には、作家名、原作者名、作品名、出版社名などについて記述している情報は、ノードクラスの情報となり得る。一方、関連クラスとは、ノードクラスの情報以外の情報のためのクラスである。すなわち、例えば作家名、原作者名、作品名、出版社名など以外の事柄について記述している情報は、関連クラスの情報となり得る。関連クラスの情報は、ノードクラスの情報との間で参照関係を有することにより、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連（Association）を表現する。
【００３５】
例えば、情報の集合に含まれる各Ｗｅｂページは、当該Ｗｅｂページが記述する内容に関する見出しを有しているものとする。そこで、各Ｗｅｂページの見出しを情報要素データにより定義されている「情報要素」に照合し、「情報要素」が見出しに適合するＷｅｂページはノードクラスに、「情報要素」が見出しに適合しないＷｅｂページは関連クラスに分類する。例えば、図４、図５を参照すると、Ｗｅｂページ５０及びＷｅｂページ５１はノードクラスの情報に分類される。このうち、Ｗｅｂページ５０は“作家Ａ”について記述し、Ｗｅｂページ５１は、“作家Ｂ”について記述している。また、“ワードＸ（番組名）”について記述するＷｅｂページ５２−１、“ワードＹ（俳優名）”について記述するＷｅｂページ５２−２は、“ワードＺ（地名）”について記述するＷｅｂページ５２−３は、関連クラスに分類される。
【００３６】
また、図４に示す例では、Ｗｅｂページ５２−１は、Ｗｅｂページ５０を参照するためのリンクと、Ｗｅｂページ５１を参照するためのリンクを有する。一方、図５に示す例では、Ｗｅｂページ５０およびＷｅｂページ５１は、Ｗｅｂページ５２−１〜５２−３を参照するための各リンクを有する。このように、情報の集合に含まれる各Ｗｅｂページは、相互に参照関係を有する。
【００３７】
関連ノード取得部３１ａは、分類されたノードクラスの情報と関連クラスの情報との間の参照関係に基づいて、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を算出する。関連度は、例えば計数した参照回数に基づいて算出される。参照回数の計数は、ノードクラスの情報から関連クラスの情報への参照回数、及び関連クラスの情報からノードクラスの情報への参照回数の少なくとも一方を、情報の集合内で各情報について計数される。
【００３８】
ノードクラスから関連クラスへの参照は、ノードクラスの情報に注目するとアウトバウンド（外向き）の参照であり、関連クラスの情報に注目するとインバウンド（内向き）の参照である。また、関連クラスからノードクラスへの参照は、ノードクラスの情報に注目するとインバウンド（内向き）の参照であり、関連クラスの情報に注目するとアウトバウンド（外向き）の参照である。すなわち、関連ノード取得部３１ａは、図４に示すような、外向きの参照関係に基づく第１のロジックと、図５に示すような、内向きの参照関係に基づく第２のロジックの、少なくとも一方を実行することにより、１の情報要素に対応する（関連する）他の要素とその結び付きを示す関連の種類（即ち観点）を決定する。
【００３９】
次いで、関連ノード取得部３１ａは、計数結果に基づいて、２つ以上のノードクラスの情報にそれぞれ対応する情報要素間の関連度を算出する。この際、関連クラスの情報への参照回数と関連クラスの情報からの参照回数のいずれを重視するかに応じて、各参照回数に重みを与えてもよい。本実施形態において、情報要素間の関連度は、対応する２つ以上のノードクラスの情報との参照関係を有する関連クラスの情報ごとに算出される。したがって、１つの情報要素と他の情報要素との間には複数の関連の種類が存在し、その複数の関連の種類のそれぞれについて関連度が算出されると考えることができる。ここでの関連の種類とは、ある情報要素が表す概念と他の情報要素が表す概念とを関連付ける観点に相当するものである。
【００４０】
（関連ノードおよび関連の種類）
そして、関連ノード取得部３１ａは、算出した関連度に基づいて、共通する関連クラスの情報（第３の情報集合）が存在する２以上のノードクラスの情報（１の情報要素に対応する第１の情報の集合および他の情報要素に対応する第２の情報の集合）を取得する。
【００４１】
例えば図４に示す例では、外向きの参照関係を根拠とする第１のロジックにより、第１の情報要素“作家Ａ”に対して、他の情報要素“作家Ｂ”が、“ワードＸ（番組情報）”の観点（関連の種類）で関連付けられることが決定される。
【００４２】
また、図５に示す例では、内向きの参照関係を根拠とする第２のロジックにより、第１の情報要素“作家Ａ”に対して、他の情報要素“作家Ｂ”が、“ワードＸ（番組情報）”、“ワードＹ（俳優名）”、“ワードＺ（地名）”の観点で関連付けられることが決定される。
【００４３】
（意外度）
また、関連ノード取得部３１ａは、関連クラスに分類された情報の集合（関連クラスの情報）に含まれる各Ｗｅｂページの意外度の高さ（広く知られていないこと、一般度／知名度の低さ）を予め算出し、算出結果（意外度スコア）を記憶部３４に記憶する。
【００４４】
具体的には、関連ノード取得部３１ａは、関連クラスの情報に含まれるＷｅｂページ（即ち観点ページ）に対するノードクラスの情報に含まれるＷｅｂページからの参照数（関連クラスの情報に注目すると内向きの参照数）に基づいて意外度を算出する。参照数が少ない程、意外度が高い（一般度／知名度が低い）とされる。各Ｗｅｂページの意外度は、上述した２以上のノードに対応する情報の集合との参照関係は考慮せずに算出される。したがって、いずれのノード（ノードクラスに分類された情報の情報要素）との関係においても、関連クラスの情報に含まれる各Ｗｅｂページ（観点ページ）の意外度は共通する。
【００４５】
算出された各Ｗｅｂページ（観点ページ）の意外度に基づいて、後述する画面制御部３１ｃにより、２以上のノードを結び付ける１以上の関連の種類のうち、いずれの関連の種類を提示するかが決定される。つまり、図４を参照して説明した外向きの参照関係に基づく第１のロジックに基づいて決定された関連の種類（観点）と、図５を参照して説明した内向きの参照関係に基づく第２のロジックに基づいて決定された関連の種類（観点）は、それぞれ１以上存在し得る。そこで、後述する画面制御部３１ｃは、関連の種類が抽出されたＷｅｂページの意外度に基づいて、より意外性のある観点を提示することができる。
【００４６】
続いて、具体的な意外度の算出方法について説明する。例えば、図４を参照して説明した外向きの参照関係に基づく第１のロジックに基づいて決定された関連の種類が抽出されたＷｅｂページ（観点ページ、Ｖｉｅｗ）の意外度スコアＳｃｏｒｅ（Ｌ１）は、下記式１により求められる。
【００４７】
（式１）
2015184904.tif 000003
【００４８】
また、図５を参照して説明した内向きの参照関係に基づく第２のロジックに基づいて決定された関連の種類が抽出されたＷｅｂページ（観点ページ、Ｖｉｅｗ）の意外度スコアＳｃｏｒｅ（Ｌ２）は、下記式２により求められる。
【００４９】
（式２）
2015184904.tif 000004
【００５０】
上記式１、式２のうち、重み係数α、βは、第１のロジックおよび第２のロジックによりそれぞれ観点が複数決定され、決定された全ての観点から画面制御部３１ｃが提示する観点を決定する際、いずれのロジックにより決定された観点が重要であるかに応じて予め設定される。以下、図６を参照して、第２のロジックにより決定された観点の方が重要である場合における各Ｗｅｂページ（観点ページ）の意外度スコアの算出例について説明する。
【００５１】
図６は、各Ｗｅｂページにおける意外度スコア算出の一例を説明する図である。上述したように、各Ｗｅｂページ意外度は、提示対象となる各ノードとの関連（参照関係）は考慮されないため、図６に示すように、いずれのノード“作家Ａ”、“作家Ｂ”、“作家Ｃ”、“作家Ｄ”・・・の間の結び付きを示す関連の種類が抽出されるＷｅｂページとして用いられる場合でも、意外度は共通する。
【００５２】
一方、抽出された関連の種類が第１のロジックおよび第２のロジックのいずれにより決定されたかに応じて、異なる重み付けが付与されると、算出される意外度は異なる。例えば図６では、観点“ワードＸ”が抽出されたＷｅｂページ５２−１の意外度スコアは、“ワードＸ”が第１のロジックにより決定された場合はスコア：３、第２のロジックにより決定された場合はスコア：３０となることが示される。また、観点“ワードＹ”が抽出されたＷｅｂページ５２−２の意外度スコアは、“ワードＸ”が第１のロジックにより決定された場合はスコア：４、第２のロジックにより決定された場合はスコア：４０となることが示される。また、観点“ワードＺ”が抽出されたＷｅｂページ５２−３の意外度スコアは、“ワードＸ”が第１のロジックにより決定された場合はスコア：２、第２のロジックにより決定された場合はスコア：２０となることが示される。
【００５３】
これにより、情報処理装置３０は、決定された複数の関連の種類のうち、より意外度が高い関連の種類を提示することが可能となる。
【００５４】
＜２−２．関連理由抽出部＞
関連理由抽出部３１ｂは、対応する２以上のノード（１の情報要素と、対応する他の情報要素）の間の関連の種類の説明を、関連クラスの情報（第３の情報集合）から抽出する。関連の種類（即ち観点）の説明は、観点を文章で説明するものであって、例えば観点を示す単語を含む文章、またはその文章の要約である。本実施形態では、このように観点を説明する文章を抽出することで、関連する複数のノードの結び付きをユーザに十分に理解させることができる。
【００５５】
なお、関連理由抽出部３１ｂは、観点を説明する文章に加えて、またはこれに代えて、観点ページにおいてノードへのリンクを有する文章を含む中／小見出しを提示してもよい。
【００５６】
＜２−３．画面制御部＞
画面制御部３１ｃ（提示制御部）は、当該１の情報要素、他の情報要素、関連の種類（即ち観点）、および関連の種類の説明（即ち理由説明）を、ユーザに提示するよう制御する。具体的には、画面制御部３１ｃは、当該１の情報要素、他の情報要素、関連の種類、および関連の種類の説明を含む情報要素画面を生成し、通信部３３からユーザ端末８に送信するよう制御する。情報要素画面については、図９〜図１１を参照して後述する。
【００５７】
（提示する他の情報要素の決定）
ここで、画面制御部３１ｃは、１の情報要素と１以上の他の情報要素との間におけるそれぞれの１以上の関連の種類の意外度の合算に基づいて、提示する他の情報要素を決定してもよい。以下、図７を参照して説明する。
【００５８】
図７は、各ノードのリンク（参照関係）解析によるつながりスコアの一例について説明する図である。図７に示すように、例えばノード（１の情報要素）“作家Ａ”と、ノード（他の情報要素）“作家Ｂ”とを結び付ける複数の観点（関連の種類）“ワードＸ”、“ワードＹ”、“ワードＺ”があるとする。このとき、図７上に示す各ノードと観点とを結ぶ矢印により参照の向きが示され、すなわち“ワードＸ”は第１、第２いずれのロジックでも抽出され、“ワードＹ”および“ワードＺ”は第２のロジックにより抽出された観点であることが分かる。
【００５９】
この場合、関連ノード取得部３１ａにより、図６に示す意外度スコアの一例にしたがって、図７中央に示すように、“ワードＸ”の意外度スコア：３３、“ワードＹ”の意外度スコア：４０、および“ワードＺ”の意外度スコア：２０と算出される。
【００６０】
そして、画面制御部３１ｃは、各ノードを結び付ける１以上の観点の意外度スコアを合算し、図７下に示すように、各ノードのつながりスコア（リンク解析バージョン）：９３を算出する。このような各ノードのつながりスコアを、１の情報要素と１以上の他の情報要素との間でそれぞれ算出することで、画面制御部３１ｃは、各ノードのつながりスコアが高い（即ち意外度が高い）組み合わせを提示対象とすることができる。
【００６１】
（提示する関連の種類の決定）
また、画面制御部３１ｃは、観点（関連の種類）の意外度に応じて、提示する観点（関連の種類）を決定する。図６を参照して説明したように、各ノードを結び付ける観点が複数抽出された場合、画面制御部３１ｃは、関連ノード取得部３１ａにより算出された各観点の意外度スコアに応じて、意外度スコアが高い観点を提示するよう制御する。これにより、より意外性のある観点をユーザに提示することができる。
【００６２】
また、画面制御部３１ｃは、さらにユーザの嗜好情報に基づいて、提示する観点を決定してもよい。例えば意外性のある観点であっても、ユーザにとって興味のない分野（カテゴリ）である場合、ユーザにとってノードのつながりに興味が出ず、関連ノードに関する情報の提示もユーザにとってふさわしくないものとなる。そこで、画面制御部３１ｃは、予め取得したユーザの嗜好情報も加味して提示する観点を決定することで、ユーザが興味を持ち、さらに意外性のある観点を提示することができる。
【００６３】
（提示する関連の種類の説明の決定）
また、画面制御部３１ｃは、ユーザの嗜好情報に応じた提示形式で関連の種類の説明を提示してもよい。具体的には、画面制御部３１ｃは、ユーザの好みに応じて、観点を示す単語のみを提示するか、観点ページから観点を含む文章を抜き出した状態で提示するか、文章の要約を提示するか、観点ページの中／小見出しも併せて提示するか、といった観点の提示形式（表示形式）を決定する。
【００６４】
（その他）
上述した１の情報要素は、ユーザにより任意に選択されたものであってもよいし、システムが自動的に選択したものであってもよい。
【００６５】
＜＜３．ユーザ端末の構成例＞＞
次に、本実施形態に係るユーザ端末２０の構成の一例について説明する。図８は、ユーザ端末２０の構成の一例を示すブロック図である。図８を参照すると、ユーザ端末２０は、制御部２１、通信部２２、操作表示部２３、および記憶部２４を備える。
【００６６】
（制御部）
制御部２１は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ、インターフェース部を備えたマイクロコンピュータにより構成され、ユーザ端末２０の各構成を制御する。また、本実施形態による制御部２１は、図８に示すように、表示制御部２１ａ、操作認識部２１ｂ、および通信制御部２１ｃとして機能する。
【００６７】
表示制御部２１ａは、操作表示部２３に画像を表示するよう制御する。例えば、表示制御部２１ａは、情報処理装置３０から返信された情報要素画面を表示するよう制御する。ここで、情報要素画面の具体的な表示例について図９〜図１１を参照して説明する。
【００６８】
（情報要素画面）
図９は、情報要素画面１０の第１の表示例について説明する図である。図９に示すように、情報要素画面１０は、１の情報要素が表示される表示欄１１と、１の情報要素と関連する他の情報要素が表示される表示欄１２と、これらの情報を結び付ける観点（関連の種類）を表示する表示欄１４と、を含む。図９では、作家Ａと作家Ｂが、「ワードＸ（番組名）」という観点で関係がある旨が示される。
【００６９】
さらに、情報要素画面１０は、観点の理由説明を行う表示領域１７を含む。表示領域１７には、例えば観点“ワードＸ”と１の情報要素“作家Ａ”とのつながりを説明する理由説明１７ａと、観点“ワードＸ”と他の情報要素“作家Ｂ”とのつながりを説明する理由説明１７ｂとが含まれる。このように、本実施形態では、図２に示す比較例と異なり、観点の理由説明も情報要素画面１０に含めて表示することで、観点をより十分にユーザに理解させることができる。
【００７０】
ここで、表示欄１１１に表示される１の情報要素は、ユーザが任意に選択した情報要素を入力することも可能である。
【００７１】
なお、本実施形態による情報要素画面は、図９に示す例に限定されない。図１０は、書籍の販売サイトに含まれる情報要素画面の一例を説明する図である。
【００７２】
図１０に示すように、書籍の販売サイト画面６０において、ある書籍を検索した場合、当該書籍の作家Ａ６１が、１の情報要素としてシステムにより自動的に選択され、当該１の情報要素と関連する他の情報要素が、その観点と観点の理由説明と共に提示される情報要素画面６２が表示される。
【００７３】
図１０に示す情報要素画面６２では、作家Ｂ６２１が、「○○○文化賞」という観点で作家Ａと関係がある旨６２２が、観点の説明理由６２３と共に提示される。
【００７４】
また、観点「○○○文化賞」には、観点ページ（Ｗｅｂページ）に遷移するためのリンクが貼られていてもよい。
【００７５】
続いて、書籍の販売サイトに含まれる他の情報要素画面７２の一例を図１１に示す。図１１に示すように、情報要素画面７２は、作家Ａと作家Ｂのつながりを示す観点“○○○文化賞”と、観点ページにおいて当該観点が含まれる中／小見出し“歴代受賞作品説明”７３と、更新ボタン７４と、他の情報要素“作家Ｂ”に関する情報（書籍情報）の表示を含む。観点“○○○文化賞”には、観点ページへのリンクが貼られている。
【００７６】
また、図１１に示す例では、リンク先の観点ページにおける中／小見出し“歴代受賞作品説明”７３の表示が併せて表示される。これにより、各ノード“作家Ａ”“作家Ｂ”が、観点“○○○文化賞”における歴代受賞作品に関してつながりがあることが認識され得る。
【００７７】
また、更新ボタン７４は、別のつながり著者／つながり観点に更新するためのボタンである。上述したように、情報要素画面７２に提示されるつながり著者（関連する他の情報要素）／つながり観点は、意外度に応じて上位のものが提示されるので、更新ボタン７４をタップすることで、他のつながり著者／つながり観点を順次表示させることができる。
【００７８】
操作認識部２１ｂは、操作表示部２３に対するユーザ操作を認識する機能を有する。例えば、操作認識部２１ｂは、情報要素画面１０の表示欄１１への１の情報要素の入力操作を認識する。
【００７９】
通信制御部２１ｃは、外部装置との通信を制御する機能を有する。例えば、通信制御部２１ｃは、情報要素画面１０の表示欄１１に入力された１の情報要素を情報処理装置３０に送信するよう制御する。
【００８０】
（通信部）
通信部２２は、通信ネットワーク４０に接続し、情報処理装置３０と通信を行う機能を有する。例えば通信部２２は、ユーザに選択された１の情報要素を情報処理装置３０に送信し、また、情報処理装置３０から返信された情報要素画面を受信する。
【００８１】
（操作表示部）
操作表示部２３は、表示部及び操作部の機能を有し、例えばタッチパネルディスプレイにより実現され得る。表示部の機能は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等により実現され、表示画面に文字、画像その他の情報を表示する。また、操作部の機能は、例えば表示画面に重畳され、ユーザによる接触位置を検知する操作面により実現される。
【００８２】
（記憶部）
記憶部２４は、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記憶媒体を用いて、制御部２１による各種処理を実行するためのプログラムを記憶する。
【００８３】
＜＜４．動作処理＞＞
続いて、情報処理システム１の動作処理について図１２を参照して説明する。図１２は、本実施形態による情報処理システム１に含まれる情報処理装置３０の動作処理を示すシーケンス図である。
【００８４】
図１２に示すように、まず、ステップＳ１０３において、情報処理装置３０の制御部３１に含まれる関連ノード取得部３１ａは、第１のノード（１の情報要素）を取得する。第１のノード（１の情報要素）は、例えばユーザにより任意に選択される。
【００８５】
次に、ステップＳ１０６において、関連ノード取得部３１ａは、第１のノードと関連する第２のノード（他の情報要素）を取得する。
【００８６】
次いで、ステップＳ１０９において、関連ノード取得部３１ａは、第１のノードと第２のノードを結び付ける観点を決定する。この際、関連ノード取得部３１ａは、例えば各観点の意外度に応じて、意外性の高い観点に決定する。
【００８７】
続いて、ステップＳ１１２において、関連理由抽出部３１ｂは、関連ノード取得部３１ａにより決定された観点（関連の種類）の理由説明を生成する。
【００８８】
そして、ステップＳ１１５において、画面制御部３１ｃは、第１のノード、第２のノード、観点、および理由説明を含む情報要素画面を生成し、ユーザ端末２０に返送するよう制御する。
【００８９】
以上、本実施形態による情報処理装置３０の動作処理について具体的に説明した。
【００９０】
＜＜５．応用例＞＞
上述した情報処理システム１では、図７を参照して説明したように、画面制御部３１ｃは、意外度に応じて提示する他の情報要素を決定する。これにより、例えばある作家に対して意外性のある他の作家が提示される。
【００９１】
ここで、本実施形態による情報処理システム１は、意外度のみならず、さらにユーザの過去の行動履歴に基づくユーザ嗜好情報を用いた協調フィルタリング（ＣＦ；Collaborative Filtering）と統合することで、ユーザに興味を持たれ、かつ意外度の高い他の情報要素を提示することができる。例えば、上記実施形態では、作家Ａと意外度の高いつながりを有する作家Ｂが提示されるが、ユーザが作家Ｂに対してあまり興味を持っていない場合、作家Ｂに関する情報（書籍情報など）は、ユーザにとってふさわしくない場合がある。
【００９２】
したがって、本実施形態による情報処理システム１では、情報処理装置３０の制御部３１に含まれる画面制御部３１ｃにおいて、さらに協調フィルタリングを用いて得られる各情報要素間のつながりと統合し、提示する他の情報要素を決定する。以下、図１３〜図１５を参照して説明する。
【００９３】
＜５−１．概要＞
図１３は、協調フィルタリングとの統合概要について説明する図である。図１３に示すように、Ｗｅｂページを含む情報の集合から、リンク構造（参照関係）をネットワーク解析して得られた各ノードのつながり（観点を介した２つのノードの関係データ）群８１と、各ユーザの購入履歴等の各ユーザの過去の行動に基づいて生成した協調フィルタリングを用いて得られた各ノードのつながり群８２とを統合する。これにより、最終的な各ノードのつながり（観点を介した２つのノードの関係データ）群８３を得ることができる。
【００９４】
リンク構造（参照関係）をネットワーク解析して得られた各ノードのつながり（観点を介した２つのノードの関係データ）群８１は、上述した実施形態により得られるため（図７参照）、ここでの説明は省略する。
【００９５】
＜５−２．協調フィルタリングにより得られるノード間のつながり＞
図１４は、協調フィルタリングの計算概要を説明する図である。図１４に示す例は、ユーザの購買ベースでのＣＦ（Collaborative Filtering）の計算例の一例である。
【００９６】
図１４左に示すように、まず、各ユーザ（例えばＣＦ類似度を計算したい各作家の本を購入している全ユーザ）と各作家の購買関係が、ユーザが買った本の冊数で抽出される。
【００９７】
次に、図１４中央に示すように、各ユーザと各作家の購買関係が、各ユーザがその作家の本を買ったことがあるか否かに基づいてバイナライズされる。
【００９８】
そして、図１４右に示すように、各作家間（例えば作家Ａと作家Ａ／作家Ｂ／作家Ｃ、作家Ｂと作家Ａ／作家Ｂ／作家Ｃ、作家Ｃと作家Ａ／作家Ｂ／作家Ｃ）のＣＦスコアが、例えばＪａｃｃａｒｄ係数を用いて計算される。
【００９９】
以上、ユーザの購買ベースでのＣＦの計算の一例について説明した。
【０１００】
＜５−３．統合＞
続いて、リンク構造の解析により得られた各ノードのつながり（以下、「リンク解析つながりスコア」とも称す）と、協調フィルタリングを利用して得られた各ノードのつながり（以下、「ＣＦつながりスコア」とも称す）の統合について図１５を参照して説明する。
【０１０１】
図１５は、リンク解析による各ノードのつながりと、協調フィルタリングによる各ノードのつながりとの統合について説明する図である。
【０１０２】
図１５左に示すリンク解析つながりスコアでは、リンク解析に基づく、作家Ａと、作家Ｂ、作家Ｃ、作家Ｄ、または作家Ｅとのつながりスコア（図７に示す観点の意外度スコアの合算）が示されている。ここでは、作家Ｂとのつながりスコアが最も高い。
【０１０３】
一方、図１５中央に示すＣＦつながりスコアでは、協調フィルタリングに基づく、作家Ａと、作家Ｂ、作家Ｃ、作家Ｄ、または作家Ｅとのつながりスコアが示されている。各作家間のつながりスコアは、上述したように各ユーザの購買履歴に基づいて算出され、例えば作家Ａと、作家Ａに興味を持って本を購買したユーザが興味を持って購買した他の各作家とのＣＦ類似度が相当する。図１５に示す例では、作家Ｃとのつながりスコアが最も高い。なお、図１４に示す例では、作家Ａ〜作家Ｃが対象とされているが、同様の計算が作家Ｄ、作家Ｅにも行われているとする。
【０１０４】
そして、図１５右には、統合後（マージ後）のつながりスコアが示される。統合の手法は様々考え得るが、例えば下記式３、式４により求められる。また、下記式３、式４において、各係数は「ガンマ>>デルタ>>一般的なつながりスコア」で設定される。
【０１０５】
（式３）
つながりスコア(リンク解析) ＋ γ * つながりスコア（ＣＦ）
（If つながりスコア（リンク解析）＞スレショルド）
γ＝100000、スレショルド= 120
【０１０６】
（式４）
つながりスコア(リンク解析) + δ * つながりスコア（ＣＦ）
(otherwise)
δ=10000、スレショルド= 120
【０１０７】
上記式３、式４に基づいて、統合後のつながりスコアが、図１５右に示す通り算出される。この場合、作家Ｃとのつながりスコアが最も高くなるため、画面制御部３１ｃは、作家Ａに関連する他の情報要素として、作家Ｂを第一候補に提示することができる。このように、本応用例では、リンク解析に基づく意外性だけではなく、ユーザが興味を示す他の情報要素を関連ノードとして提示することができる。なお、本応用例では、一例として協調フィルタリングを用いて算出した各作家間のつながりスコアを統合しているが、本開示はこれに限定されず、協調フィルタリングの他、例えば内容ベースフィルタリング等の関連推薦機構により算出された各作家のつながりスコアを、リンク解析の結果と統合することができる。
【０１０８】
＜＜６．まとめ＞＞
上述したように、本開示の実施形態による情報処理システムでは、情報と情報とを結び付ける多様な観点である関連の種類を理由説明と共に提示することにより、情報と情報との結び付けをユーザに十分に理解させることができる。
【０１０９】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本技術はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１０】
例えば、上述した情報処理装置３０、ユーザ端末２０に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ、およびＲＡＭ等のハードウェアに、情報処理装置３０、ユーザ端末２０の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【０１１１】
また、情報処理装置３０の各機能がユーザ端末２０に搭載されていてもよい。
【０１１２】
また、複数のノード（１の情報要素と他の情報要素）を結び付ける観点（関連の種類）は、文字（キーワード）に限定されず、画像や音であってもよい。また、観点の理由説明は、文章に限定されず、画像や音声であってもよい。
【０１１３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１１４】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、
備える、情報処理装置。
（２）
前記関連の種類の説明は、前記関連の種類を含む文章または当該文章の要約である、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記取得部は、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合を参照する関係にある第３の情報の集合から前記関連の種類を取得する、前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記取得部は、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合から参照される関係にある第３の情報の集合から前記関連の種類を取得する、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記抽出部は、前記第３の情報の集合から前記関連の種類の説明を抽出する、前記（３）または（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記取得部は、前記関連の種類が抽出された前記第３の情報の集合に対する他の情報の集合からの参照数に基づいて、前記関連の種類の意外度を算出する、前記（３）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記提示制御部は、前記意外度に応じて、提示する関連の種類を決定する、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記提示制御部は、さらにユーザの嗜好情報に基づいて、提示する関連の種類を決定する、前記（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記提示制御部は、前記１の情報要素と前記１以上の他の情報要素との間におけるそれぞれの１以上の関連の種類の意外度の合算に基づいて、提示する前記他の情報要素を決定する、前記（５）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記提示制御部は、さらに協調フィルタリングを用いて得られる各情報要素間のつながりと統合し、提示する前記他の情報要素を決定する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度は、通信ネットワークを介してアクセス可能な情報源から取得された情報の集合のうち、前記１の情報要素に対応する第１の情報の集合および前記他の情報要素に対応する第２の情報の集合と、前記関連の種類が抽出される第３の情報の集合との参照関係に基づいて決定される、前記（１）〜（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記提示制御部は、ユーザの嗜好情報に応じた提示形式で前記関連の種類の説明を提示する、前記（１）〜（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記１の情報要素は、ユーザにより選択される、前記（１）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得することと、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出することと、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御することと、
含む、制御方法。
（１５）
コンピュータを、
１の情報要素に対応する１以上の他の情報要素を、前記１の情報要素と前記他の情報要素との間の関連度に基づいて取得する取得部と、
前記１の情報要素と前記取得した前記他の情報要素との間の関連の種類の説明を抽出する抽出部と、
前記１の情報要素と前記他の情報要素と前記関連の種類と前記関連の種類の説明とを提示するよう制御する提示制御部と、
として機能させるための、プログラム。
【符号の説明】
【０１１５】
５    情報源
５ａ、５ｂ    サーバ
２０    ユーザ端末、
２１    制御部
２１ａ    表示制御部
２１ｂ    操作認識部
２１ｃ    通信制御部
２２    通信部
２３    操作表示部
２４    記憶部
３０    情報処理装置
３１    制御部
３１ａ    関連ノード取得部
３１ｂ    関連理由抽出部
３１ｃ    画面制御部
３３    通信部
３４    記憶部
４０    通信ネットワーク
５０、５１、５２−１〜５２−３    Ｗｅｂページ
【図１】
2015184904.tif 000005
【図２】
2015184904.tif 000006
【図３】
2015184904.tif 000007
【図４】
2015184904.tif 000008
【図５】
2015184904.tif 000009
【図６】
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【図７】
2015184904.tif 000011
【図８】
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【図９】
2015184904.tif 000013
【図１０】
2015184904.tif 000014
【図１１】
2015184904.tif 000015
【図１２】
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【図１３】
2015184904.tif 000017
【図１４】
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【図１５】
2015184904.tif 000019