(57)【要約】【課題】ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に分析することができるようにする。【解決手段】コンテンツ媒介中心性算出部６１は、コンテンツネットワーク４３に基づいて、各コンテンツのコンテンツ媒介中心性を算出し、それらの値を演算部６３に供給する。ユーザ媒介中心性算出部６２は、ユーザネットワーク４４に対して、コンテンツ媒介中心性算出部６１の場合と同様の処理を行い、各ユーザのユーザ媒介中心性を算出し、それらの値を演算部６３に供給する。演算部６３は、それらの、コンテンツ媒介中心性およびユーザ媒介中心性に基づいて、各ユーザの、他への影響力の強さに基づく重要度を示すユーザ重要度を算出する。本発明は、情報処理装置に適用することができる。【選択図】図６
2007233925.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの関係が前記ノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、前記第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、前記第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成するネットワーク生成手段と、
前記ネットワーク生成手段により生成された前記第１パラメータネットワークおよび前記第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする前記第２パラメータの重要度を算出する第２パラメータ重要度算出手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、
前記ネットワーク生成手段により生成された前記第１パラメータネットワークに基づいて、前記第１パラメータの他への影響力の強さを示す第１パラメータ媒介中心性を算出する第１パラメータ媒介中心性算出手段と、
前記ネットワーク生成手段により生成された前記第２パラメータネットワークに基づいて、前記第２パラメータの他への影響力の強さを示す第２パラメータ媒介中心性を算出する第２パラメータ媒介中心性算出手段と、
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された前記第１パラメータ媒介中心性、および、前記第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された前記第２パラメータ媒介中心性に基づいて、所定の演算を行い、前記第２パラメータの重要度を算出する演算手段と
を備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、前記第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、前記対象ノードを経由するパスの割合を求め、前記割合を前記他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、前記第１パラメータ媒介中心性を算出し、
前記第２パラメータ媒介中心性算出手段は、前記第２パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、前記対象ノードを経由するパスの割合を求め、前記割合を前記他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、前記第２パラメータ媒介中心性を算出し、
前記演算手段は、前記混合ネットワークにおいて、前記第２パラメータに対応する第１パラメータの、前記第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された前記第１パラメータ媒介中心性の総和を算出し、前記総和と、前記第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された前記第２パラメータ媒介中心性の和を算出する演算を、各第２パラメータについてそれぞれ行う
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、前記第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、前記対象ノードを経由するパスの割合を求める際に、前記割合に、前記第１パラメータの、前記第１パラメータ媒介中心性とは異なる指標の重み係数を乗算する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記混合ネットワークを生成するための情報である、前記第１パラメータに関する第１パラメータ関連情報、および、前記第２パラメータに関する第２パラメータ関連情報、並びに、前記第１パラメータネットワークおよび前記第２パラメータネットワークを記憶する記憶手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２パラメータ重要度算出手段により算出された前記第２パラメータの重要度を活用した第２パラメータ活用情報を生成する第２パラメータ重要度活用情報生成手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、前記ネットワーク生成手段により生成された前記第１パラメータネットワークに基づいて、他への影響力の強さを指標とする第１パラメータの重要度をさらに算出し、
前記第２パラメータ重要度算出手段により算出された前記第１パラメータの重要度を活用した第１パラメータ活用情報を生成する第１パラメータ重要度活用情報生成手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの関係が前記ノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、前記第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、前記第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成し、
前記第１パラメータネットワークおよび前記第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする前記第２パラメータの重要度を算出する
ステップを実行する情報処理方法。
【請求項９】
第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、前記第１パラメータと前記第２パラメータとの関係が前記ノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、前記第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、前記第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成し、
前記第１パラメータネットワークおよび前記第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする前記第２パラメータの重要度を算出する
ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【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方法、プログラム並びに記録媒体に関し、特に、ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に解析することができるようにした情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、販売促進や情報普及の効率化等の目的のために、種々の統計解析手法を用いて大量のデータを分析し、隠れた関係性や意味を見つけ出すデータマイニングがある。例えば、POSデータやECサイトのトランザクション（取引）データを分析して、「一緒に買われる商品」の組み合わせを発見するマーケットバスケット分析がある。この分析結果は、例えば、店舗内レイアウトや棚割り、陳列の計画、特売品・併売キャンペーン商品の選定、商品仕入れなどを検討するときの参考にされる。
【０００３】
また、商品や情報の推薦（広告）等に利用される、推薦技術として、ユーザ履歴（例えば、インターネットユーザのサイト閲覧履歴やクリック履歴など）に基づいて、過去のユーザの嗜好パターンが分析され、その分析結果に基づいて現在のユーザの嗜好を推測し、そのユーザが好みそうな商品や情報の推薦や協調フィルタリングを用いた推薦もある。協調フィルタリングは、ユーザの嗜好を過去の行動という形で記録し、そのユーザと似たような行動を取っているユーザの嗜好情報をもとに、ユーザの嗜好を推測する手法である。
【０００４】
このような分析は、営業や販売、リサーチ、販売促進活動、プロモーション、活動、および顧客サービス等のマーケティングの方針を決定するための重要な手法である。
【０００５】
例えば、協調フィルタリングの拡張として、同じ番組を録画予約している２人のユーザのうち、一方のユーザがその番組と同時に録画予約しており、他方のユーザが録画予約していない他の番組を、その他方のユーザに推薦する等、ユーザの嗜好に合った情報を作成し、ユーザの嗜好に合った情報を提供する情報処理装置がある（例えば、特許文献１参照）。このように分析結果を利用して販売促進活動等を行うことにより、アクセスの増加や売り上げの増大等の効果を期待することができる。
【０００６】
ところで、近年においては情報技術の向上とともに、パーソナルコンピュータや携帯型端末装置等の情報機器、公衆回線網やインターネット等の情報網が普及し、それとともに、WEB掲示板やSNS（Social Network Sites）等のCGM（Consumer Generated Media）が増大しており、個人による情報発信や、個人間の情報交換等が盛んに行われるようになってきた。
【０００７】
これにより、例えば、所謂「口コミ」と呼ばれる消費者、顧客、またはユーザ等のマーケティングの対象がノードとなりインターネット等の情報網を介して行われる情報流通のネットワーク規模や情報量が増大してきており、商品の販売や情報の普及等に対する影響力も増大してきている。
【０００８】
そのため、近年においては、このような個人間の情報流通を利用するマーケティングも行われている。例えば、このような情報発信や情報交換を盛んに行うユーザに対して商品の詳細情報や試用品を提供する等のプロモーションや販売促進活動を行うことにより、商品の認知度や購買数の増大を期待する方法がある。
【特許文献１】特開２００５−５７７１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、このような個人間の情報流通を利用するマーケティングにおいては、情報（例えば、商品に関する情報）をいかに広く（多数に）流通させるかが重要となるが、一般的にこのような情報流通に関わる個人は不特定多数であるので嗜好や行動のパターンは様々であり、上述したような分析手法を利用しても期待する効果が上げられない恐れがあった。
【００１０】
例えば、商品Ａを購入したユーザに対して、マーケットバスケット分析や協調フィルタリング等の手法に基づいて導き出された商品Ｂを推薦する場合、その推薦が、そのユーザと嗜好パターンが似ているユーザに対しては効果的であっても、嗜好パターンが似ていないその他のユーザに対しては効果的でなく、情報流通が一部のユーザに限定されてしまう恐れがある。
【００１１】
また、例えば、多くの商品を購入するユーザであっても情報発信量が少なければ、そのユーザの情報流通に対する影響力が小さい恐れがある。さらに、例えば、単にアクセス数の多いWEB掲示板等において盛んに情報発信が行われていても、アクセスするユーザが特定の少人数（特に特定の嗜好を有する少人数）に限定されているような場合、そのWEB掲示板の情報流通に対する影響力が小さい恐れがある。
【００１２】
このように、口コミのような個人間の情報流通においては、上述したような分析手法を利用しても、効率よくマーケティングを行うことができない恐れがあった。
【００１３】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に解析することにより、例えば、個人間の情報流通に対しても効果的なマーケティングを行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の一側面は、第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成するネットワーク生成手段と、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度を算出する第２パラメータ重要度算出手段とを備える情報処理装置である。
【００１５】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークに基づいて、第１パラメータの他への影響力の強さを示す第１パラメータ媒介中心性を算出する第１パラメータ媒介中心性算出手段と、ネットワーク生成手段により生成された第２パラメータネットワークに基づいて、第２パラメータの他への影響力の強さを示す第２パラメータ媒介中心性を算出する第２パラメータ媒介中心性算出手段と、第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第１パラメータ媒介中心性、および、第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第２パラメータ媒介中心性に基づいて、所定の演算を行い、第２パラメータの重要度を算出する演算手段とを備えることができる。
【００１６】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合を求め、割合を他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、第１パラメータ媒介中心性を算出し、第２パラメータ媒介中心性算出手段は、第２パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合を求め、割合を他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、第２パラメータ媒介中心性を算出し、演算手段は、混合ネットワークにおいて、第２パラメータに対応する第１パラメータの、第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第１パラメータ媒介中心性の総和を算出し、総和と、第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第２パラメータ媒介中心性の和を算出する演算を、各第２パラメータについてそれぞれ行うことができる。
【００１７】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合を求める際に、割合に、第１パラメータの、第１パラメータ媒介中心性とは異なる指標の重み係数を乗算することができる。
【００１８】
前記混合ネットワークを生成するための情報である、第１パラメータに関する第１パラメータ関連情報、および、第２パラメータに関する第２パラメータ関連情報、並びに、第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを記憶する記憶手段をさらに備えることができる。
【００１９】
前記第２パラメータ重要度算出手段により算出された第２パラメータの重要度を活用した第２パラメータ活用情報を生成する第２パラメータ重要度活用情報生成手段をさらに備えることができる。
【００２０】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークに基づいて、他への影響力の強さを指標とする第１パラメータの重要度をさらに算出し、第２パラメータ重要度算出手段により算出された第１パラメータの重要度を活用した第１パラメータ活用情報を生成する第１パラメータ重要度活用情報生成手段をさらに備えることができる。
【００２１】
本発明の一側面は、第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成し、第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度を算出するステップを実行する情報処理方法である。
【００２２】
第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成し、第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度を算出することができる。
【００２３】
請求項９に記載のプログラムが記録されている記録媒体とすることができる。
【００２４】
本発明の一側面においては、第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークがそれぞれ生成され、生成された第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度が算出される。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の側面によれば、情報を解析することができる。特に、ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に解析することができる。
【００２６】
本発明の側面によれば、例えば、ユーザがコンテンツの情報を流通させるネットワークにおいて、コンテンツの情報流通についてネットワーク構造を解析し、各コンテンツの情報流通に関する重要度、および、ユーザの、コンテンツの情報流通に関する重要度を算出することができる。これにより、多くのコンテンツを流通させるために重要なコンテンツを知ること、そのために重要なユーザを知る事が可能になり、ユーザやコンテンツに関する効果的な分析を支援する情報を提供することができる。また、その分析を行い、ネットワークに対して、分析結果に基づいたより効果的なサービスの提供を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、発明の詳細な説明に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、発明の詳細な説明に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の詳細な説明中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２８】
さらに、この記載は、本明細書に記載されている発明の全てを意味するものではない。換言すれば、この記載は、本明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加されたりする発明の存在を否定するものではない。
【００２９】
本発明の一側面は、第１パラメータ（例えば、図３のコンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５）および第２パラメータ（例えば、図３のユーザｕ１乃至ユーザｕ４）の両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワーク（例えば、図３の混合ネットワーク４５）より、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワーク（例えば、図４のコンテンツネットワーク４３）と、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワーク（例えば、図５のユーザネットワーク４４）をそれぞれ生成するネットワーク生成手段（例えば、図１のネットワーク生成部３１）と、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度（例えば、図６のユーザ重要度）を算出する第２パラメータ重要度算出手段（例えば、図１のユーザ重要度算出部３２）とを備える情報処理装置（例えば、図１の情報処理部１１を有する分析支援装置１０）である。
【００３０】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークに基づいて、第１パラメータの他への影響力の強さを示す第１パラメータ媒介中心性（例えば、式（１）のCe（ｎi））を算出する第１パラメータ媒介中心性算出手段（例えば、図６のコンテンツ媒介中心性算出部６１）と、ネットワーク生成手段により生成された第２パラメータネットワークに基づいて、第２パラメータの他への影響力の強さを示す第２パラメータ媒介中心性を算出する第２パラメータ媒介中心性算出手段（例えば、図６のユーザ媒介中心性算出部６２）と、第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第１パラメータ媒介中心性、および、第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第２パラメータ媒介中心性（例えば、式（３）のUC（ｕi））に基づいて、所定の演算を行い、第２パラメータの重要度（例えば、式（３）のIC（ｕi））を算出する演算手段（例えば、図６の演算部６３）とを備えることができる。
【００３１】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合（例えば、式（１）のｇi(st)／ｎst）を求め、割合を他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、第１パラメータ媒介中心性を算出し、第２パラメータ媒介中心性算出手段は、第２パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合を求め、割合を他の２つのノードの全ての組み合わせについて平均することにより、第２パラメータ媒介中心性を算出し、演算手段は、混合ネットワークにおいて、第２パラメータに対応する第１パラメータの、第１パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第１パラメータ媒介中心性の総和（例えば、式（２）のCB（ｕj））を算出し、総和と、第２パラメータ媒介中心性算出手段により算出された第２パラメータ媒介中心性の和を算出する演算を、各第２パラメータについてそれぞれ行うことができる。
【００３２】
前記第１パラメータ媒介中心性算出手段は、第１パラメータネットワークにおいて、対象ノードの他の２つのノード間の最短パスのうち、対象ノードを経由するパスの割合を求める際に、割合に、第１パラメータの、第１パラメータ媒介中心性とは異なる指標の重み係数（例えば、式（２１）の重み係数ｗst）を乗算することができる。
【００３３】
前記混合ネットワークを生成するための情報である、第１パラメータに関する第１パラメータ関連情報（例えば、図１のコンテンツ情報４２）、および、第２パラメータに関する第２パラメータ関連情報（例えば、図１のユーザログ４１）、並びに、第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを記憶する記憶手段（例えば、図１のデータベース１４）をさらに備えることができる。
【００３４】
前記第２パラメータ重要度算出手段により算出された第２パラメータの重要度を活用した第２パラメータ活用情報を生成する第２パラメータ重要度活用情報生成手段（例えば、図１のユーザ重要度活用情報生成部２２）をさらに備えることができる。
【００３５】
前記第２パラメータ重要度算出手段は、ネットワーク生成手段により生成された第１パラメータネットワークに基づいて、他への影響力の強さを指標とする第１パラメータの重要度をさらに算出し、第２パラメータ重要度算出手段により算出された第１パラメータの重要度を活用した第１パラメータ活用情報を生成する第１パラメータ重要度活用情報生成手段（例えば、図１１Ａのコンテンツ重要度活用情報生成部１２２）をさらに備えることができる。
【００３６】
本発明の一側面は、第１パラメータおよび第２パラメータの両方をノードとし、第１パラメータと第２パラメータとの関係がノードを結ぶリンクとして示される混合ネットワークより、第１パラメータのみをノードとする第１パラメータネットワークと、第２パラメータのみをノードとする第２パラメータネットワークをそれぞれ生成し（例えば、図８のステップＳ２１）、第１パラメータネットワークおよび第２パラメータネットワークを用いて、他への影響力の強さを指標とする第２パラメータの重要度を算出する（例えば、図８のステップＳ２２）ステップを実行する情報処理方法（例えば、図８の重要度解析処理方法を含む情報処理方法）である。
【００３７】
次に、本発明を適用した実施の形態について、図面を参照して説明する。
【００３８】
図１は、本発明を適用した分析支援装置の構成例を示すブロック図である。
【００３９】
図１において、分析支援装置１０は、例えば、営業や販売、リサーチ、販売促進活動、プロモーション活動、および顧客サービス等のマーケティングを行うユーザ１によって使用される情報処理装置である。
【００４０】
分析支援装置１０は、情報を流通させる対象となる第１のパラメータ、情報流通の媒体となる第２のパラメータについて、流通のし易さという観点からの重要度を解析する。このとき、分析支援装置１０は、第１のパラメータについて、他への影響度の高いものほど、より重要度の高いものとし、第２のパラメータについて、その、より重要度の高いものの情報を、より広く流通させる媒体を、より重要なものとする。以下においては、この第１のパラメータをコンテンツとし、第２のパラメータをユーザとして説明する。
【００４１】
ユーザ１は、分析支援装置１０によってこのように算出されたコンテンツやユーザの重要度に関する情報に基づいて分析を行い、マーケティングの方針等を決定する。
【００４２】
例えば、分析支援装置１０は、コンテンツを商品とし、ユーザを、その商品の購入者とし、幅広い客層に売れる商品は何か、そのような商品をより多く購入するユーザは誰かという観点から、商品や購入者の重要度を算出し、その情報をユーザ１に提供する。ユーザ１は、この情報によって、例えば、マーケティングにとって重要度の高い購入者、すなわち、他の購入者への影響力の強い購入者を特定し、その購入者を購入者群の中心と捉え、その購入者がサービスの中心となるように、割引や優待等の顧客サービスを展開することができる。
【００４３】
なお、ここで他の購入者への影響力の強い購入者とは、あくまでも、マーケティングの対象の中心としたときに、そのマーケティング活動が与える、購入者全体に対する影響が強くなる購入者のことであり、必ずしも、他の購入者に対して強い発言権を有しているということではない。一般的には、商品群の購入パターンが典型的な購入者（より多くの購入者に購入されている商品を、より多く購入する購入者）が他の購入者への影響力の強い購入者となる場合が多い。ユーザ１は、このような購入者を購入者群の中心（平均的な購入パターン）としてマーケティング活動を行うことにより、そのマーケティング活動が与える購入者全体に対する影響力を向上させることができる。つまり、ユーザ１は、分析支援装置１０より得られた情報に基づいてマーケティング活動を行うことにより、より効率よくマーケティング活動を行うことができる。
【００４４】
また、例えば、分析支援装置１０は、コンテンツを商品とし、ユーザを、その商品に関するレポートが掲載されたWEBサイトとし、幅広い客層に売れる商品は何か、そのような商品についてレポートをより多く掲載するWEBサイトは何処かという観点から、商品やWEBサイトの重要度を算出し、その情報をユーザ１に提供する。この情報によって、ユーザ１は、例えば、マーケティングにおいてWEBサイト群の中心となるWEBサイトを特定し、そのWEBサイトを中心として販売促進活動や広告活動等のマーケティング活動を行うことができる。これによりユーザ１は、例えば、その重要なWEBサイトにおいて、重要な商品に関する情報の掲載量を増加させる等、より効率よくマーケティング活動を行うことができる。
【００４５】
さらに、例えば、分析支援装置１０は、コンテンツをWEB掲示板とし、ユーザを、そのWEB掲示板に書き込みを行う書き込みユーザとし、幅広い書き込みユーザにより書き込み（アクセス）されるWEB掲示板は何処か、そのような幅広い層に受け入れられているWEB掲示板により多く書き込みを行う書き込みユーザは誰かという観点から、WEB掲示板や書き込みユーザの重要度を算出し、その情報をユーザ１に提供する。この情報によって、ユーザ１は、例えば、マーケティングにおいて書き込みユーザ群の中心となる書き込みユーザを特定し、その書き込みユーザを中心として販売促進活動や広告活動等のマーケティング活動を行うことができる。これによりユーザ１は、例えば、その重要な書き込みユーザによる、重要なWEB掲示板における書き込みの量や回数を増加させる等、より効率よくマーケティング活動を行うことができる。
【００４６】
もちろん、コンテンツやユーザは、上述した以外の、有形のものであってもよいし、無形のものであってもよい。例えば、コンテンツを物品とし、ユーザをその物品の購入者としてもよいし、コンテンツをオンラインサイトのコンテンツとし、ユーザをそのコンテンツのダウンロードユーザとしてもよいし、コンテンツをWEB掲示板、ウェブログ、ホームページ等のサイトに掲載された（書き込まれた）記事やコメント（すなわち情報）とし、ユーザをその情報の書き込みを行ったユーザとしてもよい。また、コンテンツやユーザを、例えば、女性と男性、大人と子供のように、コンテンツとユーザが物理的に同種のもの（例えば人間）としてもよい。さらに、コンテンツやユーザを、例えば、企業の売上高と株価、気温と湿度等のように、情報同士としてもよい。
【００４７】
分析支援装置１０は、情報処理部１１、ユーザインタフェース部１２、データベースインタフェース部１３、およびデータベース１４を有している。
【００４８】
情報処理部１１は、ユーザ１の要求を、ユーザインタフェース１２を介して取得すると、その要求に従って、ユーザの重要度を解析し、そのユーザ重要度を活用した情報を生成し、それを、ユーザインタフェース１２を介してユーザ１に提供する。つまり、情報処理部１１は、各ユーザのユーザ重要度を解析することにより、より多くのユーザに影響を与える重要なユーザを特定することができる。なお、その際、情報処理部１１は、各コンテンツの媒介中心性、すなわち、他への影響度を解析し、その解析結果を用いて各ユーザのユーザ重要度を解析することにより、より正確に、重要なユーザを特定する（ユーザ重要度を算出する）ことができる。ユーザ１は、このようにして得られた解析情報（ユーザ重要度を活用した情報）に基づいて、例えば、より効率よくマーケティング活動を行うことができる。
【００４９】
情報処理部１１は、重要度解析部２１、およびユーザ重要度活用情報生成部２２を有している。重要度解析部２１は、コンテンツやユーザ等の重要度の解析に関する処理を行う。つまり、重要度解析部２１は、マーケティングの対象であるコンテンツやユーザの関係構造を解析し、マーケティングの方針決定の材料となりうるユーザ重要度等の情報を生成する。
【００５０】
重要度解析部２１は、コンテンツ群における各コンテンツの関係を示すコンテンツネットワーク４３や、ユーザ群における各ユーザの関係を示すユーザネットワーク４４を生成するネットワーク生成部３１、およびそれらのネットワークに基づいてユーザ重要度を算出するユーザ重要度算出部３２を有している。
【００５１】
ユーザ重要度算出部３２は、ユーザ重要度の算出において、ネットワーク生成部３１により生成されるコンテンツネットワーク４３やユーザネットワーク４４を用いることにより、コンテンツに関する情報の、ユーザを介した流通のし易さという観点からコンテンツおよびユーザの重要度を容易に解析することができる。つまり、ユーザ重要度算出部３２は、他のユーザへの影響力の大きさに関する、各ユーザのユーザ重要度を容易に算出することができる。これにより、ユーザ１は、例えば、より効率よくマーケティング活動を行うことができる。
【００５２】
ユーザ重要度活用情報生成部２２は、重要度解析部２１が算出したユーザ重要度を活用したユーザ重要度活用情報を生成することにより、重要度解析部２１の解析結果を、例えばユーザ１が扱いやすい情報に変換し、それをユーザ１に供給する。このように、ユーザ重要度活用情報生成部２２は、ユーザ重要度を任意の情報としてユーザ１に提示することができる。
【００５３】
ユーザインタフェース部１２は、ユーザ１に対するインタフェース処理を行う処理部であり、例えば、ユーザ１が要求を入力するためのキーボードやマウス等の入力部や、ユーザ重要度活用情報生成部２２により生成されたユーザ重要度活用情報を画像情報や音声情報としてユーザ１に提示するモニタやスピーカ等の出力部を有している。
【００５４】
データベースインタフェース部１３は、情報処理部１１に対してデータベース１４のインタフェース処理を行う。例えば、データベースインタフェース部１３は、情報処理部１１（重要度解析部２１）からの指示に基づいて、データベース１４に記憶されている各種データを取得し、それを要求元に供給したり、情報処理部１１（重要度解析部２１）より供給された各種データをデータベース１４に供給して記憶させたりする。
【００５５】
データベース１４は、例えばハードディスクやフラッシュメモリ等の記録媒体により構成される記憶部であり、ユーザのコンテンツに対する動向や状態のログ情報であるユーザログ４１、各コンテンツに関する情報であるコンテンツ情報４２、コンテンツ間の関係を示すコンテンツネットワーク４３、およびユーザ間の関係を示すユーザネットワーク４４等の各種情報を記憶している。これにより、情報処理部１１は、任意のタイミングで、ユーザログ４１、コンテンツ情報４２、コンテンツネットワーク４３、およびユーザネットワーク４４等の各種情報を利用することができる。
【００５６】
ユーザログ４１は、各ユーザの情報であり、各コンテンツとの関係も示している。コンテンツ情報４２は、各コンテンツに関する情報である。つまり、このユーザログ４１とコンテンツ情報４２より、コンテンツとユーザの両方をノードとするネットワークが構築される。ネットワーク生成部３１は、このネットワークに基づいて、コンテンツのみをノードとするコンテンツネットワーク４３と、ユーザのみをノードとするユーザネットワーク４４を生成する。
【００５７】
つまり、データベース１４のコンテンツネットワーク４３とユーザネットワーク４４は、ネットワーク生成部３１により生成される情報であり、初期状態においてはデータベース１４に記憶されていなくてもよい。
【００５８】
図２は、図１のネットワーク生成部３１の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００５９】
図２において、ネットワーク生成部３１は、ユーザログ４１を解析するログ解析部５１、ログ解析結果やコンテンツ情報４２等に基づいてコンテンツネットワーク４３を生成するコンテンツネットワーク生成部５２、および、同様にしてユーザネットワーク４４を生成するユーザネットワーク生成部５３を有している。
【００６０】
ログ解析部５１は、データベースインタフェース部１３を介して、データベース１４に記憶されているユーザログ４１およびコンテンツ情報４２を取得し、ユーザログ４１より各ユーザと各コンテンツの関係を解析し、コンテンツ情報４２より各コンテンツを解析することにより、例えば図３に示されるような、コンテンツとユーザの両方をノードとし、コンテンツとユーザとの関係がノード間を結ぶリンクとして示される混合ネットワーク４５を生成する。
【００６１】
図３に示される混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５、並びに、ユーザｕ１乃至ユーザｕ４は、９つのノードを示しており、それらのコンテンツとユーザを結ぶ各線（リンク）は、各コンテンツと各ユーザの間の関連性を示している。例えば、コンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５がそれぞれ商品を示し、ユーザｕ１乃至ユーザｕ４がそれぞれ商品の購入者であるとすると、リンクは、商品と、その商品を購入した購入者の関係を示している。つまり、その場合、図３の混合ネットワーク４５は、ユーザｕ１が、コンテンツＣ１とコンテンツＣ５を購入し、ユーザｕ２が、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２、およびコンテンツＣ３を購入し、ユーザｕ３が、コンテンツＣ３、コンテンツＣ４、およびコンテンツＣ５を購入し、ユーザｕ４が、コンテンツＣ４とコンテンツＣ５を購入したことを示している。換言すると、図３の混合ネットワーク４５は、コンテンツＣ１がユーザｕ１とユーザｕ２に購入され、コンテンツＣ２がユーザｕ２に購入され、コンテンツＣ３がユーザｕ２とユーザｕ３に購入され、コンテンツＣ４がユーザｕ３とユーザｕ４に購入され、コンテンツＣ５がユーザｕ１、ユーザｕ３、およびユーザｕ４に購入されたことを示している。
【００６２】
ログ解析部５１は、生成した混合ネットワーク４５を、コンテンツネットワーク生成部５２およびユーザネットワーク生成部５３に供給する。
【００６３】
コンテンツネットワーク生成部５２は、このような混合ネットワーク４５を取得すると、その混合ネットワーク４５からコンテンツ間の関係のみを抽出し、図４に示されるような、コンテンツのみをノードとするコンテンツネットワーク４３を生成する。
【００６４】
図４に示されるコンテンツネットワーク４３において、コンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５は、図３の混合ネットワーク４５より抽出された５つのノードを示しており、それらのノードを結ぶ各線（リンク）は、図３の混合ネットワーク４５におけるノード間の関連性を示している。つまり、コンテンツネットワーク４３は、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザのノードを意識せずにコンテンツ間の関係についてのみ着目したネットワークである。
【００６５】
例えば、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ１は、ユーザ２を介してコンテンツＣ２およびコンテンツＣ３と関連し、ユーザｕ１を介してコンテンツＣ５と関連している。従って、図４のコンテンツネットワーク４３において、コンテンツＣ１は、コンテンツＣ２、コンテンツＣ３、およびコンテンツＣ５とそれぞれリンクで結ばれている。同様に、コンテンツＣ２は、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザｕ２を介してコンテンツＣ１およびコンテンツＣ３と関連しているので、図４のコンテンツネットワーク４３においては、コンテンツＣ１およびコンテンツＣ３とそれぞれリンクで結ばれている。また、コンテンツＣ３も同様に、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザｕ２を介してコンテンツＣ１およびコンテンツＣ２と関連し、ユーザｕ３を介してコンテンツＣ４およびコンテンツＣ５と関連しているので、図４のコンテンツネットワーク４３においては、コンテンツＣ１、コンテンツＣ２、コンテンツＣ４、およびコンテンツＣ５とそれぞれリンクで結ばれている。さらに、コンテンツＣ４も同様に、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザｕ３を介してコンテンツＣ３およびコンテンツＣ５と関連し、ユーザｕ４を介してコンテンツＣ５と関連しているので、図４のコンテンツネットワーク４３においては、コンテンツＣ３およびコンテンツＣ５とそれぞれリンクで結ばれている。また、コンテンツＣ５も同様に、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザｕ１を介してコンテンツＣ１と関連し、ユーザｕ３を介してコンテンツＣ３およびコンテンツＣ４と関連し、ユーザｕ４を介してコンテンツＣ４と関連しているので、図４のコンテンツネットワーク４３においては、コンテンツＣ１、コンテンツＣ３、およびコンテンツＣ４とそれぞれリンクで結ばれている。
【００６６】
つまり、例えば、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５がそれぞれ商品を示し、ユーザｕ１乃至ユーザｕ４がそれぞれ商品の購入者であるとすると、コンテンツネットワーク４３のリンクは、両端の２商品が同じ購入者に購入されたことを示している。
【００６７】
コンテンツネットワーク生成部５２は、生成したコンテンツネットワーク４３を、データベースインタフェース部１３を介して、データベース１４に供給し、記憶させる。
【００６８】
ユーザネットワーク生成部５３は、ログ解析部５１より混合ネットワーク４５を取得すると、その混合ネットワーク４５からユーザ間の関係のみを抽出し、図５に示されるような、ユーザのみをノードとするユーザネットワーク４４を生成する。
【００６９】
図５に示されるユーザネットワーク４４において、ユーザｕ１乃至ユーザｕ４は、図３の混合ネットワーク４５より抽出された４つのノードを示しており、それらのノードを結ぶ各線（リンク）は、図３の混合ネットワーク４５におけるノード間の関連性を示している。つまり、ユーザネットワーク４４は、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツのノードを意識せずにユーザ間の関係についてのみ着目したネットワークである。
【００７０】
例えば、図３の混合ネットワーク４５において、ユーザｕ１は、コンテンツＣ１を介してユーザｕ２と関連し、コンテンツＣ５を介してユーザｕ３およびユーザｕ４と関連している。従って、図５のユーザネットワーク４４において、ユーザｕ１は、ユーザｕ２、ユーザｕ３、およびユーザｕ４とリンクで結ばれている。同様に、ユーザｕ２は、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ１を介してユーザｕ１と関連し、コンテンツＣ３を介してユーザｕ３と関連しているので、図５のユーザネットワーク４４においては、ユーザｕ１およびユーザｕ３とそれぞれリンクで結ばれている。また、ユーザｕ３も同様に、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ５を介してユーザｕ１およびユーザｕ４と関連し、コンテンツＣ３を介してユーザｕ２と関連し、コンテンツＣ４を介してユーザｕ４と関連しているので、図４のコンテンツネットワーク４３においては、ユーザｕ１、ユーザｕ２、およびユーザｕ４とそれぞれリンクで結ばれている。さらに、ユーザｕ４も同様に、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ４を介してユーザｕ３と関連し、コンテンツＣ５を介してユーザｕ１およびユーザｕ３と関連しているので、図５のユーザネットワーク４４においては、ユーザｕ１およびユーザｕ３とそれぞれリンクで結ばれている。
【００７１】
つまり、例えば、図３の混合ネットワーク４５において、コンテンツＣ１乃至コンテンツＣ５がそれぞれ商品を示し、ユーザｕ１乃至ユーザｕ４がそれぞれ商品の購入者であるとすると、ユーザネットワーク４４のリンクは、両端の２購入者が同じ商品を購入したことを示している。
【００７２】
ユーザネットワーク生成部５３は、生成したユーザネットワーク４４を、データベースインタフェース部１３を介して、データベース１４に供給し、記憶させる。
【００７３】
このように、ネットワーク生成部３１は、混合ネットワーク４５を介してコンテンツネットワーク４３およびユーザネットワーク４４を生成するので、容易に、ユーザログ４１およびコンテンツ情報４２より、コンテンツネットワーク４３およびユーザネットワーク４４を生成することができる。
【００７４】
図６は、図１のユーザ重要度算出部３２の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００７５】
図６において、ユーザ重要度算出部３２は、コンテンツ媒介中心性算出部６１、ユーザ媒介中心性算出部６２、および、演算部６３を有している。
【００７６】
コンテンツ媒介中心性算出部６１は、コンテンツネットワーク４３に基づいて、各コンテンツのコンテンツ媒介中心性を算出する。コンテンツ媒介中心性は、コンテンツネットワーク４３における任意のコンテンツ間の関係に関与する割合の大きさを示すパラメータである。
【００７７】
具体的に説明すると、コンテンツネットワーク４３において、コンテンツＡのコンテンツ媒介中心性は、コンテンツＡの他の任意の２つのコンテンツ間を、リンクに沿って最短パスで結ぶときに、その最短パスがコンテンツＡを経由する割合の大きさを示すパラメータである。つまり、コンテンツ媒介中心性は、他のコンテンツ間の結びつきに対する影響度の大きさを示すパラメータである。
【００７８】
より具体的に説明すると、例えば、コンテンツが商品でユーザが商品の購入者とし、混合ネットワーク４５におけるコンテンツとユーザの間のリンクが、購入の関係、すなわち、購入者と、その購入者が購入した商品とを結ぶものであるとする。このような混合ネットワーク４５に基づいて作成されたコンテンツネットワーク４３において、２つの商品間で結びつきが強い（パスの数が多い、パス長が短いなど）ということは、例えば、その商品を購入する購入者層が互いに似ている（近い）ことを示している。従って、この場合、一方の商品の購入者に対してマーケティング活動を行うと、他方の商品の購入者に対しても、そのマーケティング活動の影響が大きい可能性が高いことが考えられる。
【００７９】
これに対して、２つの商品間で結びつきが弱い（パスの数が少ない、パス長が長いなど）ということは、例えば、互いの商品の購入者層も似ていない（離れている）ことを示している。従って、この場合、一方の商品の購入者に対してマーケティング活動を行っても、他方の商品の購入者に対して、そのマーケティング活動の影響が及びにくいことが考えられる。
【００８０】
コンテンツ媒介中心性は、そのコンテンツの存在の有無が、周囲のコンテンツに対して、このような結びつきの強さに変化をもたらす可能性を示すパラメータである。つまり、コンテンツ媒介中心性の値が大きいコンテンツほど、その影響度は大きく、仮にそのコンテンツをコンテンツネットワーク４３より削除した場合、その周囲のコンテンツ間の結びつきの強さがより大きく変化する可能性が高くなる。
【００８１】
コンテンツ間の結びつきの強弱の変化は、ユーザ１が決定するマーケティングの方針等に影響を及ぼす可能性がある。つまり、コンテンツ媒介中心性は、そのコンテンツの存在の有無がユーザ１に対して影響を与える度合いを示すパラメータともいえる。換言すると、コンテンツ媒介中心性の値が大きいコンテンツほど、ユーザ１にとって重要なコンテンツといえる。
【００８２】
コンテンツ媒介中心性の値について、より具体的に説明する。所定のノードｎiのコンテンツ媒介中心性Ce（ｎi）は、以下の式（１）により算出される。
【００８３】
【数１】
2007233925.tif 000003
【００８４】
なお、式（１）において、ｎは、対象となるノードｎi以外の２つのノードの組み合わせの数を示しており、ｎstは、ノードｎi以外の２つのノードであるノードｓとノードｔの間の、パス長が最も短いパス（最短パス）の本数を示しており、ｇi(st)は、ｎstのうち、ノードｎiを経由するパスの本数を示している。ただし、値ｓは値ｔより小さい。
【００８５】
つまり、ノードｎiのコンテンツ媒介中心性Ce（ｎi）は、ノードｓとノードｔ間の最短パスのうち、ノードｎiを経由するパスの割合の、全てのノードｓとノードｔの組み合わせの平均値を示す。
【００８６】
コンテンツ媒介中心性算出部６１は、コンテンツネットワーク４３の関係に基づいて、上述した式（１）を用いて、コンテンツ媒介中心性を、全てのノード（コンテンツ）について算出し、それらの値を演算部６３に供給する。
【００８７】
ユーザ媒介中心性算出部６２は、ユーザネットワーク４４に対して、コンテンツ媒介中心性算出部６１の場合と同様の処理を行い、各ユーザのユーザ媒介中心性を算出する。ユーザ媒介中心性は、ユーザネットワーク４４における任意のユーザ間の関係に関与する割合の大きさを示すパラメータである。
【００８８】
具体的に説明すると、ユーザネットワーク４４において、ユーザＢのユーザ媒介中心性は、ユーザＢの他の任意の２つのユーザ間を、リンクに沿って最短パスで結ぶときに、その最短パスがユーザＢを経由する割合の大きさを示すパラメータである。つまり、ユーザ媒介中心性は、他のユーザ間の結びつきに対する影響度の大きさを示すパラメータである。
【００８９】
具体的に説明すると、例えば、コンテンツが商品でユーザが商品の購入者とし、混合ネットワーク４５におけるコンテンツとユーザの間のリンクが、購入の関係、すなわち、購入者と、その購入者が購入した商品とを結ぶものであるとする。このような混合ネットワーク４５に基づいて作成されたユーザネットワーク４４において、２つのユーザ間で結びつきが強い（パスの数が多い、パス長が短いなど）ということは、例えば、そのユーザが購入する商品（購入パターン）が互いに似ている（近い）ことを示している。従って、この場合、一方の購入者をモデルとしてマーケティング活動を行うと、他方の購入者に対しても、そのマーケティング活動の影響が大きく及ぶ可能性が高いことが考えられる。例えば、一方の購入者の購入パターンを割引対象の中心とする割引サービスを行うと、結びつきの強い他方の購入者の購入パターンも割引対象に該当する可能性が高い。
【００９０】
これに対して、２つの商品間で結びつきが弱い（パスの数が少ない、パス長が長いなど）ということは、例えば、互いの購入パターンが似ていない（離れている）ことを示している。従って、この場合、一方の購入者をモデルとしてマーケティング活動を行っても、他方の購入者に対してそのマーケティング活動の影響が及びにくいことが考えられる。
【００９１】
ユーザ媒介中心性は、そのユーザの存在の有無が、周囲のユーザに対して、このような結びつきの強さに変化をもたらす可能性を示すパラメータである。つまり、ユーザ媒介中心性の値が大きいユーザほど、その影響度は大きく、仮にそのユーザをユーザネットワーク４４より削除した場合、その周囲のユーザ間の結びつきの強さがより大きく変化する可能性が高くなる。
【００９２】
ユーザ間の結びつきの強弱の変化は、ユーザ１が決定するマーケティングの方針等に影響を及ぼす可能性がある。つまり、ユーザ媒介中心性は、そのユーザの存在の有無がユーザ１に対して影響を与える度合いを示すパラメータともいえる。換言すると、ユーザ媒介中心性の値が大きいユーザほど、ユーザ１にとって重要なユーザといえる。
【００９３】
ユーザ媒介中心性の値について、より具体的に説明する。所定のノードｎiのユーザ媒介中心性UC（ｎi）は、上述した式（１）と同様の式により算出される。
【００９４】
つまり、ノードｎiのユーザ媒介中心性UC（ｎi）も、ノードｓとノードｔ間の最短パスのうち、ノードｎiを経由するパスの割合の、全てのノードｓとノードｔの組み合わせの平均値を示す。
【００９５】
ユーザ媒介中心性算出部６２は、ユーザネットワーク４４の関係に基づいて、上述した式（１）を用いて、ユーザ媒介中心性を、全てのノード（ユーザ）について算出し、それらの値を演算部６３に供給する。
【００９６】
演算部６３は、コンテンツ媒介中心性算出部６１より供給されるコンテンツ媒介中心性の値、およびユーザ媒介中心性算出部６２より供給されるユーザ媒介中心性の値に基づいて、所定の演算を行い、各ユーザの、他への影響力の強さに基づく重要度を示すユーザ重要度を算出する。
【００９７】
所定の演算について、より具体的に説明する。演算部６３は、コンテンツ媒介中心性算出部６１よりコンテンツ媒介中心性の値を供給されると、以下の式（２）を演算し、混合ネットワーク４５において、ユーザ毎に、そのユーザにリンクで結ばれる全コンテンツのコンテンツ媒介中心性の合計CB（ｕj）を算出する。
【００９８】
CB（ｕj）＝ΣCe（ｎij）  ・・・（２）
【００９９】
なお、式（２）において、ｕjは、ｊ番目のユーザを示しており、ノードｎijは、ユーザｕjにリンクで結ばれるコンテンツノードを示す。
【０１００】
演算部６３は、さらに、以下の式（３）に示されるように、式（２）で求められた値CB（ｕj）と、ユーザ媒介中心性算出部６２より供給されるユーザ媒介中心性の値UC（ｕi）を加算し、各ユーザｕiについてユーザ重要度IC（ｕi）を算出する。
【０１０１】
IC（ｕi）＝CB（ｕi）＋UC（ｕi）  ・・・（３）
【０１０２】
以下にユーザ重要度算出の具体例を説明する。
【０１０３】
例えば、図４のコンテンツネットワーク４３の場合、ノード数は５なので、ｎ＝４である。コンテンツＣ１について考えると、コンテンツＣ１以外のノードの組み合わせは、Ｃ２−Ｃ３，Ｃ２−Ｃ４，Ｃ２−Ｃ５，Ｃ３−Ｃ４，Ｃ３−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５の６通り存在する。
【０１０４】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（Ｃ２−Ｃ３，Ｃ３−Ｃ４，Ｃ３−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５）は、コンテンツＣ１を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。Ｃ２−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ２→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４の１本であり、コンテンツＣ１を経由しないので、ｇi(st)＝０になる。Ｃ２−Ｃ５の最短パスは、図４から、コンテンツＣ２→コンテンツＣ１→コンテンツＣ５と、コンテンツＣ２→コンテンツＣ３→コンテンツＣ５の２本存在し、その内の１本がコンテンツＣ１を経由するので、ｎst＝２，ｇi(st)＝１となる。
【０１０５】
従って、上述した式（１）より、コンテンツＣ１のコンテンツ媒介中心性Ce（Ｃ１）は、以下の式（４）のようになる。
【０１０６】
Ce（Ｃ１）＝（１／２）／６＝０．０８３  ・・・（４）
【０１０７】
次に、コンテンツＣ２について考えると、コンテンツＣ２以外のノードの組み合わせは、Ｃ１−Ｃ３，Ｃ１−Ｃ４，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ３−Ｃ４，Ｃ３−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５の６通り存在する。
【０１０８】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（Ｃ１−Ｃ３，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ３−Ｃ４，Ｃ３−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５）は、コンテンツＣ２を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。また、Ｃ１−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ１→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４と、コンテンツＣ１→コンテンツＣ５→コンテンツＣ４の２本存在するが、コンテンツＣ２を経由するものは無いので、ｇi(st)＝０となる。
【０１０９】
従って、上述した式（１）より、コンテンツＣ２のコンテンツ媒介中心性Ce（Ｃ２）は、以下の式（５）のようになる。
【０１１０】
Ce（Ｃ２）＝０／６＝０  ・・・（５）
【０１１１】
次に、コンテンツＣ３について考えると、コンテンツＣ３以外のノードの組み合わせは、Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ４，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ２−Ｃ４，Ｃ２−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５の６通り存在する。
【０１１２】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ４−Ｃ５）は、コンテンツＣ３を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。また、Ｃ１−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ１→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４と、コンテンツＣ１→コンテンツＣ５→コンテンツＣ４の２本存在し、その内の１本がコンテンツＣ３を経由するので、ｎst＝２，ｇi(st)＝１となる。同様に、Ｃ２−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ２→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４の１本存在し、その１本がコンテンツＣ３を経由するので、ｎst＝１，ｇi(st)＝１となる。
【０１１３】
従って、上述した式（１）より、コンテンツＣ３のコンテンツ媒介中心性Ce（Ｃ３）は、以下の式（６）のようになる。
【０１１４】
Ce（Ｃ３）＝（０．５＋１＋０．５）／６＝０．３３３  ・・・（６）
【０１１５】
次に、コンテンツＣ４について考えると、コンテンツＣ４以外のノードの組み合わせは、Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ３，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ２−Ｃ３，Ｃ２−Ｃ５，Ｃ３−Ｃ５の６通り存在する。
【０１１６】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ３，Ｃ１−Ｃ５，Ｃ２−Ｃ３，Ｃ３−Ｃ５）は、コンテンツＣ４を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。また、Ｃ２−Ｃ５の最短パスは、図４から、コンテンツＣ２→コンテンツＣ１→コンテンツＣ５と、コンテンツＣ２→コンテンツＣ３→コンテンツＣ５の２本存在するが、コンテンツＣ４を経由するものは無いので、ｇi(st)＝０となる。
【０１１７】
従って、上述した式（１）より、コンテンツＣ４のコンテンツ媒介中心性Ce（Ｃ４）は、以下の式（７）のようになる。
【０１１８】
Ce（Ｃ４）＝０／６＝０  ・・・（７）
【０１１９】
次に、コンテンツＣ５について考えると、コンテンツＣ５以外のノードの組み合わせは、Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ３，Ｃ１−Ｃ４，Ｃ２−Ｃ３，Ｃ２−Ｃ４，Ｃ３−Ｃ４の６通り存在する。
【０１２０】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（Ｃ１−Ｃ２，Ｃ１−Ｃ３，Ｃ２−Ｃ３，Ｃ３−Ｃ４）は、コンテンツＣ５を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。Ｃ２−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ２→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４の１本であり、コンテンツＣ５を経由しないので、ｇi(st)＝０になる。Ｃ１−Ｃ４の最短パスは、図４から、コンテンツＣ１→コンテンツＣ３→コンテンツＣ４と、コンテンツＣ１→コンテンツＣ５→コンテンツＣ４の２本存在するが、その内の１本がコンテンツＣ５を経由するので、ｎst＝２，ｇi(st)＝１となる。
【０１２１】
従って、上述した式（１）より、コンテンツＣ５のコンテンツ媒介中心性Ce（Ｃ５）は、以下の式（８）のようになる。
【０１２２】
Ce（Ｃ５）＝（１／２）／６＝０．０８３  ・・・（８）
【０１２３】
式（２）と、式（４）乃至式（８）より、ユーザ毎のコンテンツ媒介中心性の合計値CB（ｕj）は、以下の式（９）乃至式（１２）のようになる。
【０１２４】
CB（ｕ１）＝Ce（Ｃ１）＋Ce（Ｃ５）＝０．１６６  ・・・（９）
CB（ｕ２）＝Ce（Ｃ１）＋Ce（Ｃ２）＋Ce（Ｃ３）＝０．４１６  ・・・（１０）
CB（ｕ３）＝Ce（Ｃ３）＋Ce（Ｃ４）＋Ce（Ｃ５）＝０．４１６  ・・・（１１）
CB（ｕ４）＝Ce（Ｃ４）＋Ce（Ｃ５）＝０．０８３  ・・・（１２）
【０１２５】
また、ユーザｕ１について考えると、ユーザｕ１以外のノードの組み合わせは、ｕ２−ｕ３，ｕ２−ｕ４，ｕ３−ｕ４の３通り存在する。
【０１２６】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（ｕ２−ｕ３，ｕ３−ｕ４）は、ユーザｕ１を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。また、ｕ２−ｕ４の最短パスは、図５から、ユーザｕ２→ユーザｕ１→ユーザｕ４と、ユーザｕ２→ユーザｕ３→ユーザｕ４の２本存在し、その内の１本がユーザｕ１を経由するので、ｎst＝２，ｇi(st)＝１となる。
【０１２７】
従って、上述した式（１）より、ユーザｕ１のユーザ媒介中心性UC（ｕ１）は、以下の式（１３）のようになる。
【０１２８】
UC（ｕ１）＝（１／２）／３＝０.１６７  ・・・（１３）
【０１２９】
次に、ユーザｕ２について考えると、ユーザｕ２以外のノードの組み合わせは、ｕ１−ｕ３，ｕ１−ｕ４，ｕ３−ｕ４の３通り存在する。
【０１３０】
これらのパスは、全てノードが隣り合い、ユーザｕ２を経由しないので、ｇi(st)＝０である。
【０１３１】
従って、上述した式（１）より、ユーザｕ２のユーザ媒介中心性UC（ｕ２）は、以下の式（１４）のようになる。
【０１３２】
UC（ｕ２）＝０／３＝０  ・・・（１４）
【０１３３】
次に、ユーザｕ３について考えると、ユーザｕ３以外のノードの組み合わせは、ｕ１−ｕ２，ｕ１−ｕ４，ｕ２−ｕ４の３通り存在する。
【０１３４】
これらのうち、隣り合うノードのペアのパス（ｕ１−ｕ２，ｕ１−ｕ４）は、ユーザｕ３を経由しないので、これらについては、ｇi(st)＝０である。また、ｕ２−ｕ４の最短パスは、図５から、ユーザｕ２→ユーザｕ１→ユーザｕ４と、ユーザｕ２→ユーザｕ３→ユーザｕ４の２本存在し、その内の１本がユーザｕ３を経由するので、ｎst＝２，ｇi(st)＝１となる。
【０１３５】
従って、上述した式（１）より、ユーザｕ３のユーザ媒介中心性UC（ｕ３）は、以下の式（１５）のようになる。
【０１３６】
UC（ｕ３）＝（１／２）／３＝０.１６７  ・・・（１５）
【０１３７】
次に、ユーザｕ４について考えると、ユーザｕ４以外のノードの組み合わせは、ｕ１−ｕ２，ｕ１−ｕ３，ｕ２−ｕ３の３通り存在する。
【０１３８】
これらのパスは、全てノードが隣り合い、ユーザｕ４を経由しないので、ｇi(st)＝０である。
【０１３９】
従って、上述した式（１）より、ユーザｕ４のユーザ媒介中心性UC（ｕ４）は、以下の式（１６）のようになる。
【０１４０】
UC（ｕ４）＝０／３＝０  ・・・（１６）
【０１４１】
式（３）、式（１３）乃至式（１６）に基づいて、各ユーザのユーザ重要度IC（ｕi）は、以下の式（１７）乃至式（２０）のようになる。
【０１４２】
IC（ｕ１）＝CB（ｕ１）＋UC（ｕ１）＝０．３３３  ・・・（１７）
IC（ｕ２）＝CB（ｕ２）＋UC（ｕ２）＝０．４１６  ・・・（１８）
IC（ｕ３）＝CB（ｕ３）＋UC（ｕ３）＝０．５８３  ・・・（１９）
IC（ｕ４）＝CB（ｕ４）＋UC（ｕ４）＝０．０８３  ・・・（２０）
【０１４３】
つまり、この場合、ユーザｕ３のユーザ重要度が一番大きい。図１のユーザ重要度算出部３２は、各ユーザについて以上のようなユーザ重要度を算出し、それをユーザ重要度活用情報生成部２２に供給する。
【０１４４】
次に、上述した処理の具体的な流れの例について説明する。
【０１４５】
最初に、図７のフローチャートを参照して、図１の情報処理部１１により実行されるユーザ重要度活用処理の流れの例を説明する。
【０１４６】
ユーザ重要度活用処理が開始されると、情報処理部１１の重要度解析部２１は、ステップＳ１において重要度の解析に関する処理が行われる。重要度解析処理の詳細については後述する。
【０１４７】
ステップＳ２において、ユーザ重要度活用情報生成部２２は、ステップＳ１の処理により得られたユーザ重要度に基づいて、ユーザ重要度を活用したユーザ重要度活用情報を生成する。生成されたユーザ重要度活用情報は、ユーザインタフェース部１２を介してユーザ１に提示される。
【０１４８】
ステップＳ２の処理を終了すると、情報処理部１１は、ユーザ重要度活用処理を終了する。
【０１４９】
次に、図８のフローチャートを参照して、図７のステップＳ１において実行される重要度解析処理の流れの例を説明する。
【０１５０】
ステップＳ２１において、重要度解析部２１のネットワーク生成部３１は、流通の分析に必要なネットワーク（例えば、混合ネットワーク４５、コンテンツネットワーク４３、ユーザネットワーク４４等）を生成する。ネットワーク生成処理の具体例については後述する。
【０１５１】
ステップＳ２１の処理が終了すると、ユーザ重要度算出部３２は、ステップＳ２２においてユーザ重要度を算出する。ユーザ重要度算出処理の具体例については後述する。
【０１５２】
ユーザ重要度の算出が終了すると、重要度解析部２１は、重要度解析処理を終了し、処理を図７のステップＳ１に戻し、それ以降の処理を実行させる。
【０１５３】
次に、図９のフローチャートを参照して、図８のステップＳ２１において実行されるネットワーク生成処理の流れの例を説明する。
【０１５４】
ネットワーク生成処理が開始されると、ステップＳ４１において、ネットワーク生成部３１のログ解析部５１は、コンテンツ情報４２を用いてユーザログ４１を解析し、例えば、混合ネットワーク４５を生成する。
【０１５５】
ステップＳ４２において、コンテンツネットワーク生成部５２は、そのログ解析結果（例えば、混合ネットワーク４５）に基づいて、コンテンツネットワーク４３を生成する。また、ステップＳ４３において、ユーザネットワーク生成部５３は、ログ解析結果に基づいて、ユーザネットワーク４４を生成する。
【０１５６】
ステップＳ４３の処理が終了すると、ネットワーク生成部３１は、ネットワーク生成処理を終了し、処理を図８のステップＳ２１に戻し、それ以降の処理を実行させる。
【０１５７】
次に、図１０のフローチャートを参照して、図８のステップＳ２２において実行されるユーザ重要度算出処理の流れの例を説明する。
【０１５８】
ユーザ重要度算出処理が開始されると、ステップＳ６１において、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、コンテンツネットワーク４３に基づいて、コンテンツ媒介中心性を算出する。
【０１５９】
ステップＳ６２において、演算部６３は、各ユーザが保持するコンテンツのコンテンツ媒介中心性の合計を算出する。
【０１６０】
ステップＳ６３において、ユーザ媒介中心性算出部６２は、ユーザ媒介中心性を算出する。
【０１６１】
ステップＳ６４において、演算部６３は、ステップＳ６２において算出された、ユーザ毎のコンテンツ媒介中心性の合計と、ステップＳ６３において算出されたユーザ媒介中心性に基づいて、各ユーザのユーザ重要度を算出する。
【０１６２】
ステップＳ６４の処理が終了すると、ユーザ重要度算出部３２は、ユーザ重要度算出処理を終了し、処理を図８のステップＳ２２に戻し、重要度解析処理を終了させる。
【０１６３】
以上のように、各処理が実行されユーザ重要度が算出されると、ユーザ重要度活用情報生成部２２は、供給されたユーザ重要度に基づいて、例えば、ユーザ重要度順にソートされたユーザ一覧、ユーザ重要度別ユーザ分布図、ユーザ重要度に基づいたマーケティング手法の推薦情報等、ユーザ重要度を活用した情報を作成し、その情報を、ユーザインタフェース部１２を介してユーザ１に提示する。
【０１６４】
このように、分析支援装置１は、情報を解析することができる。特に、ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に解析することができる。
【０１６５】
ユーザ１は、この提示されたユーザ重要度活用情報を参考にすることにより、ネットワークにおいて各ノードの、他のノードへの影響力の大きさをより正確に分析することができ、その分析結果に基づいて、例えばマーケティング活動等、より効果的な対処を行うことができる。
【０１６６】
なお、以上においては、分析支援装置１がユーザ重要度活用情報を生成して提供するように説明したが、分析支援装置１は、上述したようなユーザやコンテンツの重要度について算出すればよく、例えば、ユーザ重要度活用情報とともに、コンテンツ重要度を活用した情報も提供するようにしてもよいし、コンテンツ重要度を活用した情報のみを提供するようにしてもよいし、ユーザ重要度と、コンテンツ重要度の両方を活用した情報を提供するようにしてもよい。
【０１６７】
図１１は、図１の情報処理部の他の例を示す図である。
【０１６８】
図１１Ａに示される情報処理部１１１は、図１の情報処理部１１の構成の他に、さらに、コンテンツ重要度活用情報生成部１２２を有している。コンテンツ重要度活用情報生成部１２２は、ユーザ重要度算出部３２において算出されたコンテンツ媒介中心性を、各コンテンツのコンテンツ重要度とし、そのコンテンツ重要度を活用するコンテンツ重要度活用情報を生成し、それを、ユーザインタフェース部１２を介してユーザ１に提示する。つまり、情報処理部１１１は、ユーザ重要度活用情報とともにコンテンツ重要度活用情報も生成し、ユーザ１に提示する。
【０１６９】
このようにすることにより、分析支援装置１は、より多角的な情報をユーザ１に提供することができる。また、分析支援装置１が複数種類の情報を提供するので、ユーザ１は、必要に応じて各情報の取捨選択を行い、より適切な分析を行うことができる。
【０１７０】
図１１Ｂに示される情報処理部２１１は、図１の情報処理部１１と異なり、コンテンツの重要度のみを求める重要度解析部２２１およびコンテンツ重要度活用情報生成部１２２を有している。
【０１７１】
重要度解析部２２１は、図２のコンテンツネットワーク生成部５２と図６のコンテンツ媒介中心性算出部６１を有している。つまり、重要度解析部２２１は、コンテンツネットワーク生成部５２においてコンテンツネットワーク４３のみを生成し、コンテンツ媒介中心性算出部６１において各コンテンツの媒介中心性のみを算出する。
【０１７２】
コンテンツ重要度活用情報１２２は、このように算出されたコンテンツ媒介中心性を、各コンテンツのコンテンツ重要度とし、そのコンテンツ重要度を活用したコンテンツ重要度活用情報を生成し、それを、ユーザインタフェース部１２を介してユーザ１に提示する。つまり、情報処理部２１１は、コンテンツ重要度活用情報のみを生成し、ユーザ１に提示する。
【０１７３】
このようにすることにより、分析支援装置１は、コンテンツ重要度活用情報をより容易に生成し、ユーザ１に提供することができる。すなわち、情報処理部２１１は、ユーザ重要度活用情報の生成を省略するので、図１１Ａの情報処理部１１１の場合よりも、より低負荷でかつより高速にコンテンツ重要度活用情報を生成し、ユーザ１に提供することができる。従って、ユーザ重要度活用情報を必要としないユーザ１は、より高速にコンテンツ重要度活用情報を取得することができ、それにより適切な分析を行うことができる。
【０１７４】
図１１Ｃに示される情報処理部３１１は、重要度解析部２１と、ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報生成部３２２を有している。ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報生成部３２２は、重要度解析部２１のユーザ重要度算出部３２が算出する、ユーザ重要度とコンテンツ重要度（コンテンツ媒介中心性）の両方を活用したユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報を生成し、それを、ユーザインタフェース部１２を介してユーザ１に提示する。つまり、情報処理部３１１は、ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報を生成し、それをユーザ１に提示する。
【０１７５】
このようにすることにより、分析支援装置１は、より多角的な情報をユーザ１に提供することができる。なお、この場合、分析支援装置１は、ユーザ重要度とコンテンツ重要度（コンテンツ媒介中心性）の両方を活用したユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報をユーザ１に提示するので、より高度で複雑な解析結果をユーザ１に提示することができる。これにより、ユーザ１は、図１１Ａの情報処理部１１１の場合よりも、高度な分析をより容易に行うことができる場合がある。
【０１７６】
これらの例について、具体的な処理の流れについて説明する。
【０１７７】
図１２のフローチャートを参照して、図１１Ａの情報処理部１１１により実行されるユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理の流れの例を説明する。
【０１７８】
ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理が開始されると、ステップＳ１０１において、重要度解析部２１は、図７のステップＳ１の場合と同様に、図８に示される重要度解析処理を実行し、ユーザ重要度やコンテンツ重要度（コンテンツ媒介中心性）を解析する。ステップＳ１０２において、ユーザ重要度活用情報生成部２２は、図７のステップＳ２の場合と同様に、ステップＳ１０１の処理において算出されたユーザ重要度を活用するユーザ重要度活用情報を生成する。ステップＳ１０３において、コンテンツ重要度活用情報生成部１２２は、ステップＳ１０１の処理において算出されたコンテンツ媒介中心性をコンテンツ重要度とし、それを活用するコンテンツ重要度活用情報を生成する。ステップＳ１０３の処理を終了すると、情報処理部１１１は、ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理を終了する。
【０１７９】
次に、図１３のフローチャートを参照して、図１１Ｂの情報処理部２１１により実行されるコンテンツ重要度活用処理の流れの例を説明する。
【０１８０】
コンテンツ重要度活用処理が開始されると、ステップＳ１２１において、重要度解析部２２１のコンテンツネットワーク生成部５２は、図９のステップＳ４２の場合と同様に、コンテンツネットワーク４３を生成する。Ｓ１２２において、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、図１０のステップＳ６１の場合と同様に、コンテンツ媒介中心性を算出する。ステップＳ１２３において、コンテンツ重要度活用情報生成部１２２は、図１２のステップＳ１０３の場合と同様に、ステップＳ１２２の処理において算出されたコンテンツ媒介中心性をコンテンツ重要度とし、それを活用するコンテンツ重要度活用情報を生成する。ステップＳ１２３の処理を終了すると、情報処理部２１１は、コンテンツ重要度活用処理を終了する。
【０１８１】
次に、図１４のフローチャートを参照して、図１１Ｃの情報処理部３１１により実行されるユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理の流れの他の例を説明する。
【０１８２】
ステップＳ１４１において、重要度解析部２１は、図７のステップＳ１の場合と同様に、図８に示される重要度解析処理を実行し、ユーザ重要度やコンテンツ重要度（コンテンツ媒介中心性）を解析する。Ｓ１４２において、ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報生成部３２２は、ステップＳ１４１の処理において算出されたユーザ重要度とコンテンツ重要度（コンテンツ媒介中心性）の両方を活用するユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報を生成する。ステップＳ１４２の処理を終了すると、情報処理部３１１は、ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理を終了する。
【０１８３】
なお、ユーザ重要度算出処理において、コンテンツ媒介中心性算出部６１が、各コンテンツの、任意の指標に基づく重み係数ｗを考慮して、コンテンツ媒介中心性を算出するようにしてもよい。重み係数の指標としてはどのようなものであってもよく、例えば、コンテンツの販売価格や人気度（人気順位の逆数）等であってもよい。
【０１８４】
例えば、ノードｎsの重み係数をｗsとし、ノードｎtの重み係数をｗtとするとき、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、式（１）の代わりに、以下の式（２１）を用いてコンテンツ媒介中心性を算出する。
【０１８５】
【数２】
2007233925.tif 000004
【０１８６】
ただし、式（２１）において、式（１）の場合と同様に、ｎは、対象となるノードｎi以外の２つのノードの組み合わせの数を示しており、ｎstは、ノードｎi以外の２つのノードであるノードｓとノードｔの間の、パス長が最も短いパス（最短パス）の本数を示しており、ｇi(st)は、ｎstのうち、ノードｎiを経由するパスの本数を示している。また、値ｓは値ｔより小さい。そして、さらに、ｗstは、ｗsとｗtの和を示している。
【０１８７】
式（２１）に示されるように、コンテンツ媒介中心性Ce（ｎi）を求める際に、コンテンツ媒介中心性算出部６１が、ｇi(st)／ｎstに、コンテンツの重み係数に基づくパラメータ（重み係数）ｗstを乗算するようにしてもよい。
【０１８８】
図１５のフローチャートを参照して、この場合のユーザ重要度算出処理の流れの例を説明する。
【０１８９】
ステップＳ１６１において、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、コンテンツネットワーク４３に基づいて、各コンテンツの重み係数を考慮してコンテンツ媒介中心性を算出する。ステップＳ１６２において、演算部６３は、各ユーザが保持するコンテンツのコンテンツ媒介中心性の合計を算出する。ステップＳ１６３において、ユーザ媒介中心性算出部６２は、ユーザ媒介中心性を算出する。ステップＳ１６４において、演算部６３は、ユーザ重要度を算出する。ステップＳ１６４の処理が終了すると、ユーザ重要度算出部３２は、ユーザ重要度算出処理を終了し、処理を図８のステップＳ２２に戻し、重要度解析処理を終了させる。
【０１９０】
このようにすることにより、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、上述したようなコンテンツの流通性（他のコンテンツに与える影響度）以外の基準をコンテンツ媒介中心性に反映させることができる。すなわち、コンテンツ媒介中心性算出部６１は、多角的な価値観に基づくパラメータを生成することができる。
【０１９１】
なお、このコンテンツ媒介中心性の算出の場合と同様に、ユーザ媒介中心性の算出の際に、各ユーザの重み係数を考慮するようにしてももちろんよい。
【０１９２】
以上においては、ユーザ重要度を算出する情報処理部１１が、ユーザ１に対してユーザ重要度活用情報を提示する分析支援装置１の一部として構成されるように説明したが、これに限らず、情報処理部１１は、どのような装置に適用されるようにしてもよい。
【０１９３】
図１６は、本発明を適用したネットワークシステムの構成例を示すブロック図である。
【０１９４】
図１６においてネットワークシステムは、ネットワーク４１０に接続されたコンテンツ配信サーバ４１１、端末装置４１２、および端末装置４１３により構成される。
【０１９５】
コンテンツ配信サーバ４１１は、コンテンツを配信するサーバであり、コンテンツの配信に関する処理を行うコンテンツ配信サービス部４２１、コンテンツ配信処理のログ情報を作成するログ作成部４２２、コンテンツの販売（配信）の促進に関する処理を行う販売促進処理部４２３、情報処理部１１、データベースインタフェース部１３、およびデータベース１４を有している。
【０１９６】
つまり、コンテンツ配信サーバ４１１は、分析支援装置１０のユーザインタフェース１２の代わりに、コンテンツ配信サービス部４２１、ログ作成部４２２、および販売促進処理部４２３を有している。
【０１９７】
コンテンツ配信サービス部４２１は、ネットワーク４１０を介して、端末装置４１２や端末装置４１３に対して、それらの要求に基づいて、コンテンツの配信サービスを行う処理部である。コンテンツ配信サービス部４２１は、その端末装置４１２や端末装置４１３からの要求、およびそれに対する処理内容等の情報をログ作成部４２２に供給する。ログ作成部４２２は、その情報に基づいて端末装置（またはそのユーザ）と配信したコンテンツに関するログ情報であるユーザログ４１を作成し、それをデータベース１４に記憶させる。コンテンツ情報４２は、予めデータベース１４に記憶されているようにしてもよいし、ユーザログ４１とともに、ログ作成部４２２によって、データベース１４に登録されるようにしてもよい。
【０１９８】
販売促進処理部４２３は、例えば、コンテンツ配信サービス部４２１が配信するコンテンツの推薦情報を作成し、それを、コンテンツ配信サービス部４２１によりネットワーク４１０に対して公開されている、コンテンツ配信の要求を受け付けるアクセス受付サイトに掲載させたり、ユーザ重要度の高い端末装置４１２や端末装置４１３に対して、割引サービスやサンプルデータの提供を行ったりする。その際、販売促進処理部４２３は、それらの販売促進活動を、情報処理部１１により生成されるユーザ重要度活用情報に基づいて行う。
【０１９９】
このようにすることにより、販売促進処理部４２３は、より効果的な販売促進活動を行うことができる。
【０２００】
なお、以上においては、ネットワークのノードの種類（パラメータの数）が、コンテンツとユーザの２種類（２つのパラメータ）により構成されるように説明したが、ノードの種類（パラメータの数）は３種類以上であってもよい。その場合、情報処理部１１が、各種について、それぞれ媒介中心性を算出することができるようにしてもよい。
【０２０１】
また、以上において、媒介中心性や、ユーザ重要度などを算出する式について説明したが、これらは、全て一例であり、情報処理部が、上述した以外の式を用いてコンテンツ媒介中心性、ユーザ媒介中心性、ユーザ重要度、およびコンテンツ重要度等を算出するようにしてもよい。
【０２０２】
さらに、以上においては、ユーザ１が、ユーザ重要度活用情報に基づいて、マーケティングの方針を決定するように説明したが、ユーザ重要度活用情報の用途は、マーケティングに限定されるものではなく、どのような目的で利用されるようにしてもよい。
【０２０３】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図１７に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
【０２０４】
図１７において、パーソナルコンピュータ５００のCPU（Central Processing Unit）５０１は、ROM（Read Only Memory）５０２に記憶されているプログラム、または記憶部５１３からRAM（Random Access Memory）５０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM５０３にはまた、CPU５０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０２０５】
CPU５０１、ROM５０２、およびRAM５０３は、バス５０４を介して相互に接続されている。このバス５０４にはまた、入出力インタフェース５１０も接続されている。
【０２０６】
入出力インタフェース５１０には、キーボード、マウスなどよりなる入力部５１１、CRT（Cathode Ray Tube）、LCD（Liquid Crystal Display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部５１２、ハードディスクなどより構成される記憶部５１３、モデムなどより構成される通信部５１４が接続されている。通信部５１４は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０２０７】
入出力インタフェース５１０にはまた、必要に応じてドライブ５１５が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア５２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部５１３にインストールされる。
【０２０８】
上述した一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０２０９】
この記録媒体は、例えば、図１７に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）（登録商標）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア５２１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM５０２や、記憶部５１３に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０２１０】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０２１１】
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。
【０２１２】
なお、以上において、一つの装置として説明した構成を分割し、複数の装置として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置として説明した構成をまとめて一つの装置として構成されるようにしてもよい。また、各装置の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置の構成の一部を他の装置の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０２１３】
本発明は、情報処理装置に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２１４】
【図１】本発明を適用した分析支援装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図１のネットワーク生成部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図３】コンテンツおよびユーザをノードとする混合ネットワークの例を示す図である。
【図４】図３のコンテンツをノードとするコンテンツネットワークの例を示す図である。
【図５】図３のユーザをノードとするユーザネットワークの例を示す図である。
【図６】図１のユーザ重要度算出部の詳細な構成例を示すブロック図である。
【図７】ユーザ重要度活用処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図８】重要度解析処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図９】ネットワーク生成処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１０】ユーザ重要度算出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１１】図１の情報処理部の他の例を示す図である。
【図１２】ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１３】コンテンツ重要度活用処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１４】ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１５】ユーザ重要度算出処理の流れの他の例を説明するフローチャートである。
【図１６】本発明を適用したネットワークシステムの構成例を示すブロック図である。
【図１７】本発明を適用したパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０２１５】
１０  分析支援装置，  １１  情報処理部，  ２１  重要度解析部，  ２２  ユーザ重要度活用情報生成部，  ３１  ネットワーク生成部，  ３２  ユーザ重要度算出部，  ５１  ログ解析部，  ５２  コンテンツネットワーク生成部，  ５３  ユーザネットワーク生成部，  ６１  コンテンツ媒介中心性算出部，  ６２  ユーザ媒介中心性算出部，  ６３  演算部，  １１１  情報処理部，  １２２  コンテンツ重要度活用情報生成部，  ２１１  情報処理部，  ２２１  重要度解析部，  ２３１  コンテンツ媒介中心性算出部，  ３１１  情報処理部，  ３２２  ユーザ重要度・コンテンツ重要度活用情報生成部，  ４１１  コンテンツ配信サーバ，  ４２１  コンテンツ配信サービス部，  ４２２  ログ作成部，  ４２３  販売促進処理部
【図１】
2007233925.tif 000005
【図２】
2007233925.tif 000006
【図３】
2007233925.tif 000007
【図４】
2007233925.tif 000008
【図５】
2007233925.tif 000009
【図６】
2007233925.tif 000010
【図７】
2007233925.tif 000011
【図８】
2007233925.tif 000012
【図９】
2007233925.tif 000013
【図１０】
2007233925.tif 000014
【図１１】
2007233925.tif 000015
【図１２】
2007233925.tif 000016
【図１３】
2007233925.tif 000017
【図１４】
2007233925.tif 000018
【図１５】
2007233925.tif 000019
【図１６】
2007233925.tif 000020
【図１７】
2007233925.tif 000021