(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークと接続された情報処理装置であって、
各ユーザを特定するユーザＩＤと、前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータと、前記情報資源を前記ユーザが利用した利用回数とを互いに関連付けて記憶した記憶部と、
この記憶部に記憶されたユーザの数と前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータとから前記情報資源ごとに前記ユーザの数に対する前記情報資源を利用したユーザの数の相対頻度を算出し、この相対頻度を、入力がより小さくなるとより大きな値を返す関数に入力して、前記情報資源ごとに、その情報資源を利用するユーザが少なければ少ないほどより大きな値となる特徴化係数を算出し、前記情報資源ごとに算出された前記特徴化係数と前記記憶部に記憶された前記情報資源の前記利用回数との積を演算して、これを前記ユーザにとっての各データの重要度とする重要度算出手段と、
前記ユーザの中の特定のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルと他のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルとの内積を演算して、これを前記特定のユーザと前記他のユーザとの類似度とする類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された前記類似度に基づいて他のユーザのユーザＩＤを前記記憶部から読み出して前記特定のユーザに提供する提供手段と
を備えたことを特徴とする情報処理装置。    
【請求項２】
請求項１に記載された情報処理装置において、
前記提供手段は、他のユーザの情報に加えて、前記類似度算出手段で算出された類似度の情報を提供する
ことを特徴とする情報処理装置。  
【請求項３】
請求項１または２に記載された情報処理装置において、
前記提供手段は、さらに、他のユーザに関連付けられた前記データのうち前記特定のユーザに関連付けられたデータと重複しないデータを前記特定のユーザに提供する
ことを特徴とする情報処理装置。  
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１つに記載された情報処理装置において、
前記提供手段は、他のユーザのうち前記特定のユーザにより指定された前記データと関連付けられて前記記憶部に記憶されたユーザの情報のみを提供する
ことを特徴とする情報処理装置。  
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つに記載された情報処理装置において、
前記提供手段は、前記類似度に応じて前記特定のユーザによる他のユーザの情報へのアクセスを制限することを特徴とする情報処理装置。  
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１つに記載された情報処理装置において、さらに、
前記ユーザから前記データの登録を受け付け、前記登録を受けた前記ユーザと前記データとを前記記憶部に登録する登録手段を備えた
ことを特徴とする情報処理装置。  
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれか１つに記載された情報処理装置において、
前記情報資源を特定するデータはＵＲＬである
ことを特徴とする情報処理装置。  
【請求項８】
記憶装置と制御装置とを備えた情報処理装置における検索方法であって、
前記記憶装置に、各ユーザを特定するユーザＩＤと、前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータと、前記情報資源を前記ユーザが利用した利用回数とを互いに関連付けて記憶する記憶ステップと、
前記制御装置が、前記記憶部に記憶されたユーザの数と前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータとから前記情報資源ごとに前記ユーザの数に対する前記情報資源を利用したユーザの数の相対頻度を算出し、この相対頻度を、入力がより小さくなるとより大きな値を返す関数に入力して、前記情報資源ごとに、その情報資源を利用するユーザが少なければ少ないほどより大きな値となる特徴化係数を算出し、前記情報資源ごとに算出された前記特徴化係数と前記記憶部に記憶された前記情報資源の前記利用回数との積を演算して、これを前記ユーザにとっての各データの重要度とする重要度算出ステップと、
前記制御装置が、前記ユーザの中の特定のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルと他のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルとの内積を演算して、これを前記特定のユーザと前記他のユーザとの類似度とする類似度算出ステップと、
前記制御装置が、前記類似度に基づいて前記記憶装置に記憶された他のユーザのユーザＩＤを検索する検索ステップと
を有することを特徴とする検索方法。    
【請求項９】
各ユーザを特定するユーザＩＤと、前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータと、前記情報資源を前記ユーザが利用した利用回数とを互いに関連付けて記憶する記憶装置と制御装置を備えたコンピューターに、
前記制御装置が、前記記憶部に記憶されたユーザの数と前記ユーザが利用した情報資源を特定するデータとから前記情報資源ごとに前記ユーザの数に対する前記情報資源を利用したユーザの数の相対頻度を算出し、この相対頻度を、入力がより小さくなるとより大きな値を返す関数に入力して、前記情報資源ごとに、その情報資源を利用するユーザが少なければ少ないほどより大きな値となる特徴化係数を算出し、前記情報資源ごとに算出された前記特徴化係数と前記記憶部に記憶された前記情報資源の前記利用回数との積を演算して、これを前記ユーザにとっての各データの重要度とする重要度算出ステップと、
前記制御装置が、前記ユーザの中の特定のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルと他のユーザにとっての各データの重要度からなるベクトルとの内積を演算して、これを前記特定のユーザと前記他のユーザとの類似度とする類似度算出ステップと、
前記制御装置が、前記類似度に基づいて前記記憶装置に記憶された他のユーザのユーザＩＤを検索する検索ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および検索方法に関し、より具体的には、ネットワーク、特にＷｅｂのユーザのうち、趣味や嗜好の似た者同士を紹介するための情報処理装置および検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｗｅｂ上で似た者同士を紹介するシステムとしては、過去に類似商品を購入した人を紹介するシステム（特許文献１）や、Ｗｅｂ上の情報資源として特定の情報を提供するＷｅｂサイトの訪問ログに基づいて、Ｗｅｂ上の情報資源として特定の情報を提供する特定のサイトを訪問したユーザを紹介するシステム（特許文献２）がある。
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−０３２４９２号公報
【特許文献２】特表２００３−５０２７７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術は、特定のサイトで類似の商品を購入しなければならない点で汎用性に乏しく、また、特許文献２に開示された技術は、様々なサイトでの利用が考えられる反面、特定のサイトを訪問した人だけの交流しかできない点で拡張性に乏しいという欠点がある。
【０００５】
そこで本発明は、わざわざ商品を購入したり、特定のサイトを訪問したりしなくても類似の趣味・嗜好を持った人の情報を提供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】
【０００６】
上記の目的を達成するために、本発明にかかる情報処理装置は、ネットワークと接続された情報処理装置であって、ユーザが利用した情報資源を特定するデータをユーザごとに関連付けて記憶した記憶部と、各データの重要度を算出する重要度算出手段と、特定のユーザに関連付けられた各データの重要度および他のユーザに関連付けられた各データの重要度に基づいて前記特定のユーザと前記他のユーザの類似度を算出する類似度算出手段と、この類似度算出手段により算出された類似度に応じて他のユーザの情報を前記特定のユーザに提供する提供手段とを備えたことを特徴とする。ここで、情報資源を特定するデータとしては、ユーザが利用する情報資源を特定できればどのようなデータでも良いが、例えば、ネットワークがインターネットの場合は、Ｗｅｂサイトを特定するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を当該データとして用いることができる。
【０００７】
本発明において、前記提供手段は、例えば、特定のユーザの要求に応じて、類似度の高いものから順に他のユーザの情報を特定にユーザに提供しても良く、また、他のユーザの情報に加えて、前記類似度算出手段で算出された類似度の情報を提供してもよい。
また、さらに、他のユーザに関連付けられたデータのうち前記特定のユーザに関連付けられたデータと重複しないデータを前記特定のユーザに提供するようにしてもよい。これは、すなわち、他のユーザが利用した情報資源であって特定のユーザが利用したことがないものを特定するデータを提供するものである。
また、他のユーザのうち前記特定のユーザにより指定されたデータと関連付けられて前記記憶部に記憶されたユーザの情報のみを提供するようにしてもよい。
また、前記類似度に応じて前記特定ユーザによる他のユーザの情報へのアクセスを制限するようにしてもよい。
【０００８】
また、本発明にかかる情報処理装置において、各データの重要度は、各ユーザが利用した情報資源を特定するデータからユーザ間の類似度を算出するにあたって、各データに与えられる重みとしての意味を有する。その重要度は、例えば、複数のユーザ間における情報資源の利用頻度によって算出することが可能である。具体的には、前記データにより特定される前記情報資源を前記ユーザが利用した利用回数を前記ユーザごとに関連付けて記憶し、前記重要度を、前記データの希少性、例えば、前記データにより特定される情報資源を利用するユーザが限られていることを表す特徴化係数と前記利用回数とから算出してもよい。
なお、本発明においては、ユーザが利用したすべての情報資源をそれぞれ特定するデータを対象として類似度を算出してもよいが、有限の情報資源をそれぞれ特定するデータを対象として類似度を算出しても良く、さらには、この有限の情報資源を特定するデータを前記記憶部に登録する登録手段を備えていても良い。
【０００９】
このとき、他のユーザの情報とともに類似度をあわせて通知することにより、趣味や嗜好の類似の度合いを定量的に示すことができる。
また、特定のユーザと他のユーザとの類似度が高くなれば、当該他のユーザが利用した情報資源であって、当該特定のユーザが利用していないものを特定するデータは、当該特定のユーザにとっても関心のある新たな情報資源を特定するデータとなることが期待できる。
また、本発明における記憶された各データに与えられる重み、すなわち重要度を、各データの希少性と利用回数とに基づいて算出することにより、より限られたユーザがより頻繁に訪問する情報資源を特定するデータを重視して、類似度をより高い精度で算出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが利用した情報資源を特定するデータ、例えばＵＲＬを記憶して、これをユーザごとに管理し、その結果に基づいて、記憶された各データに重みを付けた上でユーザ間の趣味・嗜好の類似の度合いを表す類似度を算出することで、商品を購入したり、特定のサイトを訪問したりすることを前提とすることなく、特定のユーザと似た他のユーザの情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳述する。
本実施の形態では、ユーザからの紹介要求に対し、このユーザに似た者を紹介する情報処理装置について説明する。ここでは、本発明におけるネットワークをインターネット、情報資源をＷｅｂサイト、情報資源を特定するデータをＵＲＬとし、情報資源の利用回数をこのＵＲＬにより特定されるＷｅｂサイトの訪問回数とする。
【００１２】
図１は、本実施の形態にかかる情報処理装置の構成を表すブロック図である。
図１に示すように、情報処理装置１は、ネットワークＩ／Ｆ１００と記憶部２００と制御部３００とから構成されている。
ネットワークＩ／Ｆは、インターネットに接続するインターフェースである。
【００１３】
記憶部２００は、情報処理装置１の各種動作を実現するプログラムや各種データが記憶されたメモリである。本実施の形態においては、この記憶部２００には、認証データベース（ＤＢ）２１０と履歴ＤＢ２２０とが設けられている。
認証ＤＢ２１０は、認証ＩＤごとにユーザＩＤとパスワードと仮登録とを関連付けた認証データが記憶されたデータベースである。認証ＩＤは、認証データの識別子である。ユーザＩＤは、情報処理装置１のサービスを利用するユーザを識別する識別子である。パスワードは、情報処理装置１のサービスを利用するためのキーである。仮登録は、このユーザが仮の登録であるかを示すものである。
図２は、認証ＤＢ２１０のデータ構造を表した図である。この図２に示すように、例えばユーザＩＤ“Ａ”のパスワードは、“ｃｃｔｔｎ”であり、仮登録“ＮＯ”なのでユーザＩＤ“Ａ”は、登録されたユーザ（以下、「登録ユーザ」という。）であることがわかる。
【００１４】
履歴ＤＢ２２０は、ユーザが利用したＷｅｂサイトを特定するＵＲＬをユーザごとに記憶して（ユーザと関連づけられたＵＲＬのリストを「お気に入りリスト」と呼ぶ。）、それらを管理するとともに、各ユーザによるＷｅｂサイトの利用実態を表す情報を関連づけて記憶するデータベースである。
図３に、履歴ＤＢ２２０のデータ構造の一例を示す。ここに示すように、各ユーザを特定するユーザＩＤ（「Ａ」，「Ｂ」，「Ｃ」）ごとに、各ユーザが利用したＷｅｂサイトのＵＲＬが記憶されている。さらに、各ユーザに関連づけられたＵＲＬごとに、各ＵＲＬの当該ユーザによる利用回数ＶＵＦ（Ｖｉｓｉｔｅｄ  ＵＲＬ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と、各Ｗｅｂサイトを利用したユーザの数、すなわちお気に入りリストにおける各ＵＲＬの出現頻度（回数）ＢＦ（Ｂｏｏｋｍａｒｋ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と、各ＵＲＬの希少性、すなわち、各ＵＲＬにより特定されるＷｅｂサイトを利用するユーザがどれだけ限られていることを表す特徴化係数ＩＢＦ（Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｂｏｏｋｍａｒｋ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と、この特徴化係数ＩＢＦと利用回数ＶＵＦとから算出される、ユーザごとの各ＵＲＬの重要度Ｗとが関連付けて記憶されている。
【００１５】
図３において、例えばユーザＩＤ“Ａ”で特定されるユーザは、ＵＲＬ“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”で特定されるＷｅｂサイトに３回訪問したことがわかる。また、このＵＲＬの「お気に入りリスト」における出現頻度ＢＦ、特徴化係数ＩＢＦおよび重要度Ｗは、それぞれ“２”、“１．４０５４６５１１２”および“４．２１６３９５”であることもわかる。
以下、ユーザを特定するユーザＩＤ、ＵＲＬ、当該ユーザによる当該ＵＲＬの利用回数ＶＵＦ、当該ＵＲＬの出現頻度ＢＦ、特徴化係数ＩＢＦ、重要度Ｗからなるデータの組を「履歴データ」と呼ぶことにし、本実施の形態においては各履歴データを識別するためにそれぞれ履歴ＩＤが付与されている。
なお、本実施の形態においては、特徴化係数ＩＢＦと重要度Ｗの算出にあたっては、自然言語処理の手法の一つであるＴＦ−ＩＤＦ法を応用して、特徴化係数ＩＢＦおよび重要度Ｗを算出するものとし、その詳細については、後述する「２−３  履歴データ更新動作」および「３−１−１  類似ユーザ選択」において説明する。
【００１６】
また、本実施の形態において、上記「お気に入りリスト」に記憶されたＵＲＬは、ユーザによって予め指定されたものとする。ユーザによる履歴データの登録については、後述する「２−２  履歴データ登録動作」にて説明する。ただし、本発明においては、いわゆる「お気に入りリスト」に記憶すべきＵＲＬをユーザが予め指定しておくことは必須ではない。
なお、上述したデータベースは、図２および３が示すようなレコードが新規・変更・削除・読み取り等ができるものであればよく、例えば市販されたデータベースソフト、ｃｓｖまたはＸＭＬ等を用いて作成してもよいし、例えば、認証ＤＢ２１０の場合、ユーザＩＤとパスワードとをコード化し、認証ＩＤごとにユーザＩＤおよびパスワードを示すフラグを属性とするレコードの集合を管理する等、データベースを正規化したものでもよい。
【００１７】
制御部３００には、認証管理制御部３１０と認証制御部３２０と履歴管理制御部３３０と紹介要求受付制御部３４０と類似度計算制御部３５０と通知制御部３６０とが設けられている。
認証管理制御部３１０は、紹介サービスを受けたいと希望するユーザを認証ＤＢ２１０に登録するものである。認証管理制御部３１０は、ユーザから登録要求を受け付けると、このユーザの登録要求を認証ＤＢ２１０に記憶させる。
【００１８】
認証制御部３２０は、ユーザが紹介サービスを利用する場合、このユーザが登録ユーザであるかを判定するものである。登録ユーザ以外のユーザは、紹介サービスを利用できないものとする。
履歴管理制御部３３０は、本発明における登録手段および重要度計算手段に相当する。すなわち、履歴管理制御部３３０は、登録ユーザにより指定されたＵＲＬを「お気に入りリスト」の一部として履歴ＤＢ２２０に追加登録するとともに、各ＵＲＬの「お気に入りリスト」における出現頻度ＢＦおよび特徴化係数ＩＢＦを計算し、履歴ＤＢ２２０に記憶させる。また、ユーザがＷｅｂサイトを利用するたびに、利用回数ＶＵＦをインクリメントするとともに、特徴化係数ＩＢＦと利用回数ＶＵＦとから、当該ユーザにおける当該ＵＲＬの重要度Ｗを計算する。なお、ＩＢＦおよびＷの計算方法については、後述する「２−３  履歴データ更新動作」にて説明する。
【００１９】
紹介要求受付制御部３４０は、登録ユーザからの紹介要求を受け付けるものである。
なお、紹介サービスとしては、登録ユーザに対して通知する情報に応じて、後述する「類似ユーザ検索」および、「推奨ＵＲＬ紹介」等、複数種類を用意することができ、紹介要求受付制御部３４０は、これらのサービスのなかからユーザに１つまたは複数のサービスを選択させるようにしてもよい。
【００２０】
類似度計算制御部３５０は、本発明における類似度計算手段に相当し、紹介サービスを要求した登録ユーザ（以下「要求ユーザ」という。）に関連付けられた各データの重要度および他の登録ユーザに関連付けられた各データの重要度に基づいて、要求ユーザと他の登録ユーザとの類似度を算出するものである。類似度計算制御部３５０は、所定の類似度計算方法により類似度を計算し、所定の閾値より高い類似度となる類似ユーザを選択ユーザとする。類似度計算方法の詳細については、後述する「３−１−１  類似ユーザ選択」において説明する。
【００２１】
通知制御部３６０は、本発明における通知手段に相当し、類似度計算制御部３５０において算出された類似度に応じて他の登録ユーザの情報を、例えば、電子メールやインスタントメッセージ等、ネットワークＩ／Ｆ１００を用いて要求ユーザに通知するものである。この通知されるユーザの情報は、紹介サービスの内容により異なるが、例えば選択ユーザのＩＤ、要求ユーザと選択ユーザとの類似度または選択ユーザのプロフィール等、１または複数から構成される。また、複数の選択ユーザの情報を通知する場合は、類似度の高い順にこの情報を通知するようにしてもよく、さらに、類似度の高さに応じて字の大きさや色等を変えて表示するように通知してもよい。
【００２２】
制御部３００は、情報処理装置１の各種動作を実現するプログラムや各種データが記憶されたメモリである記憶部２００と、ＣＰＵと主記憶装置などを備え、記憶部２００のプログラムを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアが協働して上述した機能手段を実現する。
なお、各制御部がユーザとやり取りする技術として、例えばＣＧＩ（Ｃｏｍｍｏｎ  Ｇａｔｅｗａｙ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）やＡＳＰ（Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ）等のサーバ処理によりデータベースの更新や通知等を行うものとする。
【００２３】
次に、本実施の形態にかかる情報処理装置１の動作について「１  認証登録受付動作」と「２  お気に入りリスト登録および履歴データ更新動作」と「３  紹介サービス動作」との順に説明する。
【００２４】
（１  認証登録受付動作）
本動作は、要求ユーザが登録ユーザとなるための手続動作である。
ここでは、認証管理制御部３１０は、Ｗｅｂサーバ機能を備えて認証登録サイトを管理しているものとし、要求ユーザはインターネットを用いて認証登録サイトにアクセスし、認証登録を行うものとする。
【００２５】
図４は、認証登録動作の一例を示すシーケンス図である。
まず、要求ユーザは、ブラウザに対し紹介サービスの認証登録サイトの新規登録ページにアクセスするよう指示する（Ｓ１０１）と、ブラウザは、認証管理制御部３１０にある認証登録サイトの新規登録ページにアクセスする（Ｓ１０２）。アクセスを受け付けた認証管理制御部３１０は、新規登録ページをブラウザに返信し（Ｓ１０３）、新規登録ページがユーザに表示される。要求ユーザは、新規登録ページにユーザＩＤおよびパスワードからなるユーザ情報を入力する（Ｓ１０４）。そして、要求ユーザは、このユーザ情報を認証登録制御部３１０に送信するようブラウザを制御する（Ｓ１０５）。
【００２６】
認証管理制御部３１０は、送信されたユーザ情報を受信し、ユーザＩＤおよびパスワードを新規の認証ＩＤを付加した認証データとして認証ＤＢ２１０に仮登録させる（Ｓ１０６）。ここで、仮登録は、最終確認前の仮の登録である。このユーザＩＤおよびパスワードが既に認証ＤＢ２１０に記録されていた場合は、その旨ブラウザを介してユーザに通知する。例えばユーザＩＤ“Ｃ”、パスワード“ｏｐｉｙ”の登録の場合、図２を参照すると、認証ＤＢ２１０には、図２のユーザＩＤ“Ｃ”のように登録される。この登録は仮の登録なので、仮登録には“ＹＥＳ”が入力される。
【００２７】
要求ユーザの仮登録を正規の登録（以下、「本登録」という。）とするには、認証管理制御部３１０は、確認用のＵＲＬを作成し、このＵＲＬを要求ユーザにメールにて通知する（Ｓ１０７）。
要求ユーザは、メール受信後、本登録のＵＲＬにアクセスする（Ｓ１０８、Ｓ１０９）と、認証管理制御部３１０は、先に入力されたユーザ情報を認証ＤＢ２１０に本登録する（Ｓ１１０）。その結果、図２のユーザＩＤ“Ｃ”の場合、仮登録であったユーザＩＤ“Ｃ”の仮登録を“ＮＯ”に変更される。認証管理制御部３１０は、本登録完了の通知をブラウザに返信する（Ｓ１１１）。ブラウザは、本登録が完了したことを要求ユーザに表示する（Ｓ１１２）。
【００２８】
以上のフローにより、ユーザは、認証登録を行えば紹介サービスを利用できる登録ユーザになることができる。
なお、本動作では、仮登録を経てから本登録を行う仕様で説明したが、仮登録を経ずにＳ１０６の時点で本登録を行う仕様としてもよい。
また、Ｓ１０４では、要求ユーザにユーザＩＤおよびパスワードを入力させたが、要求ユーザのプロフィール等の情報も入力させるようにし、情報処理装置１は、ユーザＩＤごとにこのプロフィールを管理するようにしてもよい。このようにすれば、紹介時にこのプロフィールを用いてより詳しく被紹介者について紹介することが可能となる。また、Ｓ１０７ではメールを用いて通知したが、ブラウザに本登録のＵＲＬを表示させるようにしてもよい。
【００２９】
（２  お気に入りリスト登録および履歴データ更新動作）
本動作は、登録ユーザによる履歴ＤＢ２２０へのＵＲＬ登録（いわゆる「お気に入りリスト登録」）および履歴データの更新に関する。
本実施の形態では、履歴管理制御部３３０は、Ｗｅｂサーバ機能を備え、認証サイト、お気に入りリスト登録サイトおよび履歴更新サイトを管理しているものとし、ユーザはインターネットを用いて各サイトにアクセスし、履歴登録を行うものとする。
以下に、本動作を「２−１  認証動作」と「２−２  お気に入りリスト登録動作」と「２−３  履歴データ更新動作」の順に説明する。
【００３０】
（２−１  認証動作）
本動作は、ユーザが紹介サービスを利用できる登録ユーザであるかを認証する動作である。
図５は、認証動作の一例を示すシーケンス図である。
まず、ユーザはブラウザに対し認証サイトを指定し（Ｓ２０１）、ブラウザを介して履歴管理制御部３３０が管理する認証サイトにアクセスする（Ｓ２０２）。アクセスを受け付けた認証制御部３２０は、認証に必要な情報（認証情報）の入力フォームをブラウザに表示させ、ユーザに対し認証情報の入力をうながす（Ｓ２０３）。ここでいう認証情報は、認証ＤＢ２１０を用いた認証に必要なユーザＩＤおよびパスワードである。ユーザは、入力フォームに認証情報を入力し（Ｓ２０４）、ブラウザを介してこの認証情報を認証制御部３２０に送信する（Ｓ２０５）。
【００３１】
認証制御部３２０は、送信された認証情報を受信すると、認証ＤＢ２１０を参照し、受信した認証情報と同じユーザＩＤおよびパスワードが認証ＤＢ２１０に存在するかを確認する（Ｓ２０６）。
同じユーザＩＤおよびパスワードが認証ＤＢ２１０に存在する場合、認証制御部３２０は、ブラウザを介して（Ｓ２０７）、このユーザを登録ユーザと認証したことをユーザに通知する（Ｓ２０８）。ただし、このとき仮登録が“ＹＥＳ”であれば、認証制御部３２０は、本登録をするようユーザに通知する。
【００３２】
一方、同じユーザＩＤおよびパスワードが認証ＤＢ２１０に存在しない場合、認証制御部３２０は、紹介サービスの利用を拒否し、認証登録するようユーザに通知する。
以上のフローにより、紹介サービスを利用しようとする要求ユーザが登録ユーザであるかどうかを認証することができる。登録ユーザと認証された後は、情報処理装置１は、この要求ユーザを特定することができる。
なお、認証制御部３２０は、認証を行った後、認証済みを意味する情報をクッキーに記憶させ、次に認証を行う際、認証制御部３２０が、クッキーの情報を確認することで認証を行うようにすれば、認証動作を行うたびにユーザによる認証情報の入力操作を省略することができる。
【００３３】
（２−２  お気に入りリスト登録動作）
本動作は、登録ユーザ自身のお気に入りリストとして新規なＵＲＬを登録する動作である。この新規なＵＲＬは登録ユーザのユーザＩＤと関連付けて履歴ＤＢ２１０に記憶される。
図６は、お気に入りリスト登録動作の一例を示すシーケンス図である。
【００３４】
まず、登録ユーザは、ブラウザに対し任意のＷｅｂサイトにアクセスするようブラウザを制御する（Ｓ３０１）。ブラウザは、一般Ｗｅｂサイトにアクセスする（Ｓ３０２）。ここで、本実施の形態においては、このＷｅｂサイトは、例えば紹介サービスの協力者等が運営するサイトであって、そのＨＴＭＬには、このＷｅｂサイトをお気に入りリストに登録するためのお気に入りリスト登録サイトへのリンクが、例えばボタン、文字または画像等に割付けられている。このように、お気に入りリスト登録サイトへのリンクが割付けられたＷｅｂサイトを「一般Ｗｅｂサイト」という。一般Ｗｅｂサイトは、ブラウザからのアクセスに対し、このようなＨＴＭＬをブラウザに表示させることによって（Ｓ３０３）、登録ユーザは、ブラウザに表示されたＨＴＭＬを見て、この一般Ｗｅｂサイトを自身のお気に入りリストに登録したい場合に、履歴データ登録サイトへのリンクを選択する（Ｓ３０４）。
【００３５】
登録ユーザがこのリンクを選択すると、ブラウザはお気に入りリスト登録サイトにアクセスし（Ｓ３０５）、履歴管理制御部３３０に一般ＷｅｂサイトのＵＲＬを送信する。
履歴管理制御部３３０は、送信されたＵＲＬを受信すると、その登録ユーザのお気に入りリストにこのＵＲＬを追加して、履歴ＤＢ２２０に記憶させる（Ｓ３０６）。
【００３６】
履歴管理制御部３３０は、ブラウザを介して（Ｓ３０７）、このＵＲＬをお気に入りリストに登録したことを通知する（Ｓ３０８）。
以上により、登録ユーザは、要求ユーザ自身の任意操作で任意の一般Ｗｅｂサイトをお気に入りリストに登録することができる。
なお、Ｓ３０９における通知から後述する「２−３  履歴更新動作」におけるＳ５０６のように、登録ユーザが続けてこのＵＲＬに関する履歴データの更新を行えるようにしてもよい。また、ここでは、紹介サービスの協力者等が運営する一般Ｗｅｂサイトに対する履歴データ登録としたが、例えば、ブラウザで一般的に利用されるブックマークに任意のＷｅｂサイトを登録した場合に自動的にＳ３０５〜Ｓ３０７までの動作を行うように機能を拡張（プラグイン）したブラウザを用いてもお気に入りリスト登録を行うことができる。このブラウザを用いれば、登録ユーザは、さらに、上述した一般Ｗｅｂサイト以外のＷｅｂサイトのＵＲＬもお気に入りリストに登録することができる。
【００３７】
（２−３  履歴データ更新動作）
本実施の形態において、履歴データは、お気に入りリスト、すなわち、履歴ＤＢ２２０にユーザＩＤと関連付けて記憶されたＵＲＬに対し、そのユーザＩＤで特定される登録ユーザが該当ＵＲＬで特定されるサイトを訪問した回数ＶＵＦ、お気に入りリストにおける当該ＵＲＬの出現頻度（すなわち、当該ＵＲＬをお気に入りリストに登録している登録ユーザの数）ＢＦ、当該ＵＲＬの希少性を示す特徴化係数ＩＢＦ、当該ＵＲＬに与えられる重み、すなわち、当該ＵＲＬの重要度Ｗとからなり、各登録ユーザが上記サイトを訪問するごとに履歴管理制御部３３０により更新される。
【００３８】
図７は、履歴データの作成手順の一例を示すフローチャートである。
本実施の形態においては、まず、履歴管理制御部３３０は、履歴ＤＢ２２０に記憶された各ＵＲＬの出現頻度ＢＦを計算する（Ｓ４０１）。具体的には、履歴ＤＢ２２０に記憶されたＵＲＬのうち、同じものがいくつあるかをカウントし、その値をＢＦとして、各ＵＲＬに対応づけて記憶させる。例えば、図３に示す例においては、ＵＲＬ“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”は、履歴ＩＤ“１”と“７”に関連して記憶されているので、このＵＲＬに対するＢＦは、“２”となる。
【００３９】
出現頻度ＢＦを計算すると、次には特徴化係数ＩＢＦを計算する（Ｓ４０２）。
特徴化係数ＩＢＦは、ＵＲＬの希少性、すなわち、お気に入りリスト全体の中で、このＵＲＬで特定されるサイトを利用する登録ユーザがどれだけ限られているかを表す値であり、そのサイトを利用する登録ユーザが少なければ少ないほど、大きな値となるように式を選ぶ。本実施の形態では、自然言語処理の手法の１つであるＴＦ−ＩＤＦ法で通常用いられる式を応用し、次のようにＩＢＦを計算する。
まず、履歴管理制御部３３０は、全てのお気に入りリストに登録されたユーザの数を計算し、この値をＮとする。図３に示す例においては、ユーザＩＤ“Ａ”、“Ｂ”、“Ｃ”の３通りなので“Ｎ＝３”となる。そして、このＮと上述した出現頻度（各ＵＲＬを利用するユーザ数）ＢＦとから式（１）に示す式により、特徴化係数ＩＢＦが求められる。
【００４０】
【数１】
0004685605.tif 000002
【００４１】
式（１）が示すように、このあるＵＲＬ（ｉ）の特徴化係数ＩＢＦ（ｉ）は、全ユーザ数Ｎに対するそのＵＲＬ（ｉ）を利用するユーザ数ＢＦの相対頻度の逆数を真数とする対数に定数αを加えたものである。ここで、式（１）の対数に定数αを加えたのは、計算上、特徴化係数ＩＢＦが０となるのを防ぐためである。本実施の形態においては、α＝１とする。
例えば、図３におけるＩＤ“１”に関連付けられたＵＲＬ“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”に対する特徴化係数ＩＢＦ（“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”）は、Ｎが“３”、ＢＦ（“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”）が“２”なので“１．４０５４６５１１２”となる。
なお、ここでは底を自然対数ｅとしたが、他の底（正の実数）を用いて重み付けの強弱を任意に設定してよい。
【００４２】
次に、各ユーザごとの当該ＵＲＬの利用回数ＶＵＦと特徴化係数ＩＢＦとの積を求め、重要度Ｗを求める（Ｓ４０３）。
一般に、任意のユーザをｊ、ＵＲＬをｉで表すと、ユーザ（ｊ）にとっての任意のＵＲＬ（ｉ）の重要度Ｗ（ｉ、ｊ）は、以下の式（２）で表わすことができる。
【００４３】
【数２】
0004685605.tif 000003
【００４４】
例えば、、図３におけるＩＤ“１”、すなわち、ユーザＩＤ“Ａ”のユーザにとってＵＲＬ“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”の重要度Ｗ（Ａ、ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ）は、“２×１．４０５４６５１１２＝４．２１６３９５”となる。
履歴管理制御部３３０は、上述したＢＦ、ＩＢＦおよび重要度Ｗを履歴ＤＢ２２０に記憶させる（Ｓ４０４）。
なお、利用回数の更新方法については、後述する。
以上の「２−３  履歴データ更新動作」を登録ユーザがお気に入りリスト登録されたＵＲＬにより特定されるサイトを利用するたびに行えばよいが、その他にも例えば、時間、日または週単位で、予め定期的にを行うようにしてもよいし、紹介サービス利用時に行うようにしてもよい。
【００４５】
（利用回数の更新方法）
本実施の形態においては、次のようにして、登録ユーザが自身のお気に入りリストに登録したＵＲＬで特定されたＷｅｂサイトを訪問するたびに、履歴データにおける当該ユーザによるＵＲＬの利用回数ＶＵＦを１つ増やしている。
【００４６】
図８は、履歴更新動作の一例を示すシーケンス図である。
まず、登録ユーザは、ブラウザに対し、任意のＷｅｂサイトを指定し（Ｓ５０１）、ブラウザを介してそのＷｅｂサイトにアクセスする（Ｓ５０２）。ここで、本実施の形態においては、この任意のＷｅｂサイトは、例えば紹介サービスの協力者等が運営するサイトであって、そのＨＴＭＬに履歴ＤＢ２２０の利用回数ＶＵＦを更新するＣＧＩが埋め込まれた、いわゆる一般Ｗｅｂサイトであるとする。具体的には、一般Ｗｅｂサイトが表示するＨＴＭＬには、例えば＜ｉｍｇ  ｓｒｃ＝ｈｔｔｐ：／／情報処理装置１／画像ＣＧＩ＞等が埋め込まれており、この一般Ｗｅｂサイトにアクセスがあると、画像ＣＧＩが起動するようになっている（Ｓ５０３）。この画像ＣＧＩは、登録ユーザのユーザＩＤおよび一般ＷｅｂサイトのＵＲＬから特定される履歴データの利用回数ＶＵＦの更新を履歴管理制御部３３０に行わせる（Ｓ５０４）。
【００４７】
具体的には、履歴管理制御部３３０には、登録ユーザのＩＤと一般ＷｅｂサイトのＵＲＬとが送信される。履歴管理制御部３３０は、送信されたユーザＩＤとＵＲＬとを受信し、これらによって特定された履歴データの利用回数ＶＵＦを１つ増やすよう履歴ＤＢ２２０を更新する。
履歴管理制御部３３０は、この利用回数の更新に伴い、履歴ＤＢ２２０の履歴データに対して、上述した「２−３  履歴データ更新動作」を行い、最終的に重要度Ｗを計算する。
なお、Ｓ５０４において、受信したＵＲＬが履歴ＤＢ２２０に存在しない場合、その旨を要求ユーザに通知し、このＵＲＬをお気に入りリストに登録する場合は、上述した「お気に入りリスト登録動作」を行う。
【００４８】
画像ＣＧＩは、画像データを返却する（Ｓ５０５）ことから、ブラウザはＨＴＭＬデータのＩＭＧタグ部分にその画像を埋め込み、登録ユーザに表示する（Ｓ５０６）。
【００４９】
このようにして、登録ユーザは、自動的に一般Ｗｅｂサイトにおける履歴データの訪問回数である利用回数ＶＵＦを更新することができる。
なお、上述した「２−２  お気に入りリスト登録動作」を行わず、「２−３  履歴更新動作」のＳ５０６において、履歴管理制御部３３０は、未登録の履歴データの場合はこれを新規の履歴データとして追加するようにしてもよい。また、ここでは画像ＣＧＩを用いたが、一般Ｗｅｂサイトにアクセスすると同時に一般ＷｅｂサイトのＵＲＬおよび要求ユーザのユーザＩＤを履歴管理制御部３３０に送信し、これで特定される履歴データを履歴管理制御部３３０に更新させるよう拡張（プラグイン）したブラウザを用いてもよい。また、ここでは、アクセス時に自動で履歴データを更新するとしたが、更新するか否かをユーザに判断させるようにしてもよい。
【００５０】
（３  紹介サービス動作）
紹介サービスは、特定の登録ユーザに対して、Ｗｅｂサイトの利用状況から趣味・嗜好が類似していると思われる他のユーザの情報を提供するサービスである。
本実施の形態においては、このサービスを要求する登録ユーザ（以下、「要求ユーザ」という。）と他の登録ユーザとの類似度を計算し、得られた類似度に応じて他の登録ユーザの情報を提供している。
以下、「３−１  類似度の計算」、「３−２  ユーザ情報の提供」の順に説明する。
【００５１】
（３−１  類似度の計算）
２のユーザ間の類似度は、類似度計算制御部３５０により、重要度Ｗに基づいて次のようにして計算される。
図９は、類似度の計算手順の一例を示すフローチャートである。
図９が示すように、類似度計算制御部３５０は、まず、履歴ＤＢ２２０から要求ユーザにおける要求ユーザＩＤのＢＶ（Ｂｏｏｋｍａｒｋ  Ｖｅｃｔｏｒ）を作成する（Ｓ６０１）。ＢＶは、ユーザＩＤごとに得られ、お気に入りリストに登録されたＵＲＬに対する重要度をＵＲＬ順に並べたベクトルである。例えば、図３のユーザＩＤ“Ａ”におけるＢＶは、
（Ｗ（“ｈｔｔｐ：／／ａａａ．ｎｅｔ”）、Ｗ（“ｈｔｔｐ：／／ｂｂｂ．ｎｅｔ”）、Ｗ（“ｈｔｔｐ：／／ｃｃｃ．ｎｅｔ”）、Ｗ（“ｈｔｔｐ：／／ｄｄｄ．ｎｅｔ”）、Ｗ（“ｈｔｔｐ：／／ｅｅｅ．ｎｅｔ”））＝（０、４．２１６３９５、１４．０５４６５、２．８１０９３、０）
となる。要求ユーザＩＤにおけるＢＶを要求ＢＶという。
【００５２】
同様に類似度計算制御部３５０は、他の任意のユーザＩＤにおけるＢＶを作成する（Ｓ６０２）。要求ユーザＩＤ以外の任意のユーザＩＤにおけるＢＶを任意ＢＶという。
次に、類似度の計算手順について説明する。
まず、類似度とは、任意のベクトルの近さを表すものである。ここでは、ＴＦ−ＩＤＦ法で通常用いられる式を応用して計算する。
類似度計算制御部３５０は、要求ＢＶおよび任意ＢＶにおける各ＵＲＬの重要度の積の和（要求ＢＶと任意ＢＶの内積）を計算する。例えば、図３のユーザＩＤ“Ａ”とユーザＩＤ“Ｂ”とのＢＶの内積は、
ＢＶの内積＝（ユーザＩＤ“Ａ”のＢＶ）・（ユーザＩＤ“Ｂ”のＢＶ）
＝（０、４．２１６３９５、１４．０５４６５、２．８１０９３、０）・（６．２９５８３７、０、１１．２４３７２、２．８１０９３、０）
＝１６５．９２７９
となる。
【００５３】
また、類似度計算制御部３５０は、要求ＢＶおよび任意ＢＶにおける２ノルム（ベクトルの長さ）を計算する。例えば、図３のユーザＩＤ“Ａ”のＢＶにおける２ノルムは、
２ノルム＝（０2＋３．５２８２７４2＋１１．７６０９１2＋２．３５２１８３2＋０2）1／2
＝１４．９４０３
となる。
類似度計算制御部３５０は、こうして計算した要求ＢＶおよび任意ＢＶそれぞれの２ノルムにおける積を計算する。
類似度は、要求ＢＶおよび任意ＢＶの内積を規格化した値、すなわち（要求ＢＶと任意ＢＶの内積）／（要求ＢＶの２ノルム×任意ＢＶの２ノルム）で表せる。ここでの類似度の計算式をまとめると、式（３）のようになる。
【００５４】
【数３】
0004685605.tif 000004
【００５５】
例えば、図３のユーザＩＤ“Ａ”とユーザＩＤ“Ｂ”との類似度は、“０．８４２０４４８９３”となる。
このように、類似度計算制御部３５０は、要求ＢＶと任意ＢＶとの類似度を計算する（Ｓ６０４）。そして、類似度計算制御部３５０は、同様にして、要求ユーザＩＤと他の全ての任意ユーザＩＤにおける類似度を計算する（Ｓ６０５）。図１０は、図３におけるユーザＩＤ“Ａ”の全ての類似度を計算した結果を示す図である。
【００５６】
（３−２  ユーザ情報の提供）
以下に、算出された類似度に応じて他のユーザの情報を要求ユーザに提供するにあたっての提供の仕方について説明する。
【００５７】
（３−２−１  類似ユーザ検索）
本実施の形態においては、通知制御部３６０は、例えば、要求ユーザに対し、類似度の高いものから順に他のユーザの情報を提供する。
図１１は、類似ユーザ検索サービスの処理手順の一例を示すシーケンス図である。
まず、要求ユーザは、ブラウザに対し、類似ユーザ検索のサイトを指定し（Ｓ７０１）、本実施の形態にかかる情報処理装置１に置かれた類似ユーザ検索サイトにアクセスする（Ｓ７０２）。
すると、情報処理装置１は、履歴ＤＢ２２０を参照して（Ｓ７０３）、要求ユーザと他の登録ユーザとの類似度を上述した計算手順にしたがって計算し、通知制御部３６０の制御の下で、類似度の高い順に他のユーザのユーザＩＤをブラウザに表示させる（Ｓ７０４、Ｓ７０５）。
本実施の形態にかかる情報処理装置１によれば、ユーザが利用したＷｅｂサイトを特定するＵＲＬを記憶して、これをユーザごとに管理し、その結果に基づいて、記憶された各ＵＲＬに重みを付けた上でユーザ間の趣味・嗜好の類似の度合いを表す類似度を算出することで、商品を購入したり、特定のサイトを訪問したりすることを前提とすることなく、要求ユーザと似た他のユーザの情報を通知することができる。
【００５８】
このとき、通知制御部３６０は、他のユーザＩＤとともに要求ユーザとの類似度をあわせて表示するようにしても良い。これにより、趣味や嗜好の類似の度合いを定量的に示すことができる。
また、類似度の大きさに応じて字の大きさや色等を変えて表示するようにしてもよい。
【００５９】
また、ブラウザに表示する代わりに、通知制御部３６０は、電子メールやインスタントメッセージ等を用いて他のユーザＩＤを要求ユーザに通知するようにしてもよい。
さらに、情報処理装置１に、ユーザのプロフィールやコメント等を記憶するプロフィールＤＢ（図示せず）を設け、このプロフィールＤＢ２３０にこのユーザＩＤに対するユーザのプロフィールやコメント等がある場合は、要求ユーザにこれらのプロフィール情報を通知するようにしてもよい。図１２にプロフィールＤＢのデータ構造の一例を示す。
【００６０】
また、類似度に対して閾値を設ければ、所定の値以上の類似度を持つユーザの情報のみを選択して要求ユーザに提供することができる。また、１回の類似ユーザ検索に対して予め定められた数のユーザに関する情報を提供するようにしてもよい。
また、他のユーザのうち、要求ユーザにより指定されたＵＲＬをお気に入りリストに登録している他のユーザのみを通知するようにしてもよい。
【００６１】
（３−２−２  推奨ＵＲＬ紹介）
通知制御部３６０は、次に述べるように、履歴ＤＢ２２０において他のユーザに関連付けられたＵＲＬのうち、要求ユーザに関連付けられたＵＲＬと重複しないＵＲＬを要求ユーザに通知するようにしてもよい。
図１３は、推奨ＵＲＬ紹介サービスの処理手順の一例を示すシーケンス図である。
まず、要求ユーザは、ブラウザを介して情報処理装置１に対して推奨ＵＲＬを要求する（Ｓ８０１、Ｓ８０２）。
すると、情報処理装置１は、履歴ＤＢ２２０を参照して（Ｓ８０３）、要求ユーザと他の登録ユーザとの類似度を上述した計算手順にしたがって計算するとともに、要求ユーザと他のユーザとの間で、それぞれお気に入りリストに登録されたＵＲＬの差分を求め、他のユーザのお気に入りリストのうち要求ユーザのお気に入りリストにはないＵＲＬを通知する（Ｓ８０４、Ｓ８０５）。
例えば、図３に示すユーザＩＤ“Ａ”を要求ユーザＩＤとし、ユーザＩＤ“Ｂ”を他のユーザＩＤとすると、ユーザＩＤ“Ａ”にはユーザＩＤ“Ｂ”のお気に入りリストのうちユーザＩＤ“Ａ”のお気に入りリストにはないＵＲＬ“ｈｔｔｐ：／／ａａａ．ｎｅｔ”が通知される。
これは、すなわち、他のユーザが利用したＷｅｂサイトであって、要求ユーザが利用したことがないものを特定するＵＲＬを通知するものである。このようなＵＲＬにより特定されるＷｅｂサイトは、要求ユーザと他のユーザとの類似度が高くなれば、要求ユーザにとっても関心のある新たな情報資源となることが期待できる。
【００６２】
通知制御部３６０は、電子メールやインスタントメッセージ等を用い、このＵＲＬのリストを要求ユーザに通知するようにしてもよい。
さらに、これらのＵＲＬをお気に入りリストにもつ他のユーザのユーザＩＤや、要求ユーザとこの他のユーザとの類似度を要求ユーザに通知するようにしてもよい。
【００６３】
（３−２−３  アクセス制限）
上述した「類似ユーザ検索」および「推奨ＵＲＬ紹介」では、情報処理装置１の履歴ＤＢ２２０に記憶された情報を要求ユーザに提供するものとして説明したが、本発明においては、要求ユーザに対する情報の提供、すなわち他のユーザに関する情報やサービスへのアクセスを類似度に応じて制御できればよく、必ずしも要求ユーザに提供する情報やサービスを履歴ＤＢ２２０や情報処理装置１自身が備えていなくてもよい。
類似度に応じたアクセス制御としては、例えば、あるユーザが他のユーザとのチャットや、他のユーザが管理する個人Ｗｅｂサイトへのアクセスまたは他のユーザのプロフィール等に対するアクセスを要求したときに、アクセスを要求する上記ユーザと上記他のユーザとが上述した情報処理装置の登録ユーザであれば、両者間の類似度を計算して、得られた類似度に応じて上記他のユーザに関する様々な情報やサービスへのアクセスを制限することが考えられる。
このとき、情報やサービスは、情報処理装置１が提供するように構成してもよいが、別個の装置によって提供することも可能である。このような類似度に応じたアクセス制限は、ソーシャル・ネットワーク・サービス（ＳＮＳ）を利用した情報提供サービスや、特定のＷｅｂサイトに残されたいわゆる「あしあと」（当該Ｗｅｂサイトを訪問したことを示す情報）に基づいて当該ユーザが公開する個人Ｗｅｂサイト、ブログ、コミュニティまたは掲示板等に対するアクセス制限に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】認証ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図３】履歴ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図４】認証登録動作の一例を示すシーケンス図である。
【図５】認証動作の一例を示すシーケンス図である。
【図６】お気に入りリスト登録動作の一例を示すシーケンス図である。
【図７】履歴データの作成手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】履歴更新動作を示すシーケンス図である。
【図９】類似ユーザ選択手順を示すフローチャートである。
【図１０】図３に示すユーザＩＤ“Ａ”と他のユーザＩＤとの類似度を示す図である。
【図１１】類似ユーザ検索サービスの処理手順の一例を示すシーケンス図である。
【図１２】プロフィールＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図１３】推奨ＵＲＬ紹介サービスの処理手順の一例を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【００６５】
１０…認証ＤＢ、２２０…履歴ＤＢ、３００…制御部、３１０…認証・プロフィール管理制御部、３２０…認証制御部３２０、３３０…履歴管理制御部、３４０…紹介要求受付制御部、３５０…類似度計算制御部、３６０…通知制御部。
【図１】
0004685605.tif 000005
【図２】
0004685605.tif 000006
【図３】
0004685605.tif 000007
【図４】
0004685605.tif 000008
【図５】
0004685605.tif 000009
【図６】
0004685605.tif 000010
【図７】
0004685605.tif 000011
【図８】
0004685605.tif 000012
【図９】
0004685605.tif 000013
【図１０】
0004685605.tif 000014
【図１１】
0004685605.tif 000015
【図１２】
0004685605.tif 000016
【図１３】
0004685605.tif 000017