"検索サービスのクエリに対する検索結果においてクリックされた日時と店舗を記録する検索ログ記憶手段と、該検索ログ記憶手段から対象とするクエリに関連するクエリ群と店舗群を抽出する検索ログ抽出手段と、該検索ログ抽出手段で抽出された情報に基づいて、該クエリとクリックされた店舗から構成される二部グラフを作成するグラフ作成手段と、該二部グラフを用いて店舗間の関連度を算出する関連度算出手段と、店舗毎の行動キーワードと営業時間を格納した店舗情報記憶手段と、を有し、キーワードを抽出するキーワード抽出装置であって、前記グラフ作成手段は、前記二部グラフにおいてクエリと店舗間のエッジの重みを算出し、該エッジの重みに二部グラフ遷移確率算出ルールを適用して店舗間の遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、前記関連度算出手段は、前記店舗間の遷移確率を基に、時間重み関数によって決まる重みを店舗間の関連度に掛け合わせて店舗間の時間関連度を算出する店舗間関連度算出手段と、時間を入力として、前記店舗情報記憶手段から店舗の行動キーワードを取得し、該時間に対応する前記店舗間の時間関連度に基づいて、該行動キーワードの関連度を算出し、該行動キーワードの関連度に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、を有することを特徴とするキーワード抽出装置。前記遷移確率算出手段における前記二部グラフ遷移確率ルールは、前記検索ログ記憶手段の情報から得られるクエリの投入回数とクリック回数に基づいて前記エッジの重みを算出することで前記時間重み関数を決定する請求項1記載のキーワード抽出装置。前記店舗間関連度算出手段は、前記店舗情報記憶手段から店舗の営業時間を取得し、該営業時間に応じた前記時間重み関数を決定し、前記店舗間の時間関連度を算出する手段を含む請求項1記載のキーワード抽出装置。前記キーワード抽出手段は、前記店舗の行動キーワードの時間情報と該行動キーワードの特徴量とを前記時間重み関数を用いて結合し、該行動キーワードの特徴量を決定する手段を含む請求項1記載のキーワード抽出装置。検索サービスのクエリに対する検索結果においてクリックされた日時と店舗を記録する検索ログ記憶手段と、該検索ログ記憶手段から対象とするクエリに関連するクエリ群と店舗群を抽出する検索ログ抽出手段と、該検索ログ抽出手段で抽出された情報に基づいて、該クエリとクリックされた店舗から構成される二部グラフを作成するグラフ作成手段と、該二部グラフを用いて店舗間の関連度を算出する関連度算出手段と、店舗毎の行動キーワードと営業時間を格納した店舗情報記憶手段と、を有し、キーワードを抽出するキーワード抽出方法であって、前記グラフ作成手段が、前記二部グラフにおいてクエリと店舗間のエッジの重みを算出し、該エッジの重みに二部グラフ遷移確率算出ルールを適用して店舗間の遷移確率を算出する遷移確率算出ステップと、前記関連度算出手段が、前記店舗間の遷移確率を基に、時間重み関数によって決まる重みを店舗間の関連度に掛け合わせて店舗間の時間関連度を算出する店舗間関連度算出ステップと、時間を入力として、前記店舗情報記憶手段から店舗の行動キーワードを取得し、該時間に対応する前記店舗間の時間関連度に基づいて、該行動キーワードの関連度を算出し、該行動キーワードの関連度に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出ステップと、を行うことを特徴とするキーワード抽出方法。前記二部グラフ遷移確率ルールは、前記検索ログ記憶手段の情報から得られるクエリの投入回数とクリック回数に基づいて前記エッジの重みを算出することで前記時間重み関数を決定する請求項5記載のキーワード抽出方法。前記店舗間関連度算出ステップにおいて、前記店舗情報記憶手段から店舗の営業時間を取得し、該営業時間に応じた前記時間重み関数を決定し、前記店舗間の時間関連度を算出する請求項5記載のキーワード抽出方法。前記キーワード抽出ステップにおいて、前記店舗の行動キーワードの時間情報と該行動キーワードの特徴量とを前記時間重み関数を用いて結合し、該行動キーワードの特徴量を決定する請求項5記載のキーワード抽出方法。コンピュータを、請求項1乃至4のいずれか1項に記載のキーワード抽出装置の各手段として機能させるためのキーワード抽出プログラム。従来の技術では、店舗検索ログを用いてグラフ解析による関連情報を抽出した場合、店舗名とクエリに時間的なつながりを反映できないため、時間に依存しない店舗間の関連度が算出される。そのため、時間によらず関連するキーワードは同じである。例えば、お昼の時間帯にランチを提供し、夜は居酒屋を営業するような店舗があった場合、従来手法では時間に依存せずお昼を食べるが関連するキーワードとして抽出される。このように、時間に応じて関連するキーワードが異なる場合は、時間に依存しない従来手法は適用できない。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、入力される時間に応じて関連するキーワードを抽出することが可能なキーワード抽出装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明請求項1は、検索サービスのクエリに対する検索結果においてクリックされた日時と店舗を記録する検索ログ記憶手段と、該検索ログ記憶手段から対象とするクエリに関連するクエリ群と店舗群を抽出する検索ログ抽出手段と、該検索ログ抽出手段で抽出された情報に基づいて、該クエリとクリックされた店舗から構成される二部グラフを作成するグラフ作成手段と、該二部グラフを用いて店舗間の関連度を算出する関連度算出手段と、店舗毎の行動キーワードと営業時間を格納した店舗情報記憶手段と、を有し、キーワードを抽出するキーワード抽出装置であって、前記グラフ作成手段は、前記二部グラフにおいてクエリと店舗間のエッジの重みを算出し、該エッジの重みに二部グラフ遷移確率算出ルールを適用して店舗間の遷移確率を算出する遷移確率算出手段と、前記関連度算出手段は、前記店舗間の遷移確率を基に、時間重み関数によって決まる重みを店舗間の関連度に掛け合わせて店舗間の時間関連度を算出する店舗間関連度算出手段と、時間を入力として、前記店舗情報記憶手段から店舗の行動キーワードを取得し、該時間に対応する前記店舗間の時間関連度に基づいて、該行動キーワードの関連度を算出し、該行動キーワードの関連度に基づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、を有する。また、本発明請求項2は、前記遷移確率算出手段において、前記検索ログ記憶手段の情報から得られるクエリの投入回数とクリック回数に基づいて前記エッジの重みを算出することで前記時間重み関数を決定する記二部グラフ遷移確率ルールを用いる。また、本発明請求項3は、前記店舗間関連度算出手段において、前記店舗情報記憶手段から店舗の営業時間を取得し、該営業時間に応じた前記時間重み関数を決定し、前記店舗間の時間関連度を算出する手段を含む。また、本発明請求項4は、前記キーワード抽出手段において、前記店舗の行動キーワードの時間情報と該行動キーワードの特徴量とを前記時間重み関数を用いて結合し、該行動キーワードの特徴量を決定する手段を含む。本発明によれば、店舗検索ログを用いて店舗間の遷移確率を算出する際に、営業時間による重み関数を用いて店舗間の時間的なつながりを考慮した確率計算を行う。また、関連するキーワードに店舗間の遷移確率による値と、関連が有効な時間を用いて、時間を入力としてその時間に応じた関連するキーワードを抽出する。これにより、入力される時間応じて関連する行動キーワードが変化するため、時間に対応する適切なキーワードを抽出することができる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図3は、本発明の一実施の形態におけるキーワード抽出装置の構成図である。同図に示すキーワード抽出装置は、店舗名入力部1、店舗検索ログ抽出部2、店舗クエリグラフ作成部3、店舗情報抽出部4、特徴語抽出部5、店舗検索ログ記憶部6、店舗情報記憶部7から構成される。上記の店舗検索ログ記憶部6は、図4に示すように、日付、ユーザID、クエリ名、店舗名の項目のデータを格納する。また、店舗情報記憶部7は、図5に示すように、店舗名、行動キーワード、営業時間の項目のデータを格納する。店舗名入力部1に店舗名shop1が入力されると、店舗検索ログ抽出部2にshop1を出力する。店舗検索ログ抽出部2は、取得したshop1に基づいて、店舗検索ログ記憶部6にアクセスし、shop1に関連する店舗検索ログを抽出する。店舗検索ログを抽出する方法について図6を用いて説明する。ステップ0店舗検索ログ抽出部2は、Nmaxの値を設定する。本実施の形態では、Nmax2とし、N0とする。ステップ1次に、N=N1とし、店舗検索ログ抽出部2は、店舗検索ログ記憶部6からshop1の店舗名を持つ行を検索する。ここでは、図4の1行目と2行目を検索して抽出する。ステップ2店舗検索ログ抽出部2は、店舗検索ログ記憶部6からshop1に結びつくクエリを抽出する。次に、このクエリに結びつく店舗名を含む店舗検索ログを抽出する。具体的には、図4からのshop1を店舗名にもつクエリとしてq1、q2を抽出し、q1、q2をクエリにもつ店舗名shop3、shop4を抽出する。ステップ3NがNmax以下である場合にはステップ1に戻り、Nの値がNmaxと同値となったら処理を終了する。この場合、NがNmax以下であるため、ステップ1に戻り、NN12とし、上記で抽出した店舗検索ログに含まれるshop1以外の全ての店舗名shop2、shop3を含むクエリを抽出する。これらの処理で抽出した店舗検索ログをshop1に関連する店舗検索ログとし、店舗クエリグラフ作成部3に出力する。また、店舗検索ログから店舗名のみを店舗情報抽出部4に出力する。店舗クエリグラフ作成部3は、店舗検索ログ抽出部2から店舗検索ログを取得すると、店舗とクエリ間のグラフを作成し、店舗間の遷移確率を算出する。店舗間の遷移確率を算出する方法を図7を用いて説明する。ステップ10店舗クエリグラフ作成部3は、店舗検索ログ抽出部2から店舗検索ログを取得し、店舗検索ログの各店舗名に対し、店舗名shopkとつながりのあるクエリqiを抽出する。ステップ11店舗クエリグラフ作成部3は、二部グラフを作成する。二部グラフとは、店舗とクエリの対をエッジで結んだものでああり、店舗同士、クエリ同士ではエッジを結ばないグラフである。ここでは、店舗検索ログが図4のように与えられると、図8のような二部グラフを作成する。ステップ12ステップ11で抽出したshopiの店舗検索ログ内のクリック回数を基に下記の式でクエリqkへのクリック確率pikを算出する。上記式における分子のshopiからqkへのクリック回数とは、店舗検索ログにおいて全ユーザがqkをクエリとして得た検索結果に対し、shopishopiのURLをクリックした回数である。また、分母のshopiの全クリック回数とは、店舗検索ログにおいて全ユーザがshopishopiのURLをクリックした回数を示している。図9に遷移確率の算出例を示す。上記の式において、クエリqkとクリック関係にある全ての店舗名shopiに対して、クエリqkへのクリック確率を算出する。ステップ13店舗shopiの営業時間に応じた重み関数timeを作成する。この時間重み関数timeとは、当該キーワード抽出装置内でクエリqkが投入された時間tを基にクエリqkと店舗shopiを結びつける重みであり、この重みが0より大きい場合は、クエリqkと店舗shopiがtimeで結ぶ付き、0の場合はクエリqkと店舗名は結びつかない。本実施の形態では、timeを店舗shopiの営業時間で決定している。また、このtimeは、全ての店舗に対して作成する。図10は、店舗shopiが10:00~22:00までの営業時間の場合、営業時間内を10、営業時間外を2時間の幅をもって線形傾斜した台形の関数で増減させる例を示している。ステップ14店舗shopiと店舗shopjの遷移確率pijを、ステップ13の営業時間に応じた重み関数を用いて算出する。上記の式において、pik、pkjは、図9に示すように、店舗shopiとqk、店舗shopjとqkとのクリック回数により求まる。timeiは、店舗shopiの持つ時間重み関数であり、クエリqkが投入された時間で値が決定する。また、timejは店舗shopjのもつ時間重み関数であり、クエリqkが投入された時間で値が決定する。また、遷移確率pijを算出する際の総和は、店舗shopiとqk、店舗qkとshopjを結ぶ全てのクエリqkk=1,2,...,nに対して算出する。上記の店舗間の遷移確率を特徴語抽出部5に出力する。店舗情報抽出部4は、店舗検索ログ抽出部2から店舗検索ログを取得すると、店舗検索ログに含まれる店舗名全てに関し、店舗情報記憶部7へ出力する。特徴語抽出部5は、店舗クエリグラフ作成部3から店舗間の遷移確率を取得し、店舗情報記憶部7から店舗情報を読み出して、各店舗ごとに遷移確率、遷移先の店舗情報から行動キーワードと営業時間をリスト化する。ここでは、店舗クエリグラフ作成部3から図11に示すような遷移確率と、店舗情報記憶部7から図12のような店舗情報を取得したとき、ネットカフェから遷移するカフェ、ビジネスホテル、イタリアンカフェ、本屋の店舗情報を基に、図13に示すような特徴語のリストネットカフェに関する特徴語を作成する。図13のリストを基に、時間を入力してその時間に適した特徴語として店舗の行動キーワードを抽出する。抽出する際には、下記の式を用いて行動キーワードの関連度を算出する。関連度=α遷移確率1-αtimei上記の式において、timeiは図10の重み関数を用いる。例として、α=04、入力時間930を入力した場合、行動キーワードの本を読むは下記のように算出できる。関連度=04×0306×10=072このとき、行動キーワードの適合度の中で、本を読むの関連度が最も大きいため、時刻930を入力したときのネットカフェに最も関連する行動キーワードは本を読むとなる。また、α=04、入力時間が2300の場合は、行動キーワードの睡眠をとるは下記のように算出できる。関連度=04×050.6×10=08このとき、行動キーワードの適合度の中で睡眠をとるの関連度が最も大きいため、時刻2300を入力したときのネットカフェに最も関連する行動キーワードは睡眠となる。従来技術では、店舗検索ログを用いてグラフ解析による関連情報を抽出した場合、店舗名とクエリに時間的な繋がりを反映できないため、時間に依存しない店舗間の関連度が算出される。そのため、時間によらずネットカフェに関連する行動キーワードとして睡眠をとるといった行動キーワードが抽出される可能性がある。それに対し、本発明に寄れば、入力する時間に応じて関連する行動キーワードが変化し、実施の形態からわかるように、930を入力とすれば本を読む、2300を入力とすれば睡眠をとるといった時間に応じた行動キーワードが抽出可能である。なお、本発明は、上記の図3に示すキーワード抽出装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、キーワード抽出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"