(57)【要約】【課題】関連性のあるトピックをより確実に検出すること。【解決手段】所定の時間の範囲である区間ごとに、当該区間において投稿された投稿情報のトピックと当該投稿情報を投稿したユーザとを対応付けた区間トピック情報を格納する区間トピック情報格納部１４と、第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックを、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出する関連トピック検出部１５と、を備える。関連トピック検出部１５は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザと、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザとの類似度に基づいて検出してもよい。【選択図】図１
2017199258.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の時間の範囲である区間ごとに、当該区間において投稿された投稿情報のトピックと当該投稿情報を投稿したユーザとを対応付けた区間トピック情報を格納する区間トピック情報格納手段と、
第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックを、前記区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出する関連トピック検出手段と、
を備える関連トピック検出装置。
【請求項２】
前記関連トピック検出手段は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザと、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザとの類似度に基づいて検出する、請求項１に記載の関連トピック検出装置。
【請求項３】
前記関連トピック検出手段は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザの数に基づいて検出する、請求項１に記載の関連トピック検出装置。
【請求項４】
前記関連トピック検出手段によって第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックが検出された場合、前記区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に基づいて、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザのうち、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿していないユーザを抽出し、抽出されたユーザに対して第２のトピックに基づく出力を行うトピック出力手段をさらに備える、請求項１〜３の何れか一項に記載の関連トピック検出装置。
【請求項５】
前記関連トピック検出手段によって第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックが検出された場合、第１のトピックと第２のトピックとの関連度を、前記区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて算出する関連度算出手段をさらに備え、
前記トピック出力手段は、前記関連度算出手段によって算出された関連度に基づいて第２のトピックに基づく出力を行う、
請求項４に記載の関連トピック検出装置。
【請求項６】
ユーザと当該ユーザの他のユーザに対する影響度とを対応付けたユーザ情報を格納するユーザ情報格納手段をさらに備え、
前記関連度算出手段は、前記ユーザ情報格納手段において、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザに対応付けられた影響度に基づいて算出する、請求項５に記載の関連トピック検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザが投稿した投稿情報のトピックが時系列で変化する状況において、あるトピックに関連するトピックを検出する関連トピック検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、メッセージ交換システムにおいて、ユーザ端末間で交換される時系列上のメッセージの内容に関連するトピックに関する表示を行う技術が知られている（下記特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２１１７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、トピックの時系列変化の関連性（構造）を明らかにする手法として、単位時間毎のトピックにおける語の出現確率を比較する手法がある。しかしながら、当該手法では、出現確率が類似しているトピック間の関連性は明らかにできるものの、トピック間の語の出現確率が異なる場合、当該トピック間の関連性が明らかにならないという問題がある。すなわち、関連性のあるトピックを確実に検出することができないという問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、関連性のあるトピックをより確実に検出することができる関連トピック検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の関連トピック検出装置は、所定の時間の範囲である区間ごとに、当該区間において投稿された投稿情報のトピックと当該投稿情報を投稿したユーザとを対応付けた区間トピック情報を格納する区間トピック情報格納手段と、第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックを、区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出する関連トピック検出手段と、を備える。
【０００７】
かかる構成を採れば、関連トピック検出手段により、第１の区間の第１のトピック（関連元トピック）に関連する第２の区間の第２のトピック（関連先トピック）が、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出される。これにより、例えば、第１のトピックと第２のトピックとの間の語の出現確率が異なる場合でも、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいてより確実に、第１のトピックに関連するトピックとして第２のトピックを検出することができる。すなわち、関連性のあるトピックをより確実に検出することができる。
【０００８】
また、本発明の関連トピック検出装置において、関連トピック検出手段は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザと、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザとの類似度に基づいて検出することとしてもよい。一般的に、関連性のある２つのトピックそれぞれの投稿情報は、類似度の大きい（より類似している）ユーザが投稿している可能性が高いという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザと、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザとの類似度に基づいて、より確実に、第１のトピックに関連する第２のトピックを検出することができる。
【０００９】
また、本発明の関連トピック検出装置において、関連トピック検出手段は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザの数に基づいて検出することとしてもよい。一般的に、関連性のある２つのトピックそれぞれの投稿情報は、同じユーザが投稿している可能性が高いという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザの数に基づいて、より確実に、第１のトピックに関連する第２のトピックを検出することができる。
【００１０】
また、本発明の関連トピック検出装置は、関連トピック検出手段によって第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックが検出された場合、区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に基づいて、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザのうち、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿していないユーザを抽出し、抽出されたユーザに対して第２のトピックに基づく出力を行うトピック出力手段をさらに備えることとしてもよい。かかる構成を採れば、関連トピック検出手段によって第１のトピックに関連する第２のトピックが検出された場合、トピック出力手段により、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザのうち、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿していないユーザが抽出され、抽出されたユーザに対して第２のトピックに基づく出力が行われる。これにより、例えば、第１のトピックに関する投稿を行ったユーザのうち、当該第１のトピックに関連する第２のトピックの存在に気づいていないユーザに対して、当該第２のトピックの存在を気づかせることができる。すなわち、ユーザに対して、当該ユーザが興味のあるトピックと関連があるトピックであって、かつ当該ユーザが気づいていないトピックを気づかせることができる等、ユーザの利便性を向上することができる。
【００１１】
また、本発明の関連トピック検出装置は、関連トピック検出手段によって第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックが検出された場合、第１のトピックと第２のトピックとの関連度を、区間トピック情報格納手段によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて算出する関連度算出手段をさらに備え、トピック出力手段は、関連度算出手段によって算出された関連度に基づいて第２のトピックに基づく出力を行うこととしてもよい。かかる構成を採れば、関連トピック検出手段によって第１のトピックに関連する第２のトピックが検出された場合、関連度算出手段により、第１のトピックと第２のトピックとの関連度が、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて算出され、トピック出力手段により、算出された関連度に基づいて第２のトピックに基づく出力が行われる。これにより、第１のトピックに関連する第２のトピックに基づく出力が、第１のトピックと第２のトピックとの関連度に基づいて行われるため、例えば、より関連度が高いトピックを優先的にユーザに表示することができる等、ユーザの利便性を向上することができる。
【００１２】
また、本発明の関連トピック検出装置は、ユーザと当該ユーザの他のユーザに対する影響度とを対応付けたユーザ情報を格納するユーザ情報格納手段をさらに備え、関連度算出手段は、ユーザ情報格納手段において、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザに対応付けられた影響度に基づいて算出することとしてもよい。一般的に、２つのトピックの関連度は、当該２つのトピックに関する投稿を行ったユーザの、他のユーザに対する影響度に関連するという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザに対応付けられた影響度に基づいて、より確実に、第１のトピックと第２のトピックとの関連度を算出することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、関連性のあるトピックをより確実に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る関連トピック検出装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る関連トピック検出装置のハードウェア構成図である。
【図３】投稿情報履歴のテーブル例を示す図である。
【図４】ユーザ情報のテーブル例を示す図である。
【図５】区間トピック情報のテーブル例を示す図である。
【図６】関連トピック情報のテーブル例を示す図である。
【図７】出力トピック情報のテーブル例を示す図である。
【図８】本発明の実施形態に係る関連トピック検出装置で実行される処理を示すフローチャートである。
【図９】従来手法と本発明の実施形態に係る関連トピック検出装置による手法との比較を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面とともに本発明による関連トピック検出装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る関連トピック検出装置１の機能ブロック図である。図１に示す通り、関連トピック検出装置１は、投稿情報履歴格納部１０、ユーザ情報格納部１１（ユーザ情報格納手段）、指示取得部１２、区間トピック算出部１３、区間トピック情報格納部１４（区間トピック情報格納手段）、関連トピック検出部１５（関連トピック検出手段）、関連トピック情報格納部１６、関連度算出部１７（関連度算出手段）、トピック出力部１８（トピック出力手段）及び出力トピック情報格納部１９を含んで構成される。
【００１７】
図２は、関連トピック検出装置１のハードウェア構成図である。図１に示される関連トピック検出装置１は、物理的には、図２に示すように、一又は複数のＣＰＵ１００、主記憶装置であるＲＡＭ１０１及びＲＯＭ１０２、キーボード、マウス及びディスプレイ等の入出力装置１０３、ネットワークカード等のデータ送受信デバイスである通信モジュール１０４並びにハードディスクや半導体メモリ等の補助記憶装置１０５等を含むコンピュータシステムとして構成されている。
【００１８】
図１における各機能は、図２に示すＣＰＵ１００及びＲＡＭ１０１等のハードウェア上に所定のコンピュータソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１００の制御のもとで入出力装置１０３及び通信モジュール１０４を動作させるとともに、ＲＡＭ１０１及び補助記憶装置１０５におけるデータの読み出し及び書き込みを行うことで実現される。
【００１９】
なお、ＣＰＵ１００などのプロセッサが図１における各機能を実行することに代えて、その機能全部または一部を専用の集積回路を構築することにより各機能を実行するように構成してもよい。例えば、画像処理や通信制御を行なうための専用の集積回路を構築することにより上記機能を実行するようにしてもよい。
【００２０】
以下、図１に示す関連トピック検出装置１の各機能ブロックについて説明する。
【００２１】
投稿情報履歴格納部１０は、ユーザが投稿した投稿情報の時系列上の履歴である投稿情報履歴を格納する。投稿情報は、テキストや画像等のコンテンツであり、具体例として、ユーザが自身の状況や雑記などを表現したテキスト（つぶやき）、ユーザが作成した電子メール、ユーザが撮像した画像、ユーザがインターネット上のショッピングサイトで購入した商品に関する商品購入データ等が挙げられる。投稿情報履歴は、投稿情報と、当該投稿情報が投稿された（又は作成された）時刻や日時等の時間情報と等が対応付けられた情報である。本実施形態では、関連トピック検出装置１はマイクロブログの機能を備え、投稿情報履歴格納部１０には複数のユーザから投稿されたつぶやきが蓄積されていることを想定する。
【００２２】
図３は、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴のテーブル例を示す図である。図３に示すテーブル例の通り、投稿情報履歴は、各投稿情報の識別情報を示す「投稿ＩＤ」、当該投稿情報の内容（コンテンツ）を示す「投稿内容」、当該投稿情報を投稿したユーザの識別情報であるユーザ識別情報を示す「投稿ユーザ」、及び当該投稿情報が当該ユーザによって投稿された投稿日時（投稿時刻）を示す「投稿日時」が対応付けられている。
【００２３】
本実施形態では、関連トピック検出装置１が投稿情報履歴格納部１０を備えているが、関連トピック検出装置１とネットワーク接続されている外部のサーバ装置が投稿情報履歴格納部１０（と同様の機能）を備えていてもよい。その場合、関連トピック検出装置１は、投稿情報履歴格納部１０に対してネットワークを介して必要な情報等の送受信を行うことで、本実施形態で説明する処理と同様の処理を実現することができる。
【００２４】
ユーザ情報格納部１１は、ユーザのステータスを示す等、ユーザに関するユーザ情報を格納する。具体的には、ユーザ情報格納部１１は、ユーザと当該ユーザの他のユーザに対する影響度とを対応付けたユーザ情報を格納する。より具体的には、ユーザ情報は、投稿情報を投稿するユーザの購読者数（フォロワー数）及び被購読者数（フォロイー数）を含む。購読者数とは、対象のユーザの投稿を購読（フォロー）しているユーザの数である。なお、購読とは、金銭のやりとりが発生しないサブスクライブ（申込、契約、登録）も含む。被購読者数とは、対象のユーザが購読（フォロー）しているユーザの数である。図４は、ユーザ情報格納部１１によって格納されたユーザ情報のテーブル例を示す図である。図４に示すテーブル例の通り、ユーザ情報は、ユーザ識別情報を示す「ユーザＩＤ」、当該ユーザ識別情報が示すユーザの購読者数を示す「フォロワー数」、及び当該ユーザ識別情報が示すユーザの被購読者数を示す「フォロイー数」が対応付けられている。
【００２５】
指示取得部１２は、関連トピック検出装置１の管理者等からの指示に関する指示情報を取得する。指示情報は、関連トピックの検出の開始を指示する旨の情報を含む。指示情報は、他にも情報を含んでもよく、どのような情報を含んでもよいかは適宜後述する。指示取得部１２は、指示情報を、他の装置からネットワーク及び通信モジュール１０４を介して取得してもよいし、入出力装置１０３（例えばキーボード）を介して取得してもよい。指示取得部１２は、取得した指示情報を区間トピック算出部１３、関連トピック検出部１５、関連度算出部１７及びトピック出力部１８等に出力する。指示取得部１２は、また、指示取得部１２は、取得した指示情報を関連トピック検出装置１に一時的に格納し、他の機能ブロックが適宜参照及び利用するようにしてもよい。
【００２６】
区間トピック算出部１３は、指示取得部１２から指示情報が入力されると、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴に基づき、所定の時間の範囲である区間ごとの、当該区間において投稿された投稿情報のトピックと当該投稿情報の投稿を行ったユーザとを示す区間トピック情報を算出する。以下、具体的に説明する。区間トピック算出部１３は、指示取得部１２から関連トピックの検出の開始を指示する旨の指示情報が入力されると、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴のうち、任意の複数のユーザであるサンプルユーザの投稿情報履歴を抽出する。サンプルユーザは、区間トピック算出部１３によって、ランダムに決定されたものであってもよいし、所定の期間（例えば、過去３ヶ月）の投稿数が多いユーザを多い順に所定の人数（例えば、１００人）に含まれるユーザであってもよいし、投稿情報履歴に含まれる全ユーザであってもよい。また、抽出する投稿情報履歴は、投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴の全期間分であってもよいし、所定の期間（例えば、過去１ヶ月）分であってもよい。ここで、区間トピック算出部１３が利用する上述の「所定の期間」、「所定の人数」及び「所定の期間」に関する情報は、例えば関連トピック検出装置１に予め格納されていてもよいし、指示取得部１２から入力された指示情報に含まれていてもよい。
【００２７】
次に、区間トピック算出部１３は、抽出した投稿情報履歴を、所定の時間の範囲（例えば、１週間）である区間ごとに分割する。ここで、区間トピック算出部１３が利用する上述の「区間」に関する情報は、例えば関連トピック検出装置１に予め格納されていてもよいし、指示取得部１２から入力された指示情報に含まれていてもよい。次に、区間トピック算出部１３は、分割された区間ごとの投稿情報履歴に含まれる投稿情報に対して、従来技術であるトピックモデリングを行うことで、区間ごとの、当該区間において投稿された投稿情報のトピックと当該投稿情報の投稿を行ったユーザとを示す区間トピック情報を算出する。トピックモデリングの一例として下記非特許文献にて開示されているＬＤＡ（Latent  Dirichlet  Allocation。潜在的ディリクレ配分法）が挙げられる。ＬＤＡの具体的な計算方法については、下記非特許文献を参照されたい。
非特許文献：Blei,  David  M.,  Andrew  Y.  Ng,  and  Michael  I.  Jordan.  "Latent  dirichlet  allocation."  the  Journal  of  machine  Learning  research  3  (2003):  993-1022.
【００２８】
図５は、区間トピック算出部１３によって算出された区間トピック情報のテーブル例を示す図である。図５に示すテーブル例の通り、区間トピック情報は、区間の識別情報である区間識別情報を示す「区間ＩＤ」、当該区間内に投稿された投稿情報のトピックの識別情報であるトピック識別情報を示す「トピックＩＤ」、当該トピックを構成する単語の出現確率分布を示す「単語の出現確率分布」、及び当該トピックに関する投稿情報を当該区間において投稿した（一人以上の）ユーザのユーザ識別情報を示す「投稿ユーザ」が対応付けられている。区間トピック算出部１３は、算出した区間トピック情報を区間トピック情報格納部１４に出力する（格納させる）と共に、区間トピック情報の算出が完了した旨の区間トピック情報算出完了情報を関連トピック検出部１５に出力する。
【００２９】
なお、区間トピック算出部１３が区間トピック情報を算出するタイミングは、指示取得部１２から指示情報が入力された場合に限らず、定期的（例えば、１週間に１回）にバックグラウンドで行ってもよい。
【００３０】
区間トピック情報格納部１４は、区間トピック算出部１３から入力された区間トピック情報を格納する。すなわち、区間トピック情報格納部１４は、所定の時間の範囲である区間ごとに、当該区間において投稿された投稿情報のトピック（を識別するトピック識別情報）と当該投稿情報を投稿したユーザ（を識別するユーザ識別情報）とを対応付けた区間トピック情報を格納する。区間トピック情報格納部１４は、例えば、図５のテーブル例にて示した区間トピック情報を格納する。
【００３１】
関連トピック検出部１５は、第１の区間の第１のトピックに関連する第２の区間の第２のトピックを、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、第１のトピック及び第２のトピックの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出する。関連トピック検出部１５は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿したユーザと、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザとの類似度に基づいて検出してもよい。また、関連トピック検出部１５は、第１のトピックの投稿情報を第１の区間内に投稿し、かつ、第２のトピックの投稿情報を第２の区間内に投稿したユーザの数に基づいて検出してもよい。以下、具体的に説明する。
【００３２】
まず、関連トピック検出部１５は、区間トピック算出部１３から区間トピック情報算出完了情報が入力されると、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報のうち、第１の区間の第１のトピック及び第２の区間の第２のトピックを選択する。第１の区間は、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報のうち任意の区間であってもよいし、指示取得部１２によって取得された指示情報において指定された区間であってもよいし、（関連トピック検出装置１が備える組み込み機能を利用して取得した）現在時刻が含まれる区間の時系列的に一つ前の区間であってもよい。以降、第１の区間を区間ｔと記す。第１のトピックは、区間ｔに含まれる任意のトピックであってもよいし、指示取得部１２によって取得された指示情報において指定されたトピックであってもよい。以降、第１のトピックをＴｏｐｉｃｉと記す。第２の区間は、区間ｔの時系列的に一つ次の区間であってもよいし、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報のうち任意の区間であってもよいし、指示取得部１２によって取得された指示情報において指定された区間であってもよいし、（関連トピック検出装置１が備える組み込み機能を利用して取得した）現在時刻が含まれる区間であってもよい。以降、第２の区間を区間ｔ＋１と記す。第２のトピックは、区間ｔ＋１に含まれる任意のトピックであってもよいし、指示取得部１２によって取得された指示情報において指定されたトピックであってもよい。以降、第２のトピックをＴｏｐｉｃｊと記す。
【００３３】
次に、関連トピック検出部１５は、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報を参照し、選択した区間ｔのＴｏｐｉｃｉの投稿情報を当該区間ｔにおいて投稿したユーザのユーザ識別情報を取得する。以降、取得した当該ユーザ識別情報が示すユーザの集合をＵｉと記す。例えば、図５に示すテーブル例において、関連トピック検出部１５が選択した区間ｔの区間識別情報が「Ｉ００１」及び選択したＴｏｐｉｃｉのトピック識別情報が「Ｔ００１」であった場合、関連トピック検出部１５は、当該区間識別情報及びトピック識別情報を含むレコードに対応付いたユーザ識別情報である「Ｕ００１」、「Ｕ００３」及び「Ｕ００５」を取得する。同様に、関連トピック検出部１５は、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報を参照し、選択した区間ｔ＋１のＴｏｐｉｃｊの投稿情報を当該区間ｔ＋１において投稿したユーザのユーザ識別情報を取得する。以降、取得した当該ユーザ識別情報が示すユーザの集合をＵｊと記す。
【００３４】
次に、関連トピック検出部１５は、ＴｏｐｉｃｊがＴｏｐｉｃｉに関連するか否かを、Ｕｉ及びＵｊに基づいて判定する。例えば、関連トピック検出部１５は、ダイス係数による比較に基づいて判定してもよい。その場合、関連トピック検出部１５は、まず、ＵｉとＵｊとの類似度ｓｉｍ（Ｕｉ，Ｕｊ）を以下の式（１）によって算出する。
【数１】
2017199258.tif 000003
ここで、｜Ｕｉ｜は集合Ｕｉに含まれるユーザの人数を示し、｜Ｕｊ｜は集合Ｕｊに含まれるユーザの人数を示し、｜Ｕｉ∩Ｕｊ｜は集合Ｕｉと集合Ｕｊとの共通部分に含まれるユーザの人数を示す。なお、｜Ｕｉ∩Ｕｊ｜は、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザの数である。次に、関連トピック検出部１５は、算出されたｓｉｍ（Ｕｉ，Ｕｊ）が所定の閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であればＴｏｐｉｃｊ（関連先トピック）がＴｏｐｉｃｉ（関連元トピック）に関連すると判定し（Ｔｏｐｉｃｉに関連するトピックとしてＴｏｐｉｃｊを検出し）、閾値未満であればＴｏｐｉｃｊがＴｏｐｉｃｉに関連しないと判定する。所定の閾値は、例えば関連トピック検出装置１に予め格納されているものとし、関連トピック検出部１５は当該所定の閾値を参照及び利用する。
【００３５】
次に、関連トピック検出部１５は、ＴｏｐｉｃｊがＴｏｐｉｃｉに関連すると判定した場合、当該判定結果を関連トピック情報として算出する。関連トピック情報は、Ｔｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊを検出した旨を示し、Ｔｏｐｉｃｉのトピック識別情報とＴｏｐｉｃｊのトピック識別情報との組を含む。関連トピック検出部１５は、一つ以上の第１の区間の一つ以上の第１のトピックに関連する、一つ以上の第２の区間の一つ以上の第２のトピックを検出してもよい。例えば、関連トピック検出部１５は、指示取得部１２によって取得された指示情報において指定された第１の区間に含まれる全てのトピックそれぞれについて、当該第１の区間の時系列的に一つ次の第２に区間に含まれる全てのトピックそれぞれに対して関連するか否かを判定し、関連するトピックを全て検出してもよい。その場合、関連トピック検出部１５は、関連すると検出した関連元トピックの識別情報及び関連先トピックの識別情報の組の集合である関連トピック情報を算出する。
【００３６】
図６（ａ）は、関連トピック検出部１５によって算出された関連トピック情報のテーブル例を示す図である。図６（ａ）に示すテーブル例の通り、関連トピック情報は、関連元トピックのトピック識別情報を示す「関連元トピック」、及び関連先トピックのトピック識別情報を示す「関連先トピック」が対応付けられている。関連トピック検出部１５は、算出した関連トピック情報を関連トピック情報格納部１６に出力する（格納させる）と共に、関連トピック情報の出力が完了した旨の関連トピック情報算出完了情報を関連度算出部１７及びトピック出力部１８に出力する。なお、関連トピック検出部１５は、算出した関連トピック情報を関連度算出部１７及びトピック出力部１８に出力してもよい。また、関連トピック検出部１５は、ＴｏｐｉｃｊがＴｏｐｉｃｉに関連しないと判定した場合、当該判定結果（ＴｏｐｉｃｊはＴｏｐｉｃｉに関連しないことを検出した旨）をトピック出力部１８に出力してもよい。
【００３７】
関連トピック情報格納部１６は、関連トピック検出部１５から出力された関連トピック情報を格納する。関連トピック情報格納部１６は、例えば、図６（ａ）のテーブル例にて示した関連トピック情報を格納する。
【００３８】
関連度算出部１７は、関連トピック検出部１５によって区間ｔのＴｏｐｉｃｉに関連する区間ｔ＋１のＴｏｐｉｃｊが検出された場合、ＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度を、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に示されるユーザであって、Ｔｏｐｉｃｉ及びＴｏｐｉｃｊの投稿情報を投稿したユーザに基づいて算出する。関連度算出部１７は、ユーザ情報格納部１１において、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザに対応付けられた影響度に基づいて算出してもよい。以下、具体的に説明する。
【００３９】
関連度算出部１７は、関連トピック検出部１５から関連トピック情報算出完了情報が入力されると（すなわち、関連トピック検出部１５によって区間ｔのＴｏｐｉｃｉに関連する区間ｔ＋１のＴｏｐｉｃｊが検出された場合）、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に含まれるＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度（重要度）ｗｅｉｇｈｔ（Ｔｏｐｉｃｉ，Ｔｏｐｉｃｊ）を以下の式（２）によって算出する。
【数２】
2017199258.tif 000004
ここで、αは所定の値（パラメータ）を示し、ｕｋ∈Ｕｉ∩Ｕｊはユーザ集合Ｕｉとユーザ集合Ｕｊとの共通部分に含まれる各ユーザｕを示し、ｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｒｕはユーザｕのフォロワー数を示し、ｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｅｕはユーザｕのフォロイー数を示す。αは、例えば関連トピック検出装置１に予め格納されているものとし、関連度算出部１７が当該αを適宜利用及び参照する。また、ｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｒｕ及びｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｅｕはユーザ情報格納部１１によって格納されたユーザ情報を関連度算出部１７が参照及び利用する。例えば、関連度算出部１７は、ユーザｕのユーザ識別情報を引数として、ユーザ情報格納部１１によって格納されたユーザ情報から当該ユーザｕの識別情報に対応付いたｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｒｕ及びｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｅｕを取得する。なお、ｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｒｕ及びｎｕｍ＿ｆｏｌｌｏｗｅｅｕは、値が０の場合は１とする。
【００４０】
なお、関連度算出部１７による関連度の算出は、上述のフォロワー数及びフォロイー数に基づく算出に限らない。例えば、｜Ｕｉ∩Ｕｊ｜の大きさに基づいた算出であってもよい。
【００４１】
関連度算出部１７は、算出した関連度を用いて関連トピック情報格納部１６によって格納された関連トピック情報を更新する。図６（ｂ）に示す関連トピック情報のテーブル例は、図６（ａ）に示す関連トピック情報のテーブル例が関連度算出部１７によって更新された後のテーブル例を示す。すなわち、関連度算出部１７によって、算出されたＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度が、当該Ｔｏｐｉｃｉのトピック識別情報とＴｏｐｉｃｊのトピック識別情報との組で示されるレコードにさらに対応付けられて格納される。
【００４２】
関連度算出部１７は、関連度の算出が完了すると、関連度の算出が完了した旨の関連度算出完了情報をトピック出力部１８に出力する。
【００４３】
トピック出力部１８は、関連トピック検出部１５によって区間ｔのＴｏｐｉｃｉに関連する区間ｔ＋１のＴｏｐｉｃｊが検出された場合、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に基づいて、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿したユーザ集合Ｕｉのうち、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿していないユーザを抽出し、抽出されたユーザに対してＴｏｐｉｃｊに基づく出力を行う。以下、具体的に説明する。
【００４４】
まず、トピック出力部１８は、関連トピック検出部１５から関連トピック情報算出完了情報が入力されると、区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報に基づいて、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿したユーザ集合Ｕｉのうち、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿していないユーザ集合Ｕｊ−Ｕｉを抽出する。例えば、図５に示すテーブル例において、区間ｔの区間識別情報が「Ｉ００１」及びＴｏｐｉｃｉのトピック識別情報が「Ｔ００１」であり、区間ｔ＋１の区間識別情報が「Ｉ００２」及びＴｏｐｉｃｊのトピック識別情報が「Ｔ１０１」である場合、Ｕｉはユーザ識別情報が「Ｕ００１」、「Ｕ００３」及び「Ｕ００５」であるユーザを含む集合であり、Ｕｊはユーザ識別情報が「Ｕ００３」及び「Ｕ００４」であるユーザを含む集合であるため、トピック出力部１８は、Ｕｊ−Ｕｉとしてユーザ識別情報が「Ｕ００１」及び「Ｕ００５」であるユーザを含む集合を抽出する。
【００４５】
次に、トピック出力部１８は、例えば、抽出したユーザ集合Ｕｊ−Ｕｉに含まれる各ユーザの携帯端末に対して、区間ｔ＋１において投稿されたＴｏｐｉｃｊに関する投稿情報を、ネットワークを介して出力する。なお、ユーザの携帯端末の特定は、例えば、予めユーザ識別情報と携帯端末の識別情報とが対応付いた携帯端末情報が関連トピック検出装置１に格納されており、トピック出力部１８が当該携帯端末情報に基づいて特定するようにしてもよい。また、出力する情報はＴｏｐｉｃｊに関する投稿情報に限らず、Ｔｏｐｉｃｊに基づくものであればいかなる情報であってもよい。
【００４６】
トピック出力部１８は、関連度算出部１７によって算出された関連度に基づいてＴｏｐｉｃｊに基づく出力を行ってもよい。例えば、トピック出力部１８は、関連度算出部１７から関連度算出完了情報が入力されると、上記と同様にユーザ集合Ｕｊ−Ｕｉを抽出すると共に、ユーザ集合Ｕｊ−Ｕｉに含まれる各ユーザ（出力対象ユーザ）に対するＴｏｐｉｃｊ（出力対象トピック）を抽出する。次に、トピック出力部１８は、関連度算出部１７によって算出された関連度（関連トピック情報格納部１６によって格納された関連トピック情報）に基づいて、ユーザ集合Ｕｊ−Ｕｉに含まれる各ユーザごとのＴｏｐｉｃｊを関連度の大きい順に並べたリストである出力トピック情報を算出する。図７は、トピック出力部１８によって算出された出力トピック情報のテーブル例を示す図である。図７に示すテーブル例の通り、出力トピック情報は、出力対象ユーザのユーザ識別情報である「出力対象ユーザ」、出力対象トピックのトピック識別情報である「出力対象トピック」、及び関連度である「関連度」が対応付けられている。図７に示すテーブル例において、関連度は、図６（ｂ）に示す関連トピック情報のテーブル例において、関連先トピックが出力対象トピックであるレコードに対応付いた関連度に対応する。トピック出力部１８は、算出した出力トピック情報を出力トピック情報格納部１９に出力してもよい（格納させてもよい）。次に、トピック出力部１８は、算出した出力トピック情報に含まれる各出力対象ユーザに対して、例えば、関連度の上位Ｎ件の出力対象トピックに基づく出力を行う。ここでＮは所定の数であり、例えば関連トピック検出装置１に予め格納されているものとし、トピック出力部１８は当該Ｎを参照及び利用する。
【００４７】
なお、トピック出力部１８は、関連トピック検出部１５から、ＴｏｐｉｃｊはＴｏｐｉｃｉに関連しないことを検出した旨の判定結果が入力された場合、特に処理を行わないか、又は当該結果をユーザ等に伝えるエラー情報を出力する。
【００４８】
出力トピック情報格納部１９は、トピック出力部１８から出力された出力トピック情報を格納する。出力トピック情報格納部１９は、例えば、図７のテーブル例にて示した出力トピック情報を格納する。
【００４９】
続いて、図８に示すフローチャート図を用いて、本実施形態に係る関連トピック検出装置１における関連トピック検出方法の処理について説明する。
【００５０】
まず、指示取得部１２により、指示情報が取得される（ステップＳ１、指示情報取得ステップ）。次に、区間トピック算出部１３により、Ｓ１にて取得された指示情報及び投稿情報履歴格納部１０によって格納された投稿情報履歴に基づいて、区間トピック情報が算出され（ステップＳ２、区間トピック情報算出ステップ）、算出された区間トピック情報が区間トピック情報格納部１４によって格納される。次に、関連トピック検出部１５により、Ｓ２にて算出された区間トピック情報（又は区間トピック情報格納部１４によって格納された区間トピック情報）に基づいて、関連トピック情報が算出され（ステップＳ３、関連トピック情報算出ステップ）、算出された関連トピック情報が関連トピック情報格納部１６によって格納される。次に、関連度算出部１７により、Ｓ３にて算出された関連トピック情報（又は関連トピック情報格納部１６によって格納された関連トピック情報）に基づいて、関連度が算出され（ステップＳ４、関連度算出ステップ）、算出された関連度が関連トピック情報格納部１６によって格納される。次に、トピック出力部１８により、Ｓ３にて算出された関連トピック情報（又は関連トピック情報格納部１６によって格納された関連トピック情報）及びＳ４にて算出された関連度（又は関連トピック情報格納部１６によって格納された関連トピック情報に含まれる関連度）に基づいて、出力トピック情報が算出されると共に、算出された出力トピック情報に基づく出力が行われる（ステップＳ５、出力トピック情報出力ステップ）。
【００５１】
以上、関連トピック検出装置１における関連トピック検出方法の処理について説明した。なお、区間トピック情報が予め区間トピック情報格納部１４によって格納されている場合は、Ｓ１及びＳ２の処理は必須ではなく、関連トピック検出装置１はＳ３から処理を始めてもよい。また、Ｓ４の処理は必須ではなく、Ｓ４を省略する場合、Ｓ５では、トピック出力部１８により、Ｓ３にて算出された関連トピック情報のみに基づいて出力トピック情報が算出されると共に、算出された出力トピック情報に基づく出力が行われる。
【００５２】
次に、本実施形態のように構成された関連トピック検出装置１の作用効果について説明する。
【００５３】
本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連トピック検出部１５により、区間ｔのＴｏｐｉｃｉ（関連元トピック）に関連する区間ｔ＋１のＴｏｐｉｃｊ（関連先トピック）が、Ｔｏｐｉｃｉ及びＴｏｐｉｃｊの投稿情報を投稿したユーザに基づいて検出される。これにより、例えば、ＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの間の語の出現確率が異なる場合でも、Ｔｏｐｉｃｉ及びＴｏｐｉｃｊの投稿情報を投稿したユーザに基づいてより確実に、Ｔｏｐｉｃｉに関連するトピックとしてＴｏｐｉｃｊを検出することができる。すなわち、関連性のあるトピックをより確実に検出することができる。
【００５４】
また、本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連トピック検出部１５は、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿したユーザと、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザとの類似度に基づいて検出することとしてもよい。一般的に、関連性のある２つのトピックそれぞれの投稿情報は、類似度の大きい（より類似している）ユーザが投稿している可能性が高いという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿したユーザと、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザとの類似度に基づいて、より確実に、Ｔｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊを検出することができる。
【００５５】
また、本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連トピック検出部１５は、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザの数に基づいて検出することとしてもよい。一般的に、関連性のある２つのトピックそれぞれの投稿情報は、同じユーザが投稿している可能性が高いという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザの数に基づいて、より確実に、Ｔｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊを検出することができる。
【００５６】
また、本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連トピック検出部１５によってＴｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊが検出された場合、トピック出力部１８により、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿したユーザのうち、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿していないユーザが抽出され、抽出されたユーザに対してＴｏｐｉｃｊに基づく出力が行われる。これにより、例えば、Ｔｏｐｉｃｉに関する投稿を行ったユーザのうち、当該Ｔｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊの存在に気づいていないユーザに対して、当該Ｔｏｐｉｃｊの存在を気づかせることができる。すなわち、ユーザに対して、当該ユーザが興味のあるトピックと関連があるトピックであって、かつ当該ユーザが気づいていないトピックを気づかせることができる等、ユーザの利便性を向上することができる。
【００５７】
また、本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連トピック検出部１５によってＴｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊが検出された場合、関連度算出部１７により、ＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度が、Ｔｏｐｉｃｉ及びＴｏｐｉｃｊの投稿情報を投稿したユーザに基づいて算出され、トピック出力部１８により、算出された関連度に基づいてＴｏｐｉｃｊに基づく出力が行われる。これにより、Ｔｏｐｉｃｉに関連するＴｏｐｉｃｊに基づく出力が、ＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度に基づいて行われるため、例えば、より関連度が高いトピックを優先的にユーザに表示することができる等、ユーザの利便性を向上することができる。
【００５８】
また、本実施形態の関連トピック検出装置１によれば、関連度算出部１７は、ユーザ情報格納部１１において、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザに対応付けられた影響度（ユーザのフォロワー数、フォロイー数）に基づいて算出することとしてもよい。一般的に、２つのトピックの関連度は、当該２つのトピックに関する投稿を行ったユーザの、他のユーザに対する影響度に関連するという特徴がある。かかる構成を採れば、当該特徴を利用して、Ｔｏｐｉｃｉの投稿情報を区間ｔ内に投稿し、かつ、Ｔｏｐｉｃｊの投稿情報を区間ｔ＋１内に投稿したユーザに対応付けられた影響度に基づいて（影響力のある投稿ユーザがどれほどトピック間を遷移しているかに基づいて）、より確実に、ＴｏｐｉｃｉとＴｏｐｉｃｊとの関連度を算出することができる。
【００５９】
本実施形態では、トピックを用いて説明したが、これに限るものではない。例えば、トピックの替わりに、投稿情報の内容の特徴を示す情報として、キーワードや画像等を利用してもよい。
【００６０】
以上の通り、本実施形態の関連トピック検出装置１では、マイクロブログ等の投稿から学習されたトピック情報とともに、そのトピックの投稿ユーザ情報を用いてトピックの時間的構造変化（トピック間構造）を抽出する。次に、抽出されたトピック間構造に、投稿ユーザ情報を用いて関連度（重要度）スコアを付加する。最後に、あるトピックに投稿あるいは閲覧していたユーザに対し、最新の重要度の高い関連トピックにおける投稿情報を提示する。これにより、最新かつ重要度の高い関連トピック情報の提示が可能になる。すなわち、マイクロブログ等を用いたリアルタイムなトピック情報をユーザに提示することができる。
【００６１】
図９は、ユーザが投稿した投稿情報のトピックが時系列で変化する状況において、トピックの時系列変化（トピック間構造、リンク構造）を判定する手法として、従来手法を用いた場合と、本実施形態の関連トピック検出装置１による手法を用いた場合との比較を示す図である。
【００６２】
図９（ａ）に示す従来手法では、時刻別のトピック間構造は，各トピックにおける単語の確率分布の比較等により行われる。しかしながら、現実にはトピックが変化するだけではなく、複数のトピックに枝分かれしたり、あるいは複数のトピックが１つのトピックに吸収されたりし、単語の確率分布の比較だけからは確実なトピック間構造は判定できない。
【００６３】
一方、図９（ｂ）に示す本実施形態の関連トピック検出装置１による手法では、関連するトピックであれば、単語の確率分布が違ったとしても、そのトピックに投稿しているユーザは似ている点に着目し、トピックと、当該トピックに投稿しているユーザ情報を用い、トピック間構造を明らかにする。さらに、トピックに投稿しているユーザ情報を用いることで、トピック間構造に関連度スコアを付加することが可能となり、より正確なトピック間構造を判定することができる。
【００６４】
本実施形態の関連トピック検出装置１は、検索、自然言語処理及びリコメンドといった分野で適応可能である。
【符号の説明】
【００６５】
１…関連トピック検出装置、１０…投稿情報履歴格納部、１１…ユーザ情報格納部、１２…指示取得部、１３…区間トピック算出部、１４…区間トピック情報格納部、１５…関連トピック検出部、１６…関連トピック情報格納部、１７…関連度算出部、１８…トピック出力部、１９…出力トピック情報格納部。
【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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