"ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置であって、ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語および、ユーザが閲覧した複数のファイル間で共通する語を特定する手段と、前記伝播する語および前記共通する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語および前記共通する語を含む前記ファイルの数に基づいてiDF値を算出する手段と、前記影響度と前記iDF値との積である影響度iDF値が所定の閾値より大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出する手段と、前記ユーザプロファイル情報を出力する手段と、を備える、ユーザ興味分析装置。前記ユーザプロファイル情報を他のユーザに公開する手段をさらに備える、請求項1に記載のユーザ興味分析装置。前記伝播する語に関連する語を検出するための類似語辞書を更に備え、前記影響度iDF値を、前記伝播する語および前記共通する語ならびに前記伝播する語および前記共通する語に関連する語をまとめて一つの語として算出する手段を備える、請求項1または2に記載のユーザ興味分析装置。ユーザ興味分析装置が、ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析方法であって、ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語および、ユーザが閲覧した複数のファイル間で共通する語を特定するステップと、前記伝播する語および前記共通する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語および前記共通する語を含む前記ファイルの数に基づいてiDF値を算出するステップと、前記影響度と前記iDF値との積である影響度iDF値が所定の閾値より大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出するステップと、前記ユーザプロファイル情報を出力するステップと、を含む、ユーザ興味分析方法。ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析コンピュータプログラムあって、ユーザが閲覧した複数のファイル間を前記ユーザが遷移する際に前記ユーザから検索入力あるいはリンクの選択を受け付けた語である伝播する語および、ユーザが閲覧した複数のファイル間で共通する語を特定するステップと、前記伝播する語および前記共通する語の複数の前記ファイルにおける出現頻度に基づいて影響度を算出し、前記伝播する語および前記共通する語を含む前記ファイルの数に基づいてiDF値を算出するステップと、前記影響度と前記iDF値との積である影響度iDF値が所定の閾値より大きい語である、前記ユーザの興味ある語の集合をユーザプロファイル情報として抽出するステップと、前記ユーザプロファイル情報を出力するステップと、をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。前記ファイルが、WEBページである請求項1乃至3のいずれかに記載のユーザ興味分析装置。しかし、これらの提案のいずれにおいても伝播の向きや履歴を有効に生かすことができないため、ユーザの変わりゆく興味をリアルタイムに推定することができなかった。すなわち、このような双方向メディアに共通する特徴として、レスポンス、コメント、リンク、及びトラックバックを可能ならしめる技術によって、ユーザ同士が意見や情報の記述、交換、参照をすることが可能になっていることが挙げられるのであるが、このような技術によって可能になっている意見や情報の記述、交換、参照の時系列の情報に対してノードや閲覧順序を定義することによって、伝播の向きや履歴を有効に生かす有向リンクを定義することができる。また、ユーザは自身の興味に従ってファイル例えばWEBページを閲覧するので、ユーザの閲覧したファイル集合に一貫して含まれる特徴的な語は、その時々のユーザの興味をリアルタイムに反映している。そこで、本発明では、ユーザの閲覧したファイルをノード、閲覧順序を有向リンクとする有向グラフにおいて、ノード間を伝播している語の出現頻度を再帰的に計量し、その値の上位の語の集合を抽出することにより、ユーザの変わりゆく興味をリアルタイムに推定するアルゴリズムやそれを実装した装置、方法およびプログラムを提案する。1ファイルを閲覧するユーザの興味のある語を抽出するユーザ興味分析装置であって、ユーザが閲覧した履歴情報を利用してユーザが閲覧したファイルに含まれる複数の語をファイル毎にテキストとして入力する手段と、前記テキストから意味を有する最小の言語単位に形態素分割する手段と、ユーザが閲覧した複数のファイル間でユーザが参照した伝播する語を抽出する手段と、一または複数のその伝播する語を記憶する手段と、伝播する語の対象とするファイルに対する出現頻度から所定の影響度および伝播する語の特定のファイル内に出現する程度を表す所定のiDF値を求める手段と、前記影響度と前記iDF値との関数である影響度iDF値の値に応じてユーザの興味ある語をユーザプロファイル情報として抽出する手段と、そのユーザプロファイル情報を出力する手段と、を備えるユーザ興味分析装置を提供する。1の発明によれば、まず、ユーザがインターネット上で閲覧したファイルの履歴からユーザがリンクなどによってさらに参照した語をファイル上で伝播する語として抽出する。次に、その伝播する語の後に参照されたファイルに対する影響度を数値化する。さらに、その伝播する語が全ファイル内に出現する程度であるiDFInverseDocumentFrequency値を求め、影響度とiDF値との関数である影響度iDF値の値に応じてそのユーザにとって興味のある語を検出する。さらに、検出された語の特定の集合を影響度iDF値と共にユーザのプロファイル情報として出力する。以上の機能を備えることにより、変わり行くユーザの興味のある語をリアルタイムに分析可能とするユーザ興味分析装置が提供できる。また、このユーザ興味分析装置が出力したプロファイル情報を参照して、そのユーザの興味がある語に関連する商品の販売戦略に利用したり、コンテンツや広告を配信したり、ダイレクトメールなどを効率的にそのユーザに送信することができる。2前記プロファイル情報を他のユーザに公開する手段をさらに備える、1に記載のユーザ興味分析装置。2の発明によれば、インターネット上のコミュニティにおいて、他のユーザの興味ある語を知ることにより、自分と共通する興味をもつユーザを見つけること友達探しやその分野に詳しそうなユーザを見つけて、質問すること達人探しなどが可能になる。3前記伝播する語に関連する語を検出するための類似語辞書を更に備え、前記影響度iDF値を前記伝播する語に関連する語に対しても算出する手段を備える、1または2に記載のユーザ興味分析装置。4上記1~3において、前記影響度iDF値が、所定の数式後述で求められる、ユーザ興味分析装置。また、上記1~4の発明を備えた装置は、同等な制御方法、およびその制御方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムによっても実現可能である。本発明によれば、ユーザの閲覧したファイルをノード、閲覧順序を有向リンクとする有向グラフにおいて、ノード間を伝播している語の影響力と出現頻度を加味した値を再帰的に計量し、その値の上位の語の集合を抽出することにより、ユーザの変わりゆく興味をリアルタイムに推定することができる。以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。図1は、本発明に係るユーザ興味分析装置の機能ブロック図の一例を示したものである。ユーザ興味分析装置10は、図に示すように、ファイルテキスト入力手段2、形態素分割手段3必須ではない、伝播語抽出手段4、影響度算出手段5、iDF値算出手段6、データの一時保管に用いる記憶手段7、ユーザ興味語抽出手段8、プロファイル情報出力手段9、類義語辞書11で構成される。但し、本構成は一例を示したものであり、同等な機能を持つ他の構成をとってもよい。まず、ユーザ興味分析装置10は、ユーザのファイル閲覧履歴1を入力とし、ファイルテキスト入力手段2によって、ページ毎にテキストを抽出する。ファイル閲覧履歴は、一般にはインターネットブラウザの一時記憶ファイルに存在するが、掲示板やブログの閲覧履歴情報であってもよい。次に、抽出したテキストが文章で構成されている場合には、形態素分割手段3によって文章を必要な単位に分割する。ページ内のメタデータを用いる場合や抽出したページが単語のみで構成されている場合など、形態素分割手段3の処理がスキップされる場合もある。次の、伝播語抽出手段4によって、ユーザがある一定期間に参照したファイル群またはその中の必要部分を解析し、そのページ内で共通する語、または伝播する語を抽出する。共通する語とは、各ファイルに共通に出現するキーワードを指す。但し、後の例で述べるように、共通する語は、各ファイルで必ずしも完全一致した語である必要はなく、一部が一致する語や類義語を含むものとする。また、伝播する語とは、ユーザが、あるファイルから次のファイルを参照するきっかけトリガーや影響を与えた語を言う。伝播する語についても、各ページで完全一致する必要はなく、一部が一致する語や類義語を含むものとする。類義語は、周知のシソーラス類義語辞書などを用いて定義される。なお、伝播する語については後述の例でさらに詳しく説明する。次に、影響度算出手段5、およびiDF値算出手段6によって、抽出された一または複数の伝播する語それぞれについて、その伝播の影響力を表す影響度と、伝播する語の出現頻度ファイル数の関数であるiDFInverseDocumentFrequency値を算出する。伝播の影響度とは、伝播する語の、後に参照されたファイルに対する影響力重みを表す量である。例えば、TF値TermFrequencyの定義を適用することができる。TF値は、一般的には、対象とする文書に対象とする単語が出現する頻度を表すが、本発明においては、文書はユーザが閲覧したファイル群またはその中の必要部分を対象とする。以下、伝播の影響度EDTEffectofDiffusibleTermと称する。また、iDF値とは、対象とする語句が対象とする文書に出現する頻度の関数であり、一般にはこの頻度の増加に伴って減少する関数として定義される。以下、先に述べた影響度と、このiDF値との積を影響度iDF値と呼ぶことにする。影響度iDF値は、G.Saltonの提唱したTFiDFの一般式G.Salton,M.McGill,IntroductiontoModernInformationRetrieval,NewYork,McGraw-Hill,1983、またはそれを変形した数式を用いることが便利であるが、語句の伝播に注目してその影響度を定義している特長を備えていればよい。例えば、本発明の実施形態の一例として、次の数式を用いて計算している。ここで、tは伝播する語、EDTは、伝播する語がユーザが所定の時間中に閲覧したファイル群の中に出現する頻度、Nは、ユーザが所定の時間中に閲覧した全ファイル数、DFtは、伝播する語tを含むファイル数、を表す。所定の時間とは、ユーザ分析装置が分析する対象期間を指し、分析対象やニーズに従って個別に定めることができる。例えば、数時間であっても、数ヶ月であってもよい。上記の例では、影響度として一般的なTF値に対する定義を用いたが、影響度を他の方法で定義してもよい。また、上記iDFt式において、対数を用いなくても良いが、対数を用いる場合は、logの底として、10を用いる他、自然対数eや、2などを用いることも可能である。従って、影響度算出手段5、iDF値算出手段6は、それぞれ複数の数式から選択することができるため、対応する複数の手段を備える。図1ではこれらを5a、5b、6a、6bで表している。さらに、算出された影響度とiDF値を用いて、ユーザ興味語抽出手段8によって、この影響度iDF値を先に抽出された伝播する語それぞれについて求め、この値に応じてユーザが興味を持った語を抽出する。例えば、影響度iDF値が大きい語をユーザが興味を持った語として抽出することができる。最後に、プロファイル情報出力手段9によって、影響度iDF値が予め定められた閾値を比較して、そのユーザのプロファイルを出力する。図2は、ユーザ興味分析装置を他の実施形態で示したものである。図2のユーザ興味分析装置20は、一般的なコンピュータシステムで実現される。すなわち、CPU21、入力部22、出力部23、通信部24、プログラムメモリ25、作業用メモリ26、ユーザプロファイル27で構成される。また、前述の類義語辞書11をオプションとして追加してもよい。入力部22は、ユーザからの操作入力を受付ける一般的なマウスやキーボードなどの入力機器でよく、出力部23は、液晶やCRTなどの表示ディスプレイでよい。また、通信部24は、LANやインターネット通信網とのデータの送受信を行う。プログラムメモリ25には、CPU21が実行する本装置の各機能を備えるプログラムが格納されている。すなわち、装置全体の制御部、入力したファイルからキーワードを抽出するキーワード抽出部、影響度iDF値を所定のアルゴリズムで求める影響度iDF値算出部、およびプロファイル作成部などのプログラムが格納されている。プログラムは機能別に分割されている必要はなく、単一のプログラムで構成されてもよい。プログラムメモリ25は、ROMやフラッシュメモリであってもよいし、ハードディスクHDDからロードされるRAMであってもよい。作業用メモリ26は、CPU21が処理する中間データを一時的に格納するもので、一般的にはRAMまたはHDDで構成される。ユーザプロファイル27は、プログラムメモリ25に格納されたプログラムを実行した結果を格納する記憶部である。また、類義語辞書11は、既に述べたように、テキストから抽出した単語群に対する類義語を定義するための辞書であり、キーワード抽出部から必要に応じて参照される。図3は、前述の伝播する語の概念を示す図である。この図においては、例として、あるユーザが閲覧したページの履歴が示されている。まず、ユーザはページ1の中に興味ある語を発見した。ユーザはそれをより詳しく調べるために、その語を検索ページに入力してファイルを検索するか、あるいは直接その語からハイパーリンクが張られている場合はこれをクリックしてページ2を閲覧する。もちろん検索やハイパーリンク以外の遷移手段であってもよい。同様に、ページ2からページ3へと移りページ3を閲覧したが、そこでは興味ある語の記述がなかったためにページ2ヘ戻り、ページ2から更に別のページ4を閲覧し、ページ4から更に別のページ5へと閲覧を繰り返している。このようなページの閲覧履歴は、閲覧したページをノードとし、ページからページへの閲覧順序を有向リンクエッジとする有向グラフで表現することができる。有向グラフとは、ノード間のエッジに方向性があるグラフをいう。図示するように、このユーザが閲覧したページ1~5にはすべて共通する語36が含まれているが、ユーザが興味のある語は必ずしもこの共通する語36でなく、検索バーを用いて検索した語やハイパーリンク上に記載された語であることも多い。このように、ページ間を遷移ジャンプするトリガーとなった語または影響力を持った語を、伝播する語と呼んでいる図では、伝播する語37として示している。すなわち、伝播する語は、たまたまページ間で共通して出現する語共通する語よりもそのユーザの興味をリアルタイムに表していると考えられる。一方、共通する語だけを単に頻度順に抽出しても、上位頻出語として抽出されるのは、例えば、商品、インターネットなどのような一般名詞や、する、であるなどの動詞であることが多く、ユーザが真に興味のある語影響力のある語を見出すことは容易ではない。そこで、本発明では、このファイル間を伝播する語がユーザの興味を最も端的に示し、しかも、参照するファイル数の上限の調整または分析の対象期間の調整により、興味が変わり行く過程をリアルタイムに示すようにコントロールできる点に注目する。図4は、ファイル閲覧におけるユーザの興味ある語が変わって行く例を示したものである。まず、ユーザは、新製品ニュース41ページ1で、X社が新製品として液晶TVの最新モデルである製品Aを発売したことを知る。かねてから液晶TVに興味があったユーザは、早速X社の製品情報サイト42ページ2へ行き製品Aの情報を見る。ここでユーザは、製品Aの情報の詳細を見ていくうちに、他社の類似製品と比較したいとの衝動にかられ、価格比較サイト43ページ3で液晶TVの複数のメーカの製品リストを表示した。ここでユーザはX社の新製品Aよりも同等な機能で製品Aより価格が安いY社の製品Bに興味を持った。そこでY社の製品情報サイト44ページ4へ飛び、製品Bの情報を見る。そこでたまたま製品Bが製品Cの後継機ではあるが、製品Cよりかなり価格が高いことを知ったユーザは、今度は製品Cに興味を持ち同じY社の製品情報サイト45ページ5で製品Cの情報を閲覧した。製品Cにさらに興味を持ったユーザは、更に最も安く手に入る店を探すために、再び価格比較サイト46ページ6にもどり、そこから最安値で販売しているショップZを知る。ショップZサイト47ページ7へ移ったユーザは、最終的に購入を決意し、そのまま購入ページ48ページ8から製品Cを発注した。以上のような想定で、このユーザがたどったページ1からページ8に含まれるテキストすべてをユーザ興味分析装置を用いて分析すると、キーワードとして、液晶TV、X社、製品A、Y社、製品B、製品Cが抽出される。ここで、液晶TVという語は、すべてのページに共通して出現しているが、製品A、製品B、製品Cという語はその製品のメーカサイトで仕様の説明などのページ内に多く出現しているものとする。例えば、図に示すように、液晶TVは各ページに1回、製品B、製品Cは、Y社の製品仕様のページに各5回ずつ出現している。また、この例では、製品Aの仕様はユーザは参照していないので、製品Aが出現した回数は、ページ1、ページ2、ページ3において各1回である。一方、ユーザの興味は当初は製品Aにあったが、しだいに製品B、製品Cへと移り、最終的に製品Cを注文しているので、製品Cが出現した回数は、ページ3に1回、ページ4に1回、ページ5に5回、ページ6~8に各1回となる。図5は、図4の例において各キーワードの影響度iDF値を実際に計算した例を示す。ここで影響度iDF値は、前述の<数1>の数式を用いて算出した。今回ユーザが参照した総ページ数Nは8であり、例えば、製品Cが出現したのは、ページ3~8の6回であるのでDF値は6となる。また、製品Cはページ5において5回、ページ3、4、6、7、8にそれぞれ出現しているので、影響度は、511111=10となる。従って、影響度iDF値は、108/log61=94.7となる。同様に他のキーワードについて影響度iDF値を求め、それらを大きい順に並べると図5に示す表となる。この表でわかるように、液晶TVは、すべてのページに出現する共通語であるが、影響度iDF値は低く、製品Cや製品Bのほうがはるかにユーザの興味を示している語であることがわかる。このようにして影響度iDF値の上位の語の集合を集めることによりそのユーザのプロファイルを作成することができる。ここで影響度iDF値の上位の語の選別には、予め与えられた閾値などを用いてもよい。図6は、インターネットの掲示板におけるユーザの興味ある語が変わり行く具体例を示したものである。この図では、Aさん、Bさん、Cさん、Dさんの間で交わされた以下のような掲示板でのやりとりを示している。Aさんは、近く旅行に行くことを決め旅先での宿を探すために、今度、3泊4日で函館あたりに旅行に行くのですがお勧めのホテルなどの情報教えてください61とのコメントを掲示板に書き込んだ。それに対して、Bさんから、函館ならXホテルがお勧めです。綺麗だし価格もリーゾナブルです62とのレスがあった。また、CさんからはAさんは、温泉は好きですか。函館へ行くのならよい温泉旅館がありますよ63とのコメントが返ってきた。Aさんは、早速、Bさん、Cさんにお礼をいうと共に、Cさんに、Cさん、ありがとうございます。温泉も大好きです64との返事を入れた。そこで、Cさんは、Y旅館とZ旅館を紹介した65。一方、そのやりとりを見ていたDさんは、Aさん、函館へ行くのなら、定山渓まで足を伸ばしてはいかがでしょう。お勧めはこちら66と、Aさんが行く予定の函館ではなく、定山渓のQホテルとR旅館をホームページのリンク付で紹介した。これを見たAさんは、函館から定山渓まで足を伸ばすのも悪くないと考えて、早速、定山渓の温泉旅館も調べてみます67との返答を行った。その後、Aさんは、Dさんが紹介してくれたURLのQホテルとR旅館のホームページ68、69を調べて、最終的にR旅館に予約を入れた。以下、各コメント61~69QホテルとR旅館のホームページを含むを、ページ1~ページ9と呼ぶことにする。このやりとりの中で出現する主なキーワードは、ページ1では、函館、旅行、お勧め、ホテルである。また、ページ2では、函館、ホテル、お勧め綺麗、価格、リーゾナブルなどがキーワードとなる。同様に、ページ3からページ8までのキーワードを抽出し、接続詞や助詞などキーワードとなりにくい語を除いて、影響度iDF値の大きい順に並べる。これを図7の表に示す。Aさんは、当初、函館のお勧めのホテルを探すつもりで掲示板にコメントを書き込んだのであるが、Cさんのコメントを見て、温泉に興味を持ち、その後、Dさんが書き込んだ温泉旅館のホームページへのリンクが決め手となって、当初の行き先である函館とはかなり離れた定山渓の温泉旅館を予約することになったのである。この例からわかるように、Aさんの行動興味に重要な影響を与えた語は、温泉であることは明らかである。図7の表からも、温泉の影響度iDF値が最上位に位置しており、このことが読み取れる。また、Aさんが、当初興味を持っていた函館や旅行は下位に位置し、興味がしだいに薄れていったことがわかる。このように、本発明のユーザ興味分析装置を用いて、ユーザが所定の期間閲覧したページを時系列に分析していくことで、ユーザの興味の移り代わりをリアルタイムに調べることができる。そして、このユーザの興味に対して大きな影響力を持つ語上記の例では、温泉を見出すことができれば、そのような情報を多数集め、商品企画やマーケティングツールとして大いに役立てることができる。図8は、図6の掲示板の例において、類義語を考慮した影響度iDF値の計算の例を示す図である。すなわち、ホテルと旅館は類義語として定義し、両者をまとめて一つの語と考えて、ホテル旅館を図7の他の上位3つまでの語と比較したものである。ここで、ホテルと旅館を合わせて一つの語と扱ったためその合計の出現頻度は高くなり、影響度iDF値も上昇する。従って、ユーザの興味は、旅館であろうとホテルであろうと宿にあることは間違いない。ただし、それでもホテル旅館の影響度iDF値は、温泉の値には及んでいない。ユーザ興味分析装置の目的は、このような影響力の強い語を見つけ出すことである。従って、最適な影響度iDF値を求める数式も複数のものから選択できるようになっている。図9は、ユーザ興味分析装置の他の応用例を示す図である。ユーザA、ユーザB、ユーザCの各端末91~93には、ユーザ興味分析装置がそれぞれ備えられ、各ユーザは、ユーザ興味分析装置の出力である自己のプロファイルをインターネット94を介して公開することに同意しているとする。もちろん、プロファイルの中に非公開としたい情報があれば、それを除いた形で公開できるようにしてもよいし、不特定多数に公開するのではなく、会員のユーザにのみ公開するようにしてもよい。この公開されたユーザプロファイル情報は、プロファイルサーバ95の公開プロファイルDB96に集積される。公開プロファイルDB96の中には、各ユーザ毎にそのユーザのプロファイルテーブルA、B、C97~99が作成される。プロファイルテーブルには、各ユーザの興味ある語がその順位と共に並べられているので、これを公開することによって、さまざまなコミュニティ形成のツールとなり得る。例えば、ユーザAが、釣りに興味がある場合、同じ趣味を持つユーザをこの公開プロファイルDB96から探すことができる。すなわちこの場合、ユーザ興味分析装置は、友達探しのツールである。この例では、ユーザCのプロファイルテーブルC99には釣りに関連する語が上位にあるので、ユーザAはユーザCが同じ趣味を持つ人物であることがわかり直接コンタクトをとるかもしれない。ユーザCの興味ある語は、ユーザAも分かっているので大いに話が弾むことも期待できる。また、公開プロファイルDB96には、興味ある語の影響度iDF値の順位だけでなく、興味ある語が出現したページ総数や、EDT値、ページの履歴の期間などの数値も同時に参照できるようにしておけば、その興味ある語がどのくらいの規模ボリュームでそのユーザのプロファイルを形成しているかを判断することができる。例えば、釣りまたはその類義語が出現する総ページ数ユーザCが所定の期間に閲覧したページが、人並み外れて膨大であれば、ユーザCは相当釣り好きの人か、あるいは達人であるとの推定もできる。すなわち、ユーザ興味分析装置は、達人探しのツールともなり得るのである。このように、本発明のユーザ興味分析装置によって得られたユーザプロファイル情報は、それを公開するユーザが多くなればなるほど、商品企画やマーケティングツールとして大いに役立つばかりか、個人的な趣味の友人探しや、達人探しのツールとしても用いることができる。また、プロファイルを一般には公開したくないユーザにとっても、家族内や気心の知れた友人どうしでのみ公開することにしておけば、お互いにプレゼントを考えるとき、旅行に誘うとき、食事に誘うときなどの基本情報として、さまざまな用途に使用できる可能性がある。以上、本発明を実施形態や実施例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は、上記の実施形態などに限られるものではない。上記実施形態に多様なバリエーションまたは改良を加えることが可能である。なお、本発明の図1または図2の実施形態であるユーザ興味分析装置は、コンピュータ上のプログラムによっても実現可能である。上記プログラムを格納する記憶媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線または半導体システムまたは、装置または機器であることができる。この記憶媒体の例には、半導体またはソリッドステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ可読の媒体の例には、半導体またはソリッドステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なフロッピー登録商標ディスク、ランダムアクセスメモリRAM、リードオンリーメモリROM、リジッド磁気ディスクおよび光ディスクが含まれる。現時点における光ディスクの例には、コンパクトディスク-リードオンリーメモリCD-ROM、コンパクトディスク-リード/ライトCD-R/WおよびDVDが含まれる。"