(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザのリクエストに対応したネットワーク上の情報源を推薦する推薦装置において、
ユーザの推薦リクエストを受け付ける推薦リクエスト入力手段と、
前記推薦リクエストに対して推薦すべき情報源、および前記情報源または前記ユーザと情報交換のある仲介者を探索する情報源探索手段と、
探索結果として前記情報源および前記仲介者をユーザに通知する情報源／仲介者通知手段と、
前記探索結果をもとに前記ユーザと前記情報源とが共有可能な、前記推薦リクエストと異なる他の話題を探索する共有話題探索手段と、
探索された前記他の話題について前記ユーザおよび前記情報源と情報交換のある相手を探索する情報交換相手探索手段と、
探索された前記他の話題および前記情報交換のある相手を対応付けて前記ユーザに通知する通知手段と、
を備え、
更に、推薦された前記情報源について、前記推薦リクエストに関する話題および前記推薦リクエストと異なる他の話題に対する興味の強さを計測し、計測の結果から各話題に関する興味の強さを比較して興味の最も強い前記仲介者または前記他の話題についてユーザと情報交換のある相手を前記情報源の仲介者とすることを勧告する興味強度計測手段と、
を備えていることを特徴とする推薦装置。
【請求項２】
ユーザのリクエストに対応したネットワーク上の情報源を推薦する推薦装置において、
ユーザの推薦リクエストを受け付ける推薦リクエスト入力手段と、
前記推薦リクエストに対して推薦すべき情報源、および前記情報源または前記ユーザと情報交換のある仲介者を探索する情報源探索手段と、
探索結果として前記情報源および前記仲介者をユーザに通知する情報源／仲介者通知手段と、
前記探索結果をもとに前記ユーザと前記情報源とが共有可能な、前記推薦リクエストと異なる他の話題を探索する共有話題探索手段と、
探索された前記他の話題について前記ユーザおよび前記情報源と情報交換のある相手を探索する情報交換相手探索手段と、
探索された前記他の話題および前記情報交換のある相手を対応付けて前記ユーザに通知する通知手段と、
を備え、
更に、推薦された前記情報源と、前記仲介者および前記情報交換のある相手との情報交換の頻度を計測し、計測の結果から前記情報源と、前記仲介者および前記情報交換のある相手それぞれとの情報交換の頻度を比較して情報交換頻度の最も高い前記仲介者または前記情報交換のある相手を前記情報源の仲介者とすることを勧告する情報交換頻度計測手段と、
を備えていることを特徴とする推薦装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は推薦装置に関し、特にユーザのリクエストに応じて、システムがそのリクエストに対応できる情報源（人、組織、あるいは情報提供システム）をユーザへ推薦する推薦装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
組織活動において有効な情報を入手するチャンネルの一つが、同僚や知人の「つて」であることが、社会科学分野の多くの研究で示されている。つてをたどることで情報を入手する方法は、特に、緊急の場合や、情報入手の窓口となる担当部署が分からない場合や、あるいは、情報が文書化あるいはオンライン化されていない場合においては、非常に有効に機能する。
【０００３】
また、つてをたどることは、誰でも読み書きできるような掲示板あるいは類似のシステム（ミニコミ誌の「売ります・買います」欄やネットのＮｅｗｓ  Ｇｒｏｕｐや仲介ホームページなど）に比べて、自分が何かを知りたいということを他人に広く知られないという効果がある。また、推薦の仲介者に対する信頼が、推薦された相手への信頼へつながるという効果もある。
【０００４】
このような方法をコンピュータシステム上に実現する技術として、特開平１０−３０１９０５号公報がある。この技術においては、つてをたどって適切な情報を持つ相手を探し出して推薦することをシステムが代行する。その具体的な手順は次のようになる。
【０００５】
システムは、ある二者の間で交わされた情報（電子メールなど）から情報内容を示すキーワードとその重み（キーワードの出現頻度から計算される）とを抽出し、これらを対応付けたリスト状のデータ構造（パイプと呼ばれる）を用いて記録している。ある人がある情報を入手したい場合、その情報内容を示すキーワードと重みを設定した、パイプと同じデータ構造を持つ推薦リクエストを作成する。そして、その人につながるパイプとその推薦リクエストとの近似度計算（ベクトルの内積をとる計算に相当）を行い、計算結果がある閾値を超えたときに、そのパイプでつながっている相手を推薦される相手とする。さらに、その推薦された相手を起点として同様の近似度計算を順次伝搬させ、情報を入手したい人と新たに推薦された人とにパイプを合成する。このパイプの合成例を図１６示す。
【０００６】
図１６はパイプの合成例を示す図である。ここで、リクエストを出した人Ａとまず推薦された人Ｂとの間には二つのキーワード「ｗｏｒｄ１，ｗｏｒｄ２」に関するパイプがあり、まず推薦された人Ｂと次に推薦された人Ｃとの間には二つのキーワード「ｗｏｒｄ１，ｗｏｒｄ３」に関するパイプがあり、ＡとＣとはお互いに相手の存在を知らないとする。
【０００７】
ＡとＣとの間にパイプが合成される場合、ＡＢ間のパイプとＢＣ間のパイプに共に含まれる共通のキーワード「ｗｏｒｄ１」がＡＣ間のパイプのキーワードとなり、その重みとしてＡＢ間の値「ｗ１」とＢＣ間の値「ｗ３」のいずれか大きい方が与えられる。上記近似度計算と合成とを繰り返すことで、情報を入手したい人Ａは推薦された相手Ｃとの間にパイプができる。上記手順により、システムが情報のやりとりがある人達を順次探して、情報を入手したい人へ相手を推薦する。
【０００８】
また、他の従来技術として、Referral Web（AI Magazine, vol. 18, no. 2, Summer 1997, pp.27-36）がある。この技術においては、ある二者に知人関係が存在することを、ＷＷＷ（World Wide Web）で一般に公開されている文書中に前記二者の名前が隣接して存在することから抽出している。システムのユーザが自分の名前と知りたい話題とを入力すると、システムはまずウェブのサーチエンジンを用いて、前記話題を含む文書中で前記ユーザの名前と隣接する名前を探し出す。次に、前記探し出された名前について、同様の処理を実行して、新たに名前を探し出す。この一連の処理を前記ユーザから「直接の知人」、「知人の知人」といったように縁が薄くなる方へ広げて（前記論文では３段階の広さについて）実行し、前記処理の結果について人を節点、人のつながりを枝としたグラフとして前記ユーザに提示する。
【０００９】
現実の世界で、ある件に関してつてをたどって、直接知らない相手を推薦されたとする。このとき、その相手と良好なコミュニケーションを持つために、別件の話題を取り上げてみて相手と最も共感できる話題を探し、その話題で親密度を深めてから知りたい件について聞くということがよくある。このようなコミュニケーションのやりかたは、ビジネスライクに知りたい件だけを聞く方法に比べて、相手に与える印象を強め、好意的なものにできる可能性が高い。特に、そのつてで仲介してもらった知人に迷惑がかからないようにしたい、あるいは、その相手と長期のつながりを持ちたい場合には、共感できる話題を探す方法は有効である。
【００１０】
また、前記コミュニケーションのやりかたでは、共感できる話題に関するつてから推薦を受けた方が、知りたい件に関するつてを利用するよりも良いコミュニケーションを持てる場合がある。その例を図１７に示す。
【００１１】
図１７は話題の共有関係の例を示す図である。この図において、情報を欲しい人Ａと情報を持っている人Ｃとの間には共通の二人の知人Ｂ，Ｄが存在する場合、情報を欲しい人Ａと知人Ｂとの間には共通の話題「話題１、話題２」があり、知人Ｂとその知人Ｃとの間には共通の話題「話題１、話題３」があり、一方で情報を知りたい人Ａと別の知人Ｄとの間には共通の話題「話題４」があり、その知人ＤはＢの知人Ｃとの間に共通の話題「話題４」があるとする。
【００１２】
このような話題の共有関係がある場合に、Ａが「話題１」に関して情報を知りたいときに、Ｂを介して「話題１」についてＣに聞く方法と、Ｄを介して「話題４」に関する話題をＣと共有した後に「話題１」について聞くという方法がとれる。ＣがＤと親密度が高い場合や、Ｃが「話題４」について強い興味を持っている場合などは、ＡはＤを介して推薦を受ける、または、Ｂから推薦を受けた場合でもＡがＤや「話題４」について言及できれば、ＡはＣとより良いコミュニケーションを持てる可能性が高い。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の方法では、このような別件の話題に関する情報をユーザは得られない。例えば、特開平１０−３０１９０５号公報に示される技術では、推薦された相手との間で合成されたパイプに含まれるキーワードが前記話題に相当するが、前記キーワードはパイプが合成される課程ですべてのパイプに含まれていたキーワードである。したがって、その合成課程のいずれかのパイプにおいて含まれないキーワードは、合成されたパイプには存在しない。
【００１４】
また、Referral Webでは、他の話題に関するつながりの手がかりを得ることはできず、試行錯誤的に他の話題を入力して目的の相手とつながるかを調べるしかないという問題点があった。
【００１５】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたもので、推薦された相手と共感できるような話題を容易に得ることができる推薦装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記問題を解決するために、ユーザのリクエストに対応したネットワーク上の情報源を推薦する推薦装置において、ユーザの推薦リクエストを受け付ける推薦リクエスト入力手段と、前記推薦リクエストに対して推薦すべき情報源および前記情報源または前記ユーザと情報交換のある仲介者を探索する情報源探索手段と、探索結果の前記情報源および仲介者をユーザに通知する情報源／仲介者通知手段と、前記探索結果をもとに前記ユーザと前記情報源とが共有可能な、前記推薦リクエストと異なる他の話題を探索する共有話題探索手段と、前記探索された他の話題について前記ユーザおよび前記情報源と情報交換のある相手を探索する情報交換相手探索手段と、前記探索された他の話題および前記情報交換のある相手を対応付けて前記ユーザに通知する通知手段と、を備えていることを特徴とする推薦装置が提供される。
【００１７】
このような推薦装置によれば、情報源探索手段が、推薦リクエスト入力手段より入力された推薦リクエストの話題を共有する情報源と、ユーザと情報交換のある仲介者とを探索して、その結果を情報源／仲介者通知手段によりユーザに通知する。これにより、推薦リクエストの話題に関し仲介者を介して話題を共有する情報源がユーザに推薦される。ここで、共有話題探索手段が推薦された情報源と情報交換のある相手との話題からユーザと情報源とが共有可能であって推薦リクエストと異なる他の話題を探索する。次に、情報交換相手探索手段がユーザおよび推薦された情報源と他の話題に関して情報交換のある相手を探索する。この相手は、他の話題によって情報源との仲介者となり得るものとして通知手段によりユーザに通知することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は本発明の推薦装置の原理的な構成を示すブロック図である。推薦装置は、推薦リクエスト入力手段１と、情報源探索手段２と、情報源／仲介者通知手段３と、共有話題探索手段４と、情報交換相手探索手段５と、通知手段６と、興味強度計測手段７と、情報交換頻度計測手段８とから構成され、これらの構成要素を含むユニットは通信インタフェース９を介してネットワーク１０に接続されている。
【００１９】
推薦リクエスト入力手段１、情報源探索手段２、および情報源／仲介者通知手段３は推薦リクエストに対して、その話題についてのみ共有関係にある情報源を探索するもので、推薦リクエスト入力手段１によりユーザがキーワードの話題を含む推薦リクエストを入力すると、情報源探索手段２は、ユーザと情報交換のある相手を探索して仲介者とし、探索された相手のユニット（仲介者のユニット）の情報源探索手段からその話題について情報交換のある相手を受け取って推薦すべき情報源とする。探索結果の推薦された情報源および仲介者は、情報源／仲介者通知手段３によりユーザに通知される。
【００２０】
共有話題探索手段４、情報交換相手探索手段５、通知手段６、興味強度計測手段７、および情報交換頻度計測手段８は、推薦された情報源をもとに再探索してユーザと情報源との間の、推薦リクエストと異なる他の話題によるつながりを探索するものである。共有話題探索手段４は情報源探索手段２による探索結果をもとに情報源のユニットの共有話題探索手段と連携して、ユーザと推薦された情報源とが共有可能な、推薦リクエストと異なる他の話題を探索する。情報交換相手探索手段５は情報源のユニットの情報交換相手探索手段と連携して、探索された他の話題についてユーザおよび情報源と情報交換のある相手を探索する。通知手段６は、探索された他の話題および情報交換のある相手を対応付けてユーザに通知する。興味強度計測手段７は、情報源のユニットの興味強度計測手段と連携して、推薦された情報源について、推薦リクエストに関する話題および推薦リクエストと異なる話題に対する興味の強さを計測する。情報交換頻度計測手段８は、情報源のユニットの情報交換頻度計測手段と連携して、推薦された情報源と仲介者および情報交換のある相手との情報交換の頻度を計測する。
【００２１】
ここで、推薦リクエスト入力手段１を通じて勧告要求を出すと、共有話題探索手段４は、情報源のユニットの共有話題探索手段と連携して、推薦された情報源と情報交換のある相手との話題からユーザと情報源とが共有可能であって推薦リクエストと異なる他の話題を探索する。情報交換相手探索手段５は、情報源のユニットの情報交換相手探索手段と連携して、ユーザおよび推薦された情報源と他の話題に関して情報交換のある相手とを探索する。この相手は、他の話題によって情報源との仲介者となる。興味強度計測手段７は、情報源のユニットの興味強度計測手段と連携して、ユーザと仲介者および他の話題に関して情報交換のある相手と情報源との間で交換された、推薦リクエストの話題および他の話題の出現頻度を計測する。また、情報交換頻度計測手段８は、情報源のユニットの情報交換頻度計測部と連携して、ユーザおよび情報源が交換した推薦リクエストの話題および他の話題の出現頻度を計測し、結果を情報交換頻度として通知手段によりユーザに通知することができる。これにより、推薦リクエストの話題を共有する推薦された情報源との間において、共有話題探索手段４および情報交換相手探索手段５により、推薦リクエストの話題と異なる他の話題によるつながりを知ることができ、興味強度計測手段７により、話題に関する情報交換頻度が分かり、情報交換頻度計測手段８により交換相手間の情報交換頻度が分かる。この結果は通知手段６を通じてユーザに通知される。
【００２２】
本発明の実施の形態の一つとして、各ユーザが占有する専用デバイスと、そのデバイスがネットワーク接続された形態がある。また、別の形態として、各ユーザが使用するパーソナルコンピュータなどの汎用計算デバイスに本発明の機能を実現するソフトウエアをインストールまたはハードウエアを装着し、その汎用計算デバイスをネットワーク接続する形態がある。また、別の形態として、情報キオスクのような、パブリックな場所に設置された本発明に関わるサービスを提供する専用アクセスポイントに、ユーザが情報を入力あるいはユーザ情報を持つデバイスを装着する形態がある。
【００２３】
次に、本発明による推薦装置を適用したユーザ用ユニットについて詳細に説明する。
図２は本発明の推薦装置を適用したユーザ用ユニットの構成を示すブロック図である。本実施の形態では、複数のユーザ用ユニット１１がネットワーク１２でつながる構成をとる。本実施例では、一人のユーザに対して一つのユーザ用ユニット１１が一意に与えられる。各ユーザ用ユニット１１がネットワーク１２を介して通信を行うことにより、ユーザ間のメール通信と推薦処理が実行される。
【００２４】
それぞれのユーザ用ユニット１１は、識別番号記憶部１３と、通信制御部１４と、ＵＩ（user interface）制御部１５と、情報入力部１６と、情報表示部１７と、日時データ生成部１８と、メール管理部１９と、パイプデータ生成部２０と、パイプ内容演算部２１と、パイプ管理部２２と、推薦リクエスト対応部２３と、推薦結果管理部２４と、共有話題抽出部２５と、共有仲介者抽出部２６と、話題頻度計数部２７と、情報交換頻度計数部２８と、コミュニケーション方法勧告部２９とから構成されている。
【００２５】
識別番号記憶部１３は、ユーザ用ユニット１１に一意に与えられた識別番号を記憶する機能を持つ。ここに記憶された識別番号は、通信制御部１４が他のユーザ用ユニットとの通信をする際に用いられる。
【００２６】
通信制御部１４は、他のユーザ用ユニットの通信制御部と連携して、ユーザ用ユニット間のネットワーク１２を介した通信を実現する機能を持つ。ここで送受信されるデータには、日時データ生成部１８から渡された送受信時の日時データが付される。
【００２７】
ネットワーク１２へ送出されたデータには、宛先として識別番号が添付されている。通信制御部１４は、添付された識別番号が識別番号記憶部１３に記憶された識別番号と一致する場合は、自分宛の通信と判断してネットワーク１２上のデータを受信する。受信されたデータは、その種類に応じて、後述する各機能要素に渡される。また通信制御部１４は、他の機能要素から渡されたデータを、同時に渡される宛先の識別番号を添付して、ネットワーク１２へ送出する。その際、識別番号記憶部１３に記憶された識別番号を送り主として添付する。
【００２８】
ＵＩ制御部１５は、五つの機能要素、すなわちメール管理部１９、パイプデータ生成部２０、パイプ管理部２２、推薦結果管理部２４およびコミュニケーション方法勧告部２９と連携して、情報入力部１６と情報表示部１７とを用いてユーザとのインタラクションを行う機能を持つ。ＵＩ制御部１５は、情報入力部１６で入力された情報の種類に応じて、五つの機能要素へその情報を渡す。また、五つの機能要素から渡された情報を、情報表示部１７に渡す。また、情報入力部１６から入力された情報を表示するために、入力された情報を情報表示部１７へ渡す。
【００２９】
情報入力部１６は、ユーザが情報を入力するための機能を持つ。入力される情報としては、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９へ渡される「送信するメールの内容と宛先」と、ＵＩ制御部１５を通じて、パイプデータ生成部２０へ渡される「推薦リクエストを生成するための質問文」と、ＵＩ制御部１５を通じて、推薦結果管理部２４へ渡される「推薦結果の表示指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、パイプ管理部２２へ渡される「現在つながっているパイプの表示指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９へ渡される「送信済みメールの表示指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９へ渡される「受信メールの表示指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９へ渡される「送信メールの削除指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９へ渡される「受信メールの削除指示」と、ＵＩ制御部１５を通じて、コミュニケーション方法勧告部２９へ渡される「推薦相手へのコミュニケーション方法に対する勧告を要求する指示」とがある。
【００３０】
情報表示部１７は、ユーザへ情報を表示するための機能を持つ。表示される情報としては、ＵＩ制御部１５を通じて、情報入力部１６から渡される「ユーザが入力した情報」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９から渡される「送信済みメールの内容と宛先と送信日時」と、ＵＩ制御部１５を通じて、メール管理部１９から渡される「受信メールの内容と送り主と受信日時」と、ＵＩ制御部１５を通じて、パイプ管理部２２から渡される「現在つながっているパイプ」と、ＵＩ制御部１５を通じて、推薦結果管理部２４から渡される「推薦された相手の識別番号と、推薦リクエストが転送された経路」と、ＵＩ制御部１５を通じて、コミュニケーション方法勧告部２９から渡される「コミュニケーション方法の勧告文の表示」とがある。
【００３１】
日時データ生成部１８は、通信制御部１４およびパイプ管理部２２にその時点における日時データを渡す機能を持つ。
メール管理部１９は、ＵＩ制御部１５を通じて送受信されたメールを管理する機能を持つ。具体的には、メール管理部１９は、ＵＩ制御部１５を通じて渡された、送信するメールの内容および宛先に応じてメールデータを生成し、これを通信制御部１４へ渡すことでメールを送信する。メールが送信されたら、これをパイプデータ生成部２０へ渡すと同時に、送信済みメールとしてメール管理部１９で保持する。また、メール管理部１９は、通信制御部１４から渡されたメールデータを受信メールとして保持する。また、メール管理部１９は、ＵＩ制御部１５を通じて渡された送信済みメールまたは受信メールの表示指示に応じて、保持されたすべての送信済みメールまたは受信メールをＵＩ制御部１５へ渡す。さらに、メール管理部１９は、ＵＩ制御部１５を通じて渡された送信済みメールまたは受信メールの削除指示に応じて、指示された送信済みメールまたは受信メールをメール管理部１９から削除する。
【００３２】
パイプデータ生成部２０は、メール管理部１９から渡されたメール、またはＵＩ制御部１５から渡された質問文から、パイプデータを生成する機能を持つ。このパイプデータ生成部２０で生成されるパイプデータの例を以下に示す。
【００３３】
図３はパイプデータのデータ構造の例を示す図である。パイプデータは、「相手」および「内容」の二つの属性に大別される。属性「相手」は、パイプがつながっている相手を示し、属性値として相手のユーザ用ユニットの識別番号をとる。また、この属性値は、メール管理部１９から渡されたメールの場合はメールの宛先である識別番号であり、ＵＩ制御部１５から渡された質問文の場合はＮｕｌｌ値（値が未定であることを示す予約語）である。
【００３４】
属性「内容」は、パイプの内容を示し、属性値としてキーワードと重みとからなるリストの形をとる。パイプデータ生成部２０は、渡されたメールまたは質問文に対して形態素解析を実施して名詞句をキーワードとして抽出する。そして、メールまたは質問文中で各キーワードが出現する回数をカウントし、その数を重みとする。これらの処理結果から、パイプデータ生成部２０は、メールなどに含まれる文字列およびその出現頻度を対応させたリストを生成する。
【００３５】
生成したパイプデータが渡されたメールから生成された場合は、生成したパイプデータをパイプ管理部２２へ渡す。また、生成したパイプデータが質問文から生成された場合は、パイプデータ生成部２０は、生成したパイプデータを推薦リクエスト対応部２３へ渡す。
【００３６】
パイプ内容演算部２１は、パイプ管理部２２、推薦リクエスト対応部２３および共有話題抽出部２５から渡された二つのパイプの内容（すなわち、キーワードと重みとからなるリスト）に対する演算を行い、その結果をパイプ管理部２２、推薦リクエスト対応部２３および共有話題抽出部２５へ返す機能を持つ。ここでの演算には「積」と「和」と「内積」の３種類があり、二つのリストが渡されるときに演算の種類も指定される。「積」の結果は、キーワードとして二つのリストに共通するキーワードだけを持ち、重みとして二つのリストが持つ重みの最小値であるような、キーワードと重みからなるリストである。「和」の結果は、キーワードとして二つのリストが持つすべてのキーワードを持ち、重みとして二つのリストが持つ重みの最大値であるような、キーワードと重みからなるリストである。「内積」の結果は、二つのリストに共通するキーワードごとに二つのリストが持つ二つの重みを乗算し、それらの乗算結果すべてを加算した値である。
【００３７】
パイプ管理部２２は、パイプデータを管理し、他のユーザ用ユニット中のパイプ管理部と連携して、同じパイプに関してデータを同じに保つ機能を持つ。具体的には、パイプ管理部２２は、ＵＩ制御部１５を通じて、現在つながっているパイプの表示指示を渡された場合は、管理しているパイプデータをＵＩ制御部１５へ渡す。また、パイプ管理部２２は、パイプデータ生成部２０または推薦結果管理部２４から渡されたパイプデータを、パイプ管理部２２での管理の対象として保持する。ここで、すでにパイプ管理部２２で管理されているパイプデータについて、渡されたパイプデータと属性「相手」の属性値が同じものがあれば、パイプ内容演算部２１に「和」を指定してこれら二つのパイプの属性「内容」の属性値を渡し、パイプ管理部２２で保持するパイプの属性「内容」の属性値をその演算の結果に更新する。また、パイプ管理部２２は、自身が管理するパイプデータが更新された場合に、「パイプの更新」を示す記号と更新されたパイプデータからなる更新リクエストを生成し、これを通信制御部１４を介して属性「相手」の属性値が示すユーザ用ユニットへ送信する。さらに、パイプ管理部２２は、通信制御部１４から更新リクエストを渡された場合には、自身が管理するパイプデータのうち属性「相手」の属性値が更新リクエストの送り主であるものを、更新リクエストに含まれるパイプデータに変更する。なお、いうまでもないが、通信制御部１４から更新リクエストを渡されたことに起因するパイプの更新では、相手に更新リクエストを発行しない。
【００３８】
推薦リクエスト対応部２３は、推薦リクエストに対応する機能を持つ。まず、推薦リクエストのデータ構造について述べる。
図４は推薦リクエストのデータ構造の例を示す図である。推薦リクエストは、「経路」および「内容」の二つの属性に大別される。属性「内容」の属性値は、パイプの属性「内容」の属性値と同等のデータ構造を持つ。属性「経路」は、その推薦リクエストが転送された経路を示すもので、属性値として識別番号からなる順列をとる。この順列の先頭が推薦リクエストの発行元であるユーザ用ユニットの識別番号である。順列の２番目以降には推薦リクエストの転送された順番にユーザ用ユニットの識別番号が記述されている。
【００３９】
次に、この推薦リクエスト対応部２３における処理の流れを述べる。
図５は推薦リクエスト対応部に関する処理の流れを示すフローチャートである。まず、推薦リクエスト対応部２３に渡されたデータがパイプデータかどうかが判断される（ステップＳ１）。データがパイプデータ生成部２０からのパイプデータの場合、新規に推薦リクエストを作成する（ステップＳ２）。この推薦リクエストは、属性「内容」の属性値としてパイプデータの「内容」の属性値を持ち、属性「経路」の属性値として本ユーザ用ユニットの識別番号だけからなる順列を持つ。この推薦リクエストは処理対象として記憶される。もし、推薦リクエスト対応部２３に渡されたデータが通信制御部１４からの推薦リクエストの場合、その推薦リクエストの属性「経路」の属性値の末尾に本ユーザ用ユニットの識別番号を追加する（ステップＳ３）。この推薦リクエストは処理対象として記憶される。
【００４０】
次に、パイプ内容演算部２１を通じてパイプ管理部２２で管理されているパイプから任意の一つを選択する（ステップＳ４）。そして、パイプ内容演算部２１を用いて、選択されたパイプの属性「内容」の属性値と処理対象の属性「内容」の属性値との「内積」を計算する（ステップＳ５）。ここで、その計算結果がしきい値（システムで固定の定数）以上であるかどうかが判断される（ステップＳ６）。計算結果がしきい値以上であれば、パイプの属性「相手」の属性値を変数「推薦候補」（この変数の型は識別番号の集合）に追加記憶する（ステップＳ７）。計算結果がしきい値に達しなければ、何もしない。次に、パイプ管理部で管理されているパイプでまだ選択されていないものがあるかどうかが判断され（ステップＳ８）、残っていれば、ステップＳ４に戻る。
【００４１】
パイプ管理部２２で管理されているすべてのパイプと処理対象の推薦リクエストとによる計算が終了したなら、その推薦リクエストが持つ属性「経路」の先頭の識別番号が示すユーザ用ユニットへ、通信制御部１４を介して、推薦リクエストと変数「推薦候補」の値とを組としたデータを、推薦リクエストに対する結果として送出する（ステップＳ９）。そして、通信制御部１４を介して、推薦リクエストを変数「推薦候補」の値が示すユーザ用ユニットへ送出する（ステップＳ１０）。
【００４２】
推薦結果管理部２４は、通信制御部１４から渡された推薦リクエストに対する結果を管理する機能を持つ。また、他の機能要素の指示に従い、推薦結果管理部２４で管理している推薦結果を他の機能要素へ渡す機能を持つ。
【００４３】
共有話題抽出部２５は、ある識別番号で識別される別のユーザと、本ユーザ用ユニットを用いるユーザとが、各々が持つパイプについて共有するすべてのキーワードを抽出する機能を持つ。ここで識別番号は、コミュニケーション方法勧告部２９から渡される。また、抽出の際に、識別番号で識別されるユーザ用ユニットに含まれる共有話題抽出部と連携して処理を行う。
【００４４】
次に、この共有話題抽出部２５における処理の流れを述べる。
図６は共有話題抽出部に関する処理の流れを示すフローチャートである。まず、推薦結果管理部２４から渡された識別番号を記憶する（ステップＳ１１）。次に、パイプ内容演算部２１を用いて、パイプ管理部２２に管理されているすべてのパイプについて、属性「内容」の属性値の「和」をとり、その結果を第１リストとして記憶する（ステップＳ１２）。次に、ステップＳ１１で記憶された識別番号で識別されるユーザ用ユニットに含まれる共有話題抽出部に対して、ステップＳ１２と同じ処理を実行させ、その結果を本ユーザ用ユニットの共有話題抽出部２５へ送付させ、これを第２リストとして記憶する（ステップＳ１３）。そして、パイプ内容演算部２１を用いて、第１リストと第２リストとの「積」をとり、その結果となるリストをコミュニケーション方法勧告部２９へ渡す（ステップＳ１４）。
【００４５】
共有仲介者抽出部２６は、ある識別番号で識別される別のユーザと、本ユーザ用ユニットを用いるユーザとが、あるキーワードについて共にパイプを持つ相手を抽出する機能を持つ。ここで、識別番号およびキーワードは、コミュニケーション方法勧告部２９から渡される。また、抽出の際に、識別番号で識別されるユーザ用ユニットに含まれる共有仲介者抽出部と連携して処理を行う。
【００４６】
次に、この共有仲介者抽出部２６における処理の流れを述べる。
図７は共有仲介者抽出部に関する処理の流れを示すフローチャートである。まず、推薦結果管理部２４から渡された識別番号とキーワードとを記憶する（ステップＳ２１）。次に、すべてのキーワードに重み１を対応付けた、パイプの属性「内容」の属性値と同形式のリストを作成し、記憶する（ステップＳ２２）。
【００４７】
次に、パイプ管理部２２に管理されているパイプから任意の一つを選択し（ステップＳ２３）、パイプ内容演算部２１を用いて、選択されたパイプの属性「内容」の属性値とステップＳ２２で記憶したリストとの「積」を計算し（ステップＳ２４）、次の属性値を持つ新しいパイプデータを作成する（ステップＳ２５）。ここで、属性「内容」の値は「積」の結果であり、属性「相手」の属性値は、選択されたパイプの属性「相手」の属性値である。このようにして生成された新しいパイプデータは、変数「第１の仲介者候補」（この変数の型は識別番号の集合）に追加記憶される。次に、パイプ管理部で管理されているパイプでまだ選択されていないものがあるかどうかが判断され（ステップＳ２６）、残っていれば、ステップＳ２３に戻る。
【００４８】
パイプ管理部２２で管理されているすべてのパイプとリストとの計算が終了したなら、ステップＳ２１で記憶された識別番号で識別されるユーザ用ユニットに含まれる共有仲介者抽出部に対して、ステップＳ２２で記憶されたリストを渡してステップＳ２３〜２６と同じ処理を実行させ、その結果を本ユーザ用ユニットの共有仲介者抽出部２６へ送付させ、これを変数「第２の仲介者候補」（この変数の型は識別番号の集合）として記憶する（ステップＳ２７）。次に、第１の仲介者候補と第２の仲介者候補とで、属性「相手」の属性値が同じである二つのパイプを探して、見つかった場合に、次の属性値を持つ新しいパイプデータを作成する（ステップＳ２８）。ここで、そのパイプデータの属性「内容」の値は、二つのパイプが持つ内容の「積」であり、属性「相手」の属性値は、パイプの属性「相手」の属性値である。新しく作成されたパイプは、共有仲介者として追加記憶される。属性「相手」の属性値が同じである二つのパイプが他にもあれば、このステップにおける一連の処理を繰り返し、結果を変数「共有仲介者」（この変数の型は識別番号の集合）に追加記憶する。そして、変数「共有仲介者」の値をコミュニケーション方法勧告部２９へ渡す（ステップＳ２９）。
【００４９】
話題頻度計数部２７は、特定の話題に関してユーザが示した興味の強さを計測する機能を持つ。この話題頻度計数部２７は、通信制御部１４を介して他のユーザ用ユニットのコミュニケーション方法勧告部から渡されたキーワードに対して、渡されたキーワードの頻度と他のキーワードの頻度とを対比させたリストを返す。ただし、プライバシーなどの観点から、他のキーワードについてはその具体的な名前は開示しない。
【００５０】
リストはパイプの内容と同じ構造であり、次の手順で作成される。まず、パイプ管理部２２に管理されたパイプに含まれるすべてのキーワードを抽出し、リストのキーワード欄に各キーワードを代入する。次に、リストの各キーワードごとに、管理されたパイプで対応付けられている重みすべてを加算し、加算した値をリストの重み欄に代入する。最後に、リストに含まれるキーワードのうち、渡されたリストに含まれるキーワード以外はその内容が他人に分からない表記に変更する。この話題頻度計数部２７で作成されるリストの例を図８に示す。
【００５１】
図８は話題頻度計数部で作成されるリストの一例を示す図であって、（Ａ）はパイプが張られている状況を説明し、（Ｂ）は作成されたリストを示している。この図８の（Ａ）において、あるユーザＳとの間に三人の相手Ａ，Ｂ，Ｃがあり、それら相手ごとのパイプデータがパイプ管理部２２に記憶されているとする。また、話題頻度計数部２７にはキーワードとして「ｗｏｒｄ１，ｗｏｒｄ３」が渡されたとする。
【００５２】
話題頻度計数部２７は、それらのパイプに含まれるすべてのキーワードを抽出し、リストのキーワード欄に各キーワードを代入し、重み欄には、キーワードごとに対応付けられている重みをすべて加算した値を代入する。そして、（Ｂ）に示したように、リストのキーワード欄の各キーワードに対し、渡されたキーワード「ｗｏｒｄ１，ｗｏｒｄ３」についてはそのままにし、それ以外のキーワード、すなわち「ｗｏｒｄ２，ｗｏｒｄ４」については、「ｋｅｙｗｏｒｄ  ＃１，ｋｅｙｗｏｒｄ  ＃２」といった、適当な表記に変更する。このように通知されたキーワード以外のキーワードについてはマスクされた状態で重みだけを返すようにしていることで、これを返されたユーザ用ユニットのコミュニケーション方法勧告部では、話題全体の中で渡したキーワードが占める割合を知ることができる。
【００５３】
情報交換頻度計数部２８は、特定の相手に対してユーザが行っている情報交換の頻度を計測する機能を持つ。この情報交換頻度計数部２８は、通信制御部１４を介して他のユーザ用ユニットのコミュニケーション方法勧告部から渡された識別番号の集合に対して、渡された集合に含まれる識別番号が示すユーザとの情報交換頻度と他のユーザとの頻度とを対比させたリストを返す。ただし、プライバシーなどの観点から、他のユーザについてはその具体的な名前は開示しない。
【００５４】
リストはパイプの内容と同様の構造であり、キーワード欄がユーザ欄になっている。リストは次の手順で作成される。まず、パイプ管理部２２に管理されたパイプの相手である識別番号をすべて抽出し、リストのユーザ欄に各識別番号を代入する。次に、リストの各識別番号ごとに、管理されたパイプで対応付けられている重みすべてを加算し、加算した値をリストの重み欄に代入する。最後に、リストに含まれる識別番号のうち、渡された集合に含まれる識別番号以外は、その内容が他人に分からない表記に変更する。この情報交換頻度計数部２８で作成されるリストの例を図９に示す。
【００５５】
図９は情報交換頻度計数部で作成されるリストの一例を示す図であって、（Ａ）はパイプが張られている状況を説明し、（Ｂ）は作成されたリストを示している。この図９の（Ａ）において、あるユーザＳとの間に三人の相手Ａ，Ｂ，Ｃがあり、それら相手ごとのパイプデータがパイプ管理部２２に記憶されているとする。また、情報交換頻度計数部２８には識別番号の集合として「Ａ」が渡されたとする。
【００５６】
情報交換頻度計数部２８は、それらのパイプの相手である識別番号をすべて抽出し、リストのユーザ欄に各識別番号を代入し、リストの重み欄には各識別番号ごとのパイプで対応付けられている重みをすべて加算した値を代入する。そして、（Ｂ）に示したように、リストのユーザ欄の各識別番号に対して、渡された集合に含まれる識別番号「Ａ」はそのままにし、それ以外の識別番号は、「ｕｓｅｒ  ＃１，  ｕｓｅｒ  ＃２」といった、適当な表記に変更する。このように通知された識別番号の集合以外の集合についてはマスクされた状態で重みだけを返すようにしていることで、これを返されたユーザ用ユニットのコミュニケーション方法勧告部では、全体の中で占める特定相手との情報交換の割合を知ることができる。
【００５７】
コミュニケーション方法勧告部２９は、推薦結果管理部２４に管理された推薦結果、話題頻度計数部２７が作成したリスト、および情報交換頻度計数部２８が作成したリストを利用して、推薦された相手に対してユーザがどのようなつてでどのような話題をすればより良いコミュニケーションがとれそうであるかをユーザへ勧告する機能を持つ。
【００５８】
コミュニケーション方法勧告部２９は、ＵＩ制御部１５を介して情報入力部１６から送られる「勧告要求」と対象となる推薦結果の指示に応じて、一連の処理を実行する。このコミュニケーション方法勧告部２９における処理の流れについて説明する。
【００５９】
図１０はコミュニケーション方法勧告部に関する処理の流れを示すフローチャートである。まず、渡された推薦リクエストについて、以前に勧告文を作成して記憶しているかどうかが判断される（ステップＳ３１）。ここで、渡された推薦リクエストに対する勧告文を作成したことがない場合には、推薦相手を示す識別番号を共有話題抽出部２５へ渡して処理させ、その結果であるリストを受け取る（ステップＳ３２）。次に、推薦リクエストに含まれるリストに、ステップＳ３２で得られたリストを挿入した、新たなリストを作成する（ステップＳ３３）。このステップＳ３３で作成されたリストを共有仲介者抽出部２６へ渡して処理させ、その結果である識別番号の集合を受け取る（ステップＳ３４）。次に、推薦相手となるユーザ用ユニットの話題頻度計数部に、ステップＳ３３で作成されたリストに含まれるキーワードを渡して処理させ、その結果であるリストを受け取る（ステップＳ３５）。次に、ステップＳ３４で得られた集合に、推薦結果の経路を示す識別番号を追加した、新たな集合を作成する（ステップＳ３６）。次に、推薦相手となるユーザ用ユニットの情報交換頻度計数部に、ステップＳ３６で得られた識別番号の集合を渡して処理させ、結果であるリストを受け取る（ステップＳ３７）。次に、ステップＳ３５で得られた話題頻度計数部２７からのリストおよびステップＳ３７で得られた情報交換頻度計数部２８からのリストから、推薦リクエストに含まれるキーワードの重みとステップＳ３３で得られた共有話題抽出部２５からのリストに含まれるキーワードの重みとの差をみて、勧告文を作成し、記憶する（ステップＳ３８）。この勧告文は、コミュニケーション方法勧告部２９が持つ穴埋め形式の文章テンプレートに、推薦結果およびリストの重みの差に応じてあらかじめ用意された言葉を埋めることで生成される。勧告文の内容は、大きく二つに分かれる。一つは、話題頻度計数部２７が返したリストについて、リクエストに含まれるキーワードの重みと共有している他のキーワードの重みとの差をみて、より値が高い方のキーワードを話題として勧めるものである。ここで、「ｋｅｙｗｏｒｄ  ＃１」といった、表記が変更されているキーワードの重みの最大値と最小値の範囲から、重みの差が大きいか小さいかが判定される。もう一つは、情報交換頻度計数部２８が返したリストについて、ユーザごとの重みの差をみて、より値が高い方のユーザをつてをたどる経路として勧めるものである。そして、このようにして作成記憶された勧告文、または渡された推薦リクエストについて以前に作成記憶された勧告文をＵＩ制御部１５を介して情報表示部１７へ渡す（ステップＳ３９）。
【００６０】
なお、図１に示した各構成手段は、以上の各構成要素と必ずしも１対１で対応しているのではなく、構成要素の一部の機能が複数組み合わされて実現されている。すなわち、各構成手段と以上の各構成要素との対応関係は以下の通りである。ネットワーク１０はネットワーク１２に対応し、通信インタフェース９は通信制御部１４と識別番号記憶部１３との組み合わせに対応し、推薦リクエスト入力手段１は情報入力部１６とＵＩ制御部１５とパイプデータ生成部２０と情報表示部１７との組み合わせに対応し、情報源探索手段２はメール管理部１９とパイプデータ生成部２０とパイプ管理部２２と推薦リクエスト対応部２３とパイプ内容演算部２１と推薦結果管理部２４との組み合わせに対応し、情報源／仲介者通知手段３は情報入力部１６とＵＩ制御部１５と推薦結果管理部２４と情報表示部１７との組み合わせに対応し、共有話題探索手段４は共有話題抽出部２５とパイプ管理部２２との組み合わせに対応し、情報交換相手探索手段５は共有仲介者抽出部２６とパイプ管理部２２との組み合わせに対応し、通知手段６は情報入力部１６とＵＩ制御部１５とコミュニケーション方法勧告部２９と情報表示部１７との組み合わせに対応し、興味強度計測手段７は話題頻度計数部２７とパイプ管理部２２との組み合わせに対応し、情報交換頻度計測手段８は情報交換頻度計数部２８とパイプ管理部２２との組み合わせに対応している。
【００６１】
以上、本実施の形態におけるユーザ用ユニット１１を構成する各機能要素について述べた。次に、このユーザ用ユニット１１の推薦処理の全体の流れを、一例を用いて詳細に述べる。まず、この例におけるパイプのつながりの設定例を以下に示す。
【００６２】
図１１はパイプのつながりの設定例を示す図であって、（Ａ）はあるユーザのユーザ用ユニットで管理されるパイプを示し、（Ｂ）は別のユーザのユーザ用ユニットで管理されるパイプを示す。（Ａ）の例では、あるユーザＡは知人Ｂおよび知人Ｄとの間にパイプがあり、（Ｂ）の例では、あるユーザＣは知人Ｂ、知人Ｄおよび知人Ｅとの間にパイプがあるとする。ここで、（Ａ）および（Ｂ）の両方に出現する知人Ｂおよび知人Ｄは、それぞれ同じユーザを指しているが、本ユーザ用ユニット１１の推薦処理では自分の知人から先は秘匿されるので、あるユーザＡとあるユーザＣとは互いを知らない。
【００６３】
以上のようなパイプのつながりの状況で、キーワードとして「ｗｏｒｄ１」を持つ推薦リクエストを、ユーザＡが発行したとする。このとき、推薦リクエストは知人Ｂのユーザ用ユニットに渡り、その推薦リクエスト対応部が対応する。推薦リクエスト対応部は、その推薦リクエストに対する推薦結果としてユーザＣのユーザ用ユニットを示す識別番号を含む推薦リクエストがユーザＡのユーザ用ユニットに送り返される。この推薦結果が返ったときにユーザＡが知ることができる情報を図１２に示す。
【００６４】
図１２は推薦結果の情報を説明する図である。このときユーザＡはパイプのつながりに加えて、推薦結果からキーワード「ｗｏｒｄ１」について推薦相手Ｃを知り、また推薦結果から知人Ｂを経由して推薦相手Ｃにたどり着いたことも分かる。ここまでは従来の技術によるものであって、次に、知り得た情報をもとに推薦相手Ｃとの別のつながりを再探索する。
【００６５】
ここで、ユーザＡが推薦結果に対して「勧告要求」を指示したとする。この指示は、コミュニケーション方法勧告部２９に伝えられ、図１０に示した処理が実行される。まず、推薦結果により、推薦相手はＣであることが分かったので、この推薦相手Ｃに関して共有話題を調べる。コミュニケーション方法勧告部２９は、自分の共有話題抽出部２５に要求を出すと、その共有話題抽出部２５は他のユーザ用ユニットの共有話題抽出部と連携して共有話題を調べる。
【００６６】
次に、共有仲介者抽出部２６に要求が出されると、この共有仲介者抽出部２６も他のユーザ用ユニットの共有仲介者抽出部と連携して共有仲介者を調べる。まず、ユーザＡに関してはＢおよびＤが知人であることを知っている。一方、他のユーザ用ユニットの共有仲介者抽出部との連携調査により、推薦相手Ｃのユーザ用ユニットではＢおよびＤが知人関係にあることが分かる。これから、ＢおよびＤが共有仲介者であることが分かる。これにより、ユーザＡと推薦相手Ｃとは、知人Ｂを介して話題「ｗｏｒｄ１」を共有している以外に、別の知人Ｄを介して別の話題「ｗｏｒｄ４」でも共有していることが分かる。次に、図１３を参照してさらに説明を続ける。
【００６７】
図１３はコミュニケーション方法勧告部の処理経過を示す図であって、（Ａ）は推薦相手の話題頻度計数部から受け取ったリストを示し、（Ｂ）は推薦相手の情報交換頻度計数部から受け取ったリストを示し、（Ｃ）は受け取ったリストから得られる情報を示している。
【００６８】
まず、コミュニケーション方法勧告部２９は、共有の話題「ｗｏｒｄ１，ｗｏｒｄ４」をキーワードにして、推薦相手Ｃのユーザ用ユニットの話題頻度計数部に処理を要求すると、その話題頻度計数部は話題の出現頻度の計算をしてから、処理結果として（Ａ）に示すようなリストが返される。これにより、推薦相手Ｃは、「ｗｏｒｄ１」を話題にする頻度はｗ１、「ｗｏｒｄ４」を話題にする頻度はｗ６＋ｗ７、それ以外に何らかの話題が交わされていて、その頻度はｗ３であることが分かる。
【００６９】
次に、コミュニケーション方法勧告部２９は、共有の仲介者Ｂ，Ｄのリストを推薦相手Ｃのユーザ用ユニットの情報交換頻度計数部に渡して推薦相手Ｃが交わしている人との情報の交換の頻度計数処理を要求する。すると、その情報交換頻度計数部は処理結果として（Ｂ）に示すようなリストをコミュニケーション方法勧告部２９に返してくる。これにより、推薦相手Ｃの仲介者Ｂとの情報交換頻度はｗ１＋ｗ３、仲介者Ｄとの情報交換頻度はｗ６、それ以外の人との情報交換頻度はｗ７であることが分かる。
【００７０】
これらの結果と推薦結果とから、ユーザＡは（Ｃ）に示す情報を得ることができる。その後、コミュニケーション方法勧告部２９は、（Ａ）に示すリストにおける「ｗｏｒｄ１」および「ｗｏｒｄ４」の重みの差、および、（Ｂ）に示すリストにおけるユーザＢおよびユーザＤの重みの差に応じて、勧告文を生成する。コミュニケーション方法勧告部２９は、二人の仲介者Ｄ、Ｄのうち、いずれの仲介者を推薦するかを比較判断して適切な勧告文を生成する。その生成例を図１４に示す。
【００７１】
図１４は勧告文の生成例を示す図であって、（Ａ）は仲介者Ｄのつながり関係で推薦する場合を示し、（Ｂ）は仲介者Ｂのつながり関係で推薦する場合を示している。コミュニケーション方法勧告部２９において、例えば、話題「ｗｏｒｄ１」および話題「ｗｏｒｄ４」の重みの差がｗ１＜＜ｗ６＋ｗ７であって、かつユーザＢおよびユーザＤの重みの差がｗ６＞＞ｗ１＋ｗ３（ここで記号＜＜および＞＞は十分な差で大小関係があることを示す）である場合は、（Ａ）に示すような勧告文が生成される。また、話題「ｗｏｒｄ１」および話題「ｗｏｒｄ４」の重みの差がｗ１＜＜ｗ６＋ｗ７であって、かつユーザＢおよびユーザＤの重みの差がｗ６＜＜ｗ１＋ｗ３かつユーザＤおよび不知のユーザの重みの差がｗ６＜＜ｗ７の場合は、（Ｂ）に示すような勧告文が生成される。このようにしてコミュニケーション方法勧告部２９で生成された勧告文は、ＵＩ制御部１５を介し情報表示部１７に送出されて表示される。
【００７２】
以上の例では、興味の強さや情報交換の頻度に関する比較の結果を、文章を用いてユーザへ通知するようにしたが、これをグラフィカルな表現を用いて通知することもできる。その例を図１５に示す。
【００７３】
図１５は推薦結果の別の表示例を示す図である。ここでは、図１４の（Ａ）の勧告文と同じ状況において、グラフィカルな表現を用いた通知の例を示しており、図示の例では、複数のキーワードに対する興味の強さは、キーワードを表した文字の大きさおよびランクが分かる表示記号（ここでは◎印）の併用で表している。この表示方法により、共有話題の頻度が「ｗｏｒｄ１」よりも「ｗｏｒｄ４」の方が高いことが分かる。
【００７４】
また、二者間の情報交換の頻度は、二者を結ぶ線の太さで表している。この表示方法により、知人Ｄを仲介者とする方が推薦相手Ｃとのコミュニケーションをより良くとることができることを表している。
【００７５】
さらに、興味の強さは、キーワードを表示した文字の表示順序、あるいは文字の書体の違い、あるいは文字の色の違いで表示するか、あるいは「◎，○，△，×」、「Ａ，Ｂ，Ｃ」、「＋，−」といったランクが分かる表示をキーワードと共に表示する、という方法で表現することもできる。また、情報交換の頻度は、二者を結ぶ線の色の違いで表現することもできる。
【００７６】
また、以上の実施の形態では、ユーザ間のコミュニケーションの内容を送信メールを解析することによって抽出していたが、ユーザ用ユニットに音声認識機能部を加えることで、電話や遠隔会議など声による情報交換も扱うように構成できる。また、文字認識機能部を加えることで、ファクシミリなどの画像による情報交換も扱うように構成できる。
【００７７】
また、本実施の形態では、ユーザ間のコミュニケーション内容を送信メールの解析によって抽出していたが、ユーザ用ユニットに文書サーバを設け、他のユーザから文書サーバ内の文書の転送要求を受けたときに文書を解析することでコミュニケーション内容を抽出するというように構成することもできる。
【００７８】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、推薦された相手と共有できる話題とその話題に関する共通の知人がユーザに提示される。また、本発明によれば、知りたい話題とそれ以外の話題について、推薦された相手が興味を強く持つ情報を交換している共通の知人を知ることができる。また、推薦された相手について、頻繁に情報交換をしている共通の知人を知ることができる。これにより、推薦された相手に対する適切な話題を容易に得ることができ、直接知らない相手とも従来の技術に比べてより良いコミュニケーションをとることができる。
【００７９】
また、本発明によれば、他の共通の話題やその話題に関わる共通の知人の探索が、ユーザのユーザ用ユニットと推薦された相手のユーザ用ユニットに管理されているデータだけを用いて演算が行われるので、従来の技術での試行錯誤的探索に比べて演算量を大幅に削減できる。
【００８０】
さらに、本発明によれば、他の共通の話題やその話題に関わる共通の知人の探索が、ユーザのユーザ用ユニットと推薦された相手のユーザ用ユニットとの連携で行われ、他のユーザ用ユニットにその情報が渡らないため、従来の技術での掲示板型のシステムに比べて、他人に情報が漏れないという特徴がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の推薦装置の原理的な構成を示すブロック図である。
【図２】  本発明の推薦装置を適用したユーザ用ユニットの構成を示すブロック図である。
【図３】  パイプデータのデータ構造の例を示す図である。
【図４】  推薦リクエストのデータ構造の例を示す図である。
【図５】  推薦リクエスト対応部に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】  共有話題抽出部に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】  共有仲介者抽出部に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】  話題頻度計数部で作成されるリストの一例を示す図であって、（Ａ）はパイプが張られている状況を説明し、（Ｂ）は作成されたリストを示している。
【図９】  情報交換頻度計数部で作成されるリストの一例を示す図であって、（Ａ）はパイプが張られている状況を説明し、（Ｂ）は作成されたリストを示している。
【図１０】  コミュニケーション方法勧告部に関する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】  パイプのつながりの設定例を示す図であって、（Ａ）はあるユーザのユーザ用ユニットで管理されるパイプを示し、（Ｂ）は別のユーザのユーザ用ユニットで管理されるパイプを示す。
【図１２】  推薦結果の情報を説明する図である。
【図１３】  コミュニケーション方法勧告部の処理経過を示す図であって、（Ａ）は推薦相手の話題頻度計数部から受け取ったリストを示し、（Ｂ）は推薦相手の情報交換頻度計数部から受け取ったリストを示し、（Ｃ）は受け取ったリストから得られる情報を示している。
【図１４】  勧告文の生成例を示す図であって、（Ａ）は仲介者Ｄのつながり関係で推薦する場合を示し、（Ｂ）は仲介者Ｂのつながり関係で推薦する場合を示している。
【図１５】  推薦結果の別の表示例を示す図である。
【図１６】  パイプの合成例を示す図である。
【図１７】  話題の共有関係の例を示す図である。
【符号の説明】
１  推薦リクエスト入力手段
２  情報源探索手段
３  情報源／仲介者通知手段
４  共有話題探索手段
５  情報交換相手探索手段
６  通知手段
７  興味強度計測手段
８  情報交換頻度計測手段
９  通信インタフェース
１０  ネットワーク
１１  ユーザ用ユニット
１２  ネットワーク
１３  識別番号記憶部
１４  通信制御部
１５  ＵＩ制御部
１６  情報入力部
１７  情報表示部
１８  日時データ生成部
１９  メール管理部
２０  パイプデータ生成部
２１  パイプ内容演算部
２２  パイプ管理部
２３  推薦リクエスト対応部
２４  推薦結果管理部
２５  共有話題抽出部
２６  共有仲介者抽出部
２７  話題頻度計数部
２８  情報交換頻度計数部
２９  コミュニケーション方法勧告部
【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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