(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成システムであって、
前記サーバーは、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納した第一データベースと、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納した第二データベースと、
前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した分類概念データベースと、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築する分類部と、
前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信する分類情報送信部とを有する、グループ形成システム。
【請求項２】
ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成方法であって、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を、前記サーバー内の第一データベースに格納するステップと、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を、前記サーバー内の第二データベースに格納するステップと、
前記サーバーの分類部が、ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した、前記サーバー内の分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築するステップと、
前記サーバーの分類情報送信部が、前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信するステップと、
を備えたことを特徴とするグループ形成方法。
【請求項３】
ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、前記新たなユーザを含めたグループを再構築する、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているグループ形成装置であって、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納した第一データベースと、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納した第二データベースと、
前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した分類概念データベースと、
から情報を取得し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築する分類部と、
前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信する分類情報送信部と、
を備えたことを特徴とするグループ形成装置。
【請求項４】
ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成方法であって、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納する、前記サーバー内の第一データベースと、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納する、前記サーバー内の第二データベースと、
前記サーバーが、前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納する、前記サーバー内の分類概念データベースとを用いて、
前記サーバーの分類部が、ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築するステップと、
前記サーバーの分類情報送信部が、前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信するステップと、
を備えたことを特徴とするグループ形成方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、インターネット上における複数のユーザが情報交換するグループ（以下、コミュニティと呼ぶこともある）を形成するための、グループ形成システム、グループ形成方法およびグループ形成装置等に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、インターネット上には掲示板やメーリングリストなど、一般ユーザ同士が情報を交換し合う、いわゆるコミュニティが多数存在する。ユーザはブラウザを通じて検索サービスを利用し、自分の興味のあるキーワードを入力して検索を行い、検索結果のWebページの情報を閲覧しながらそのページに掲示板やメーリングリストといったコミュニティが存在すればそれらに参加する。また、友人、知人からそのようなコミュニティの情報を入手し、そのコミュニティに参加している。
特開２０００−７６３０７号公報では、ユーザ側の端末においてユーザのネット上の活動を監視しておき、自動的にユーザのプロファイル情報を作成し、ユーザが情報検索を行った際には、検索結果に対して、プロファイル情報を利用してフィルタリングを行う技術について開示されている。この技術では、情報の取捨選択に際しプロファイル情報を利用した自動化がなされる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、従来では、この様なコミュニティの形成及び運営は、自動化されておらず、人手により行われている。
【０００４】
具体的には、コミュニティを管理するためには、次のような行為を行う必要がある。
【０００５】
１．コミュニティの生成
２．メンバー集め
３．コミュニティの運営
このうちコミュニティの運営のためには、コミュニティ内の議論に対して監視を行い、不適切な投稿を削除したり、コミュニティが不活性化状態に陥った場合には活性化させるための手立てを講ずる必要がある。そしてこれらの行為は、人手で行われているのが現状であるが、これらは非常に手間のかかる行為である。
【０００６】
一方、ユーザは自分の興味のあるコミュニティを検索により見つけようとするが、検索の技術によっては自分に適したコミュニティを必ずしも見つけることができないことも多く、また、一度コミュニティに参加していても、そのコミュニティが自分に適さないと感じた場合は再び同様の検索作業を行わなければならず、手間がかかるという課題があった。
【０００７】
本発明は、この様な従来の上記課題を考慮して、例えば、インターネット上のコミュニティの形成が従来に比べて手間のかからない様に行えるグループ形成システムなどを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
第１の本発明は、ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成システムであって、
前記サーバーは、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納した第一データベースと、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納した第二データベースと、
前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した分類概念データベースと、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築する分類部と、
前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信する分類情報送信部とを有する、グループ形成システムである。
【０００９】
また、第２の本発明は、ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成方法であって、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を、前記サーバー内の第一データベースに格納するステップと、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を、前記サーバー内の第二データベースに格納するステップと、
前記サーバーの分類部が、ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した、前記サーバー内の分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築するステップと、
前記サーバーの分類情報送信部が、前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信するステップと、
を備えたことを特徴とするグループ形成方法である。
【００１０】
また、第３の本発明は、ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、前記新たなユーザを含めたグループを再構築する、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているグループ形成装置であって、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納した第一データベースと、
前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納した第二データベースと、
前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納した分類概念データベースと、
から情報を取得し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築する分類部と、
前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信する分類情報送信部と、
を備えたことを特徴とするグループ形成装置である。
【００１１】
また、第４の本発明は、ブラウザによるウェブの閲覧履歴から抽出したキーワードである複数種類の属性と、その属性のキーワードの出現頻度と、その出現頻度が全てのキーワードの出現頻度の総計に占める割合を示す属性値とを有する嗜好情報を持つ各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている、各ユーザが属する所定の複数のグループにおいて、
新たなユーザが参加を希望する場合、新たなユーザの嗜好情報と前記ユーザの嗜好情報を用いて、新たなユーザの情報端末及び前記ユーザの情報端末とインターネットを介して接続されているサーバーが、前記新たなユーザを含めたグループを再構築するグループ形成方法であって、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において安定した出現頻度を示す第１の嗜好情報を格納する、前記サーバー内の第一データベースと、
前記サーバーが、前記所定の複数のグループに属するユーザの嗜好情報のうち、キーワードの出現頻度が、一定期間において前記第１の嗜好情報のキーワードの出現頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す第２の嗜好情報を格納する、前記サーバー内の第二データベースと、
前記サーバーが、前記各ユーザの前記嗜好情報が概念として分類された、インターネット上に構築されている前記所定の複数のグループのデータを格納する、前記サーバー内の分類概念データベースとを用いて、
前記サーバーの分類部が、ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第１の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築し、
ＣＯＢＷＥＢ法により、前記新たなユーザの前記第２の嗜好情報と、前記分類概念データベースの各ユーザの前記嗜好情報の前記属性及び前記属性値からグループ内の類似度及びグループ間の非類似度を表すＣＵ値を求め、該ＣＵ値が最大となるようグループを選択して前記所定の複数のグループを再構築するステップと、
前記サーバーの分類情報送信部が、前記再構築された結果をユーザの情報端末に送信するステップと、
を備えたことを特徴とするグループ形成方法である。
【００４３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明および本発明に関連した発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明を行う。
【００４４】
図１は、全体のシステム構成について表した図である。
【００４５】
図１中、１０１はインターネット等のネットワークである。
【００４６】
１０２と１０４はコミュニティに参加している、または、参加しようとしているユーザであり、１０３と１０５はユーザがコミュニティに参加する際に、どのコミュニティが適切かを判定するために必要な嗜好情報を収集、生成するための情報端末である。
【００４７】
１０６は、コミュニティを管理しているサーバであり、ユーザ１０２や１０４から送信されたユーザの嗜好情報を受信し、蓄積している複数のユーザの嗜好情報、および受信した嗜好情報からユーザのクラスタリングを行い、作成されたクラスをコミュニティとして捉える。その後、ユーザに対して、どのコミュニティに属しているかと言う情報を送信する。
【００４８】
また、１０７はサービス提供者であり、コミュニティで議論されている内容に関する製品情報や、サービス情報などをユーザに提供する。１０８は広告主であり、ユーザが参加しているコミュニティに対して広告情報を提供する。
【００４９】
（実施の形態１）
第一の実施の形態では、情報端末によりユーザの嗜好情報を自動的に抽出し、デジタル署名を付与して認証機能を持たせたデータをサーバへ送信し、サーバでは受信したデータに対して認証を行い、受信データからユーザの嗜好情報データを取り出す手順について説明する。
【００５０】
図２はユーザがブラウザを閲覧している情報から、ユーザの嗜好を抽出し、データを送信するまでをモデル化した図である。
【００５１】
図２中、２０１はInternet Explorer等のブラウザであり、２０２はブラウザ２０１で閲覧している言語情報に対して形態素解析などの言語処理を行う言語処理部である。
【００５２】
２０３は言語処理部２０２で処理されたデータから、ユーザの嗜好を表すデータを抽出する特徴抽出部である。
【００５３】
２０４はユーザの性別や年齢、趣味と言ったユーザ個人に関する情報を記憶しておく個人情報データベースである。
【００５４】
２０５はすでにユーザが嗜好情報を保持する場合、嗜好情報を記憶しておく嗜好履歴記憶データベースである。
【００５５】
２０６は、ユーザが閲覧しているブラウザの内容に関して特徴抽出部２０３から出力されるユーザの嗜好情報と、個人情報データベース２０４から出力される個人情報と、嗜好履歴記憶データベース２０５から出力される嗜好履歴情報から、ユーザの新たな嗜好情報を作成する嗜好作成部である。
【００５６】
２０７は嗜好情報を送信データとして送信する際のデータのフォーマットについて記憶しておく送信データ作成用データベースである。
【００５７】
２０８はデジタル署名を付与する際の鍵を記憶しておく鍵データベースである。
【００５８】
２０９は鍵データベース２０８の鍵を使用して、データに署名を施す署名部である。
【００５９】
２１０は嗜好作成部で作成された嗜好情報に対して、送信データ作成用データベース２０７に記憶されているフォーマットに従ってタグ付けを行い、署名部２０９にタグ付けされた情報を渡し、署名部２０９から署名を受け取り、タグ付けされたデータに署名を付与し送信データを作成する送信データ作成部である。
【００６０】
２１１は送信データ作成部２１０で作成されたデータを送信するデータ送信部である。
【００６１】
次に、ブラウザを通して図４に示す言語データが入力された際の動作を図３のフローチャートを用いて説明する。
【００６２】
ステップ３０１では、言語処理部２０２の動作に対応しており、言語データ４０１を形態素解析し、図５の５０１に示すような形態素解析結果を得る。
【００６３】
ステップ３０２は、特徴抽出部２０３の動作に対応しており、形態素解析されたデータ５０１から名詞のみを抽出し、図６の６０１に示すような語彙と、その出現頻度からなるデータを作成する。
【００６４】
ステップ３０３からステップ３０９は、嗜好作成部２０６の動作に対応しており、名詞データ６０１から一語ずつ選択し、嗜好履歴記憶データベース２０５に記憶されているデータ７０１を参照して、選択した名詞が既にデータベース２０５に記憶されているかどうかを判定する。嗜好履歴記憶データベース２０５には、図７の嗜好履歴データ７０１に示すように、現在の個人の嗜好の履歴情報が、属性としての単語とユーザが閲覧した出現頻度、および出現頻度が記憶されているすべての単語の出現頻度の総計に占める割合（重み）が属性値として記憶されている。
【００６５】
抽出された名詞データ６０１（図６参照）における単語「プロ野球」についてみてみると、「プロ野球」は嗜好履歴データ７０１（図７参照）に記憶されているためステップ３０６の出現頻度加算が実行され、出現頻度を１回加算し出現頻度が「11回」となる。
【００６６】
ステップ３０９では、名詞データ６０１に選択されていない名詞があるかどうかを判定し、あれば、ステップ３０３からステップ３０５で次の名詞「日本」、「シリーズ」を順次選択し、嗜好履歴データ７０１を参照して、既に記憶されているかどうか判定を行う。
【００６７】
ここで、名詞データ６０１中の最後の名詞「フリーエージェント」が選択された場合を考える。
【００６８】
ステップ３０４では、嗜好履歴データ７０１を参照して「フリーエージェント」がこれまでに出現していないと判定する。ステップ３０７とステップ３０８では嗜好履歴データ７０１に属性として単語「フリーエージェント」と、その出現頻度「１回」を新たに登録する。そして、ステップ３０９で名詞データ６０１には、選択されていない単語はないと判定する。
【００６９】
ステップ３１０およびステップ３１１では、嗜好履歴データ７０１に名詞データ６０１を加えたすべての出現頻度から属性としての各単語の重みを属性値として算出し、図８の８０１に示す新たな嗜好履歴データを作成する。
【００７０】
ステップ３１２では、作成された新たな嗜好履歴データ８０１に対して個人情報データベース２０４に記憶されている図９に示すような個人情報データを付与し、図１０に示す嗜好情報データ１００１を、新たな嗜好情報として作成する。
【００７１】
送信データ作成部２１０は、上述のフローチャートにより嗜好作成部２０６で作成された嗜好情報１００１を受け取る。送信データ作成部２１０は、図１１の１１０１に示すようにタグ付けしたフォーマットの送信データを作成する。例えば、タグ付けの規則としては、XMLを利用できる。
【００７２】
図中、１１０２は送信データの「Profile」情報を表す。「Profile」情報の詳細は、図１２の１２０１に記述されているように、送信データの送信先を表す「送信先IPアドレス」、送信データを送信した送信元を表す「送信元IPアドレス」、ユーザの「名前」、送信データに対して署名部２０９で施す「署名」から構成される。
【００７３】
図１１中、１１０３は送信データに対して、受信側で実行することができるメソッドを「Action」情報として記述されている。「Action」情報の詳細は図１２の１２０２に記述されているように、送信データに含まれる嗜好情報を抽出するためのメソッド、送信データに含まれる個人情報を抽出するためのメソッドから構成される。
【００７４】
図１１中、＜Contents＞タグで囲まれたContents部１１０４は嗜好作成部２０６で作成された嗜好情報１００１が記述される。
【００７５】
なお、Agent、 Profile、 Action、 Contentのタグ名は、送信側と受信側で一意に識別可能であれば、他の名前や記号を利用しても良い。
【００７６】
送信データ作成用データベース２０７と送信データ作成部２１０から図１３に示すようなタグ付けされたデータ、タグ付けデータ１３０１が作成される。
【００７７】
署名部２０９での動作のために、データ認証用に「対」の「プライベートキー」と「パブリックキー」が、あらかじめ作成され、そのうち「プライベートキー」が鍵データベース２０８に記憶されている。一方で「パブリックキー」は、送信データを受信するサーバに記憶されている。
【００７８】
ここで、これらの「対」のキーは、ユーザの情報端末で作成され、「パブリックキー」がサーバに送信されるのでもよいし、キーの作成はサーバ側で行われ、「プライベートキー」がダウンロード、もしくは他の記憶媒体でもってユーザの鍵データベース２０８に記憶されるのでもよい。なお、セキュリティ向上のために、パブリックキーとプライベートキーを、所定の期間ごとに新たに作成するようにしても良い。
【００７９】
タグ付けデータ１３０１に「署名」が付与され、送信データ１４０５が作成される手順について図１４を参照して述べる。
【００８０】
図１４中、１４０１は鍵作成部であり、データ認証用に「対」の「プライベートキー」と「パブリックキー」を作成する。
【００８１】
１４０２は鍵データベース２０８に記憶されるプライベートキー、１４０３はサーバに記憶されるパブリックキーである。
【００８２】
署名部２０９は、送信データ作成部２１０からタグ付けデータ１３０１を受け取り、鍵データベース２０８から「プライベートキー」１４０２を取りだし、「署名」を作成する。
【００８３】
署名部２０９で作成された「署名」は、送信データ作成部２１０に返され、送信データ作成部２１０は、タグ付けデータ１３０１に、「署名」１４０４を付与し、送信データ１４０５を作成し、データ送信部２１１へ図１５に示す送信データ１４０５を渡す。
【００８４】
次に、サーバ１０６（図１参照）がユーザの情報端末から送信される送信データ１４０５を受信し、認証を行い、送信データ１４０５からユーザの嗜好情報を抽出する手順について説明する。
【００８５】
図１６はこの手順をモデル化した図である。
【００８６】
図１６中、１６０１はユーザの情報端末から送信された送信データ１４０５を受信するデータ受信部である。
【００８７】
１６０３は、受信したデータに対して、サーバが実行可能なメソッドを記憶しておくメソッドデータベースである。
【００８８】
１６０４は、サーバに登録されているユーザの情報を管理している登録者情報管理データベースである。
【００８９】
１６０２は、データ受信部１６０１で受信したデータ１４０５に対して認証を行うための規則を記憶しておく認証規則記憶データベースである。
【００９０】
１６０５は、受信データ１４０５に対して、登録者情報管理データベース１６０４および、認証規則記憶データベース１６０２を参照して、メソッドデータベース１６０３に記憶されているメソッドを利用して認証を行うデータ認証部である。
【００９１】
１６０６は、メソッドデータベース１６０３に記憶されているメソッドのうち、データ認証部１６０５で認証されたデータからユーザの嗜好情報を抽出するためのメソッドを参照して、嗜好情報を抽出する嗜好情報抽出部である。
【００９２】
認証の手順について、図１７に示すフローチャート、および図１９を用いて説明する。
【００９３】
ステップ１７０１は、データ受信部１６０１の動作に相当し、ユーザが送信するデータを受信する。
【００９４】
ステップ１７０２からステップ１７０４は、データ認証部１６０５の動作に相当する。データ認証部１６０５で使用するメソッドデータベース１６０３のメソッドについて図１８を用いて説明を行う。１８０１は受信データに記述されている署名に対して認証を行う署名認証メソッドである。１８０２は受信データのフォーマットに対して認証を行うフォーマット認証メソッドである。１８０３は受信データに記述されているユーザ情報に対して認証を行うユーザ情報認証メソッドである。
【００９５】
まず、ステップ１７０２では、署名認証メソッド１８０１により、認証規則記憶データベース１６０２に記憶されているパブリックキー１４０３（図１４の鍵作成部１４０１により作成）を用いて、受信したデータ１４０５の署名が正しいかどうかの認証を行う。署名が適合した場合、ステップ１７０３において、フォーマット認証メソッド１８０２により、同じく認証規則記憶データベース１６０２に記憶されている、受信データが具備すべきフォーマットを記述したデータ１９０１を用いて、受信データ１４０５の認証を行う。フォーマットデータ１９０１は、受信データが具備すべきフォーマットが、一番外枠を“＜Agent＞”と“＜/Agent＞”タグが囲み、その間に“＜Profile＞”と“＜/Profile＞”、“＜Action＞”と“＜/Action＞”、“＜Contents＞”と“＜/Contents＞”でそれぞれ囲まれたデータが記述されていることを示している。フォーマットが正しい場合、ステップ１７０４において、ユーザ情報認証メソッド１８０３により、登録者情報管理データベース１６０４に管理されているユーザデータ１９０２と、受信データ１４０５のデータが一致するかどうか判定する。図２０にユーザデータ１９０２の詳細を示す。
【００９６】
図２０におけるユーザデータ１９０２に管理されているデータのうち、ユーザの名前、パスワードが、受信データ１４０５の「Profile」情報と一致するかどうかを判定する。
【００９７】
ステップ１７０５では、ステップ１７０２からステップ１７０４のいずれかで受信データ１４０５が認証されなかった場合、エラー処理がなされる。
【００９８】
ステップ１７０６は、図１６の嗜好情報抽出部１６０６の動作に対応し、ステップ１７０２からステップ１７０４で認証されたデータに対して、メソッドデータベース１６０３に記憶されているメソッドである嗜好情報抽出メソッド１８０４を用いて、ユーザの嗜好情報を抽出する。
【００９９】
なお、本実施の形態においてはユーザの嗜好情報作成のためのデータとして、ブラウザによるWebの閲覧履歴からキーワードを抽出したものを想定したが、この限りではなく、実際の店舗、またはWeb上の仮想店舗での物品の購入履歴や傾向などのデータを用いることも考えられる。
【０１００】
購入履歴を用いることで、例えば、最近おしめや粉ミルクなどの赤ちゃん用品を購入した人たちは、子育てや出産に関していろんな悩みや不安、相談したいことがあると考えられるので、そのような人が参加するコミュニティを作成する、といった使い方が可能になる。
【０１０１】
（実施の形態２）
第二の実施の形態では、既にインターネット上にコミュニティが構築されている場合において、新しい参加者が現れた際の、コミュニティの作成方法について説明する。
【０１０２】
即ち、サーバ１０６が受信した、新たに参加を希望するユーザの嗜好情報１００１と、既に参加している複数のユーザの嗜好情報をもとに構築されているコミュニティ（以下、カテゴリと呼ぶこともある）に関する情報から、クラスタリングを行うことで、新しいユーザを加えたコミュニティを作成する方法について述べる。
【０１０３】
図１６に示すサーバの構成のうち、本実施の形態で使用する構成要素について説明する。
【０１０４】
１６０７は、現在のクラスタリングの結果である概念情報を記憶しておく分類概念データベースである。
【０１０５】
１６０８は、コミュニティに属するメンバー全員に関する、図１０に示すような嗜好情報を記憶しておく嗜好蓄積データベースである。
【０１０６】
１６０９は、嗜好蓄積データベース１６０８と分類概念データベース１６０７を参照して、実施の形態１における嗜好情報抽出部１６０６の出力である嗜好情報１００１を含めて新たにクラスタリングを行う分類部である。
【０１０７】
１６１０は、分類部１６０９による新たな分類の結果、属するカテゴリが変更したユーザに対して、登録情報管理データベース１６０４を参照して、変更を通知する分類情報送信部である。
【０１０８】
次に、分類概念データベース１６０７について述べる。詳細を図２１に示す。
【０１０９】
図中、楕円で示されているのはカテゴリの分岐を示すノードである（２１０１に相当）。
【０１１０】
四角形で示されているのはカテゴリであり（２１０２に相当）、そのカテゴリに属する各ユーザの嗜好情報は分散がある一定値よりも小さいことを表す。
【０１１１】
図では、１つのカテゴリである「Class:3」２１０３に属するメンバーは「User1」、「User7」、「User13」、「User25」、「User28」、「User30」、「User39」、「User42」であることを示している。
【０１１２】
各メンバーの属するクラスは、上位ノードから順に記憶されている。「User1」を例にとると、「Node:2」の下位の、「Node:5」の下位の、「Class:3」に所属することが記憶されている。
【０１１３】
次に、分類部１６０９が新規嗜好情報を入力として受け取った際の動作について説明する。
【０１１４】
分類部１６０９として、複数の事例から自動的に概念を形成する概念形成手法「COBWEB」を利用した場合について説明を行う。なお、「COBWEB」の詳細については文献「Fisher。 Conceptual clustering、 Learning from Examples、 and Inference、 Proceeding of the Fourth International Workshop on Machine Learning、pp。38-49、 1987」に委ねる。
【０１１５】
「COBWEB」では、分類のための指標として、カテゴリユーティリティ（以下、CU値）と呼ばれる値を用いる。CU値は、カテゴリ内データの類似度、およびカテゴリ間のデータの非類似度を表す値であり、分類部１６０９の動作はCU値が最大となる概念構成を選択しながら進行して行く。
【０１１６】
分類部１６０９は新規嗜好情報および、現在のクラスタリング結果（図２１に相当）に対して、以下に示す４つのオペレーションを実行する。
【０１１７】
オペレーションについて、図２１の「Node:1」から1段階下の階層について最適なカテゴリを判断する際の動作について説明する。
【０１１８】
１．現在のカテゴリへの追加
図２２（Ａ）の２２０１に一例を示すように、新規嗜好情報を既存のカテゴリ「Node:2」、 「Node:3」、 「Node:4」、にそれぞれ追加した場合について、CU値を計算する。
【０１１９】
２．新規カテゴリ作成
図２２（Ａ）の２２０２に示すように、「Node:2」、 「Node:3」、 「Node:4」と同列に新規にカテゴリを作成した場合についてCU値を計算する。
【０１２０】
３．カテゴリの統合
図２３Ａの２３０１に一例を示すように、二つのカテゴリ（図２１のＮｏｄｅ２，３）を統合して新たなカテゴリ（図２３Ａの新Ｎｏｄｅ）とした場合すべてについてCU値を計算する。
【０１２１】
４．カテゴリの分離
図２３Ｂの２３０２に一例を示すように、一つのカテゴリ（図２１のＮｏｄｅ３）を分離して二つのカテゴリ（図２３ＢのＣｌａｓｓ５，６）を作成する場合すべてについてCU値を計算する。
【０１２２】
上記４つのオペレーションを行い、最もCU値が大きかった分類法を採用し、これと同じ動作を下位のカテゴリに関しても行って行く。
【０１２３】
分類情報送信部１６１０は、分類部１６０９の出力を受けて、新規にカテゴリに追加されたユーザ、および分類部１６０９の分類の結果、ユーザの所属するカテゴリに変更があった、そのユーザに対して、登録者情報管理データベース１６０４の、図２０に示すユーザデータ１９０２のIPアドレスや、Mail Addressを参照して新規カテゴリ情報を通知する。
【０１２４】
尚、本実施の形態では、コミュニティに新規ユーザが参加する場合について述べたがこれに限らず、例えば、次のような事も可能である。即ち、すでに参加しているユーザの嗜好情報が変化した場合、その変化した嗜好情報を本実施の形態における新規ユーザの嗜好情報と同様に扱うことにより、嗜好の変化したユーザを新たにコミュニティに所属させることも可能である。
【０１２５】
（実施の形態３）
第三の実施の形態では、あるコミュニティに属しているユーザを１つ以上の別のコミュニティにも所属させる手順について説明する。
【０１２６】
図２４に本実施の形態における動作を説明するための構成図を示す。
【０１２７】
２４０１は、各ユーザの嗜好の履歴を記憶しておく嗜好履歴データベースである。
【０１２８】
２４０２は、嗜好履歴データベース２４０１の履歴情報を参照して履歴を反映した嗜好情報を作成する嗜好履歴反映データ作成部である。
【０１２９】
嗜好履歴データベース２４０１と嗜好履歴反映データ作成部２４０２の目的を以下に述べる。
【０１３０】
ある個人に関して嗜好蓄積データベース１６０８に記憶されている嗜好データは、個人の長期的なスパンにおける興味の傾向を表すデータであると捉えることができる。それに対して、その長期的な嗜好データの変遷を嗜好履歴データベース２４０１に記憶しておくことで、短期的なスパンにおける興味の傾向を表す嗜好情報を作成することができる。
【０１３１】
即ち、興味の傾向を属性とその頻度（重み）で表現すると、一定期間において安定した出現の頻度を示す長期的な嗜好データ（本発明の第１の嗜好情報に対応）と、上記一定期間において長期的な嗜好データの出現の頻度の変化度合いに比べて大きい変化度合いを示す短期的な嗜好データ（本発明の第２の嗜好情報に対応）を作成出来る。
【０１３２】
そうすると、嗜好蓄積データベース１６０８に記憶されている嗜好情報データの内、長期的な嗜好データによりクラスタリングされたコミュニティと、短期的な嗜好データによりクラスタリングされたコミュニティとは、互いに異なる。
【０１３３】
これにより、一人のユーザを複数のコミュニティに所属させるとともに、ユーザの長期的な興味と、「最近の流行の話題」などのようなユーザが関心を示すであろう短期的な興味に関するいずれのコミュニティにも参加させることができる。
【０１３４】
図２５に嗜好履歴データベース２４０１に記憶されている履歴を表すデータを示す。
【０１３５】
図のように、属性値が重みで数値化されている各属性に対する属性値は、嗜好蓄積データベース１６０８に記憶されている個人毎の属性値の変化を表している。
【０１３６】
嗜好履歴反映データ作成部２４０２では、図２５に示す嗜好履歴データベース２５０１のデータから、図２６に示すような最近のユーザの興味を繁栄したデータを作成する。このデータは、増減値がプラスの属性の属性値は高く、マイナスの属性の属性値は低く設定される。
【０１３７】
これにより、最近の嗜好の特徴を反映した嗜好情報データを作成することができる。
【０１３８】
分類部１６０９は、嗜好履歴反映データ作成部２４０２の出力データ２６０１と、分類概念データベース１６０７と、嗜好蓄積データベース１６０８の出力を入力とし、第二の実施の形態で示した動作を行い、図２６のデータの属するカテゴリを決定する。これによりユーザは、嗜好蓄積データベース１６０８に記憶されている長期的スパンの嗜好データによりクラスタリングされたコミュニティと、嗜好履歴データベース２４０１および嗜好履歴反映データ作成部２４０２によって作成された短期的スパンの嗜好データによりクラスタリングされたコミュニティと、2つのコミュニティに所属することが可能になる。
【０１３９】
分類情報送信部１６１０は、第二の実施の形態で示したのと同様にユーザに対して、新たなカテゴリを通知する。
【０１４０】
なお、ユーザを複数のコミュニティにクラスタリングするための嗜好データとしては、嗜好の履歴を元にしたデータに限らず、嗜好情報から属性をなんらかの選択基準に従って選択して新たに嗜好情報を作成するのでもよい。
また、本実施の形態で示したようなユーザの短期的な興味を表す嗜好データは、コミュニティを管理するサーバで作成してもよいし、ユーザが普段利用する情報端末において作成してもよい。
【０１４１】
（実施の形態４）
第四の実施の形態では、情報交換が盛んに行われないなどの、不活性状態のコミュニティに対して、コミュニティの再編（カテゴリの再編）を行う動作について説明する。
【０１４２】
図２７は本実施の形態における動作を説明するための構成図である。
【０１４３】
図中、２７０２はコミュニティにおいて投稿された情報の発信者、日付、情報の内容が記憶されている投稿情報記憶データベースである。
【０１４４】
２７０１は、投稿情報記憶データベース２７０２に記憶されているデータを参照して、コミュニティの活性化度合いを判定する活性度判定部である。
【０１４５】
活性度判定部２７０１は、投稿情報記憶データベース２７０２から、活性度判定基準に満たないコミュニティを抽出する。
【０１４６】
活性度判定基準としては、図２８に示すような「1日の投稿数」や「固定投稿者数」、「コミュニティメンバー数」などがあげられる。
【０１４７】
分類部１６０９は、活性度判定部２７０１から活性化していないコミュニティ（カテゴリ）の情報を受け取り、活性化しているコミュニティとの統合、あるいは不活性のコミュニティ同士の統合、再編を行う。
【０１４８】
なお、本実施の形態では活性化していないコミュニティを自動的に検知し、再編するための方法について述べたが、図２８に示すような活性度判定基準を用いて、ユーザに対して各コミュニティをその活性化度合いに応じて容易に識別できるような形式で提示することが可能となる。
【０１４９】
例えば図４９では、コミュニティのポータルサイトにおいて各コミュニティの活性度に応じて、それぞれを指し示す図形や文字の大きさを変えることにより、どのコミュニティが今一番活発に議論されているのか、などの情報を視覚的に伝えることが可能となる。また、図形や文字の大きさではなく、図形や文字、壁紙の色をかえるなどの方法も考えられる。
【０１５０】
また、図４９に示すようなポータルサイトにおいて、コミュニティ間の類似度に応じてそれぞれを指し示す図形や文字などの位置関係に相関を持たせて表示するようにしてもよい。
【０１５１】
（実施の形態５）
第五の実施の形態では、あるコミュニティ内で情報交換されている内容に関して企業がサービスを提供する場合について述べる。
【０１５２】
まず、本実施の形態で使用する構成図を図２９に示す。
図中、２９０１はコミュニティにおいてユーザから投稿される情報を監視、抽出する投稿情報監視部である。
【０１５３】
２９０２は、サービス提供会社１０７が、製品やサービス情報などユーザに提供したい情報を、その情報と対になるキーワードとともに登録しておく提供情報記憶データベースである。
【０１５４】
２９０３は、投稿情報監視部２９０１が抽出した情報に含まれるキーワードと、提供情報記憶データベース２９０２に登録されているキーワードを照合して一致しているかどうか判定するキーワード照合部である。
【０１５５】
２９０４は、キーワード照合部２９０３で一致していると判定されたキーワードと対になる情報を提供情報記憶データベース２９０２から検索し、その対になる情報を、キーワードを投稿したユーザ、もしくはキーワードを投稿したユーザを含みコミュニティに参加しているユーザに対して表示する提供情報表示部である。
【０１５６】
次に、本実施の形態における処理の手順を示す。
【０１５７】
図３０は、投稿情報記憶部２７０２に投稿されたデータを示す。また、図３１は提供情報記憶データベース２９０２に登録されている情報の一例を示す。本例では、ユーザの投稿したキーワードに対してサービス提供者が提供したい情報として、ユーザに参照してもらいたいURLが記述されている。
【０１５８】
投稿情報記憶データベース２７０２に、３００１に示す情報が投稿された場合を想定する。投稿情報監視部２９０１は、投稿情報記憶データベース２７０２を監視しており、３００１の情報を抽出する。キーワード照合部２９０３は、投稿情報監視部２９０１が抽出した情報に、提供情報記憶データベース２９０２に記憶されているキーワードが含まれているかどうか、照合を行う。本実施の形態では「デジタルカメラ」というキーワードが照合するため、提供情報表示部２９０４は、提供情報記憶データベースからキーワード「デジタルカメラ」に対応する情報であるURL「http://www.marumarudenki.co.jp/digi-came」を、キーワードを投稿したユーザ、もしくはキーワードを投稿したユーザを含みコミュニティに参加しているユーザに対して表示する。ユーザは表示されたURLにアクセスすることで、「デジタルカメラ」に関する情報を入手することができる。
【０１５９】
なお、本実施の形態では、サービス提供者がユーザに提供する情報として、製品やサービスなどのURL情報について述べたが、提供する情報は、URLではなく、製品やサービスの説明や価格など直接的な情報でもよいし、図３２の３２０１に示すように、ユーザが投稿したキーワードに関する説明情報でもよい。
【０１６０】
（実施の形態６）
第六の実施の形態では、広告主がコミュニティに対して、そのコミュニティ内で情報交換されている内容に関する広告を表示する場合について述べる。
【０１６１】
まず、本実施の形態で使用する構成図を図３３に示す。
【０１６２】
図中、投稿情報監視部２９０１、投稿情報記憶データベース２７０２は、実施の形態５に示した要素と同一の機能を持つ。
【０１６３】
キーワード記憶データベース３３０１は、コミュニティに投稿された情報に含まれるキーワードを、その投稿数とともに記憶しておく手段である。
【０１６４】
キーワード加算部３３０２は、投稿情報監視部２９０１が抽出した情報の中からキーワードを抽出し、そのキーワードがキーワード記憶データベース３３０１に記憶されていれば投稿数を加算し、記憶されていなければそのキーワードを投稿回数とともに新たに記憶する手段である。
【０１６５】
３３０３は、コミュニティに対して広告を表示したい広告主を、表示する条件とおよび表示した広告内容と共に記憶する広告主データベースである。表示する条件としては、コミュニティに投稿されるキーワードの回数が一定回数以上に達することを考える。
【０１６６】
３３０４は、キーワード記憶データベース３３０１に記憶されているキーワードを検索し、その投稿数が、広告主データベース３３０３における広告主の条件を満たすかどうかを判定する広告表示判定部である。
【０１６７】
３３０５は、広告表示判定部３３０４で条件が照合すると判定された広告主の広告をコミュニティに表示する広告表示部である。
【０１６８】
次に、本実施の形態における処理の手順について説明する。
【０１６９】
図３４の３４０１はキーワード記憶データベース３３０１に記憶されている情報であり、キーワードとその投稿数が対になって記憶されている。３４０２はキーワード加算部３３０２の動作により、キーワードと投稿数が加算された結果を示す図である。図３５の３５０１は、広告主データベース３３０３に記憶されている情報であり、企業名とその企業の広告内容とその企業の広告を表示するための条件であるキーワードとその投稿数が対で記憶されている。
【０１７０】
実施の形態５と同様、ユーザから図３０の３００１に示す情報が投稿情報記憶データベース２７０２に投稿された場合を想定する。投稿情報監視部２９０１は、投稿情報記憶データベース２７０２を監視しており、３００１の情報を抽出する。
【０１７１】
キーワード加算部３３０２は、投稿情報監視部２９０１の出力を受けて、キーワードとして「JPEG」「画像」「デジタルカメラ」を抽出し、図３４の３４０１に示すデータに対して、それぞれのキーワードの投稿数を加算し、３４０２に示すデータを作成する。
【０１７２】
広告表示判定部３３０４は、広告主データベース３３０３に記憶されている企業のうち、キーワード記憶データベース３３０１のデータが広告表示の条件を満たす企業を判定する。本実施の形態では、３５０１のデータのうち「A社」の条件、「JPEGが5回」、「デジタルカメラが10回」が満たされていることを判定する。
【０１７３】
広告表示部３３０５は、広告表示判定部３３０４の出力を受けて、「A社」の広告をコミュニティに対して表示する。
【０１７４】
なお、本実施の形態では、広告表示の条件をキーワードの投稿回数としたが、その他、全キーワードに対する特定キーワードの出現割合でもよいし、コミュニティに投稿される情報を分析した企業の希望により広告を表示することにしてもよい。
（実施の形態７）
第7の実施の形態では、コミュニティに投稿される情報に含まれるキーワードや内容に関して、コミュニティに属するユーザのプロファイル（嗜好情報や個人情報など）を参照し、その内容や意味を理解していないと思われるユーザに対して、説明情報を提示する方法について述べる。
【０１７５】
まず、本実施の形態における構成図を図３６に示す。
【０１７６】
図中、３６０２は単語、複合語などの語彙の概念構造を記憶しておく概念記憶データベースである。
３６０３は、コミュニティに所属するユーザの嗜好情報や個人情報などの個人プロファイルを記憶しておくプロファイル管理部である。
３６０１は、投稿情報監視部２９０１が監視しているコミュニティへの投稿情報の中から、単語や複合語などのキーワードを抽出し、概念記憶データベース３６０２、プロファイル管理部３６０３を参照して、それらキーワードの内容に関して説明が必要なユーザとキーワードの組を特定する表示情報決定部である。
３６０４は、単語、複合語などのキーワードと、その説明事項を対にして記憶しておく説明情報記憶データベースである。
【０１７７】
図３８は、概念記憶データベース３６０２の一例を示した図である。本例では、概念は木構造で表現されており、カテゴリ（図中四角で囲まれた言葉）と属性（図中最下層のカテゴリに含まれている言葉）で構成されている。「趣味」、「習い事」、「実用」といったカテゴリは同階層にあり、「趣味」の下位カテゴリには「スポーツ」、「音楽」などがあり、「スポーツ」に含まれる属性として「オリンピック」、「野球」などがある。「スポーツ」、「音楽」カテゴリはともに「趣味」カテゴリの下位概念であるので互いに関連が深いが、「IT関連製品」カテゴリは「実用」カテゴリの下位概念であるので、「趣味」カテゴリの下位概念である「スポーツ」や「音楽」カテゴリとの関連は浅いと考える。
【０１７８】
次に、処理の流れについて具体例を用いて説明する。
【０１７９】
投稿情報監視部２９０１は、コミュニティに対して図３７に示す情報が投稿されたことを検出する。表示情報決定部３６０１は、プロファイル管理部３６０３に記憶されているコミュニティのメンバーユーザのプロファイル、および概念記憶データベース３６０２を参照して、どのユーザに、どのキーワードに関する詳細な説明情報を提供する必要があるかを判定する。
【０１８０】
ここで、あるプロファイルをもつユーザに対して、キーワードの説明情報を提示する必要があるかどうかを判定する方法について述べる。
【０１８１】
現時点で、あるユーザが図１０に示すようなプロファイルをもっているとする。プロファイルの属性から、ユーザは図３８の概念構造の「スポーツ」カテゴリに関して興味をもっており、このカテゴリに関しては知識をもっていると考えられる。
【０１８２】
図３７の投稿情報から単語、複合語を抽出すると、例えば、「デジタルカメラ」という単語がある。「デジタルカメラ」を図３８の概念構造で参照してみると、「IT関連製品」カテゴリに属することが分かる。このとき表示情報決定部３６０１は、「デジタルカメラ」の属する「IT関連製品」カテゴリとユーザが興味を持っている「スポーツ」カテゴリは関連が浅いので、ユーザは「IT関連製品」カテゴリに属する属性に対してはあまり知識をもっていないと判断する。そこで図１０に示すプロファイルをもつユーザに対しては、図３７に示す情報が投稿されたとき、または、上記ユーザがその情報を閲覧したときには、「デジタルカメラ」の説明情報として図３９（Ａ）に示す情報３９０１を上記ユーザに提示する。図３９（Ａ）の情報３９０１は説明情報記憶データベース３６０４に記憶されている。
【０１８３】
上述の判定をコミュニティに属するユーザ全てに対して行い、プロファイルから判断して投稿されたキーワードについてあまり知識をもたないと思われるユーザに対して図３９（Ａ）に示す情報３９０１を提示することができる。
【０１８４】
なお、図３９に示すような説明情報は、ユーザの閲覧しているコミュニティのブラウザ（図３９（Ｂ）参照）の中に表示してもよいし、別ウィンドウを設けてそこに表示するようにしてもよい。
（実施の形態８）
第8の実施の形態では、コミュニティの投稿情報を監視しておき、類似した概念の話題がなされているコミュニティ同士を統合し、ひとつのコミュニティにする方法について述べる。
【０１８５】
図４０は、本実施の形態における構成を表した図である。
【０１８６】
図中、４００１から４００３はそれぞれ、コミュニティ１、コミュニティ２、コミュニティNに投稿される話題を記憶しておく投稿情報記憶データベースである。
【０１８７】
４００４は、投稿情報記憶データベース４００１から４００３を参照して、それぞれのコミュニティに投稿される情報を抽出する投稿情報抽出部である。
【０１８８】
４００５は、語彙の概念構造を表した概念構造データベースである。
【０１８９】
４００７は、各コミュニティ間に投稿される情報の類似度を記憶しておくコミュニティ類似度記憶部である。
【０１９０】
４００６は、投稿情報抽出部４００４により得られる各コミュニティに投稿される情報、および概念構造データベース４００５を参照して、コミュニティ類似度記憶部４００７に記憶されているコミュニティ間の類似度を加算するコミュニティ類似度加算部である。
【０１９１】
４００８は、コミュニティ類似度記憶部４００７の類似度をもとに、類似しているコミュニティ同士を判定する類似コミュニティ判定部である。
【０１９２】
図４１に、概念構造データベース４００５に記憶されている概念構造の例を示す。
【０１９３】
概念構造は図のように語彙間の階層構造で表現されており、「音楽」という概念の下には「洋楽」、「邦楽」、「女性ボーカル、「ジャズ」という概念が存在することを意味する。今回の例では、四角で囲まれた語彙がコミュニティを表すと考え、例えば、「邦楽」の中の、「ミュージシャンのグループＢ」、「ミュージシャンのグループＣ」などは、「邦楽コミュニティ」を特徴づけるキーワードであると考える。
【０１９４】
図４２に、コミュニティ類似度記憶部４００７に記憶されている情報の例を示す。
【０１９５】
図の数値は例えば、「邦楽コミュニティ」にこれまで投稿された情報の中に、図４１の概念構造に示す「女性ボーカルコミュニティ」を特徴付けるキーワードが１８回出現したことを示すものである。つまり、「邦楽コミュニティ」において、「女性ボーカルコミュニティ」と関連するキーワードが過去に１８回投稿されたということであり、この数値が大きいほど、二つのコミュニティの関連が深く類似度が高いことを示す。
【０１９６】
次に、本実施の形態における処理の流れを示す。なお、概念構造データベース４００５として図４１を、コミュニティ類似度記憶部４００７として図４２を採用するものとする。
【０１９７】
「邦楽コミュニティ」に図４３に示す情報が投稿されると、投稿情報抽出部４００４はその情報を抽出する。
【０１９８】
コミュニティ類似度加算部４００６は図４１の概念構造データベース４００６を参照してコミュニティ同士の類似度の加算を行う。図４３に示す「邦楽コミュニティ」への投稿情報には、「女性ボーカルコミュニティ」に関連するキーワード「女性ボーカルＡ」と「女性ボーカルＢ」がそれぞれ１回ずつ含まれているので、「邦楽コミュニティ」の「女性ボーカルコミュニティ」に対する類似度は“２”加算されることになり、図４２のコミュニティ類似度記憶部４００７のデータは図４４に示すように“１８”から“２０”となる。
【０１９９】
類似コミュニティ判定部４００８は、コミュニティ類似度記憶部４００７を監視しており、コミュニティ統合の基準を満たすコミュニティが存在するかどうかを判定する。判定のための基準としては例えば、「コミュニティ類似度記憶部４００７に記憶されているコミュニティ間の類似度の数値が“２０”以上である」などが考えられる。
【０２００】
図４４において、「邦楽コミュニティ」と「女性ボーカルコミュニティ」の類似度は、上述した基準を満たすので、類似コミュニティ判定部４００８は「邦楽コミュニティ」と「女性ボーカルコミュニティ」を統合することを決定する。
【０２０１】
なお、コミュニティが統合されたことは、そのコミュニティに属するメンバーに通知することが望ましい。
（実施の形態９）
第９の実施の形態では、あるコミュニティにおいて投稿される情報を監視しておき、投稿される内容に応じて既存のコミュニティから新たにコミュニティを独立して作成する方法について述べる。
【０２０２】
図４５は、本実施の形態における構成を表した図である。
【０２０３】
図中４５０１は、投稿情報記憶データベースである。
４５０３は、コミュニティ内の各メンバーについて、コミュニティに投稿した情報に含まれるキーワードとその投稿回数を記憶しておくキーワード記憶部である。
【０２０４】
４５０２は、投稿情報抽出部４００４が抽出したコミュニティへの投稿情報からキーワードを抽出し、キーワード記憶部４５０３にキーワードの投稿回数を加算するキーワード加算部である。
４５０４は、キーワード記憶部４５０３を監視しておき、キーワードの投稿回数に応じて独立したコミュニティを新たに生成するかどうかを判定する独立コミュニティ判定部である。
【０２０５】
図４６に、キーワード記憶部４５０３の具体例を示す。
【０２０６】
図のように、キーワード記憶部４５０３には、図４１の概念構造データベース４００５における「音楽コミュニティ」に所属するメンバーごとに管理されており、メンバーそれぞれが、「音楽コミュニティ」 の下位概念である「洋楽」、「邦楽」、「女性ボーカル」を特徴付けるキーワード（図41に図示）を投稿した回数が記憶されている。例えば、「音楽コミュニティ」のメンバー「ジロー」は、概念「洋楽」に属する「ミュージシャンのグループＡ」、「アーティストＡ」などのキーワードを含む文章をこれまでに4回投稿したことを表している。
【０２０７】
次に本実施の形態における処理の流れについて説明する。
【０２０８】
前提条件として、現在「音楽コミュニティ」が存在しており、そのコミュニティに所属するメンバーは図４６のキーワード記憶部４５０３に示されているものとする。
【０２０９】
投稿情報記憶データベース４５０１に図４７に示す文章が投稿されると、投稿情報抽出部４００４は、その情報を抽出してキーワード加算部４５０２に伝達する。
【０２１０】
キーワード加算部４５０２では、図４１の概念構造データベース４００５を参照して、「音楽コミュニティ」以下の「洋楽」、「邦楽」、「女性ボーカル」、「ジャズ」の各概念のキーワードに関して、各メンバーがそれらのキーワードを投稿しているかどうかを判定する。
【０２１１】
今回の例では、メンバー「ミドリ」の「アーティストＢ」、「ジュン」の「アーティストＤ」、「サム」の「ミュージシャンのグループＢ」といったキーワードが上記概念に対応するキーワードと判定され、図４６のキーワード記憶部４５０３のキーワード数がメンバー毎に１ずつ加算され、図４８に示すようなキーワード数になる。
【０２１２】
キーワード記憶部４５０３にキーワードが加算されると、独立コミュニティ判定部４５０４はキーワード記憶部４５０３を参照して、既存コミュニティである「音楽コミュニティ」から新規に独立させるコミュニティが存在するかを判定する。判定基準としては例えば次のようなものが考えられる。
【０２１３】
「あるコミュニティAに所属するメンバーのうち、コミュニティAを表す概念Aの下位概念Bに関するキーワードを所定の回数以上投稿したメンバーの数が所定の人数以上であるなら、それらメンバーをもって概念Bに関する新たなコミュニティBを作成する。」
上記基準において、「所定の回数」を20回、「所定の人数」を4人とし、図４８に示すように更新されたキーワード記憶部４５０３をみると、「邦楽」が上記基準を満たしている。そこで独立コミュニティ判定部４５０４は、上記基準を満たすメンバーである「サム」、「ミドリ」、「マキ」、「ジュン」でもって新たなコミュニティ「邦楽コミュニティ」を生成することを決定する。
【０２１４】
なお、上記メンバーは新たな「邦楽コミュニティ」にのみ所属するのでもよいし、「音楽コミュニティ」と２つのコミュニティに所属するようにしてもよい。
【０２１５】
また本実施の形態では、独立させるコミュニティとして、図４１の例のように「音楽」に対しては「洋楽」「邦楽」と、既存のコミュニティに対する下位概念を候補にあげていたが、このような「親−子」関係にある概念だけではなく、異なる概念を独立コミュニティの候補としてあげてもよい。
【０２１６】
尚、上記実施の形態では、情報端末（本発明の端末装置に対応）が、ユーザの嗜好情報などを収集、生成する場合を中心に説明したが、これに限らず例えば、インターネット上に接続されたサーバ（図１のコミュニティーサーバ１０６）が行う構成でも良い。
【０２１７】
又、本発明のグループ形成装置は、上記実施の形態では、単一のコミュニティサーバ１０６により実現する場合を中心に説明したが、これに限らず例えば、複数のサーバやデータ処理装置の組合せにより構成しても良い。
【０２１８】
尚、本発明は、上述した本発明のグループ形成システム、グループ形成装置、の全部又は一部の手段（又は、装置、素子、回路、部等）の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
【０２１９】
又、本発明は、上述した本発明のグループ形成方法の全部又は一部のステップ（又は、工程、動作、作用等）の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。
【０２２０】
又、本発明は、上述した本発明のグループ形成システム、グループ形成装置、の全部又は一部の手段の全部又は一部の機能をコンピュータにより実行させるためのプログラムを担持した媒体であり、コンピュータにより読み取り可能且つ、読み取られた前記プログラムが前記コンピュータと協動して前記機能を実行する媒体である。
【０２２１】
又、本発明は、上述した本発明のグループ形成方法の全部又は一部のステップの全部又は一部の動作をコンピュータにより実行させるためのプログラムを担持した媒体であり、コンピュータにより読み取り可能且つ、読み取られた前記プログラムが前記コンピュータと協動して前記動作を実行する媒体である。
【０２２２】
又、本発明の一部の手段（又は、装置、素子、回路、部等）、本発明の一部のステップ（又は、工程、動作、作用等）とは、それらの複数の手段又はステップの内の、幾つかの手段又はステップを意味し、あるいは、一つの手段又はステップの内の、一部の機能又は一部の動作を意味するものである。
【０２２３】
又、本発明のプログラムを記録した、コンピュータに読みとり可能な記録媒体も本発明に含まれる。
【０２２４】
又、本発明のプログラムの一利用形態は、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０２２５】
又、本発明のプログラムの一利用形態は、伝送媒体中を伝送し、コンピュータにより読みとられ、コンピュータと協働して動作する態様であっても良い。
【０２２６】
又、記録媒体としては、ＲＯＭ等が含まれ、伝送媒体としては、インターネット等の伝送媒体、光・電波・音波等が含まれる。
【０２２７】
又、上述した本発明のコンピュータは、ＣＰＵ等の純然たるハードウェアに限らず、ファームウェアや、ＯＳ、更に周辺機器を含むものであっても良い。
【０２２８】
尚、以上説明した様に、本発明の構成は、ソフトウェア的に実現しても良いし、ハードウェア的に実現しても良い。
【０２２９】
上述したことから明らかなように、本発明を用いれば、コミュニティに参加したいと思うユーザは検索エンジンなどを利用して自分に適するコミュニティを探すという手間をかけることなく、自分の嗜好情報から自動的に適切なコミュニティを見つけることができる。また、一つのコミュニティがユーザに適さない場合にも自動的に別のコミュニティを見つけることができる。さらに、コミュニティが活性化していない場合などに、人手を煩わせることなく自動的に再編を行うことが可能となる。
【０２３０】
一方、コミュニティに対してサービスや製品を提供したい企業が、コミュニティで交換されている意見や情報を常時監視する手間をかけることなく、適切なタイミングで適切な広告情報をユーザに提供したり、コミュニティへの投稿情報中の理解困難なユーザに対して適切に説明の文章や画像を表示することが可能となる。
【０２３１】
尚、上記実施の形態では嗜好情報は、物品の購入情報を含むものであっても良い。
【０２３２】
【発明の効果】
以上述べたところから明らかな様に本発明は、例えばインターネット上のコミュニティの形成が、従来に比べてより簡単に行えるという長所を有している。
また、コミュニティに属するユーザにとって関連性の浅い用語について簡単に説明を提供することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態のシステム構成図
【図２】本実施の形態の情報端末における構成図
【図３】情報端末における嗜好情報作成のフローチャート
【図４】言語データを示す図
【図５】言語データの形態素解析結果を示す図
【図６】抽出された名詞を示す図
【図７】嗜好履歴データを示す図
【図８】更新された嗜好履歴データを示す図
【図９】個人情報データを示す図
【図１０】嗜好情報データを示す図
【図１１】送信データフォーマットを示す図
【図１２】送信データ作成用データを示す図
【図１３】タグ付けされた嗜好情報データを示す図
【図１４】署名作成手順を示した図
【図１５】情報端末の送信データ、コミュニティサーバの受信データを示す図
【図１６】コミュニティサーバの構成図
【図１７】認証手順のフローチャート
【図１８】メソッドデータベースのデータを示す図
【図１９】認証の手順を示した図
【図２０】登録されているユーザデータを示す図
【図２１】クラスタリングされたカテゴリの概念図
【図２２】（Ａ）：クラスタリングのオペレーション（既存の各カテゴリの中に新規嗜好情報を追加）を示した図（Ｂ）：クラスタリングのオペレーション（既存のカテゴリと同列に新規カテゴリを作成）を示した図
【図２３】（Ａ）：クラスタリングのオペレーション（カテゴリの統合）を示した図（Ｂ）：クラスタリングのオペレーション（カテゴリの分離）を示した図
【図２４】実施の形態３におけるコミュニティサーバの構成図
【図２５】嗜好履歴データベースに記憶されているデータを示す図
【図２６】嗜好履歴を反映して作成された嗜好情報を示す図
【図２７】実施の形態4におけるコミュニティサーバの構成図
【図２８】活性度判定基準を示す図
【図２９】実施の形態５におけるコミュニティサーバの構成図
【図３０】ユーザからコミュニティに投稿された情報を示す図
【図３１】提供情報記憶データベースに記憶されているデータ例を示す図
【図３２】提供情報記憶データベースに記憶されているデータ例を示す図
【図３３】実施の形態６におけるコミュニティサーバの構成図
【図３４】キーワード記憶データベースに記憶されているデータを示す図
【図３５】広告主データベースに記憶されているデータを示す図
【図３６】実施の形態７におけるコミュニティサーバの構成図
【図３７】コミュニティに投稿される情報の例を表す図
【図３８】語彙の概念を表現する木構造データを表す図
【図３９】（Ａ）、（Ｂ）：コミュニティサイトに語彙の説明情報が表された図
【図４０】実施の形態８におけるコミュニティサーバの構成図
【図４１】語彙の概念木構造と語彙を特徴付けるキーワードを示す図
【図４２】コミュニティ類似度記憶部に記憶されたデータの例を表す図
【図４３】コミュニティサイトに投稿される情報の例を表す図
【図４４】コミュニティ類似度記憶部に記憶されたデータの例を表す図
【図４５】実施の形態９におけるコミュニティサーバの構成図
【図４６】キーワード記憶部に記憶されたデータの例を表す図
【図４７】コミュニティサイトに投稿される情報の例を表す図
【図４８】キーワード記憶部に記憶されたデータの例を表す図
【図４９】コミュニティのポータルサイトの例を示す図
【符号の説明】
１０１  インターネット
１０２  ユーザ１
１０３  情報端末１
１０４  ユーザ2
１０５  情報端末２
１０６  コミュニティサーバ
１０７  サービス提供者
１０８  広告主
２０１  ブラウザ
２０２  言語処理部
２０３  特徴抽出部
２０４  個人情報データベース
２０５  嗜好履歴記憶データベース
２０６  嗜好作成部
２０７  送信データ作成用データベース
２０８  鍵データベース
２０９  署名部
２１０  送信データ作成部
２１１  データ送信部
３０１  形態素解析ステップ
３０２  名詞抽出ステップ
３０３  名詞単語選択ステップ
３０４  履歴参照ステップ
３０５  既出現名詞確認ステップ
３０６  出現頻度加算ステップ
３０７  語彙登録ステップ
３０８  出現頻度登録ステップ
３０９  他の名詞有無確認ステップ
３１０  重み計算ステップ
３１１  履歴更新ステップ
３１２  個人情報付与ステップ
４０１  言語データ
５０１  形態素解析結果
６０１  名詞抽出データ
７０１  嗜好履歴データ
８０１  更新された嗜好履歴データ
９０１  個人情報データ
１００１  嗜好情報
１１０１  送信データフォーマット
１１０２  Profile記述部
１１０３  Action記述部
１１０４  Contents記述部
１２０１  Profileの詳細項目
１２０２  Actionの詳細項目
１３０１  タグ付けされた嗜好情報データ
１４０１  鍵作成部
１４０２  プライベートキー
１４０３  パブリックキー
１４０４  署名
１４０５  送信データ
１６０１  データ受信部
１６０２  認証規則記憶データベース
１６０３  メソッドデータベース
１６０４  登録者情報管理データベース
１６０５  データ認証部
１６０６  嗜好情報抽出部
１６０７  分類概念データベース
１６０８  嗜好蓄積データベース
１６０９  分類部
１６１０  分類情報送信部
１７０１  データ受信ステップ
１７０２  署名適合確認ステップ
１７０３  フォーマット適合確認ステップ
１７０４  登録者同定ステップ
１７０５  エラー処理ステップ
１７０６  嗜好情報取得ステップ
１８０１  署名認証メソッド
１８０２  フォーマット認証メソッド
１８０３  ユーザ情報認証メソッド
１８０４  嗜好情報抽出メソッド
１９０１  受信データの具備すべきフォーマット
１９０２  ユーザデータ
２１０１  クラスタリングの分岐を示すノード一例
２１０２  クラスタリングのカテゴリの一例
２１０３  クラスタリングのカテゴリ
２２０１  現在のカテゴリに追加するオペレーション
２２０２  新規にカテゴリを作成するオペレーション
２３０１  カテゴリを統合するオペレーション
２３０２  カテゴリを分離するオペレーション
２４０１  嗜好履歴データベース
２４０２  嗜好履歴反映データ作成部
２５０１  あるユーザの嗜好の変遷を表すデータ
２６０１  履歴を反映して作成された嗜好情報データ
２７０１  活性度判定部
２７０２  投稿情報記憶データベース
２８０１  活性度判定基準
２９０１  投稿情報監視部
２９０２  提供情報記憶データベース
２９０３  キーワード照合部
２９０４  提供情報表示部
３００１  ユーザからの投稿データ
３１０１  提供情報記憶データベースのデータ例
３２０１  提供情報記憶データベースのデータ例
３３０１  キーワード記憶データベースのデータ
３３０２  キーワード加算部
３３０３  広告主データベースのデータ
３３０４  広告表示判定部
３３０５  広告表示表示部
３４０１  加算前のキーワード記憶データベースのデータ
３４０２  加算後のキーワード記憶データベースのデータ
３５０１  広告主データベースのデータ
３６０１  表示情報決定部
３６０２  概念記憶データベース
３６０３  プロファイル管理部
３６０４  説明情報記憶データベース
４００１  投稿情報記憶データベース１
４００２  投稿情報記憶データベース２
４００３  投稿情報記憶データベースN
４００４  投稿情報抽出部
４００５  概念構造データベース
４００６  コミュニティ類似度加算部
４００７  コミュニティ類似度記憶部
４００８  類似コミュニティ判定部
４５０１  投稿情報記憶データベース
４５０２  キーワード加算部
４５０３  キーワード記憶部
４５０４  独立コミュニティ判定部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
0004418135.tif 000023
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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