(57)【要約】【課題】  WWWサーバ側に特別な装置やシステムを構築したり特別な管理を行うことなく、利用者の趣味趣向に結びついた鮮度の高いポータルサービス提供を可能にすることを目的とする。【解決手段】  WWWサーバよりWWWコンテンツを取得する際に、各個人のクライアントPC上で稼動させた個人プロキシサーバを使用する。これにより、ユーザにはこれまでと同様のWWW操作を行わせる一方で、個人プロキシサーバは、WWWコンテンツの要求のたびに、WWWサイト別のアクセス統計情報や、リンクアンカーのキーワード別アクセス統計情報等を、学習データとして蓄積する。応答の際には、WWWコンテンツに対して、蓄積した学習データを反映させることによって、既存の非ポータルコンテンツを、個人のアクセス頻度や趣味趣向の反映されたポータルサイトへと自動的に変換する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
クライアントPCからWWWブラウザによりWWWサーバのWWWコンテンツを参照する際のポータルサービス提供方法であって、
WWWブラウザとWWWサーバとの間に個人プロキシサーバを仲介させ、該個人プロキシサーバにより、
前記WWWブラウザからWWWコンテンツの要求があったときには、該要求をWWWサーバに送信すると共に、該アクセス情報に基づいて学習データを評価するステップと、
WWWサーバからWWWコンテンツを受信したときには、該WWWコンテンツを解析し、その解析結果に基づいて学習データを蓄積するステップと、
WWWサーバから受信したWWWコンテンツに対して、蓄積されている学習データに基づいて変換処理を施し、変換後のWWWコンテンツをポータル画面として前記WWWブラウザに送信するステップと
を備えたことを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項２】
請求項１に記載のポータルサービス提供方法において、
前記個人プロキシサーバは、前記クライアントPC内に設けることを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のポータルサービス提供方法において、
前記学習データは、WWWサイト別のアクセス頻度、アンカーキーワード別のアクセス頻度、および／またはWWWコンテンツ別の参照頻度のデータを含むことを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項４】
請求項１から３の何れか１つに記載のポータルサービス提供方法において、
前記学習データを評価するステップは、要求されたWWWコンテンツが前記学習データとして登録されている条件文字列に係るWWWコンテンツであったとき、学習データの当該条件文字列に係るWWWコンテンツの参照頻度を増加して評価を上げることを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項５】
請求項１から４の何れか１つに記載のポータルサービス提供方法において、
前記WWWコンテンツを解析して学習データを蓄積するステップは、前記WWWコンテンツをHTMLデータとそれ以外のデータとに分け、HTMLデータ中に、予め決められた条件文字列に合致するデータが存在するかを判定し、存在したとき、該条件文字列に係るリンクURL、アンカー文字列、および／またはWWWコンテンツ中の特定文字列の出現頻度を、学習データとして、蓄積することを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項６】
請求項５に記載のポータルサービス提供方法において、
前記学習データは、所定の時間帯別、曜日別、および／または季節別に区分されていることを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項７】
請求項１から６の何れか１つに記載のポータルサービス提供方法において、
前記変換処理は、評価が所定の閾値より高い学習データに基づいて、所定のWWWサイトのリンクを追加する処理、WWWコンテンツ中の所定の文字列を特定文字列に置換する処理、またはWWWコンテンツ中の特定部分の表示位置を変更する処理を含むことを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項８】
請求項１から７の何れか１つに記載のポータルサービス提供方法において、
前記変換処理は、学習データごとに定めた所定の重み係数を考慮した総合評価スコアを求め、該総合評価スコアが所定の閾値より高い学習データに基づいてWWWコンテンツの変換を行うことを特徴とするポータルサービス提供方法。
【請求項９】
クライアントPCに組み込まれ、該クライアントPCからWWWブラウザによりWWWサーバのWWWコンテンツを参照する際に使用するポータルサービス提供プログラムであって、
該プログラムを実行することにより、WWWブラウザとWWWサーバとの間に個人プロキシサーバが構成され、該個人プロキシサーバにより、
前記WWWブラウザからWWWコンテンツの要求があったときには、該要求をWWWサーバに送信すると共に、該アクセス情報に基づいて学習データを評価するステップと、
WWWサーバからWWWコンテンツを受信したときには、該WWWコンテンツを解析し、その解析結果に基づいて学習データを蓄積するステップと、
WWWサーバから受信したWWWコンテンツに対して、蓄積されている学習データに基づいて変換処理を施し、変換後のWWWコンテンツをポータル画面として前記WWWブラウザに送信するステップとが、
実行されることを特徴とするポータルサービス提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、WWWコンテンツ閲覧において、WWWサーバやプロキシサーバ等のサーバに変更を加えることなく、既存のWWWコンテンツに対して個人の趣味趣向を反映してWWWブラウザに表示を行う技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットが普及し、種々の情報をインターネット経由で取得することができるようになった。情報源の一つとしてサイトが存在し、利用者はパーソナルコンピュータ（以下、PCという）等の端末装置を用いて、インターネットを介してそれらのサイトにアクセスすることによって、所望の情報を取得することができる。多くのサイトがそれぞれ独立して情報源としてインターネット上に設立されており、利用者は所望の情報を取得するために、検索エンジンの利用や、ホームページ（以下、HPという）上のリンクを辿ることによって、自分の目的に合った情報源を探し出している。
【０００３】
利用者は、探し出したHPを職場や外出先または家庭において、自分の目的にあった情報源として管理、利用している。通常、頻繁に利用するHPは、PC上で稼動するWWWブラウザソフトウエアの機能の一つであるブックマーク機能を利用して登録され、閲覧時には目的のサイトへ直接的にジャンプしてアクセスできるようにして利便性を高めている。
【０００４】
一部のサイトでは、利用者の好みを反映できるように、かつ他のWWWサイトとの差別化を図るために、ポータルサービスを提供している。利用者は、ポータルサービスを利用することにより該サイトを自分の趣味趣向や使い勝手に合わせてカスタマイズして、情報の取得効率を高めることができる。ポータルサービスとは、利用者にユーザ登録を行ってもらうことにより、個人情報を管理して、提供する情報の形態を利用者単位にカスタマイズできるサービスである。例えば、WWWコンテンツの配置変更、属性（背景色やフォントの設定）変更、別データ領域の挿入等を行うことができる。該ポータルサービスを利用することにより、利用者は、WWWサイトを、より個人の趣味趣向に合致した利便性の高いものにカスタマイズできる。
【０００５】
特許文献１には、あらかじめ用意したカスタマイズ定義データを利用し、WWWサーバより取得したデータを改変してWWWブラウザに表示させる技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２３６６３８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来のポータルサービスは、個人情報をサーバ側で管理することを前提としており、各人のプライバシーが守られないという危惧を利用者に抱かせてしまう。
【０００７】
また、利用者には、カスタマイズの自由度が与えられるが、その反面、自分自身で利便性を考慮してポータルサイトをカスタマイズしなければならないという作業が発生する。例えば、利用者は、ポータルサービス提供サーバに用意された、ポートレットと呼ばれる、ポータル画面上にさまざまなサイト情報やアプリケーション機能を表示させるための部品の中から、自分が必要と判断したものを選択し、その利用頻度に合わせてカスタマイズ（配置変更・サイズ変更など）する必要がある。この作業は、利用者の趣味趣向が変化した場合に、常に発生する工程であり煩雑である。
【０００８】
さらに、上記特許文献１の技術でも、カスタマイズ定義データを利用者自身またはカスタマイズ定義データ提供者等が事前に作成しておかなければならず、日々刻々と変化する利用者の趣味趣向に合わせて、その都度カスタマイズ定義データを修正しなければならない。また、特許文献１の技術は、WWWブラウザへの表示をカスタマイズする機能を果たしているが、鮮度の保たれた個人的な趣味趣向をリアルタイムに反映することを目的とするものではなかった。
【０００９】
一方で、WWWサイト運営者としては、ポータルサイトを提供するために高価なポータルサービス製品を導入する必要があるだけでなく、年々多様化していくユーザの趣味趣向に対応した情報を随時提供していかなければならないため、高管理コストを負担しなくてはならなくなっている。
【００１０】
本発明は、WWWサーバ側に特別な装置やシステムを構築したり特別な管理を行うことなく、利用者の趣味趣向に結びついた鮮度の高いポータルサービス提供を可能にすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を解決するため、本発明では、WWWサーバよりWWWコンテンツを取得する際に、各個人のクライアントPC上で稼動させた個人プロキシサーバを使用する。これにより、ユーザにはこれまでと同様のWWW操作を行わせる一方で、個人プロキシサーバは、WWWコンテンツの要求のたびに、WWWサイト別のアクセス統計情報や、リンクアンカーのキーワード別アクセス統計情報等を、学習データとして蓄積する。学習データはクライアントPC上に蓄積されるためプライバシーは保護される。
【００１２】
個人プロキシサーバは、他のプロキシサーバと同様に、利用者が指定したURL（Uniform Resource Locator）にあるWWWコンテンツを取得し、当該WWWコンテンツに指定された文字や画像等をWWWブラウザに返すが、オリジナルのデータをそのまま返すのではなく、該取得WWWコンテンツに対して学習データを反映する変換処理を行った結果を返す。その結果、WWWブラウザは、個人プロキシサーバで変換処理された結果に従い、個人の趣味趣向を反映したWWWコンテンツを表示する。学習データは、利用者がWWWサイトにアクセスするたびに、個人プロキシサーバで自動的に算出しなおされるので、WWWサーバやプロキシサーバ等のサーバに変更を加えることなく、常に利用者の趣向に結びついた鮮度の高いポータルサービス提供が可能となる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、個人プロキシサーバは例えば各個人のクライアントPCにインストールして稼動させるため、WWWサーバには特別な装置およびシステムを構築する必要がなく、かつ情報の鮮度を保つためのWWWサーバ側の管理が必要ない。よって、管理コストおよび開発コストが大幅に削減できる。また、WWWサーバやプロキシサーバ等のサーバは、WWWコンテンツ多様化の処理を行っていないので、サーバに余計な処理負荷を増大させることはない。
【００１４】
さらに、ポータルサービスを提供している特定のサイトのみでなく、既存のすべてのWWWコンテンツに対して自分の好みを反映できるので、従来のWWWコンテンツを破棄することなく、ポータルサイトとして再利用することが可能となる。
【００１５】
さらに本発明では、従来のように個人情報をサーバ側で管理するのではなく、クライアントPCに保存するので、サーバ側に個人の学習データを保存するのに比べて、プライバシーを保護しやすい。加えて、ポータルサイトを利用する毎にサーバにログインする必要がなく、利用者は従来通りの操作で、自分の趣味趣向が日々反映されたポータルサイトをWWWブラウザに表示できるようになる。学習データは個人単位で日々自動的に更新・蓄積されていく。したがって、煩雑なポータルサイトのカスタマイズ作業なしに、使えば使うほどに、より個人に密接した情報を提供できるポータルサイトとして、利用することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１７】
図１は、本発明のポータルサービス提供方法を実装したクライアントの実施の形態を示した図である。本実施形態では、WWWコンテンツ閲覧者１０１が、個人のクライアントPC１０２上にて起動したWWWブラウザ１０３を操作することでWWWコンテンツの参照を行う。また、同PC１０２上に、個人用プロキシ装置１０４（その実体はプログラムである）を稼動させておく。閲覧者１０１は、WWWブラウザ１０３の設定において、プロキシサーバとして自らのPC１０２で稼働中の個人用プロキシ装置１０４を指定する。閲覧者１０１がWWWブラウザ１０３を操作することによって、任意のWWWサイト１１１内の任意のWWWコンテンツ１１４を要求すると、WWWブラウザ１０３は、個人用プロキシ装置１０４に、指定されたWWWコンテンツ１１４をWWWサイト１１１からWWWブラウザ１０３の代理として取得するように、依頼する。
【００１８】
依頼を受けた個人用プロキシ装置１０４は、その前処理部１０５の学習データ評価処理１０９で、学習データ領域１０７に要求先のURLがすでに学習データ１０８として登録されていないかを確認する。学習データ領域１０７の学習データ１０８は、任意の区分ごとに評価されて管理されている。WWWコンテンツ１１４のURLが学習データ領域１０７に存在し、それが予め個人用プロキシ装置１０４がポータルとして提供したコンテンツのURLであった場合、「WWWコンテンツ１１４はWWWコンテンツ閲覧者１０１が頻繁に利用する趣味・趣向にあったWWWコンテンツである」という予測が正しかったと解釈できるため、学習データ領域１０７に対して、WWWコンテンツ１１４のWWWコンテンツ参照回数を増加して評価を上げる。同時に、インターネット１１０を通じて、WWWサイト１１１のWWWサーバ１１２にWWWコンテンツ１１４の要求を行う。
【００１９】
WWWサーバ１１２は、そのWWWコンテンツ保持領域１１３からWWWコンテンツ１１４を取得し、個人用プロキシ装置１０４に応答として返す。応答を受け取った個人用プロキシ装置１０４は、後処理部１０６のコンテンツ解析処理１１５において、WWWコンテンツ１１４を、HTML（Hyper Text Markup Language）データとそれ以外のデータとに識別し、HTMLデータのみをフィルタリングして抽出し、該データに対して解析処理を行う。その解析処理では、予め決められた条件文字列に合致するデータが当該HTMLデータ中に存在するかが判定される。予め決められた条件文字列としては、例えばHTMLデータ中に<A>というリンク指定タグがあるか否かであり、<A>タグが含まれているときは、コンテンツ解析処理１１５によって<A>タグの要素や属性が解析され、リンク参照先文字やアンカーキーワードなどが抽出される。抽出された該データは、学習データ蓄積処理１１６によって、一定の区分ごとに学習データ領域１０７に蓄積される。蓄積されるデータ１０８としては、WWWコンテンツ１１４のリンクURL、アンカー文字列、コンテンツ中の特定文字列の出現頻度などが該当し、区分には時間帯別、曜日別、季節別などが該当する。
【００２０】
データ蓄積が終わると、WWWコンテンツ１１４は変換処理１１７に渡される。変換処理１１７では、これまでに蓄積された学習データ１０８を用いて当該WWWコンテンツの解析が行われ、予め変換すべきWWWコンテンツ文字列があるか、追加すべきポータル情報があるかが判断される。ここでは、WWWコンテンツ１１４が変換すべきWWWコンテンツであると判断されたこととする。変換処理１１７は、取得したWWWコンテンツ１１４中のコンテンツ文字列を、学習データ１０７を元に、コンテンツ閲覧者１０１の趣味・趣向にあったものに変換する。変換とは、単純に学習データを追加する処理であったり、コンテンツ文字列を学習データのものに置換する処理であったり、またはコンテンツ内の特定部分の表示位置を変更する処理であってもよい。例えば、WWWコンテンツ１１４にアクセスされた時間帯が夜であった場合、学習データ領域１０７の夜時間帯区分データから夜時間帯に頻繁にアクセスされているサイトのリンクURLおよびタイトル文字列を取得し、その情報を元に、WWWコンテンツ１１４の先頭にコンテンツ閲覧者１０１が夜時間帯に頻繁にアクセスするサイトのリンクを追加することが可能となる。つまり非ポータルサイトから取得したWWWコンテンツ１１４を、コンテンツ閲覧者１０１の趣味・趣向の反映されたポータルコンテンツへと変換することが可能となる。
【００２１】
その後、WWWコンテンツ閲覧者１０１が、変換処理されたポータルサイトから再びWWWコンテンツ１１４を要求したときは、WWWコンテンツ１１４は予め予測に基づいてポータル部品として提供した情報であるため、データ評価処理１０９は、学習データ１０７に対して、WWWコンテンツ参照回数を増加して、WWWコンテンツ１１４の評価を上げる。
【００２２】
以上を繰り返すことによって、学習データを逐次蓄積・評価することで、より精度の高いコンテンツ閲覧者１０１用のポータルサイトが用意できるようになる。
【００２３】
図２は、あるWWWコンテンツが複数のWWWコンテンツをリンクしている様子を示したものである。WWWサイト201内のWWWコンテンツ202が、同じサイト内のWWWコンテンツ203をリンクしている一方、別のWWWサイト204内のWWWコンテンツ205をリンクしている。このように、WWWシステムは、あるWWWコンテンツから複数のWWWサイトにまたがって別のWWWコンテンツをリンクしており、ツリー構造を形成して成り立っているということができる。
【００２４】
図３は、図２に示したWWWコンテンツのリンク構造をHTMLで記述した例３０１を示す。通常、WWWコンテンツが別のWWWコンテンツに対してリンクを行う場合は、<A>タグによって行う。<A>タグにはhref属性があり、その値にリンク先のWWWコンテンツのURLを記述する。URLは、WWWコンテンツを取得するためのプロトコル、WWWコンテンツを保持しているWWWサイト、およびWWWコンテンツのパス情報などを含んでいる。また、<A>開始タグと</A>終了タグで囲まれた文字列はアンカーと呼ばれ、WWWブラウザで表示したときは青文字や下線付きで表示され、閲覧者がこの部分をクリックすることでhref属性に記述されたWWWコンテンツにリンクするようになっている。HTMLにおけるURLやアンカー文字列は、後述するWWWコンテンツの評価において、重要な情報になりうる。
【００２５】
図４は、個人プロキシ装置１０４がWWWコンテンツの要求を受けたあとに行う処理のフローを示している。ステップS401でWWWブラウザからWWWコンテンツの要求を受けたとき、まずステップS402にて、そのWWWコンテンツが、予めポータルとして提供したコンテンツのURLかどうかを確認する。もし予めポータルとして提供したコンテンツのURLの場合は、ステップ403にて、予めポータルとして提供したコンテンツの評価方法を正しい評価であったと判定し、その学習データの評価値を上げる。その後、ステップS404にてWWWサーバからWWWコンテンツを受信し、ステップS405にてそのWWWコンテンツを解析して一定のアルゴリズムに従って学習データとなりえるデータを採取する。採取した学習データは、ステップS406にてこれまでに蓄積されてきた学習データ領域に区分ごとに整理されて蓄積される。その後、学習データを元に、ステップS407にて受信したWWWコンテンツ中に変換処理を行うべきデータが含まれるかの判断が行われ、ステップS408にて受信したWWWコンテンツに対して、学習データを反映する変換処理が行われる。その後、ステップS409にてWWWブラウザに応答を送信する。以上のフローにおいて、S402からS403までを前処理部、S405からS408までを後処理部と呼ぶ。
【００２６】
あるWWWコンテンツを受信したときに、そのWWWコンテンツから予め変換処理を施しポータルとして用意しておくべきWWWコンテンツを判断するための評価は、さまざまな項目で行うことが考えられる。これ以降は簡単のため、リンク先WWWコンテンツのWWWサイトのアクセス頻度と、アンカー文字列をクリックした頻度を用いて説明することとする。
【００２７】
図５を用いて、リンク先WWWコンテンツのWWWサイトのアクセス頻度による評価を説明する。図２および図３のリンク構造があったときに、リンク元のWWWコンテンツaからリンク先のWWWコンテンツb〜dが属するサイトＡ、Ｃ、Ｄのそれぞれのアクセス頻度データ501を利用する。ここでは、サイトＣがもっとも多くアクセスされており、サイトＡは何度かアクセスされており、サイトＤはこれまで一度もアクセスされていない状況とする。このときのアクセス頻度を元に、WWWコンテンツb〜dのそれぞれのスコアを決定した値は表502のとおりである。表502に見られるとおり、WWWコンテンツcがもっとも高いスコアを得ている。
【００２８】
また、図６を用いて、リンクのアンカーキーワード別のアクセス頻度による評価を説明する。キーワード別アクセス頻度データ601によれば、キーワードxがもっとも多くアクセスされており、キーワードzは何度かアクセスされ、キーワードyは一度もアクセスされていない状況である。したがって、WWWコンテンツbがもっとも高いスコアを獲得し、続いてWWWコンテンツdであり、WWWコンテンツcはスコアなしである。
【００２９】
さらに、図７を用いて、ポータル部品として提供したコンテンツに対して、閲覧者がどれだけの回数実際に参照したかという評価を説明する。コンテンツ別参照頻度データ701にはポータルとして提供したコンテンツの情報が参照回数として蓄積されており、コンテンツcが実際にもっとも多くアクセスされており、コンテンツbは何度かアクセスされ、コンテンツdにかぎっては閲覧者の好みに合致するであろうと予測してポータルとして提供しているにもかかわらず一度もアクセスされていない状況である。したがって、WWWコンテンツcがもっとも高いスコアを獲得し、続いてWWWコンテンツbであり、WWWコンテンツdはスコアをマイナス点とする。
【００３０】
図８は、図５、図６および図７で算出した、サイトによる評価とキーワードによる評価、および参照回数による評価を総合的に判断して、最終的に予め変換処理を施しポータルとして用意しておくべきWWWコンテンツを決定している様子を示している。個人によって、サイトによる評価に重みを置くべきか、キーワードによる評価に重みを置くべきか、または実際の参照回数による評価に重みを置くべきかは、異なることが考えられる。そこで、表801に示すように、それぞれの評価に対して重み係数を設定しておく。そして、WWWコンテンツb〜dのそれぞれに対して、計算式 802によって総合評価スコアを算出する。その結果は表803に示すとおりである。最後に、予め決めておいた閾値804との比較を行う。結論805に示すとおり、ここではWWWコンテンツcが最も利用者の好みであると判定され、変換処理を施してポータルとして提供するべきということとなった。さらに、総合評価でマイナス点となったコンテンツdに対しては、ポータルとして提供しない、もしくは優先度を下げるなどの評価を行う。
【００３１】
重み係数は、個人用プロキシ装置の設定項目として利用者が自由に変更できるものとしてもよいし、時間帯によって動的に変更してもよいし、または、あらかじめ決められた数値であってもよい。また、リンク元WWWコンテンツのHTMLにおけるリンクの位置も評価項目となりえる。例えば多くのWWWサイト、特にニュースの配信サイトなどでは、新着情報をWWWコンテンツの上部におくことが多く、これをクリックすることが多い。よって、ページ上部のリンクのスコアを高くするという評価は妥当であると考えられる。また、太字等で強調表示したり、文字や背景の色を目立つ色に変える等の方法によっても、重み付けを変えることができる。その他、リンク元WWWコンテンツ自体の評価も重み付けに加味しても良い。つまり、そのWWWコンテンツから次のWWWコンテンツへの参照が行われそうかどうかの評価である。これは、WWWコンテンツ自体あるいはWWWコンテンツが含まれるドメインが過去に参照されているか、参照されていた場合、そのWWWコンテンツからどの程度、次のWWWコンテンツが参照されたかどうかを評価するものである。そのWWWコンテンツあるいはドメインが初めて訪れるものだった場合に評価は普通としたとき、何度も訪れて多く他のWWWコンテンツを参照したものが最も評価が高く、何度も訪れているが他のWWWコンテンツを参照していないものが最も評価が低い。
【００３２】
さらに、学習データは、時間別、曜日別、季節別ごとに管理されているので、評価の重み付けをそれぞれの区分ごとに求めて、同じWWWコンテンツであっても、あるときは高い評価とし、あるときは低い評価とすることが考えられる。
【００３３】
図９は、図８で算出した総合評価をもとに、図３のコンテンツaに対して変換処理を行う様子を示している。オリジナルのWWWコンテンツ901に対して、サイトによる評価が一位であるWWWコンテンツcのリンクを「お気に入り」としてコンテンツの先頭に挿入し、さらにキーワードによる評価で一位となったキーワードxという文字列に対して、学習領域に蓄積されているコンテンツbのリンク情報を付加する、という変換処理を行っている。変換処理については、利用者個人で設定してもよいし、また変換処理を行うソフトウエアを別途用いて行ってもよい。これらの変換処理によって、利用者は目的のコンテンツへの効率の良いアクセスを行うことが可能となる。
【００３４】
図１０は、個人プロキシ装置の前処理部1001が学習データ1004を蓄積し、後処理部1009が学習データ1004を利用する様子を示している。すなわち、前処理部1001において、コンテンツの要求を受信し（ステップS1002）、その要求を解析し学習データ1004として蓄積する（ステップS1003）。学習データ1004は、サイト別アクセス頻度データ1005、キーワード別アクセス頻度データ1006、時間別アクセス頻度データ1007、および評価項目別重み係数データ1008などを含む。後処理部1009は、学習データを元にコンテンツを解析し（ステップS1010）、学習データを元に変換する（ステップS1011）。以上のように、個人プロキシを繰り返し使用し続けることにより、学習データ1004を、よりその個人の趣向にあったものにしていくことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の実施形態の構成を示した図
【図２】WWWシステムにおいてWWWコンテンツが他WWWコンテンツをリンクしている例を示した図
【図３】他WWWコンテンツをリンクしているHTMLの例を示した図
【図４】個人用プロキシ装置の処理フローを示した図
【図５】リンク先サイトのアクセス頻度を元にスコアを算出した例を示した図
【図６】キーワードのアクセス頻度を元にスコアを算出した例を示した図
【図７】実際のポータル部品への参照頻度を元にスコアを算出した例を示した図
【図８】各評価項目の重み付けを加味して総合評価スコアを算出した例を示した図
【図９】スコアをもとに非ポータルコンテンツをポータルコンテンツに変換処理した例を示した図
【図１０】学習データの蓄積と利用の様子を示した図
【符号の説明】
【００３６】
１０１…WWWコンテンツ閲覧者、１０２…クライアントPC、１０３…WWWブラウザ、１０４…個人用プロキシ装置、１０５…個人用プロキシ装置の前処理、１０６…個人用プロキシ装置の後処理部、１０７…個人用プロキシ装置の学習データ、１０８…個用プロキシ装置の学習データ領域、１０９…学習データ評価処理、１１０…インターット、１１１…WWWサイト、１１２…WWWサーバ、１１３…WWWサーバのWWWコンテンツ格納領域、１１４…WWWサーバが持つWWWコンテンツa、１１５…WWWサーバが持つWWWコンテンツa、１１６…コンテンツ解析処理、１１７…学習データ蓄積処理、１１８…変換処理。
【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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