(57)【要約】【課題】ブックマークのアクセス権限を各記事ごとにグループ単位で設定できるようにし，かつグループの作成を容易に行えるようにする。【解決手段】グループ作成処理部１１は，ユーザ端末２０からの要求により，与えられた作成条件に従ってグループの構成メンバーとなるユーザを決定し，グループを作成する。ブックマーク登録部１２は，ブックマークの登録時にグループ単位にアクセス権を設定する機能を持つ。ユーザ端末２０からのブックマークの表示要求に対し，アクセス制御部１３は，登録されたブックマークに対するグループ単位のアクセス権を判定し，ブックマーク情報送信部１４は，アクセス権が与えられているブックマークの情報だけを，要求元のユーザ端末２０へ送信する。【選択図】図１
2008112355.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがユーザ端末から登録した情報のアドレスを記録するブックマークを管理するブックマーク管理装置において，
ユーザ端末から登録されたブックマークを蓄積し記憶するブックマーク蓄積記憶手段と，
ユーザ端末からブックマークへのアクセス許可を与えるユーザ群の単位となるグループの作成指示情報を入力し，前記ユーザ端末から指定された作成条件またはシステムが定めた所定の作成条件に従って，グループの構成メンバーとなるユーザを決定し，グループを作成するグループ作成処理手段と，
作成されたグループの情報を記憶するグループ情報記憶手段と，
ユーザ端末からブックマーク登録要求とその登録するブックマークに対してアクセス許可を与える前記グループ情報記憶手段に記憶されたグループの指定情報とを入力し，要求されたブックマークとアクセス許可を与えるグループとの情報を，前記ブックマーク蓄積記憶手段に格納するブックマーク登録手段と，
ユーザ端末からのブックマークの表示要求に対し，前記ブックマーク蓄積記憶手段に登録されたブックマークが，前記ユーザ端末のユーザが所属するグループに対してアクセス許可が与えられているかどうかを判定するアクセス制御手段と，
前記アクセス制御手段の判定結果に基づいてアクセス許可が与えられているブックマークの情報を前記ユーザ端末に送信するブックマーク情報送信手段とを備える
ことを特徴とするブックマーク管理装置。
【請求項２】
ユーザがユーザ端末から登録した情報のアドレスを記録するブックマークを管理するブックマーク管理装置を構成するコンピュータに実行させるためのブックマーク管理プログラムであって，
前記コンピュータを，
ユーザ端末から登録されたブックマークを蓄積し記憶するブックマーク蓄積記憶手段と，
ユーザ端末からブックマークへのアクセス許可を与えるユーザ群の単位となるグループの作成指示情報を入力し，前記ユーザ端末から指定された作成条件またはシステムが定めた所定の作成条件に従って，グループの構成メンバーとなるユーザを決定し，グループを作成するグループ作成処理手段と，
作成されたグループの情報を記憶するグループ情報記憶手段と，
ユーザ端末からブックマーク登録要求とその登録するブックマークに対してアクセス許可を与える前記グループ情報記憶手段に記憶されたグループの指定情報とを入力し，要求されたブックマークとアクセス許可を与えるグループとの情報を，前記ブックマーク蓄積記憶手段に格納するブックマーク登録手段と，
ユーザ端末からのブックマークの表示要求に対し，前記ブックマーク蓄積記憶手段に登録されたブックマークが，前記ユーザ端末のユーザが所属するグループに対してアクセス許可が与えられているかどうかを判定するアクセス制御手段と，
前記アクセス制御手段の判定結果に基づいてアクセス許可が与えられているブックマークの情報を前記ユーザ端末に送信するブックマーク情報送信手段として
機能させるためのブックマーク管理プログラム。
【請求項３】
請求項２記載のブックマーク管理プログラムにおいて，
前記グループ作成処理手段は，
前記ブックマーク蓄積記憶手段に記憶されているブックマークをもとに，各ユーザが登録したブックマークのアドレスまたはブックマーク先の記事の内容の同一性もしくは一部が共通する類似性に基づくスコア計算を行い，計算したスコアに基づいてユーザの興味もしくは嗜好が似ているかどうかを判断し，興味もしくは嗜好が似ているユーザ群を同一グループの構成メンバーとする
ことを特徴とするブックマーク管理プログラム。
【請求項４】
請求項３記載のブックマーク管理プログラムにおいて，
前記グループ作成処理手段は，
前記ブックマーク蓄積記憶手段に記憶されている各ブックマークのブックマーク先の記事のタイトルまたは本文を形態素解析してキーワードを抽出し，各ユーザが登録したブックマークから抽出されたキーワードの一致度に基づいて，グループの構成メンバーを決定する
ことを特徴とするブックマーク管理プログラム。
【請求項５】
請求項４記載のブックマーク管理プログラムにおいて，
前記グループ作成処理手段は，
前記形態素解析して抽出したキーワードから，当該ブックマークのアドレスの特定部分に含まれる単語，またはブックマークの一部が共通する特定のアドレスが指す記事から得られたキーワードの前記特定のアドレスに対する含有率と他のブックマークのアドレスに対する同じキーワードの含有率との差が所定値以上のキーワードを除去した後に，前記キーワードの一致度を判定する
ことを特徴とするブックマーク管理プログラム。
【請求項６】
ユーザがユーザ端末から登録した情報のアドレスを記録するブックマークを蓄積し記憶するブックマーク蓄積記憶手段を備え，該ブックマーク蓄積記憶手段によってブックマークを管理するブックマーク管理装置が実行するブックマーク管理方法において，
ユーザ端末からブックマークへのアクセス許可を与えるユーザ群の単位となるグループの作成指示情報を入力し，前記ユーザ端末から指定された作成条件またはシステムが定めた所定の作成条件に従って，グループの構成メンバーとなるユーザを決定してグループを作成し，作成されたグループの情報をグループ情報記憶手段に格納するグループ作成処理過程と，
ユーザ端末からブックマーク登録要求とその登録するブックマークに対してアクセス許可を与える前記グループ情報記憶手段に記憶されたグループの指定情報とを入力し，要求されたブックマークとアクセス許可を与えるグループとの情報を，前記ブックマーク蓄積記憶手段に格納するブックマーク登録過程と，
ユーザ端末からのブックマークの表示要求に対し，前記ブックマーク蓄積記憶手段に登録されたブックマークが，前記ユーザ端末のユーザが所属するグループに対してアクセス許可が与えられているかどうかを判定するアクセス制御過程と，
前記アクセス制御過程の判定結果に基づいてアクセス許可が与えられているブックマークの情報を前記ユーザ端末に送信するブックマーク情報送信過程とを有する
ことを特徴とするブックマーク管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，Ｗｅｂ上でブックマークを共有することができるブックマークシステムに関し，特にブックマークを共有するユーザのグループを，与えられた作成条件に従って自動で作成する機能を有するブックマーク管理装置，ブックマーク管理プログラムおよびブックマーク管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ブックマークは，何度も参照するＷｅｂサイトのアドレス（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）を記録しておく機能であり，所望するＷｅｂサイトへのアクセスを一覧リストから簡単に行うことができるようにしたものである。
【０００３】
他人が集めた記事を共有することで，インターネット上の有用な情報の収集を効率化するサービスとして，ソーシャルブックマークサービスがある。現在，インターネット上には，多くのソーシャルブックマークサービスが存在する。
【０００４】
世界的に有名なソーシャルブックマークサービスとしては，“ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ｕｓ（http://del.icio.us/ ）”があり，日本国内でよく知られているソーシャルブックマークサービスとしては，「株式会社はてな」が運用する“はてなブックマーク（http://b.hatena.ne.jp/）”がある。また，ページのブックマークと同時にそのサイトの画像を保存することで，サイトの概要をつかみやすくしたソーシャルブックマークサービスとして，“ｗｅｂｓｈｏｔｓ（http://s.phpspot.org/ ）”などがある。
【０００５】
さらに，ソーシャルブックマークサービスを手軽に実現できるＲｕｂｒｉｃのようなオープンソースのシステムもあり，先に紹介した“ｄｅｌ．ｉｃｉｏ．ｕｓ”もこのシステムを使用して構築されている。
【０００６】
このように，人気サービスとなりつつあるソーシャルブックマークサービスであるが，現在のソーシャルブックマークサービスは，ブックマークした情報は公開が前提となっているため，特定の人以外に見せたくない情報，換言すれば，特定の人だけに公開したい情報をブックマークするのには向いていないという問題点がある。
【０００７】
また，一般のソーシャルブックマークサービスのビュー（Ｖｉｅｗ）は，公開設定をしている全ユーザに共通のブックマーク一覧のビューか，一人のユーザのブックマーク一覧のビューであり，チームやグループでブックマークを共有することができない。
【０００８】
また，一般のブラウザに設けられている従来のブックマーク機能では，自己の持つブックマーク情報は個人的な利用に限られており，そのブックマーク情報を他者がＵＲＬ等の再入力をすることなく参照して利用することができないという問題があった。
【０００９】
この問題を解決するため，特許文献１に記載されているブックマーク管理システム及びブックマーク管理方法では，ブックマーク情報リストを保持するブックマーク管理サーバを設け，かつブックマーク情報を第三者に公開して良いか否かの情報を設定できるようにすることによって，ブックマーク情報の共有を可能にしている。
【００１０】
しかし，この特許文献１による方法や他の従来技術では，例えばユーザが任意の条件で作成したグループに対してブックマーク情報を公開すること，また不特定多数の人の中からブックマーク情報を公開してもよい人を選別して自動でグループを作成することは考えられていなかった。
【特許文献１】特開２００３−６７３２８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
従来，特定のメンバーで構成されるグループにブックマーク情報を公開しようとした場合，まずグループを作成するために，グループのメンバーとなる一人一人のユーザのＩＤもしくは個人名等のユーザ識別情報（以下，これをユーザＩＤという）を入力する必要があり，グループを作成するのが面倒であるという問題があった。
【００１２】
また，グループの設定は，そのグループに所属させるユーザＩＤを指定する必要があるため，自分の知っている特定のユーザしかグループに加えることができず，例えばソーシャルブックマークシステムにおいて，同じ趣味や嗜好を有する知らない人とのコミュニケーションを可能にするために，同じ趣味や嗜好を有する人をグループ化し，グループ内で互いに設定したブックマークを利用できるようにするというような技術手段は，従来考えられていなかった。
【００１３】
本発明は上記問題点の解決を図り，ユーザが作成条件を指定するだけで，ブックマークシステムにおけるブックマーク情報へのアクセス権限を与えるグループをシステムが自動作成し，また知らないユーザＩＤを持つユーザについてもグループに取り込むことができるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明は，上記課題を解決するため，ユーザがユーザ端末から登録した情報のアドレスを記録するブックマークを管理するブックマーク管理装置（サーバ）において，ユーザ端末からブックマークへのアクセス許可を与えるユーザ群の単位となるグループの作成指示情報を入力し，与えられた作成条件に従って，グループの構成メンバーとなるユーザを決定し，グループを作成する手段を持つ。ブックマークの登録では，アクセス許可を与えるグループを設定可能とし，ユーザ端末からのブックマークの表示要求があった場合には，ユーザ端末のユーザが，アクセス許可が与えられているグループに所属するかどうかを判定し，判定結果に基づいてブックマークの情報を送信する。
【００１５】
これにより，アクセス可能グループをブックマークの記事ごとに設定可能となり，また，このブックマークに対するアクセス権を設定するグループを，ブックマーク管理装置が自動的に決定した構成メンバーにより容易に作成することができるようになる。
【００１６】
さらに本発明は，グループの構成メンバーを決定するときに，既に登録されている各ユーザのブックマークをもとに，各ユーザが登録したブックマークのアドレスまたはブックマーク先の記事の内容の同一性もしくは一部が共通する類似性に基づくスコア計算を行い，計算したスコアに基づいてユーザの興味もしくは嗜好が似ているかどうかを判断し，興味もしくは嗜好が似ているユーザ群を同一グループの構成メンバーとする。
【００１７】
これにより，興味や嗜好が同じユーザを集め，ユーザ名やユーザＩＤを知らないユーザでもグループの構成メンバーに取り込むことができるようになる。
【００１８】
また，本発明において，既に登録されている各ブックマークのブックマーク先の記事のタイトルまたは本文を形態素解析してキーワードを抽出し，各ユーザが登録したブックマークから抽出されたキーワードの一致度に基づいて，グループの構成メンバーを決定する。これにより，ユーザの興味や嗜好が一致しているかどうかの判定精度を上げることができる。
【００１９】
またさらに，前記形態素解析して抽出したキーワードから，当該ブックマークのアドレスの特定部分に含まれる単語，またはブックマークの一部が共通する特定のアドレスが指す記事から得られたキーワードの前記特定のアドレスに対する含有率と他のブックマークのアドレスに対する同じキーワードの含有率との差が所定値以上のキーワードを除去した後に，前記キーワードの一致度を判定することにより，ユーザの興味や嗜好が一致しているかどうかの判定精度を，より向上させることができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば，ユーザが作成条件を指定するだけで，ブックマークシステムにおけるブックマーク情報へのアクセス権限を与えるグループをシステムが自動作成するので，ブックマーク情報を共有するグループを作成する場合に，グループ作成者がグループに所属させるメンバーのユーザＩＤをいちいち入力する必要がなく，簡易に作成することができるようになる。また，知らないユーザＩＤを持つユーザについてもグループに取り込むことができるようになり，例えばソーシャルブックマークシステムにおいて，興味や嗜好の似たユーザでグルーピングすることが可能になるため，ユーザにとって面白みのあるシステムの構築が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下，本発明の実施の形態について，図を用いて説明する。
【００２２】
図１は，本発明の実施の形態に係るシステム構成例を示す図である。登録されたブックマークを管理するブックマーク管理サーバ１０と，ブックマークを登録し利用するユーザ端末２０，２０’，…，２０”とが，ネットワーク３０を介して接続される。ネットワーク３０は，インターネットのような広域のネットワークでも，社内ＬＡＮのようなローカルなネットワークでもよい。
【００２３】
ブックマーク管理サーバ１０は，ＣＰＵおよびメモリを有しており，これらとソフトウェアプログラムとによって実現されるグループ作成処理部１１，ブックマーク登録部１２，アクセス制御部１３，ブックマーク情報送信部１４を備えている。また，各ユーザ端末２０，…を利用するユーザ情報を格納するユーザ情報データベース（ＤＢ）１５，作成されたグループ情報を格納するグループ情報データベース（ＤＢ）１６，登録されたブックマーク情報を格納するブックマーク蓄積データベース（ＤＢ）１７を備えている。
【００２４】
ユーザ端末２０（他のユーザ端末２０’，２０”等も同様）は，パーソナルコンピュータ等であり，Ｗｅｂブラウザ等によりＷｅｂページを表示するページ表示部２１，登録したブックマーク情報のアクセス許可を与える単位となるグループの作成をブックマーク管理サーバ１０に指示するグループ作成指示部２２，ブックマークの登録をブックマーク管理サーバ１０に要求するブックマーク登録要求部２３，自端末および他のユーザ端末から登録されたブックマーク情報をブックマーク管理サーバ１０に要求し表示するブックマーク表示処理部２４を備える。ここで，グループ作成指示部２２，ブックマーク登録要求部２３，ブックマーク表示処理部２４は，ブラウザ内にページとして表示されて動作するようなプログラムで実現されるものでもよいし，単独で動作するプログラムによって実現されるものでもよい。
【００２５】
ブックマークとは，自分に必要な情報や興味のある事柄が書かれているＷｅｂサイトの情報を記録するものである。自分が登録したブックマークを他の人に公開する場合，興味や嗜好が一致しないような人に公開するより，興味や嗜好が一致する人に公開することが望ましい。このため，興味や嗜好が共通な人々をグルーピングすることが重要になる。
【００２６】
しかし，例えばソーシャルブックマークシステムのような不特定多数の人がブックマークの登録および参照を行うシステムでは，ユーザは，興味や嗜好が同じ人のユーザ名もしくはユーザＩＤを知り得ない。そこで本システムにおけるブックマーク管理サーバ１０は，各ユーザが登録したブックマーク情報をもとに，興味や嗜好が共通するユーザ群を自動抽出し，グループの構成メンバーを自動的に決定する機能を提供する。
【００２７】
グループ作成処理部１１は，ユーザ端末２０のグループ作成指示部２２からの要求により，ユーザ情報ＤＢ１５とブックマーク蓄積ＤＢ１７とを参照し，共通の興味や嗜好を持つユーザ同士をグルーピングしてグループ情報を作成し，グループ情報ＤＢ１６に登録する処理を行う。
【００２８】
ブックマーク登録部１２は，ユーザ端末２０のブックマーク登録要求部２３からの要求により，特定のＷｅｂページをブックマークとしてブックマーク蓄積ＤＢ１７に登録する処理を行う。本システムでは，登録したブックマークを自分だけが見ることができるようにするか，他のユーザ全員に公開するかを設定できるほか，グループ作成処理部１１で作成したグループ単位にアクセス可否の設定ができるようになっている。
【００２９】
アクセス制御部１３は，ユーザ端末２０のブックマーク表示処理部２４からブックマークの閲覧要求があった場合に，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から，ユーザ端末２０のユーザと，そのユーザが属するグループに対してアクセスが許可されたブックマーク情報を抽出して読み出す処理を行う。ブックマーク情報送信部１４は，アクセス制御部１３が読み出したブックマーク情報を必要に応じて編集して，要求元のユーザ端末２０へ送信する処理を行う。
【００３０】
図２は，ユーザ情報ＤＢ１５に格納されるユーザ情報テーブル１５１の例を示している。ブックマーク管理サーバ１０が管理するユーザ情報ＤＢ１５中のユーザ情報テーブル１５１には，予めブックマークを利用するユーザのユーザＩＤ，名前，性別，年齢その他の属性情報が格納される。また，そのユーザが本人または他のユーザが作成したグループに所属するようになった場合，その所属グループ情報が格納される。
【００３１】
図３は，グループ情報ＤＢ１６に格納されるグループ情報テーブル１６１の例を示している。ブックマーク管理サーバ１０が管理するグループ情報ＤＢ１６中のグループ情報テーブル１６１には，グループ作成処理部１１によって作成されたグループのグループＩＤ，グループの名前，グループの特徴を表すカテゴリ情報と，そのグループに所属するユーザのユーザＩＤが格納される。なお，カテゴリ情報の欄を設けるか否かは任意であり，省略してもよい。
【００３２】
図４は，ブックマーク蓄積ＤＢ１７に格納されるブックマーク情報テーブル１７１の例を示している。ブックマーク管理サーバ１０が管理するブックマーク蓄積ＤＢ１７中のブックマーク情報テーブル１７１には，ユーザ端末２０からの要求によりブックマーク登録部１２によって登録されたブックマークの情報が格納される。このブックマーク情報テーブル１７１に格納される情報として，各ブックマークに対してユニークに付与されるブックマークＩＤ，ブックマークを登録したユーザのユーザＩＤ，ブックマークの閲覧を許可された所属グループのグループＩＤ，ブックマークされたＷｅｂページを示すＵＲＬ等が格納される。また，必要に応じてブックマークの概要情報，カテゴリ等が格納されることもある。
【００３３】
ブックマーク管理サーバ１０が提供する主な機能は，グループの作成機能，ブックマークの登録機能，ブックマークによる記事の閲覧機能である。特に，グループの作成では，ユーザが作成条件を指定するだけで，自動的にグループに所属するメンバーをユーザ情報ＤＢ１５から選び出し，グループを作成することができるようになっている。また，ブックマークの登録では，登録したブックマークへのアクセスの許可をグループごとに設定することができるようになっている。また，登録されたブックマークを利用する場合に，ブックマークの一覧を，閲覧するユーザが所属するグループ単位に表示させることができるようになっている。以下，これらの処理を詳細に説明する。
【００３４】
図５は，ユーザ端末２０におけるグループ作成指示処理のフローチャートである。ユーザ端末２０におけるページ表示部２１およびグループ作成指示部２２は，ユーザからのグループ作成要求に対し，図５に示す処理を実行する。
【００３５】
まず，ステップＳ１０では，ユーザからの要求によりブックマーク管理サーバ１０のＷｅｂページを表示する。このＷｅｂページには，ブックマーク管理サーバ１０が提供する機能を選択するメニューやボタンが設けられている。このＷｅｂページ上でグループ作成のメニューが選択され，グループ作成指示があると（ステップＳ１１），次のステップＳ１２へ進む。
【００３６】
ステップＳ１２では，グループ作成条件の入力画面を表示し，ユーザからグループ作成条件やグループ名の情報を入力する。ステップＳ１３では，入力されたグループ作成条件やグループ名等のグループ作成指示情報を，ブックマーク管理サーバ１０へネットワーク３０を介して送信する。
【００３７】
ステップＳ１４では，ブックマーク管理サーバ１０から送られてきたグループ情報を受信し，ユーザ端末２０のディスプレイに表示し，ブックマーク管理サーバ１０が作成したグループ情報でよいかをユーザに問い合わせる。ステップＳ１５では，ユーザからグループ情報の確認指示の入力を得て，確認情報をブックマーク管理サーバ１０へ送信する。このとき，ユーザは，必要に応じて確認指示に代えてグループ情報の修正情報を入力し，ブックマーク管理サーバ１０へ修正指示を送信させることもできる。
【００３８】
図６は，ユーザが選択できるグループ作成条件の例を示している。図６の（Ａ）は，ユーザＩＤまたはユーザ名を指定してグループを作成する場合の例を示しており，グループ情報入力画面４１から，作成するグループのグループ名と，そのグループを構成するメンバーのユーザＩＤもしくはユーザ名を入力する。グループ名およびユーザＩＤ等の入力後に，送信ボタンを押下すると，これらのグループ作成指示情報がブックマーク管理サーバ１０へ送信される。
【００３９】
一方，ユーザＩＤやユーザ名を指定してグループを作成するのではなく，趣味や嗜好が類似するユーザを自動的に選別して，グループを作成するようにブックマーク管理サーバ１０へ要求することもできる。図６の（Ｂ）は，類似ユーザを自動的に選別してグループを作成する場合の例を示している。グループ情報入力画面４２において，グループ名を入力し，「Ｙｅｓ」のボタンを押すと，これまでに登録されている各ユーザのブックマークをもとに，ブックマーク管理サーバ１０が自動的に嗜好の似たユーザを選別してグループにする。この作成条件の指定では，さらに詳細設定ボタンを押すことにより，詳細設定画面４３から嗜好の似たユーザの選別方法を指定することもできる。詳細設定では，例えば同一ブックマークのカウント値を利用した選別，ブックマークとして登録された記事に含まれるキーワード群の類似性を利用した選別，ブックマークとして登録されたＵＲＬのランキングを利用した選別，さらにキーワード群の類似性を利用する場合に，ＵＲＬに含まれるキーワードを除去する選別，ＵＲＬに現れるキーワードの含有率を考慮した選別などの詳細な作成条件を指定することができる。これらの選別方法については後に詳述する。
【００４０】
なお，詳細設定画面４３による指定がない場合，システムのデフォルトの条件（例えば，同一ブックマークのカウント値利用）とする。
【００４１】
図７は，ブックマーク管理サーバ１０におけるグループ作成処理のフローチャートである。この処理は，グループ作成処理部１１が実行する処理である。
【００４２】
ステップＳ２０では，ユーザ端末２０からグループ作成指示情報を受信し，作成するグループ名と作成条件を入力する。ステップＳ２１では，ブックマーク蓄積ＤＢ１７に登録されている各ユーザのブックマークをもとに，作成条件に合致するユーザ情報を取得し，グループのメンバーを決定する。なお，作成条件として，ユーザ端末２０から明示的にユーザＩＤもしくはユーザ名を指定された場合には，それらのユーザをグループのメンバーとする。
【００４３】
ステップＳ２２では，ステップＳ２１で取得したユーザ群の情報をユーザ端末２０へ送り，このユーザ群でグループを作成するかどうかをユーザ端末２０に問い合わせる。必要ならば，グループのメンバーの修正情報をユーザ端末２０から受け取る。ユーザ端末２０から確認情報を受信したならば，ステップＳ２３では，そのユーザ群をメンバーとするグループを作成し，そのグループ情報をグループ情報テーブル１６１（図３）に登録する。グループ情報テーブル１６１へのグループ情報の登録の際に，さらにそのグループに所属するユーザの持つブックマーク先の記事から共通するキーワードを抽出し，最も多く現れる特徴的な１または複数個のキーワードからそのグループのカテゴリを決定して，グループ情報テーブル１６１にそのグループのカテゴリ情報を登録してもよい。
【００４４】
図８は，ユーザ端末２０におけるブックマーク登録処理のフローチャートである。ユーザ端末２０におけるページ表示部２１およびブックマーク登録要求部２３は，ユーザからのブックマーク登録要求に対し，図８に示す処理を実行する。
【００４５】
ステップＳ３０では，ユーザからの指示によりＷｅｂページを表示する。ステップＳ３１では，ユーザからブックマークとして登録するためのブックマークレットまたはブックマーク登録の専用ボタンの入力を受ける。
【００４６】
このユーザからのブックマークの登録指示により，ステップＳ３２では，ブックマーク登録要求をブックマーク管理サーバ１０へ送信する。ステップＳ３３では，ブックマーク管理サーバ１０からグループ名の一覧リストもしくはアクセス許可入力画面を受信し，表示する。ステップＳ３４では，グループ名の一覧リストもしくはアクセス許可入力画面から，登録するブックマークに対してアクセスを許可するユーザもしくはグループ名の選択情報を入力する。アクセスを許可するユーザもしくはグループ名が選択されなかった場合，本人だけがそのブックマークを閲覧可能とする。ステップＳ３５では，ステップＳ３４で選択された情報およびステップＳ３０で表示していたＷｅｂページのＵＲＬなどの情報を含むブックマーク登録情報をブックマーク管理サーバ１０へ送信する。
【００４７】
図９は，ブックマーク管理サーバ１０におけるブックマーク登録処理のフローチャートである。この処理は，ブックマーク登録部１２が実行する処理である。
【００４８】
ステップＳ４０では，ユーザ端末２０からブックマーク登録要求を受信する。ステップＳ４１では，ユーザ情報ＤＢ１５からブックマーク登録要求を出したユーザが所属するグループＩＤを読み出し，グループ情報ＤＢ１６を参照して，そのグループＩＤに対応するグループ名を抽出し，グループ名の一覧リストまたはそれらの情報を含むアクセス許可入力画面を生成し，ユーザ端末２０へ送信する。
【００４９】
ステップＳ４２では，ユーザ端末２０からブックマーク登録情報を受信する。ステップＳ４３では，受信したブックマーク登録情報をもとに，ブックマーク蓄積ＤＢ１７中のブックマーク情報テーブル１７１へのブックマーク情報の登録を行う。
【００５０】
図１０は，ユーザ端末２０におけるブックマーク表示処理のフローチャートである。ユーザ端末２０におけるページ表示部２１およびブックマーク表示処理部２４は，ユーザからのブックマーク表示要求に対し，図１０に示す処理を実行する。
【００５１】
ステップＳ５０では，ユーザからブックマークの表示要求があると，ブックマーク管理サーバ１０へブックマーク情報の一覧を要求する。ステップＳ５１では，ブックマーク管理サーバ１０からブックマーク情報の一覧を受信し，ディスプレイに表示する。ステップＳ５２において，ユーザからブックマークの選択情報を入力すると，ステップＳ５３では，そのブックマークに関連付けられたＵＲＬをもとにＷｅｂページをアクセスし，ディスプレイに表示する。
【００５２】
図１１は，ブックマーク管理サーバ１０におけるブックマーク情報送信処理のフローチャートである。この処理は，アクセス制御部１３およびブックマーク情報送信部１４が実行する処理である。
【００５３】
ステップＳ６０では，ユーザ端末２０からブックマーク情報の一覧の要求を受信する。ステップＳ６１では，ユーザ情報ＤＢ１５のユーザ情報テーブル１５１を参照し，ブックマーク情報の一覧を要求したユーザの所属するグループをすべて取得する。次に，ステップＳ６２では，ステップＳ６１で取得した各グループに関連付けられているブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７のブックマーク情報テーブル１７１から抽出する。ステップＳ６３では，抽出したブックマーク情報の一覧を編集し，ステップＳ６４では，編集したブックマーク情報の一覧を，要求元のユーザ端末２０へ送信する。
【００５４】
図１２ないし図１５は，ユーザ端末２０におけるブックマーク情報の一覧の表示例を示している。
【００５５】
ユーザ端末２０において，どのようなブックマーク情報の一覧を表示するかは，ユーザが選択することができる。ユーザ端末Ａを利用するユーザのユーザ名が，「ユーザＡ」であるとする。図１２に示す表示例は，ユーザＡが所属するグループごとにブックマーク情報の一覧を表示した例である。表示されたブックマーク情報の一覧において，１行のブックマークをマウス等の入力装置によりクリックすることによって，その詳細な記事の内容（Ｗｅｂページ）を表示させることができる。
【００５６】
図１３は，ユーザＡと，そのユーザＡが所属するグループに対してアクセスが許可されたすべてのブックマーク情報の一覧を表示した例である。また，図１４は，図１３に示されるブックマーク情報を，記事ごとにまとめて表示した例である。図１５は，ユーザＡ本人が登録したブックマーク情報の一覧を表示した例である。
【００５７】
以下では，ブックマーク管理サーバ１０が，共通の興味や嗜好を持つユーザ同士をグルーピングする方法について，さらに詳しく説明する。
【００５８】
ブックマーク管理サーバ１０が，興味や嗜好が類似するユーザをグルーピングする方法として，グループ作成者を基準にして，そのグループ作成者と興味や嗜好が類似するユーザを探索してグルーピングする方法（以下，前者の方法という）と，特定のユーザを基準とするのではなく，ブックマーク管理サーバ１０がバックグラウンド処理により，あらかじめ興味や嗜好が似た者同士を分類しておき，グループ作成要求があったときに，グループ作成者が分類されているグループのユーザ群を抽出し，グループの構成メンバーとする方法（以下，後者の方法という）がある。
【００５９】
前者の方法によるグルーピング結果と，後者の方法によるグルーピング結果との違いは，例えばグループ作成者がユーザＡであり，ユーザＡ，ユーザＢ，ユーザＣが同一グループになった場合，ユーザＡとユーザＢ，またユーザＡとユーザＣとは，それぞれ趣味や嗜好が類似するが，ユーザＢとユーザＣとが必ずしも趣味や嗜好が類似するとは限らないことである。極端な例で説明すると，ユーザＡの趣味が「野球」と「ゴルフ」，ユーザＢの趣味が「ゴルフ」と「スキー」，ユーザＣの趣味が「野球」と「テニス」の場合，ユーザＡ，Ｂの共通の趣味は「ゴルフ」で一致し，ユーザＡ，Ｃの趣味は「野球」で一致するが，ユーザＢ，Ｃの趣味は一致しない。
【００６０】
これに対し，後者の方法によるグルーピングでは，グループ作成者に関係なく興味や嗜好が似たもの同士が事前にカテゴライズされるため，グループ内のメンバーはすべて似た興味や嗜好を持つ。グループ作成者の意図を重視する場合には，前者の方法が望ましく，ソーシャルブックマークシステムのような場合には，後者の方法が望ましい。
【００６１】
以下では，主に前者の方法を中心に説明するが，本発明は後者の方法を用いても同様に実施することができる。
【００６２】
〔同一ブックマークのカウント値を利用したグルーピングの例〕
図１６は，同一ブックマークのカウント値を利用したグルーピングの例を説明する図である。
【００６３】
各ユーザがブックマーク管理サーバ１０に登録したブックマークに，ユーザ間で同一のブックマークが多ければ，それらのユーザは興味や嗜好が似ていると考えることができる。例えば，ユーザＡが，グループ作成条件として同一ブックマーク数が３つ以上と指定した場合，ブックマーク管理サーバ１０は，ユーザＡのブックマークと３つ以上同一のブックマークを登録したユーザをブックマーク蓄積ＤＢ１７から検索し，それらのユーザをメンバーとするグループを自動で作成する。図１６の例では，ユーザＡ，ユーザＢ，ユーザＤがグループの構成メンバーとして選ばれている。
【００６４】
図１７は，同一ブックマークのカウント値を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。この処理は，図７に示すステップＳ２１において，グループ作成処理部１１が行う処理である。
【００６５】
ステップＳ７０では，ユーザ端末２０から通知されたグループ作成者のユーザＩＤをもとに，グループ作成者が既に登録しているブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。
【００６６】
次に，ステップＳ７１では，グループ作成者以外の各ユーザごとのブックマーク情報をブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。ステップＳ７２では，取得した他のユーザのブックマーク情報と，グループ作成者のブックマーク情報とを照合し，一致するブックマークの個数をカウントする。
【００６７】
ステップＳ７３では，一致するブックマークのカウント値がグループ作成条件で指定された値またはシステムで事前に定義された一定値以上かどうかを判定し，一定値以上であれば，ステップＳ７４により，そのユーザをグループ作成者が作成しようとするグループのメンバーに加える。以上のステップＳ７１〜Ｓ７４を，グループ作成者以外のすべてのユーザについて繰り返し（ステップＳ７５），すべてのユーザを処理したならば，ステップＳ７４でメンバーとして選択したユーザ群によるグループの作成処理（図７のステップＳ２２）に移る。
【００６８】
〔キーワード群の類似性を利用したグルーピングの例〕
ユーザの興味や嗜好を抽出する一つの方法として，蓄積されたブックマークが示すサイトのタイトルや本文からキーワード（名詞）のみを抽出してカウントし，その値によってグループを作成する方法がある。まず，蓄積されている記事の本文やタイトルを形態素解析して，名詞のみを抽出する。形態素解析の方法は，一般の自然言語処理などに使われている従来の技術でよい。なお，あらかじめ人名などを含むカテゴリ化の対象となる多くの単語群が登録された単語辞書を用意しておき，その単語辞書中の単語に一致する名詞を抽出してもよい。抽出した名詞ごとに，出現頻度のカウントなどによりスコア付けを行って，グループ作成者のブックマークと同じ名詞が多く現れるブックマークを登録したユーザをグルーピングする。または，各ユーザのブックマークした記事に含まれる名詞のランキングを行い，このランキングに含まれる同じ名詞を持つユーザをグルーピングする。
【００６９】
図１８は，キーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。この処理は，図７に示すステップＳ２１において，グループ作成処理部１１が行う処理である。
【００７０】
ステップＳ８０では，まずユーザ端末２０から通知されたグループ作成者のユーザＩＤをもとに，グループ作成者が既に登録しているブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。次に，ステップＳ８１では，ステップＳ８０で取得したブックマーク情報の各ブックマーク先のタイトルや本文を形態素解析してキーワードを抽出し，キーワードリストを作成してカウントする。これをグループ作成者のすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ８２）。
【００７１】
ステップＳ８３では，グループ作成者以外のユーザから判定対象のユーザを選択し，そのユーザのブックマーク情報をブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。ステップＳ８４では，ステップＳ８１と同様に，取得したブックマーク情報の各ブックマーク先のタイトルや本文を形態素解析してキーワードを抽出し，キーワードリストを作成してカウントする。これを判定対象ユーザのすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ８５）。
【００７２】
すべてのブックマークについてキーワードの抽出およびカウントを行ったならば，ステップＳ８６へ進み，そのカウント結果と，グループ作成者のカウント結果とを比較して，一致するキーワードのスコアを計算する。スコアの計算では，一致する各キーワードの出現数（すなわちカウント値）によって一致度の重み付けを行い，一致の度合いを示すスコアを計算する。なお，このスコアの計算式は任意に定めることができる。ステップＳ８７では，計算したスコアが一定値以上であるかどうかを判定し，一定値以上であれば，ステップＳ８８によって，興味や嗜好が似ているとして，現在の判定対象ユーザをグループのメンバーに加える。以上のステップＳ８３〜Ｓ８８の処理を，グループ作成者以外のすべてのユーザに対して繰り返し（ステップＳ８９），すべてのユーザを処理したならば，ステップＳ８８でメンバーとして選択したユーザ群によるグループの作成処理（図７のステップＳ２２）に移る。
【００７３】
〔ＵＲＬのランキングを利用したグルーピングの例〕
ユーザの興味や嗜好を抽出するために，蓄積されたブックマークからＵＲＬを抽出して，ＵＲＬのホスト名（またはディレクトリ名までを含む）単位で，出現数をカウントすることにより，興味や嗜好を分析する方法を用いることもできる。
【００７４】
図１９は，ＵＲＬのランキングを利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。この処理は，図７に示すステップＳ２１において，グループ作成処理部１１が行う処理である。
【００７５】
ステップＳ９０では，まずユーザ端末２０から通知されたグループ作成者のユーザＩＤをもとに，グループ作成者が既に登録しているブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。次に，ステップＳ９１では，ステップＳ９０で取得したブックマークをＵＲＬのホスト名（またはディレクトリ名までを含む）単位でカウントする。これをグループ作成者のすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ９２）。
【００７６】
ステップＳ９３では，グループ作成者以外のユーザから判定対象のユーザを選択し，そのユーザのブックマーク情報をブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。ステップＳ９４では，ステップＳ９１と同様に，取得したブックマークをＵＲＬのホスト名（またはディレクトリ名までを含む）単位でカウントする。これを判定対象ユーザのすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ９５）。
【００７７】
すべてのブックマークについてＵＲＬのカウントを行ったならば，ステップＳ９６へ進み，そのカウント結果と，グループ作成者のカウント結果とを比較して，一致するＵＲＬのスコアを計算する。スコアの計算では，一致する各ＵＲＬの出現数（すなわちカウント値）によって一致度の重み付けを行い，一致の度合いを示すスコアを計算する。なお，このスコアの計算式は任意に定めることができる。例えば，各ユーザがブックマークしているサイトをＵＲＬごとにカウントし，サイトのランキングを行い，グループ作成者がブックマークしているサイトのランキングから上位５件を取得し，これらのサイトが上位５件に入っているユーザのスコアを高ポイントにするというようなスコア計算を行ってもよい。
【００７８】
ステップＳ９７では，計算したスコアが一定値以上であるかどうかを判定し，一定値以上であれば，ステップＳ９８によって，興味や嗜好が似ているとして，現在の判定対象ユーザをグループのメンバーに加える。以上のステップＳ９３〜Ｓ９８の処理を，グループ作成者以外のすべてのユーザに対して繰り返し（ステップＳ９９），すべてのユーザを処理したならば，ステップＳ９８でメンバーとして選択したユーザ群によるグループの作成処理（図７のステップＳ２２）に移る。
【００７９】
〔ＵＲＬに含まれるキーワードを除去したキーワード群の類似性を利用したグルーピングの例〕
図１８で説明したキーワード群の類似性を利用したグルーピングの方法の場合，蓄積されたブックマークが示すＷｅｂページのタイトルや本文からキーワード（名詞）のみを抽出してカウントし，その値によってグループを作成するが，このとき，Ｗｅｂページから単純に名詞を抽出すると，ページに含まれるサイト名が多く抽出されてしまう。そこで，本実施の形態では，このような不要キーワードを削除するために，タイトルや記事からキーワードを抽出する際に，ＵＲＬに含まれるキーワードは抽出しないようにする。
例えば，ＵＲＬが，“http://www.xxx.co.jp/news/abc ”である場合に，ＵＲＬに含まれる“www ，xxx ，co，jp”は，キーワードとして抽出しない。
【００８０】
図２０は，ＵＲＬに含まれるキーワードを除去したキーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。この処理は，図７に示すステップＳ２１において，グループ作成処理部１１が行う処理である。
【００８１】
ステップＳ１００では，まずユーザ端末２０から通知されたグループ作成者のユーザＩＤをもとに，グループ作成者が既に登録しているブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。次に，ステップＳ１０１では，ステップＳ１００で取得したブックマークのＵＲＬを分解して，ホスト名などに含まれる禁止（除去）ワードを生成する。ステップＳ１０２では，ブックマーク先のタイトルや本文などの記事を形態素解析してキーワードを抽出し，抽出したキーワードから禁止ワードを除いたものをキーワードリストに登録してカウントする。これをグループ作成者のすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ１０３）。
【００８２】
ステップＳ１０４では，グループ作成者以外のユーザから判定対象のユーザを選択し，そのユーザのブックマーク情報をブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。ステップＳ１０５では，ステップＳ１０１と同様に，取得したブックマークのＵＲＬを分解して，ホスト名などに含まれる禁止（除去）ワードを生成する。ステップＳ１０６では，ブックマーク先のタイトルや本文などの記事を形態素解析してキーワードを抽出し，抽出したキーワードから禁止ワードを除いたものをキーワードリストに登録してカウントする。これを判定対象ユーザのすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ１０７）。
【００８３】
すべてのブックマークについてキーワードの抽出およびカウントを行ったならば，ステップＳ１０８へ進み，そのカウント結果と，グループ作成者のカウント結果とを比較して，一致するキーワードのスコアを計算する。ステップＳ１０９では，計算したスコアが一定値以上であるかどうかを判定し，一定値以上であれば，ステップＳ１１０によって，興味や嗜好が似ているとして，現在の判定対象ユーザをグループのメンバーに加える。以上のステップＳ１０４〜Ｓ１１０の処理を，グループ作成者以外のすべてのユーザに対して繰り返し（ステップＳ１１１），すべてのユーザを処理したならば，ステップＳ１１０でメンバーとして選択したユーザ群によるグループの作成処理（図７のステップＳ２２）に移る。
【００８４】
〔ＵＲＬに現れるキーワードの含有率を考慮したグルーピングの例〕
上述の例では，キーワード群の類似性を利用したグルーピングの方法の場合に，ブックマーク先のタイトルや記事からキーワードを抽出する際に，不要キーワードを削除するためにＵＲＬに含まれるキーワードは抽出しないようにしたが，特定のサイトにのみ，数多く登場するキーワードを計算により特定し，除去する方法を用いることも有効である。
【００８５】
ＸをあるＵＲＬのブックマーク数，ａをあるＵＲＬに含まれるキーワード数とすると，ＵＲＬに現れるキーワードの含有率を，
含有率＝（ａ／Ｘ）×１００    〔単位：％〕
の式に基づいて計算する。例えば，この式に基づいてあるＵＲＬのブックマークから抽出されるキーワードの含有率と，それ以外のＵＲＬのブックマークから抽出されるキーワードの含有率とを比較して，９０％以上差があるキーワードは削除する。
【００８６】
図２１に，ＵＲＬに現れるキーワードの含有率の計算方法の例を示す。各ブックマークのＵＲＬと，そのブックマーク先の記事から抽出したキーワードが，図２１（Ａ）のとおりであったとする。ホスト名またはディレクトリ名まで共通なＵＲＬ数をカウントすると，図２１（Ｂ）のようになる。ここで，“http://www.itnews.com/* ”に含まれる各抽出キーワードの含有率は，“itnews”が（５／５）×１００＝１００（％），“ニュース”が（２／５）×１００＝４０（％），…であり，図２１（Ｃ）に示すようになる。同様に，“http://www.itnews.com/* ”以外のサイトに含まれるキーワードの含有率を調べ，もし，他のサイトにおける“itnews”の含有率が１０％未満であれば，含有率の差が９０％以上あることになるので，その“itnews”のキーワードを除去してからキーワードの類似性を調べる。
【００８７】
図２２は，ＵＲＬに現れるキーワードの含有率を考慮してキーワードを除去したキーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。この処理は，図７に示すステップＳ２１において，グループ作成処理部１１が行う処理である。
【００８８】
最初に，グループ作成者を含む各ユーザごとに，ステップＳ１２０〜Ｓ１２３の処理を実行する。まず，ステップＳ１２０では，各ユーザごとのブックマーク情報を，ブックマーク蓄積ＤＢ１７から取得する。次に，ステップＳ１２１では，ステップＳ１２０で取得したブックマークをＵＲＬのホスト名（またはディレクトリ名までを含む）単位でカウントする。ステップＳ１２２では，ブックマーク先のタイトルや本文などの記事を形態素解析してキーワードを抽出し，キーワードリストに登録してカウントする。これを現在処理しているユーザのすべてのブックマークについて繰り返す（ステップＳ１２３）。
【００８９】
以上のステップＳ１２０〜Ｓ１２３の処理をすべてのユーザに対して処理したならば（ステップＳ１２４），次のステップＳ１２５へ進む。ステップＳ１２５では，各ユーザのキーワードリストに登録されている各キーワードの含有率を計算する。ステップＳ１２６では，各ユーザごとのキーワードリストから，図２１で説明した含有率の差が一定値以上のキーワードを除去する。
【００９０】
次に，グループ作成者以外の各ユーザについて，ステップＳ１２７〜Ｓ１２９の処理を実行する。ステップＳ１２７では，グループ作成者のキーワードと他のユーザのキーワードとの一致度を示すスコアを計算する。ステップＳ１２８では，計算したスコアが一定値以上であるかどうかを判定し，一定値以上であれば，ステップＳ１２９によって，興味や嗜好が似ているとして，現在の判定対象ユーザをグループのメンバーに加える。以上のステップＳ１２７〜Ｓ１２９の処理を，グループ作成者以外のすべてのユーザに対して繰り返し（ステップＳ１３０），すべてのユーザを処理したならば，ステップＳ１２９でメンバーとして選択したユーザ群によるグループの作成処理（図７のステップＳ２２）に移る。
【００９１】
〔前処理によってユーザをグルーピングしておく例〕
グループ作成者がグループの作成を要求してからグルーピングを行うのではなく，グループ作成処理部１１があらかじめバックグラウンド処理でユーザをグルーピングしておき，グループ作成者がグループの作成要求を出したときに，既にグルーピングしておいた情報を利用してグループを自動作成することもできる。
【００９２】
図２３は，前処理によるグルーピング情報を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【００９３】
グループ作成処理部１１は，前処理としてステップＳ１５０〜Ｓ１５２の処理を，バックグラウンド処理で定期的に実行する。ステップＳ１５０では，ユーザごとに，各ブックマーク先のタイトルや本文を形態素解析してキーワードを抽出する。ステップＳ１５１では，抽出したキーワードの出現回数をカウントして，出現回数順にランキングする。出現回数は，例えば一つのブックマーク先に同じキーワードが５回出現した場合に，出現回数を１（ブックマーク個数）としてカウントする方法を用いても，出現回数を５としてカウントする方法を用いてもどちらでもよい。延べ回数の場合には，同一ブックマークにおける２個目以上を例えば０．１としてカウントするようにしてよい。
【００９４】
以上のステップＳ１５０，Ｓ１５１を各ユーザに対して行い，ステップＳ１５２では，例えば上位１０個のキーワード中に，同じキーワードが５個以上含まれているというような，キーワードのランキングが類似しているユーザ群を抽出し，それらのユーザ群の情報を一つのグルーピングの候補として作成し，保存しておく。
【００９５】
実際にグループの作成要求があった場合，ステップＳ１５３により，ユーザ端末２０からグループ名を入力し，ステップＳ１５４では，前処理で作成し保存しておいたユーザ群の中でグループ作成者が含まれるユーザ群の情報を取得する。ステップＳ１５５では，取得したユーザ群でグループを作成するかどうかをグループ作成者に問い合わせて確認し，必要であればグループ作成者からの入力により，グループのメンバーの修正を行う。なお，ステップＳ１５５の処理は必須ではなく，省略してもよい。ステップＳ１５６では，グループ情報テーブル１６１に前記ユーザ群をメンバーとするグループの情報を登録する。ユーザ情報テーブル１５１にも，各ユーザのグループ情報を登録する。
【００９６】
以上の前処理を利用したグルーピングの処理は，キーワードのランキングに限らず，ＵＲＬのランキングによるグルーピングの場合にも同様に用いることができる。
【００９７】
また，ランキングを生成する際に，そのユーザの最近の興味を考慮して次のような減衰関数を用いてスコア付けを行うことで，最近のユーザの興味をより強く反映するような実施も好適である。
【００９８】
スコア＝（ａ−Ｘ）／ａ          （ａは定数，Ｘは経過日数）
例えば，ａ＝３１，つまり，約１ヶ月でスコアが０となるように設定した場合，その日，５日前，２０日前，一ヶ月前にブックマークされた記事のスコアは，それぞれ次のようになる。
【００９９】
その日          （３１−０）／３１＝１
５日前          （３１−５）／３１＝０．８４
２０日前        （３１−２０）／３１＝０．３５
一ヶ月前        （３１−３１）／３１＝０
このとき，Ｘは，グループを作成する日でも良いし，最後にブックマークを行った日でも良い。また，この方法によるランキングは，毎日スコア計算を行わなければならないため，ユーザ数やブックマーク数が多くなると計算量が膨大になる。そこで，グループを作成するユーザのランキングにのみ，この計算式を用いて計算を行い，他のユーザのランキングは，単純なカウントで求めても良い。
【０１００】
以上のように，本実施の形態では，利用者が閲覧権限を与えるグループをあらかじめ作成し，ブックマーク管理サーバ１０のグループ情報ＤＢ１６に登録することができる。また，利用者が記事をブックマークすると，先に登録したユーザやグループが一覧表示され，利用者は閲覧を許可するグループまたはユーザを指定することができる。その登録情報は，ブックマーク管理サーバ１０のブックマーク蓄積ＤＢ１７のブックマーク情報テーブル１７１に保存される。
【０１０１】
閲覧権限を与えられたグループに所属するユーザは，以後，その権限を使ってブックマークを参照することができ，また他の記事のブックマークが行えるようになる。保存された記事は，図１２に示すように，登録されたユーザやグループなどの権限ごとの一覧ビュー（Ｖｉｅｗ）で表示させることができる。また，利用者がブックマークを確認する場合には，図１３に示すように，自分が定義したユーザやグループの記事をすべてまとめて表示させることができる。このとき，図１３の記事Ｅや記事Ｆのように２件以上投稿される記事があった場合，例えば図１４のように同じ記事をまとめて表示させることもできる。さらに，各記事に与えた閲覧権限がわからなくなった場合，図１５のように各記事の閲覧権限を確認することも可能である。
【０１０２】
このほか，ブックマークされている記事のランキングをグループごとやユーザごとに集計して表示させる機能も持つ。この機能により，ユーザは，人気の記事へのアクセスが容易になる。また，全体とグループとを比較することで，各グループの特徴を見つけ出すことにも役立つ。また，ここで挙げたさまざまなＶｉｅｗのそれぞれについて，閲覧制限つきのＲＳＳを生成することも可能である。
【０１０３】
グループ情報ＤＢ１６に登録されたグループのメンバーは，作成者であるユーザが自由なタイミングで追加・削除が可能である。また，グループ自体の削除も可能である。また，グループの構成メンバーの変更を，ブックマーク管理サーバ１０が自動的に行う機能を設けることもできる。この場合，ブックマーク管理サーバ１０は，登録されているブックマークの状況を監視し，ブックマークのＵＲＬのランキングや，ブックマーク先の記事から抽出されるキーワードの再評価を行うことにより，ユーザの興味や嗜好の類似性の変化を調べる。そして，グループ作成時と同様の手法により，グループ構成メンバーの適否を判定する。グループのアップデートのためのブックマークの状況の監視は，ユーザがブックマークの登録，削除を行った瞬間でもよいし，また，例えば１日単位，１週間単位，一ヶ月単位というように定期的に行ってもよい。
【０１０４】
以上説明したブックマーク管理サーバ１０が行う処理およびユーザ端末２０が行う処理は，コンピュータとソフトウェアプログラムとによって実現することができ，そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供することも，ネットワークを通して提供することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明の実施の形態に係るシステム構成例を示す図である。
【図２】ユーザ情報ＤＢに格納されるユーザ情報テーブルの例を示す図である。
【図３】グループ情報ＤＢに格納されるグループ情報テーブルの例を示す図である。
【図４】ブックマーク蓄積ＤＢに格納されるブックマーク情報テーブルの例を示す図である。
【図５】ユーザ端末におけるグループ作成指示処理のフローチャートである。
【図６】ユーザが選択できるグループ作成条件の例を示す図である。
【図７】ブックマーク管理サーバにおけるグループ作成処理のフローチャートである。
【図８】ユーザ端末におけるブックマーク登録処理のフローチャートである。
【図９】ブックマーク管理サーバにおけるブックマーク登録処理のフローチャートである。
【図１０】ユーザ端末におけるブックマーク表示処理のフローチャートである。
【図１１】ブックマーク管理サーバにおけるブックマーク情報送信処理のフローチャートである。
【図１２】ユーザ端末におけるブックマーク情報の一覧の表示例を示す図である。
【図１３】ユーザ端末におけるブックマーク情報の一覧の表示例を示す図である。
【図１４】ユーザ端末におけるブックマーク情報の一覧の表示例を示す図である。
【図１５】ユーザ端末におけるブックマーク情報の一覧の表示例を示す図である。
【図１６】同一ブックマークのカウント値を利用したグルーピングの例を説明する図である。
【図１７】同一ブックマークのカウント値を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【図１８】キーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【図１９】ＵＲＬのランキングを利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【図２０】ＵＲＬに含まれるキーワードを除去したキーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【図２１】ＵＲＬに現れるキーワードの含有率の計算方法の例を示す図である。
【図２２】ＵＲＬに現れるキーワードの含有率を考慮してキーワードを除去したキーワード群の類似性を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【図２３】前処理によるグルーピング情報を利用したグループメンバー決定処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０６】
１０  ブックマーク管理サーバ
１１  グループ作成処理部
１２  ブックマーク登録部
１３  アクセス制御部
１４  ブックマーク情報送信部
１５  ユーザ情報データベース（ＤＢ）
１６  グループ情報データベース（ＤＢ）
１７  ブックマーク蓄積データベース（ＤＢ）
２０，２０’，２０”  ユーザ端末
２１  ページ表示部
２２  グループ作成指示部
２３  ブックマーク登録要求部
２４  ブックマーク表示処理部
３０  ネットワーク
【図１】
2008112355.tif 000003
【図２】
2008112355.tif 000004
【図３】
2008112355.tif 000005
【図４】
2008112355.tif 000006
【図５】
2008112355.tif 000007
【図６】
2008112355.tif 000008
【図７】
2008112355.tif 000009
【図８】
2008112355.tif 000010
【図９】
2008112355.tif 000011
【図１０】
2008112355.tif 000012
【図１１】
2008112355.tif 000013
【図１２】
2008112355.tif 000014
【図１３】
2008112355.tif 000015
【図１４】
2008112355.tif 000016
【図１５】
2008112355.tif 000017
【図１６】
2008112355.tif 000018
【図１７】
2008112355.tif 000019
【図１８】
2008112355.tif 000020
【図１９】
2008112355.tif 000021
【図２０】
2008112355.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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