"参照情報を保持する参照情報データベースと、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段と、前記参照情報を前記一般化表現手段を用いて拡張表現することで生成された拡張参照情報を保持する拡張参照情報データベースと、ログデータを前記一般化表現手段を用いて拡張表現することで生成された拡張ログデータと、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出する関連性検出手段と、前記関連性検出手段により検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成するテンプレート作成手段と、を有する情報整理システム。前記拡張参照情報を互いに近傍にあるほど高い確率で同一インデックステーブルに登録する確率的インデックス化手段を更に備える、請求項1に記載の情報整理システム。前記関連性検出手段は、前記拡張ログデータに基づき求められたエントリIDを用いて前記インデックステーブルに登録されている拡張参照情報を検出する、請求項2に記載の情報整理システム。前記拡張参照情報の次元と前記拡張ログデータの次元とが同一の次元となるように、前記拡張ログデータの次元を拡張する、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の情報整理システム。前記関連性検出手段により検出された拡張参照情報を、予め定められたスコアリングポリシーに基づき序列化する序列化手段を更に備える、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の情報整理システム。前記拡張参照情報および前記拡張ログデータの少なくとも一つを前記テンプレート作成手段が作成したテンプレートに関連付けて再構成する、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の情報整理システム。前記参照情報データベースは、特徴点および当該特徴点に関連する情報である特徴点情報を含み、前記特徴点情報は計量的な情報および非計量的な情報を含む、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の情報整理システム。前記ログデータは、ユーザが作成したデータ、ユーザが測定したデータ、及びこれらのデータに関連する場所や時間の情報が付加されたデータの集合である、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の情報整理システム。ログデータを登録し、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段を用いて、参照情報を拡張表現することで拡張参照情報を生成し、前記一般化表現手段を用いて前記ログデータを拡張表現することで拡張ログデータを生成し、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出し、前記検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成する、情報整理方法。計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段を用いて、参照情報を拡張表現することで拡張参照情報を生成し、前記一般化表現手段を用いて登録されたログデータを拡張表現することで拡張ログデータを生成し、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出し、前記検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成する処理をコンピュータに実行させる非一時的なコンピュータ可読媒体。上記背景技術にかかる情報整理システムでは、膨大なログデータのうち、ユーザにとって重要度が高く、かつ特徴的と考える情報を選択し要約情報を迅速に自動表示することが困難であるという問題がある。この理由は、各コンテンツデータの優劣はログデータに含まれておらず、またユーザはログ収集の最後になるまで重要度の優劣を決めることが難しく、情報量が大量の場合マニュアル的に優劣情報を入力することが困難だからである。また、背景技術で説明したように、特徴的な情報として候補となりうる情報群をあらかじめデータベース化しておき、ユーザごとに異なる優劣情報も考慮して関連性の高い情報を抽出する場合は、計算量が多く迅速に表示することが困難だからである。上記課題に鑑み本発明の目的は、膨大なログデータのうち、ユーザにとって重要度が高く、かつ特徴的と考える情報を選択し要約情報を迅速に自動表示することが可能な情報整理システム及び情報整理方法を提供することである。本発明にかかる情報整理システムは、参照情報を保持する参照情報データベースと、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段と、前記参照情報を前記一般化表現手段を用いて拡張表現することで生成された拡張参照情報を保持する拡張参照情報データベースと、ログデータを前記一般化表現手段を用いて拡張表現することで生成された拡張ログデータと、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出する関連性検出手段と、前記関連性検出手段により検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成するテンプレート作成手段と、を有する。本発明にかかる情報整理方法は、ログデータを登録し、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段を用いて、参照情報を拡張表現することで拡張参照情報を生成し、前記一般化表現手段を用いて前記ログデータを拡張表現することで拡張ログデータを生成し、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出し、前記検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成する。本発明にかかる、登録されたログデータから所定のテンプレートを作成する処理をコンピュータに実行させるプログラムは、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段を用いて、参照情報を拡張表現することで拡張参照情報を生成し、前記一般化表現手段を用いて前記ログデータを拡張表現することで拡張ログデータを生成し、前記拡張参照情報と前記拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、前記拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出し、前記検出された拡張参照情報を用いて前記ログデータを要約した所定のテンプレートを作成する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。本発明により、膨大なログデータのうち、ユーザにとって重要度が高く、かつ特徴的と考える情報を選択し要約情報を迅速に自動表示することが可能な情報整理システム及び情報整理方法を提供することができる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は、本実施の形態にかかる情報整理システムを示すブロック図である。図1に示すように、本実施の形態にかかる情報整理システムは、特徴点および当該特徴点に関連する特徴点情報以下、これらを参照情報ともいうを含む参照情報データベース1と、一般化表現手段2と、一般化表現手段2によって一般化表現された拡張参照情報データベース3と、確率的インデックス化手段4と、確率的インデックス化手段4を用いて拡張参照情報をインデックス化したインデックステーブル5と、を備える。更に、ユーザからアップロードデバイスによってアップロードされたログデータ6を、一般化表現手段2を用いて距離の定義がされた空間典型的にはベクトル空間上の一点として表現された拡張ログデータ7と、インデックステーブル5に登録された拡張参照情報の中で、拡張ログデータ7と関連性の深い拡張参照情報を確率的に検出する関連性検出手段8と、を備える。なお、以下では参照情報や拡張参照情報を単に特徴点と表現する場合もある。本実施の形態にかかる情報整理システムは更に、関連性検出手段8によって検出された拡張参照情報の集合である関連特徴点集合9と、特徴点拡張参照情報を序列化するためのスコアリングポリシー11と、スコアリングポリシー11を用いて、上述の関連特徴点集合9をその優劣重要度によって序列化する序列化手段10と、序列化手段10で序列化された特徴点リスト12と、特徴点リスト12に基づきログデータ6およびそれと関連の深い特徴点情報から構成されるテンプレート14を作成するテンプレート作成手段13と、を備える。ここで、テンプレート14は例えばブログなどのhtmlデータに代表されるドキュメント情報である。参照情報データベース1は、例えば名所や交通要所といったユーザがログデータから旅行記のようなサマライズされた情報を作成する上で一般的に有用な情報のデータベースである。参照情報データベース1が蓄積する情報は、特徴点と、当該特徴点に関連する情報である特徴点情報特徴としての情報量を含んだ情報を含んでいる。その名称、測地座標情報、その名所の種別カテゴリ情報など各特徴点に関する基本情報と、その特徴の記述やユーザのレビューコメントなどに代表される詳細情報特徴点情報が各特徴点に対して関連付けられている。ここで、特徴点情報は、測地座標などの計量ベクトル空間たとえば緯度、経度、高度の3次元空間で直接的に計量化されて表現された計量的な情報と、特徴点の特徴を記述する非計量的な情報たとえばカテゴリ情報などとを含んでいる。一般化表現手段2は、上記特徴点情報のうちの計量的な情報例えば、測地座標等と、非計量的な情報例えば、カテゴリ情報等とを、その特徴の相互関係を適切に表現するように計量化し、多次元ベクトル空間の一点として表現する。例えば、互いに類似する非計量的な特徴を有する特徴点同士はより空間的に近い距離に配置されるように表現される。この場合、一般化ベクトル空間は上記の計量的な情報の表現に用いられるベクトル空間と非計量的情報の計量化表現のためのベクトル空間との直和で表わされ、その次元は計量的ベクトル空間の次元非計量的情報を計量化したベクトル空間の次元となる。非計量的情報の計量化の一例としては多次元尺度法などを用いる方法がある。しかし、本実施の形態では、必ずしもこれに限られるものではなく、同じような特徴をもつ特徴点がベクトル空間上の同じような位置に表現され、特徴点同士の関係がその空間的位置関係によって反映されるような手段であれば、どのような手段を用いてもよい。拡張参照情報データベース3は、参照情報データベース1に登録された各特徴点に対して、一般化表現手段2によって計量化され一般化表現に置き換えられた特徴点の詳細情報をデータベース化したものである。これは特徴点のID情報もしくは名称に対して、その特徴点に対応する一般化表現が登録されたものである。確率的インデックス化手段4は、拡張参照情報データベース3に登録された特徴点を、互いに近傍にあるほど高い確率で同一インデックステーブルのエントリIDが与えられるように設計された確率的近傍検出手段によってインデックス化する手段である。この場合は、例えば近似近傍点探索手法LSH:LocalitySensitiveHashingを用いることができる。以後の説明では、確率的近傍検出手段の代表例としてLSHを用いて説明するが、LSHと同様の機能を実現する手法であればLSH以外の手法を用いてもよい。LSHは、ベクトル空間上の1点とハッシュテーブル上のエントリのIDラベルとを対応させる関数およびその方法である。LSHは、距離が近い2点はその距離が近いほど同じエントリにハッシュされる確率が高くなるように設計される手法である。LSHは、近傍検出問題Queryとなるあるベクトルが与えられた時、そのQueryベクトルの近くにあるベクトルを検出する問題などに応用されている。そのアルゴリズム詳細については例えば、MayurDatarNicoleImmorlicaPiotrIndykVahabSMirrokniLocalitysensitivehashingschemebasedonpstabledistributionsProceedingsofthetwentiethannualsymposiumonComputationalgeometrypp2532622004BrooklynNewYorkUSAを参照されたい。インデックステーブル5は、各エントリIDをもつエントリに対して複数の特徴点が登録された情報テーブルであり、エントリIDをキーに指定すると、そこに登録された特徴点情報のポインタおよびその実体詳細情報が参照できるように設計されている。上述のLSHを用いた場合は、エントリIDハッシュ値の組がキーであり、そのエントリに登録された特徴点情報を参照することができる。計算時間に問題がない場合は、厳密な距離計算に基づいて一般化ベクトル空間上での距離が近い点同士が同じエントリに登録されるように設計されていてもよい。一例としてボロノイ分割などによる手法がある。ログデータ6は、例えばGPSロガーによって取得されたGPS測地座標情報やデジタルカメラによって撮影された写真データなどに代表される、ユーザが取得しサーバにアップロードした情報である。拡張ログデータ7は、上述の拡張参照情報データベース3と同様に、ログデータ6を一般化表現手段2によって計量化し一般化表現されたデータである。このとき、特徴点の一般化表現手段で表現されるベクトル空間拡張参照情報データベース3と次元を合致させるために、ユーザ固有の情報例えば、ユーザの興味が強いカテゴリ情報などのプレファランス情報をもとに次元を拡張しておく。例えば、特徴点の物理的な測地座標の他に、その属するカテゴリ情報を含んでいた場合、ユーザの興味の強いカテゴリ情報もGPSデータに加えて次元を拡張し、ログデータ6の一般化表現がその興味の近い特徴点の一般化表現と近く配置されるようにする。一方、ユーザの興味の強いカテゴリ情報がない場合は、例えば予め決めておいた初期値を設定する等の方法を用いる。関連性検出手段8は、インデックステーブル5に登録してある拡張特徴点情報のなかで拡張ログデータ7と関連性の深いものを抽出し関連特徴点集合9を出力する。例えば、関連性検出手段8はLSHを用いて空間的距離の近さを関連性の高い特徴点として抽出できる。具体的には、拡張ログデータ7をLSHに入力して、出力されるエントリIDハッシュ値の組を調べ、そのエントリIDをキーにして、インデックステーブル5に登録されている特徴点情報を抽出する。インデックステーブル5の特徴として、一般化ベクトル空間において距離の近い、つまり関連性の高いもの同士は同じテーブルラベルを持つエントリに登録されている可能性が高い。このため、拡張ログデータ7のあるデータ点のテーブルラベルをもつエントリに登録された特徴点は互いに関連性が高いといえる。また、その近傍例えば、隣のテーブルラベルを持つエントリも次に関連性が高い特徴点が登録されている可能性が高いので、近傍のテーブルエントリを検索することで同様の手続きによって関連性の高い特徴点を必要な特徴点の数になるまでさらに検索することができる。なお、本実施の形態において関連性検出手段8は必ずしもLSHを用いる場合に限定されることはなく、インデックステーブル5に登録してある特徴点のなかで拡張ログデータ7と関連性の深いものを抽出し関連特徴点集合9を出力することができる方法であればどのようなものであってもよい。上記で説明した一連の特徴点検出手法は、ログデータ6と特徴点の測地座標との単なる物理的な近さを用いて特徴点を抽出しているのではなく、ユーザの趣向情報を考慮して特徴点を抽出している。つまり、ユーザの趣向情報などのユーザコンテキスト情報を含んだ特徴点との近さを関連性の強さとして表現し、関連性が強い一般化ベクトル空間上で近いほど高い確率で、ユーザにとって興味が強く価値がある情報として特徴点を抽出することができる。ここで、LSHを利用した確率的インデックス化手段4を用いたのは、その高速性を重視した計算コストの削減が主たる理由であり、計算コストに問題がない場合は、厳密な距離計算による近傍計算やボロノイ分割をはじめ、その他の近傍点検出手法を使うことも可能である。スコアリングポリシー11は、ユーザごとに定義提供され、抽出された特徴点の重要度に対する優劣をつけるための情報、ルールなどが記述されたものである。抽出する特徴点の数は自由に設定可能である。しかし、少なすぎると十分にユーザの趣向にあった特徴点を抽出することが困難である。また、多すぎると計算に時間がかかるほか、それほど重要度の高くない情報も含まれることになり、有用性が薄れる。そのため、本実施の形態では計算コストに合わせて適当な数を抽出し、スコアリングすることで上から順に重要な情報として表示する方法が望ましい。スコアリングポリシー11としては、重視する特徴点情報に関する事前知識例えば、他の多くのユーザのレーティングが高い特徴点や、過去にユーザが強く興味を示したカテゴリに属している特徴点を重視する等がある場合には、これに基づきその特徴点を上位にレーティングするというルールを記述しておく。また、例えばデジタルカメラなどの写真データのようにユーザが収集したデータが特徴点の近傍単に一般化ベクトル空間での距離での比較だけではなく、例えばGPS測地座標や撮影時間などの観点での近傍であってもよいにある場合は、ユーザがより強い興味を示している証拠として、その特徴点を上位にレーティングするというルールを記述しておくことができる。このようなスコアリングポリシー11の記述例は一例であり、管理者の管理ポリシーに基づいて任意に記述することができる。重要度による序列化手段10は、上述のスコアリングポリシー11を用いて関連特徴点集合9を序列化し、特徴点リスト12として出力する。必要に応じて、例えば上位10個を選択する等の選択数の上限を設定することも可能である。テンプレート作成手段13は、特徴点リスト12に基づき予め決められたフォーマットに従ってテンプレート14を作成する。ここで、テンプレート14としては例えばxmlやhtmlに代表されるマークアップ言語などで記述されたドキュメント情報などである。このテンプレート14は、例えばユーザのログデータをもとに基本構造として抽出した特徴点を時間的な推移に沿って構成されるものである。典型的な例としては、ユーザが入力したGPSデータなどから、始点から終点までに経由した特徴的な名所およびその名所間の接続情報交通手段、所要時間などを記載した旅行記等がある。ユーザはこのテンプレート14をさらに編集することができる。この際、ログデータ6から関連が高いとして抽出されたがスコアリングポリシー11による序列化の結果、表示されなかった特徴点情報や、それに関係の深いデータをこのテンプレート14を用いて更に再構成しておくことで、ユーザの編集作業を容易にすることが可能である。次に、本実施の形態にかかる情報整理システムの動作を図2を用いて説明する。なお、図2に示す動作では、参照情報名所などの特徴点の情報は、予め上述の一般化表現手段2によってすべてオフライン処理によりインデックス化され、拡張参照情報がインデックステーブル5に登録されているものとする。クライアント側のユーザ処理および、サーバ側の処理プロセスは以下に示すとおりである。図2に示すように、ユーザは必要に応じてサーバのシステムにログインし、GPSロガーに代表される各種デバイスのログデータをデータ読み取り装置などを用いてサーバにアップロードするステップS1。次に、サーバ側において、ユーザのアップロードを契機に、アップロードされたログデータを加工し、一般化表現手段2を用いて、その一般化表現された拡張ログデータ7を得るステップS2。ここで、データの加工とは、その後の処理に必要な予め決められたルールで行う一連のデータ加工処理であり、例えば不必要なGPSデータの間引き処理や、次元を合わせるための次元圧縮や次元拡張などの処理である。なお、このような処理は一例であり、データの加工については任意に決定することができる。また、拡張ログデータ7は、対応するインデックステーブル5のエントリIDを計算することができるフォーマットで記述されている。次に、上述の確率的インデックス手段を通して、拡張ログデータ7が写像されるインデックステーブル5のエントリIDを計算するステップS3。次に、関連性抽出手段8を用いて、ステップS3で求めたエントリIDから各拡張ログデータ7に関連の深い特徴点を検出するステップS4。典型的には、そのエントリIDを有するテーブルエントリに登録された特徴点を最高の関連性とする。そして、必要に応じてその近傍テーブルを検索するなど次に関連性の高い特徴点を抽出し、所定の数の特徴点を抽出する。抽出される特徴点の数は、一般的にはインデックス化手段に依存した予め決められたルールで決定される数であり、例えば下限、上限を定めることで決定される数である。なお、抽出される特徴点の数を決定するルールはこれに限定されるものではなく、任意に決定することができる。次に、序列化手段10を用いて、抽出した特徴点集合をユーザに応じたスコアリングポリシー11重要度や優先度に従って序列化するステップS5。スコアリングポリシー11は、例えば交通要所など特徴点自体が持つ重要性に加えて、ユーザの趣向などのプレファランス情報や、他のユーザの評判など様々なルールに基づき規定することができる。ここで、例えばユーザのプレファランス情報はユーザのプロフィールに加え、過去の行動パタンやレーティング情報などの行動履歴等から規定することができる。なお、ユーザのプレファランス情報は任意に規定することができる。次に、テンプレート作成手段13を用いて、序列化された特徴点集合に基づき予め決められた処理に従って、ログデータのサマリー情報を表現するテンプレートを作成するステップS6。典型的にはhtmlなどで記述されるがこれに限定されるものではない。ユーザが旅行に行った際のGPSデータであれば、例えば図3に示すようになる。図3では、テンプレートとしてその旅行の道中のGPSデータに基づき、その軌跡と関連の深い特徴点21、22、23を予め決められた数だけ抽出し時系列的に表示している。また、各特徴点21、22、23にはそれぞれに対応する特徴点情報31、32、33が表示されている。また、各特徴点21、22、23間の経路24、25に対応する接続情報34、35として、例えば移動にかかった時間や前後の特徴点および移動所要時間などから推察される交通手段などの移動情報を表示することができる。なお、図3に示した出力例は一例であり、ログデータのサマリー情報を表現するテンプレートは任意に決定することができる。また、表示に利用された特徴点以外の特徴点や関連する情報などは、ユーザが編集しやすいように再構成することができる。表示するテンプレートはあくまでテンプレートであり、ユーザはそのテンプレート情報に基づき、表示する特徴点を増やしたり逆に削除したりすることができる。その際に、例えば特徴点を増やす時は、接続情報を右クリックすることで、その接続情報と関連の深い情報をプルダウンメニューなどで表示できるようにしてもよい。ここで、その接続情報と関連の深い情報とは、例えば、その接続区間に属しているが、ステップS5の序列化の結果選択されなかった情報である。この場合、接続情報に関連の深い情報を優先順位に従い表示できるように、データを各特徴点や接続情報以下、特徴点や接続情報を表示オブジェクトというに対して再度グループ化して関連付けし序列化しておく。また、表示オブジェクトに選択された特徴点と関連の深いデータ写真データや特徴を記述したテキストデータなどを関連付けておくことで、データをさらに編集し、追加的情報を容易に掲載することが可能である。なお、この関連付けるデータには、関連性検出手段8によって検出された関連性の高い特徴点情報以外にも、例えば、予め参照情報データベース1に登録された特徴点情報に関連付けておいたコメントや写真などの詳細情報を加えることができる。更に、例えばユーザのデジタルカメラによる写真データやコメント情報なども、その作成時間場所から上述の手法と同様の手法により関連性に応じてインデックステーブルに登録でき、同様の手法で再構成することが可能である。ここで再構成の一例を図4を用いて説明する。図4に示すように、表示するテンプレート40を構成する特徴点41、42、43、44や接続情報45、46、47に対して、これらの表示オブジェクト以外の特徴点情報や接続情報に関連の深い補助的な各種情報を次のような手法により各表示オブジェクトに関連付けることができる。図4に示す特徴点41、42、43、44、各特徴点間の接続情報45、46、47で構成されるテンプレート情報40は、抽出された特徴点情報51、特徴点と関連づけられた一般情報52、ログデータ53などの情報群50に基づき自動生成される。この例では、テンプレート情報40の構造に従って、情報群50を各特徴点41、42、43、44および接続情報45、46、47との関連性に応じて分解し再構成している。また、例えば接続情報45には、関連特徴点サブ集合61、ログデータ候補サブ集合62、一般データ候補サブ集合63を含む情報60が関連づけられ再構成されている。また、特徴点42には、ログデータ候補サブ集合71、一般データ候補サブ集合72を含む情報70が関連づけられ再構成されている。さらに、表示オブジェクトの詳細情報は予め決められたルールに従い、予め用意された詳細情報を使用して表示オブジェクトの詳細情報として自動的に表示することも可能である。例えば、特徴点43を詳細に記述するテキスト情報や写真情報などのノート48を抽出された特徴点に関連する一般情報から自動作成し特徴点43に関連付けておき、その重要度に応じて自動的に表示する等のルールによって自動表示処理することも可能である。次に、作成されたテンプレート情報がネットワークを通してクライアント側に転送されるステップS7。ユーザはユーザ端末を用いてサーバから転送されてきたテンプレート情報を表示し、確認するステップS8。また、ユーザは表示されたテンプレート情報を用いて、上記の手法により再構成されたログデータを用いてテンプレート情報を編集することができるステップS9、S10。そして、ユーザによるテンプレート情報の編集が完了し、テンプレート作成作業が終了するステップS11。以上で説明した本実施の形態にかかる情報整理システム及び情報整理方法を用いることで、膨大なログデータの中から不必要な細部を省略し、ユーザにとって重要度が高い部分を優先的に要約した情報を高速に表示できることが可能になる。その理由は、特徴的な情報となる可能性の高い情報群を集めたデータベースとユーザのプロファイル情報を用いることで、重要度の高い情報をログデータの中から高速に抽出することができるためである。また、本実施の形態にかかる情報整理システム及び情報整理方法を用いることで、ユーザのログデータに直接含まれてはいないが、ユーザのログデータと関連性が高く、ユーザにとって重要度が高い、もしくは高い関心を示す可能性の高い関連情報を、ログデータの要約表示に関連付けてあわせて表示することができる。次に、上記の本実施の形態にかかる情報整理システム及び情報整理方法を用いてテンプレート情報を作成した場合の具体例について説明する。具体例として、ユーザが旅行に行った際に収集したGPSデータをアップロードすることで、自動的に旅行記テンプレートを出力することが可能なシステムについて説明する。図5は本実施の形態にかかる情報整理システム80の具体例を示すブロック図である。図5に示すように、情報整理システム80はユーザ端末81、ウェブサーバ82、アプリケーションサーバ83、データベースサーバ84を備える。ユーザはGPSロガー85をユーザデバイスとして有する。ユーザ端末81はネットワークを介してウェブサーバ82と接続されており、相互にデータの交換が可能である。ユーザはユーザ端末81からウェブサーバ82にアクセスし、例えばウェブページ86を通してユーザに固有のアカウントを用いてログインし、旅行中に作成記録したログデータをウェブサーバ82にアップロードする。アプリケーションサーバ83は、テンプレート作成アプリケーション831、インデックス化手段832、ポリシー情報833、再構成データ834を備える。また、データベースサーバ84は、インデックステーブル841、ユーザ情報842、参照情報データベース843を備える。データベースサーバ84の参照情報データベース843は、例えば図6に示す特徴点に関するデータが登録されている。各特徴点は一般化表現に拡張され、LSHを用いて空間的距離の近さを関連性の高い特徴点として抽出し、インデックステーブル841に格納されている。データベースサーバ84は、このような処理を予めオフライン処理として実施する。ここで、参照情報データベース843には、特徴点、測地座標値、カテゴリ情報、レーティング情報が登録されている。この一般化ベクトル空間は、3次元の物理的な測地座標空間とカテゴリ情報を表現するベクトル空間の直和として表現される。カテゴリ情報空間は一般的にはある正の整数Kに対して、K次元空間で表現することが可能である。しかし、本実施の形態では簡単のためにカテゴリを山とテーマパークの2つとし、1次元上の2点1は山、-1はテーマパークとするで表現する。また、測地座標空間も高さ方向を無視した2次元で簡略化すると、一般化ベクトル空間上での表現は2次元の物理的な測地座標空間1次元のカテゴリ情報空間=3次元ベクトル空間上の点となる。例えば、特徴点Aはa1、a2、1、特徴点Bはb1、b2、-1、特徴点Cはc1、c2、1、特徴点Dはd1、d2、1となり、それぞれ図7に示す3次元ベクトル空間の点91、点92、点93、点94に位置する。ただし、a1、a2、b1、b2、c1、c2、d1、d2は特徴点A、B、C、Dの測地座標の高さ方向を無視した2次元空間での成分値とする。これらの特徴点は、データベースサーバ84において保存されるインデックステーブル841に登録される。なお、このインデックステーブル841はアプリケーションサーバ83で保存しておいてもよい。さらに、これらの特徴点に対して、事前に他のユーザのレーティング情報も[0、1]の範囲の実数で指定することもできる。ここで、レーティング情報の値が大きいほどその評価が高い人気が高いとする。この例では特徴点Aは0.8、特徴点Bは0.7、特徴点Cは0.5、特徴点Dは0.9とする。ユーザが入力するGPSログデータは、地点Xx1、x2から地点Yy1、y2までの測地座標が適当な時間間隔で配置された離散データとする。このGPSログデータは、地点Xx1、x2から地点Yy1、y2までの直線軌跡軌跡98を形成する。またユーザは過去の履歴からユーザの趣向に関する情報として、山に強い興味がありテーマパークには興味がほとんどない、と設定されているとする。この情報は一般化ベクトル上のベクトル成分で表現されているとする。これは、例えば過去にアップロードした写真データのカテゴリ情報山の写真が多い等から決定することができる。本実施の形態では簡単のために、カテゴリ情報空間である1次元ベクトル空間の一点例えば山の写真が9枚、テーマパークの写真が1枚なら、9×11×-1/10=0.8のように-1から1までの内分点で表現する。この場合、このユーザの興味カテゴリに関する成分値は0.8となり、GPSログデータの軌跡の一般化ベクトル空間上での表現は、図7に示すような2次元の物理的な測地座標空間1次元のカテゴリ情報空間=3次元空間の軌跡に拡張され、面95上の軌跡99となる。このユーザのGPSログデータの一般化ベクトル空間上の表現以後、一般化軌跡と呼ぶは、x1、x2、0.8からy1、y2,0.8までの直線上にある点の集合となる。この一般化軌跡の始点および終点の幾何的な位置は、それぞれ図7における点96および点97で表わされ、一般化軌跡はその測地座標の軌跡98に対して、軌跡99で表わされる。すなわち、ログデータである軌跡98を一般化表現手段を用いて拡張表現した拡張ログデータが軌跡99となる。ユーザがGPSログデータをアップロードすると、ウェブサーバ82は、アプリケーションサーバ83にテンプレートファイルの作成要求を発行する。アプリケーションサーバ83にはユーザのログデータからテンプレートを作成するアプリケーション831がインストールされている。アプリケーションサーバ83は、ウェブサーバ82からアップロードされたログデータを取得すると、ユーザの趣向情報を合わせて上述のようにデータを加工し一般化表現に変換することで拡張ログデータを作成する。また、アプリケーションサーバ83は、作成された拡張ログデータをLSHに入力して出力されるエントリIDを調べ、そのエントリIDをキーにしてデータベースサーバ84にあるインデックステーブル841から関連の深い特徴点集合を予め決められた範囲の数だけ抽出する。このとき、抽出されたデータの数が予め決められた範囲の数に達しない場合は、その近傍のテーブルエントリから順にデータを取得し、予め決められた範囲の数に達したところでデータの取得を中止する。本実施の形態では抽出する特徴点の数を2つとする。この場合、図7に示すように特徴点Aおよび特徴点Cはそれぞれ一般化表現で近傍となるので抽出される。しかし、特徴点Bはカテゴリ情報軸において距離があるため、一般化軌跡の近傍として検出されない。この結果は、このユーザがテーマパークよりも山へ興味を示していることを反映している。また、特徴点Dは物理的な距離がユーザの軌跡から離れているためこのログデータには無関係と判断され抽出されない。関連の深い特徴点の集合特徴点AおよびCが得られると、データベースサーバ84に保存されているユーザ情報842やアプリケーションサーバ83に保持されているポリシー情報833に基づき、特徴点を序列化し表示するオブジェクトを決定する。ポリシー情報は様々決められるが、本実施の形態では簡単のため、他のユーザのレーティング情報を用いるとする。すると、レーティング情報が高い特徴点Aが特徴点Cよりも上位になるようにソートされる。これにより、特徴点Aが特徴点Cよりも優先的に用いられることになる。この結果を用いてhtmlなどのウェブブラウザで表示可能なフォーマットで記述されたテンプレートを作成する。本実施の形態では簡単のため、例えば一つの特徴点のみを表示するように設定しているので、特徴点Aが選ばれることになる。このとき、上述したように、各表示オブジェクト始点X、終点Y、特徴点A、X-Aの接続情報、A-Yの接続情報に対して、関係の深い特徴点情報およびそれに関連付けられた詳細情報などのデータを再構成し、この再構成データ834をアプリケーションサーバ83に保持しておく。この結果、図8に示すようなテンプレート旅行記が作成される。図8に示すテンプレート旅行記は、始点Xと終点Yを有し、始点Xには始点Xの情報101が、また終点Yには終点Yの情報103が表示される。また、抽出された特徴点Aは、始点Xから終点Yまでの道中でユーザに一番関係が高いと思われる特徴点であり、特徴点Aに関する情報102が自動的に表示される。また、経路X-Aの接続情報104と経路A-Yの接続情報105も同時に自動的に作成され、例えば経過時間などの情報を表示することができる。なお、検出されたその他の特徴点である特徴点Cの情報は、特徴点Aと終点Yとの間の接続情報オブジェクトに関連付けるように再構成しておく。これにより、例えばユーザが接続情報A-Yを選択し、更に新たな情報を追加する編集をする際に、優先的に表示することが可能となる。なお、本実施の形態において設定したデータはあくまで簡略化された例であり、例えば一般化表現は、GPS情報以外にも時間情報などの計量データを追加することができる。また、カテゴリ情報をはじめその他の非計量データで構成される情報を含めてより複雑な情報をさらに高次元化して表現することも可能である。また、一般化軌跡も固定的平面内の軌跡である必要はなく、場所などに依存する曲面で表現する、確率的に重みが決められた複数の一般化軌跡で表現する、などの拡張を加えてもよい。以上で説明した本発明にかかる情報整理システム及び情報整理方法により、ログデータをサーバにアップロードすることでリアルタイム性に優れたレスポンス性を有しながら旅行記、行動記録等を自動作成することが可能となる。また、本発明にかかる情報整理システム及び情報整理方法は、ログデータをもとに利用者の行動パタンから関連の高い店や観光地などの関連情報を推薦する、または関連の深い情報を含む広告などを表示するといった用途にも適用可能である。なお、本実施の形態にかかる情報整理システムは少なくとも図9に示す構成要素を備えていればよい。つまり、本実施の形態にかかる情報整理システムは、参照情報を保持する参照情報データベース1と、計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段2と、参照情報を一般化表現手段を用いて拡張表現することで生成された拡張参照情報を保持する拡張参照情報データベース3と、ログデータ6を一般化表現手段2を用いて拡張表現することで生成された拡張ログデータ7と、拡張参照情報と拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出する関連性検出手段8と、関連性検出手段8により検出された拡張参照情報を用いてログデータを要約した所定のテンプレート14を作成するテンプレート作成手段13と、を有することで上記効果を得ることができる。ここで、図9に示す各構成要素については図1で既に説明したので詳細な説明を省略する。また、本実施の形態にかかる、登録されたログデータから所定のテンプレートを作成する処理をコンピュータに実行させるプログラムは、次のステップをコンピュータに実行させる。計量的および非計量的データを互いに類似するほどその距離が近くなるように空間にマッピングする一般化表現手段を用いて、参照情報を拡張表現することで拡張参照情報を生成するステップ。一般化表現手段を用いて登録されたログデータを拡張表現することで拡張ログデータを生成するステップ。拡張参照情報と拡張ログデータとの関連性の強さをマッピングされた空間内における距離に基づき測定し、拡張ログデータと関連性の深い拡張参照情報を検出するステップ。検出された拡張参照情報を用いてログデータを要約した所定のテンプレートを作成するステップ。また、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体non-transitorycomputerreadablemediumを用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体tangiblestoragemediumを含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ、光磁気記録媒体例えば光磁気ディスク、CD-ROMReadOnlyMemoryCD-R、CD-R/W、半導体メモリ例えば、マスクROM、PROMProgrammableROM、EPROMErasablePROM、フラッシュROM、RAMRandomAccessMemoryを含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体transitorycomputerreadablemediumによってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。この出願は、2010年2月16日に出願された日本出願特願2010-031533を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"