ネットワークを介して記事情報を収集し記憶する手段と、ユーザの関心のあるキーワードを含む関心キーワード情報を記憶する手段と、前記ネットワークを介して形成されたコミュニティの前記ユーザの友人情報を記憶する手段と、前記記憶された記事情報に含まれる特徴語と前記キーワードとによって算出される合致度に基づいて記事情報を選定する手段と、前記選定された記事情報に対する前記ユーザの友人の評価を取得する手段と、前記取得した友人の評価を尺度として前記選定された記事情報を抽出し、推奨記事情報として提示する手段とを備えた情報処理装置。前記友人の評価には、前記ネットワークを介して形成されたコミュニティでの評価が含まれる請求項1に記載の情報処理装置。前記提示された推奨記事情報を閲覧した前記ユーザの閲覧履歴と共に前記推奨記事情報に対する前記ユーザの評価を取得し、閲覧履歴情報として記憶する手段と、をさらに含み、前記閲覧履歴情報に記憶された前記ユーザの評価を前記尺度に含める請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。前記関心キーワード情報は、前記閲覧履歴情報に含まれる前記ユーザの評価と、前記ユーザの関心のあるキーワードへの経時変化とを反映させる請求項1~3の何れか一項に記載の情報処理装置。情報処理装置に、ネットワークを介して記事情報を収集し記憶するステップと、ユーザの関心のあるキーワードを含む関心キーワード情報を記憶するステップと、前記ネットワークを介して形成されたコミュニティの前記ユーザの友人情報を記憶するステップと、前記記憶された記事情報に含まれる特徴語と前記キーワードとによって算出される合致度に基づいて記事情報を選定するステップと、前記選定された記事情報に対する前記ユーザの友人の評価を取得するステップと、取得した友人の評価を尺度として前記選定された記事情報を抽出し、推奨記事情報として提示する手段とステップとを実行させるプログラム。複数の端末と通信可能な情報処理装置を備える情報提示システムであって、前記情報処理装置は、ネットワークを介して記事情報を収集し記憶する手段と、ユーザの関心のあるキーワードを含む関心キーワード情報を記憶する手段と、前記ネットワークを介して形成されたコミュニティの前記ユーザの友人情報を記憶する手段と、前記記憶された記事情報に含まれる特徴語と前記キーワードとによって算出される合致度に基づいて記事情報を選定する手段と、前記選定された記事情報に対する前記ユーザの友人の評価を取得する手段と、前記取得した友人の評価を尺度として前記選定された記事情報を抽出し、推奨記事情報として提示する手段と、を備えることを特徴とする情報提示システムユーザは、所定の検索エンジンを使用してインターネット上から関心のある情報等を入手する場合には、知りたい対象がある程度明確に意識されている必要がある。例えば、漠然とIT業界の重要な情報を一通り抑えておきたいといった要求には、検索する対象範囲が広すぎるため適さない。また、各種ニュースサイト等でニュース記事を検索する場合には、ユーザ自身が関心のある情報の収集に有用なソースを知っている必要があり、情報の峻別はユーザ自身が閲覧等の目視で判断しなければならない。ネットワークコミュニティを利用した場合も同様であり、関心のある事象の範囲をある程度絞り込む必要がある。開示の技術の課題は、利用者にとって関心のある有用な情報を、インターネットを介して自動的に収集提示する技術の提供を目的とする。開示の技術の一側面は、次の情報処理装置の構成によって例示される。すなわち、本情報処理装置は、ネットワークを介して記事情報を収集し記憶する手段と、ユーザの関心のあるキーワードを含む関心キーワード情報を記憶する手段と、ネットワークを介して形成されたコミュニティのユーザの友人情報を記憶する手段と、記憶された記事情報に含まれる特徴語とキーワードとによって算出される合致度に基づいて記事情報を選定する手段と、選定された記事情報に対するユーザの友人の評価を取得する手段と、取得した友人の評価を尺度として選定された記事情報を抽出し、推奨記事情報として提示する手段とを備える。本情報処理装置によれば、インターネットを介し、利用者にとって関心のある有用な情報を、自動的に収集提示する技術が提供できる。本情報処理装置によれば、利用者にとって関心のある有用な情報を、インターネットを介して自動的に収集提示する技術が提供できる。以下、図面を参照して、一実施形態に係る情報提示システムを説明する。以下の実施形態の構成は例示であり、本情報提示システムは実施形態の構成には限定されない。以下、図1から図18の図面に基づいて、実施例に係る情報提示システムを説明する。<システム構成>図1に、情報提示システムの一例を示す。図1に例示する情報提示システム10は、例えば、個々のユーザ端末20に情報提示サービスを提供するシステムである。図1に例示される情報提示システム10は、ユーザ端末20、サーバ装置100、記憶装置200を含む。ユーザ端末20はネットワークNを介してサーバ装置100に接続される。サーバ装置100は記憶装置200と接続する。サーバ装置100には、ネットワークNを介して複数のユーザ端末20が接続され得る。また、サーバ装置100は、ネットワークNを介して図示しない複数の情報処理装置に接続する。複数の情報処理装置は、例えば、SNSやソーシャルメディア等のように、インターネット上に構築された社会的ネットワークを利用して各種情報を発信する情報処理装置が例示できる。サーバ装置100は記憶装置200を含んでもよい。サーバ装置100、記憶装置200は、例えば、インターネット上のコンピュータ群であるクラウドの一部を構成するものであってもよい。ネットワークNは、インターネット等の公衆ネットワーク、携帯電話網等の無線ネットワーク、LANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork等の内部ネットワークを含む。ユーザ端末20は、パーソナルコンピュータPC、PersonalComputer、PDAPersonalDigitalAssistantのような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。また、ユーザ端末20は、スマートフォン、携帯電話、カーナビゲーション装置のような専用または汎用のコンピュータ、あるいは、コンピュータを搭載した電子機器を使用して実現可能である。サーバ装置100は、PC等の汎用のコンピュータまたはサーバマシン等の専用のコンピュータを使用して実現可能である。記憶装置200は、各種プログラムおよび各種データを格納する記憶媒体を備えた記憶装置である。記憶装置200は、外部記憶装置とも呼ばれる。記憶装置200としては、例えば、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスクドライブ装置、CDCompactDiscドライブ装置、DVDDigitalVersatileDiskドライブ装置、R/RWドライブ装置、HDDVDHighDefinitionDigitalVersatileDiskドライブ装置、または、BDBlurayDiskドライブ装置がある。また、記憶装置200は、リムーバブルメディア、即ち可搬記録媒体を含むことができる。図2に、情報処理装置のハードウェア構成を例示する。図2に例示する情報処理装置300は、コンピュータである。図1に例示する、ユーザ端末20、サーバ装置100は、例えば、図2に例示する情報処理装置300によって実現される。情報処理装置300は、接続バスによって相互に接続されたCPUCentralProcessingUnit301、メモリ302、記憶部303、入力部304、出力部305、通信部306を有する。情報処理装置300は、CPU301が記憶部303に記憶されたプログラムをメモリ302の作業領域に実行可能に展開し、プログラムの実行を通じて周辺機器の制御を行う。これにより、情報処理装置300は、所定の目的に合致した機能を実現することができる。メモリ302および記憶部303は、コンピュータである情報処理装置300が読み取り可能な記録媒体である。CPU301は、情報処理装置300全体の制御を行う中央処理演算装置である。CPU301は、記憶部303に格納されたプログラムに従って処理を行う。メモリ302は、CPU301がプログラムやデータをキャッシュしたり、作業領域を展開したりする記憶媒体である。メモリ302は、例えば、RAMRandomAccessMemoryやROMReadOnlyMemoryを含む。記憶部303は、各種のプログラム及び各種のデータを読み書き自在に記録媒体に格納する。記憶部303は、例えば、EPROMErasableProgrammableROM、ソリッドステートドライブ装置、ハードディスクドライブHDD、HardDiskDrive装置である。また、記憶部303としては、例えば、CDドライブ装置、DVDドライブ装置、R/RWドライブ装置、HDDVDドライブ装置、BDドライブ装置が例示できる。記録媒体としては、例えば、不揮発性半導体メモリフラッシュメモリを含むシリコンディスク、ハードディスク、CD、DVD、R/RW、HDDVD、または、BDがある。CDとしては、CD-RRecordable、CD-RWRewritable、CD-ROMがある。DVDとしては、DVD-R、DVD-RAMRandomAccessMemoryがある。BDとしては、BD-R、BD-RERewritable、BD-ROMがある。また、記憶部303は、リムーバブルメディア等の可搬記録媒体を含むことができる。リムーバブルメディアは、例えば、USBUniversalSerialBusメモリ、あるいは、CDやDVDのようなディスク記録媒体が例示できる。入力部304は、ユーザ等からの操作指示等を受け付ける。入力部304は、入力ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、ワイヤレスリモコン、マイクロフォン、カメラ等の入力デバイスである。入力部304から入力された情報は、接続バスを介してCPU301に通知される。出力部305は、CPU301で処理されるデータやメモリ302に記憶されるデータを出力する。出力部305は、CRTCathodeRayTubeディスプレイ、LCDLiquidCrystalDisplay、PDPPlasmaDisplayPanel、ELElectroluminescenceパネル、プリンタ、スピーカ等の出力デバイスである。通信部306は、インターネットNとのインターフェースである。情報処理装置300は、記憶部303に、オペレーティングシステムOperatingSystemOS、各種プログラム、各種テーブル等を記憶している。OSは、ソフトウェアとハードウェアとの仲介、メモリ空間の管理、ファイル管理、プロセスやタスクの管理を行うソフトウェアである。OSは、通信インターフェースを含む。通信インターフェースは、通信部303を介して接続される外部装置等とデータのやり取りを行うプログラムである。外部装置等には、例えば、他の情報処理装置、記憶装置が含まれる。ユーザ端末20を実現できる情報処理装置300は、CPU301が記憶部303に記憶されている各種プログラムや各種データをメモリ302に読み出して実行することにより、ブラウザ機能を実現する。ブラウザ機能を有するユーザ端末20は、インターネットNを介して接続された情報処理装置が配信する各種コンテンツや記事情報を閲覧することができる。情報処理装置にはサーバ装置100が含まれる。サーバ装置100を実現できる情報処理装置300は、CPU301が記憶部303に記憶されている各種プログラムや各種データをメモリ302に読み出して実行することにより、記事情報収集部110、関心キーワード処理部120、友人情報処理部130、おすすめ記事選定部140、記事情報提示部150、閲覧情報収集部160としての機能を実現する。図1に戻り、サーバ装置100は、記事情報収集部110、関心キーワード処理部120、友人情報処理部130、おすすめ記事選定部140、記事情報提示部150、閲覧情報収集部160を含む。各部のうち、いずれかが、他のサーバ装置に含まれてもよい。例えば、情報収集部110を含むサーバ装置と、関心キーワード処理部120を含むサーバ装置と、友人情報処理部130を含むサーバ装置と、おすすめ記事選定部140を含むサーバ装置と、記事情報提示部150を含むサーバ装置と、閲覧情報収集部160を含むサーバ装置とが、ネットワーク等を介して接続されることにより、サーバ装置100として機能してもよい。サーバ装置100は、複数のサーバ装置に機能を分散し、各処理部が実現されることで、負荷が軽減される。記事情報収集部110は、サーバ装置100が接続されたネットワークNを介して各種記事情報を収集する。各種記事情報の収集は、クローラによる定期的な記事情報の収集が例示できる。記事情報収集部110は、例えば、クローラによってウェブ上の各種ニュースサイトやブログサイト等を定期的に巡回し、各種記事情報を収集する。記事情報収集部110は、収集取得した各種記事情報に索引語である特徴語データを付与し、記事情報テーブル211として記事情報DB210DataBaseデータベースに格納する。記事情報テーブル211に格納される記事情報は、記事のタイトル、記事情報を取得したウェブサイトのURLUniformResourceLocator、特徴語データ等を含む。尚、索引語の付与としては、tf-idfTermFrequencyInverseDocumentFrequency法等の記事中の特徴的な単語を抽出する従来のアルゴリズム技術が例示できる。関心キーワード処理部120は、関心キーワードDB220に格納された各ユーザの関心キーワード情報に対する関心継続度の処理を行う。関心継続度の処理は、例えば所定の周期で定期的に実行される。所定の周期として、12時間、1日、1週間、1月等が例示できる。関心継続度の処理が施された関心キーワード情報は、ユーザ毎の関心キーワードテーブル221に記録保存される。関心キーワードテーブル221は、各ユーザの関心キーワード情報として関心キーワードDB220に格納される。関心キーワード情報は、関心キーワード、関心継続度を表す関心キーワードポイント、キーワードの更新日時情報を含む。友人情報処理部130は、各ユーザのソーシャルメディア等の利用情報から、各ソーシャルメディアにおける友人情報の収集を行う。友人情報の収集としては、APIApplicationProgrammingInterfaceによる収集が例示できる。友人情報処理部130は、ユーザ毎に、各ユーザが利用中のソーシャルメディア等から友人情報を取得し、友人情報テーブル231に記録保存する。友人情報テーブル231は、各ユーザの友人情報として友人情報DB230に格納される。友人情報は、各ソーシャルメディアにおける友人友達のIDリストを含む。おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210に格納された記事情報テーブル211から記事情報を取得し、関心キーワードDB220に格納された関心キーワードテーブル221から関心キーワード情報を取得し、記事情報毎に採点処理を実行する。採点情報は、各ユーザに対して提示するおすすめ記事の選定尺度である。採点処理については後述する。また、おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210に格納された記事情報テーブル211から記事情報を取得し、関心キーワードDB220に格納された関心キーワードテーブル221から関心キーワード情報を取得し、友人情報DB230に格納された友人情報テーブル231を取得し、友人が注目している記事情報毎に採点処理を実行する。採点情報は、各ユーザに対して提示する友人が注目している記事の選定尺度である。採点処理については後述する。おすすめ記事選定部140は、採点処理が施され、所定の閾値以上の採点を受けたおすすめ記事、友人が注目している記事をおすすめ記事一覧テーブル241に記録保存する。おすすめ記事一覧テーブル241は、各ユーザに提示するおすすめ記事情報としておすすめ記事DB240に格納される。記事情報提示部150は、おすすめ記事DB240に格納されたおすすめ記事一覧テーブル141からおすすめ記事情報を取得し、各ユーザに提示する。各ユーザには、おすすめ記事と友人が注目している記事が提示される。各ユーザは、ユーザ端末20のブラウザ、ツールバー等を介して、記事情報提示部150が提示するおすすめ記事情報を閲覧する。記事情報提示部150が提示するおすすめ記事、友人が注目している記事には、例えばいいね、きらい、いらない等の操作ボタンが付与される。記事情報提示部150が提示する記事情報を閲覧した各ユーザは、各操作ボタンを操作し、提示された記事の評価を行うことができる。記事情報提示部150は、各ユーザに提示した記事情報の閲覧履歴と共に、各ユーザが操作ボタンを操作して入力した評価情報を閲覧履歴テーブル251に記録保存する。閲覧履歴テーブル251は、各ユーザのユーザ毎の閲覧履歴情報として閲覧履歴DB250に格納される。閲覧情報収集部160は、閲覧履歴DB250に格納された閲覧履歴情報を取得し、各ユーザの評価を関心キーワードDBに加点ポイントとして反映する。記憶装置200は、記事情報DB210DataBaseデータベース、関心キーワードDB220、友人情報DB230、おすすめ記事DB240、閲覧履歴DB250を含む。記事情報DB210、関心キーワードDB220、友人情報DB230、おすすめ記事DB240、閲覧履歴DB250は、それぞれ、別々の記憶装置に含まれてもよい。記事情報DB210は、記事情報テーブル211を含む。関心キーワードDB220は、関心キーワードテーブル221を含む。友人情報DB230は、友人情報テーブル231を含む。おすすめ記事DB240は、おすすめ記事一覧テーブル241を含む。閲覧履歴DB250は、閲覧履歴テーブル251を含む。図3に、記事情報テーブルを例示する。図3の記事情報テーブル211は、URL毎に、そのURLの記事に付与された特徴語が登録されるレコードを有している。各レコードは、タイトル、URL、特徴語の各フィールドを備える。なお、記事情報テーブル211には、記事を取得した日時情報が含まれても良い。図4に、関心キーワードテーブルを例示する。図4の関心キーワードテーブル221は、ユーザ登録されたユーザ毎にユニークに対応付けた識別情報を含むレコードを有している。各レコードは、ユーザ登録されたユーザ毎にユニークに対応付けた識別情報であるユーザID、関心キーワード、関心キーワードポイント、キーワードの更新日時をそれぞれ格納するフィールドを備える。関心キーワードポイントは関心キーワード毎に算出される。なお、関心キーワードテーブル221の更新日時情報は、図に例示されたyyyy.mm.dd.hh.mm.ssの表現形式に限定されない。図5に、友人情報テーブルを例示する。図5の友人情報テーブル231は、ユーザIDに対応付けた友人情報を含むレコードを有している。各レコードは、ユーザID、ソーシャルメディア名、友達IDをそれぞれ格納するフィールドを備える。図6に、おすすめ記事一覧テーブルを例示する。図6のおすすめ記事一覧テーブル241は、ユーザIDに対応付けた記事情報を含むレコードを有している。各レコードは、ユーザID、記事ID、URLをそれぞれ格納するフィールドを備える。記事IDフィールドには、おすすめ記事選定部140で付与された記事IDが格納される。図例では○○-××××××形式で記事IDが格納されている。図例において、先頭の○○部は、おすすめ記事であるか、友人が注目している記事であるかを識別する。また、ハイフン後の××××××は記事を識別するユニークなIDである。なお、記事IDフィールドの格納形式は、図例に限定されない。おすすめ記事、友人が注目している記事、記事が識別されればよい。図7に、閲覧履歴テーブルを例示する。図7の閲覧履歴テーブル251は、ユーザIDに対応付けた記事情報を含むレコードを有している。各レコードは、ユーザID、記事ID、URL、閲覧日時、評価ポイント値をそれぞれ格納するフィールドを備える。評価ポイント値フィールドには、各ユーザに提示した記事情報に対する所定のポイント値が格納される。例えば、閲覧した場合は×ポイント、いいねボタンが操作入力された場合は××ポイント、きらいボタン、いらないボタンが操作入力された場合にはポイントを付与しない、などを例示できる。なお、評価ポイント値の付与は、図例に限定されない。いいね等の肯定評価、いらない等の否定評価情報が閲覧情報に含まれればよい。<システム全体フロー>次に、本実施形態の情報提示システム10の処理について説明する。図8に、情報提示システムの全体処理フローを例示する。図8において、記事情報収集部110は、所定の周期でネットワークN上の各種記事情報を収集する。記事情報収集部110は、収集した記事情報を、記事情報DB210に格納する。記事情報DB210に格納された記事情報は、タイトル、URL、特徴語データを関連付けたレコードである。各種記事情報の収集は、例えば、1時間毎、6時間毎、12時間毎、1日毎等の期間間隔が例示できる。各種記事情報を収集する時間間隔は、情報提示システムが要求される運用精度、システムの規模、データベースが構築される外部記憶装置の容量等によって適正なものを選択すればよい。また、取得した記事情報への特徴語データの付与は、例えば、tf-idf法等の記事中の特徴的な単語を抽出する従来のアルゴリズム技術によって行われる。関心キーワード処理部120は、関心キーワードDB220に格納されたユーザ毎の関心キーワード情報を読み出して、関心キーワード情報に対する関心継続度の処理を行う。関心キーワード処理部120は、関心継続度の処理結果を再び関心キーワードDB220に格納する。関心キーワード情報は、関心キーワード、関心継続度を表す関心キーワードポイント、キーワードの更新日時情報が相互に関連付けられている。関心キーワード情報に対する関心継続度の処理は、所定の周期で実行される。関心継続度の処理は、例えば、1時間毎、6時間毎、12時間毎、1日毎等の期間が例示できる。この周期は、情報提示システムが要求される運用精度、システムの規模、データベースが構築される外部記憶装置の容量等によって適正なものを選択すればよい。また、記事情報収集部110が実行する各種記事情報の収集間隔に合わせて実行してもよい。友人情報処理部130は、ユーザ端末20を介して入力されたユーザ毎のソーシャルメディア等の利用情報から、各ソーシャルメディアにおける友人情報の収集を行う。各ソーシャルメディアのアカウント情報は、例えば、ユーザ登録時の設定により取得することができる。図9に、ユーザ登録時の設定画面を例示する。図9は、ユーザ端末に表示される表示画面の一例である。図9には、ソーシャルメディアアカウント設定画面21が例示される。ソーシャルメディアアカウント設定画面21には、複数のソーシャルメディア21a~21dが表示されている。各ユーザは、複数のソーシャルメディア21a~21dから利用中のソーシャルメディアを選択し、ユーザ毎に付与されたアカウント情報を入力する。ユーザは、ソーシャルメディアアカウント設定画面21に表示された、複数のソーシャルメディア21a~21dを選択する。画面上の操作は、ユーザ端末20が備える入力部を介して実行される。例えば、ポインティングデバイス等により、ユーザが利用しているソーシャルメディアを選択する。選択後には、アカウント情報入力画面22が表示される。アカウント情報入力画面22には、ID情報入力エリア22a、パスワードPW情報入力エリア22bが設けられている。ユーザは、各ソーシャルメディアで付与されたユーザ識別のID情報、パスワード情報を入力する。そして、登録ボタン22cを操作し、入力情報の登録設定を行う。友人情報処理部130は、入力されたアカウント情報から、各ソーシャルメディアにおける友人情報の収集を行う。友人情報の収集としては、例えば、APIによる収集が例示できる。友人情報処理部130は、設定入力されたアカウント情報に基づき、各ソーシャルメディアにおける友人情報の収集を行う。収集された友人情報は、ユーザID、ソーシャルメディア名と関連付けられて友人情報DB230に格納される。おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210、関心キーワードDB220、に格納された情報から、記事情報毎におすすめ度の採点処理を実行する。また、おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210、関心キーワードDB220、友人情報DB230に格納された情報から、友人が注目している記事情報毎に採点処理を実行する。採点処理が施され、所定の閾値以上の採点が得られた記事情報は、おすすめ記事、友人が注目している記事としておすすめ記事DB240に格納される。おすすめ記事選定部140の処理については詳細を後述する。なお、おすすめ記事情報が推奨記事情報の一例である。記事情報提示部150は、ユーザ端末20から閲覧があると、おすすめ記事DB240に格納されたおすすめ記事情報を取得し、ユーザ端末20に提示する。ユーザ端末20は、ブラウザ機能により、情報提示システム10が提示するおすすめ記事情報を閲覧する。記事情報提示部150は、ユーザの閲覧履歴情報を閲覧履歴DB250に格納する。閲覧履歴情報は、ユーザIDに対応付けられた記事ID、URL、閲覧日時、評価ポイント値を有するレコードを有する。評価ポイント値は、提示されたおすすめ記事に対する評価情報が格納される。例えば、[いいね]等の肯定評価時には××ポイント、[きらい]、[いらない]等の否定評価時にはポイントを付与せず、記事の詳細閲覧時には×ポイントを付与することが例示できる。なお、評価ポイントの付与の仕方は実施例に限定されない。肯定評価時に所定のポイント加点を付与するものであってもよい。また、否定評価時に所定のポイント減点を付与するものであってもよい。提示された記事に対する、ユーザの評価が反映できればよい。図10に、記事閲覧画面を例示する。図10は、ユーザ端末に表示される表示画面の一例である。図10に例示する記事閲覧画面23では、おすすめ記事DB240に格納されたおすすめ記事情報が一覧できる。記事閲覧画面23におけるSuitableタブ23h、friendsタブ23jは、おすすめ記事の分類情報を表す。例えば、Suitableタブ23hは、ユーザの関心に沿った記事の一覧を表している。また、例えば、friendsタブ23jは、友人が注目している記事の一覧を表している。記事閲覧画面23では、記事の対象となるユーザ名が含まれた標題エリア23aを有する。そして、標題エリア23aの下部には、おすすめ記事選定部140で選定された記事タイトル23a~23eが配置する。また、記事閲覧画面23では、各記事タイトル23a~23eの下部には、記事に対するユーザ評価のための操作ボタン23f、23gが配置されている。記事閲覧画面23に配置される評価ボタンは、例えば、[いいね]ボタン23fの如く肯定評価用の操作ボタンと、[きらい]ボタン23gの如く否定評価用の操作ボタンが含まれる。なお、提示された記事に対する評価用の操作ボタンは[いいね]、[きらい]、[いらない]の表現形式には限定されない。提示された記事を閲覧したユーザの肯定評価、否定評価を反映できればよい。さらに、提示記事への評価は、肯定評価のみであってもよいし、否定評価のみであってもよい。また、おすすめ記事の分類は2分類に限定されない。3分類であってもよいし、8分類であってもよい。分類情報毎にタブによる識別がなされていればよい。図10に例示する記事閲覧画面23では、提示された各記事タイトル23a~23eを選択すると、記事詳細画面24が表示される。記事詳細画面24では、記事タイトル24aの下部領域に肯定評価用ボタン24b、否定評価用ボタン24c、記事内容表示領域24dが配置される。なお、記事詳細画面に配置される評価用の操作ボタンは[いいね]、[いらない]の表現形式には限定されない。提示された記事を閲覧したユーザの肯定評価、否定評価を反映できればよい。さらに、提示記事への評価は、肯定評価のみであってもよいし、否定評価のみであってもよい。また、肯定評価用ボタン24b、否定評価用ボタン24cの配置位置は、例えば記事内容表示領域24dの下部に配置されてもよい。閲覧情報収集部160は、閲覧履歴DB250に格納された閲覧履歴情報を取得し、各ユーザの評価を関心キーワードDBに加点ポイントとして反映する。加点ポイントは、関心キーワード処理部120により、定期的に実行される関心キーワード情報に対する関心継続度に反映される。<関心キーワード処理>図11に、関心キーワード処理のフローチャートを例示する。関心キーワード処理部120は、定期処理により、関心キーワードDB220に格納されたユーザ毎の関心キーワードテーブル221を取得するS121。次に、関心キーワード処理部120は、各ユーザのレコードから、ユーザIDに対応付けた関心キーワードに関する更新日時情報と、現在の日時情報とを比較して、関心キーワードの更新日からの経過日数Nを算出するS122。関心キーワード処理部120は、ユーザIDに対応付けた関心キーワード毎の関心キーワードポイントPに対する加点減点ポイントの日時減算処理を実行するS123。ステップS123の処理は、ユーザ毎に登録された全てのキーワードについて実行される。図11に例示されたフローチャートでは、関心キーワードポイントPに対する加点減点ポイントの日時減算処理として、以下の処理を例示する。90Σ加点減点ポイント×0.9NN=1加点減点の経過日時:N<90日ここで、加点減点ポイントは、閲覧履歴DB250に格納されたユーザ毎の評価ポイント値である。評価ポイント値は、後述するように、関心キーワードを特徴語に含む各記事へのユーザ評価を表す指標である。なお、評価ポイント値の付与は、情報提示システムが要求される運用精度、システムの規模、データベースが構築される外部記憶装置の容量等によって適正なものを選択すればよい。ステップS123により、関心キーワードの更新日時以降の経過日数、ユーザに提示されたおすすめ記事情報に対する閲覧評価ポイントがキーワードへの関心継続度として反映される。登録された関心キーワードに対する、ユーザの意識の時間的変化が反映できる。関心キーワード処理部120は、現在までに累積された関心キーワードポイントに、ステップS123で算出した加点減算ポイントを加えて関心キーワードポイントとし、関心キーワードテーブル221に記録保存する。関心キーワード処理部120は、ユーザ毎に登録された関心キーワードの全てのレコードについて日時減算処理を実行し、関心キーワードテーブル221を更新する。更新された関心キーワードテーブル221は、関心キーワードDB220に格納される。<おすすめ記事選定処理>図12~図14に、おすすめ記事選定処理のフローチャートを示す。図12~図14のフローチャートは、おすすめ記事の選定フローチャートである。おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210に格納された記事情報の取得を行うS141。記事情報DB210に格納された記事情報は、記事情報テーブル211である。記事情報テーブル211は、記事情報を取得したURLに対応付けた、記事のタイトル、記事に付与された特徴語を含む。おすすめ記事選定部140は、次に、関心キーワードDB220に格納された関心キーワード情報を取得するS142。なお、関心キーワード情報の取得は、ユーザ毎に行われる。関心キーワードDB220に格納された関心キーワード情報は、関心キーワードテーブル221である。関心キーワードテーブル221には、ユーザIDに対応付けた関心キーワード、関心キーワードポイント、キーワードの更新日時が含まれる。おすすめ記事選定部140は、関心キーワード情報に含まれる関心キーワード、関心キーワードポイントと、記事情報に含まれる各特徴語との合致度を採点するS143。図12に例示されたフローチャートでは、記事と関心キーワードとの合致度処理として、以下の処理を例示する。以下の処理では、記事情報の全ての特徴語と、全ての関心キーワードとについての総和を算出する。この処理により、各記事に対する全ての関心キーワードとの合致度が算出できる。ΣキーワードPの関心キーワードポイント×数式1その記事におけるキーワードPの比重ここで、その記事におけるキーワードPの比重とは、例えば、記事情報テーブル211に記録保存された特徴語に与えられる比重値である。比重値の付与の一例として、記事内の出現頻度等から抽出された各特徴語に対して、総計1となるように案分された比重値を付与する、ことが例示できる。この場合、記事内の特徴語としてAA、BB、CCの単語が順に抽出された場合、AAに対して比重値:0.5、BBに対して比重値:0.3、CCに対して比重値:0.2となる比率で比重値を案分することが例示できる。この比重値の案分は、対応する特徴語の、その記事における重み付けが反映されるものであればよい。なお、ステップS142~ステップS143の処理は全ての関心キーワードについて実行される。おすすめ記事選定部140は、次に、友人情報DB230に格納された友人情報を取得するS144。なお、友人情報の取得はユーザ毎に行われる。友人情報DB230に格納された友人情報は、友人情報テーブル231である。友人情報231には、ユーザIDに対応付けたソーシャルメディア名、友達ID、が含まれる。おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210に格納された記事の相対的な評価を以下の処理で実行する。おすすめ記事選定部140は、ステップS142で取得した関心キーワード情報から他のユーザを抽出するS145。ここで、他のユーザとは、対象となるユーザが関心キーワードとして登録しているキーワードを、関心キーワードに登録しているその他のユーザである。図13に例示するフローチャートにより、おすすめ記事選定部140は、ステップS145で抽出したユーザが対象となるユーザの友達情報に含まれているか否かを判定するS146。ステップS146の判定は、その他のユーザに付与されたユーザIDで行われる。おすすめ記事選定部140は、対象となるユーザの友人情報テーブルにその他のユーザが有するユーザIDが含まれていた場合にはS146、Yes、ステップS147に移行する。おすすめ記事選定部140は、ステップS147では、友人係数C2を選択する。また、おすすめ記事選定部140は、友人情報テーブルにその他のユーザが有するユーザIDが含まれていない場合には、ステップS148に移行し、友人係数C1を選択する。次に、おすすめ記事選定部140は、関心キーワードPを特徴語に有する記事へのその他のユーザの評価を取得するために、その他のユーザの閲覧履歴情報を閲覧履歴DB250から取得する。閲覧履歴DB250に格納された閲覧履歴情報には、ユーザIDに対応付けられた記事IDへの評価ポイント値が含まれる。また、おすすめ記事選定部140は、その他のユーザの、ソーシャルメディアアカウント情報に基づいて、API等により、そのソーシャルメディア内での対象記事関心キーワードPを特徴語に有する記事への評価を取得するS149。おすすめ記事選定部140は、ステップ149で取得した評価に対して評価処理を実行するS14A。評価処理の一例として、対象記事への評価が[いいね]等の肯定評価時にはXポイントを付与し、それ以外の場合にはYポイントを付与することが例示できる。ステップS14Aの評価処理では、肯定評価に対して一定の加点を与えている。これは、対象となるユーザの嗜好と、その他のユーザの嗜好とは一致しないケースが多いためである。従って、嗜好の異なる他のユーザが肯定評価を行った対象記事はおすすめ度が高いと判断できるためである。おすすめ記事選定部140は、関心キーワードを特徴語として付与された記事情報の相対的な評価の高さを判定するS14B。図13に例示するフローチャートでは、相対的な評価の高さを判定する処理として、以下の処理を例示する。以下の処理では、記事情報の全ての特徴語と、全ての関心キーワードとについての総和を算出する。この処理により、各記事に対する全ての関心キーワードとの合致度が算出できる。ΣA ́×他ユーザのその記事への評価×友人係数ΣA ́数式2ここで、A ́とは、数式1により、算出したその他のユーザの関心キーワードと記事の合致度を表している。また、他のユーザのその記事への評価とは、ステップS149~S14Aの評価処理値XorYである。また、友人係数とは、ステップS147~S148で選択した係数C1orC2である。このような処理を行うことにより、対象となるユーザが登録した関心キーワードが含まれる記事への、他者の記事評価が反映できる。特に、対象となるユーザと関心が似ている他者の評価情報が反映できる。他者の評価が高い場合には、おすすめ度がより高い記事であると判断できる。なお、ステップS146~S14Bの処理は、対象となるユーザと共通する関心キーワードを登録している全てのユーザについて実行される。図14に例示するフローチャートにより、おすすめ記事選定部140は、現在の日時情報を取得するS14C。そして、おすすめ記事選定部140は、ステップS14Cで取得した日時情報と、ステップS141で所得した記事情報の日時情報とから、記事の新しさを計算するS14D。図14に例示するフローチャートでは以下の処理を例示する。1/現在日時-記事作成日数式3おすすめ記事選定部140は、以上の処理で算出した記事情報への評価基準から、総合的なおすすめ度を計算するS14E。総合的なおすすめ度は、以下の処理が例示できる。総合的なおすすめ度=[数式1×数式2×数式3]数式4おすすめ記事選定部140は、ステップS14Eで計算した総合的なおすすめ度により、ユーザに提示するおすすめ記事の判定を行うS14F。図14に例示するフローチャートでは、ステップS14Eで計算した総合的なおすすめ度の上位N件の抽出を行いS14F、おすすめ記事DB240へ保存するS14G。ここで、記事件数Nは、情報提示システムが要求される処理容量、システムの規模、データベースが構築される外部記憶装置の容量等によって適正なものを選択すればよい。おすすめ記事選定部140は、ステップS141で取得した記事情報に含まれる全ての記事情報について、ステップS141~S14Gの処理を実行する。<友人が注目している記事選定処理>図15~図17に、友人が注目している記事選定処理のフローチャートを示す。図15~図17のフローチャートは、友人が注目している記事の選定フローチャートである。おすすめ記事選定部140は、記事情報DB210に格納された記事情報の取得を行うS14H。記事情報DB210に格納された記事情報は、記事情報テーブル211である。記事情報テーブル211は、記事情報を取得したURLに対応付けた、記事のタイトル、記事に付与された特徴語を含む。次に、おすすめ記事選定部140は、友人情報DB230に格納された友人情報を取得するS14J。なお、友人情報の取得はユーザ毎に行われる。友人情報DB230に格納された友人情報は、友人情報テーブル231である。友人情報231には、ユーザIDに対応付けたソーシャルメディア名、友達ID、が含まれる。そして、おすすめ記事選定部140は、友人情報に含まれる友達IDに基づいて、友人の関心キーワードDB220に格納された関心キーワード情報を取得するS14K。なお、関心キーワード情報の取得は、ユーザ毎に行われる。関心キーワードDB220に格納された関心キーワード情報は、関心キーワードテーブル221である。関心キーワードテーブル221には、友人IDに対応付けた関心キーワード、関心キーワードポイント、キーワードの更新日時が含まれる。おすすめ記事選定部140は、友人の関心キーワード情報に含まれる関心キーワード、関心キーワードポイントと、記事情報に含まれる各特徴語との合致度を採点するS14L。図15に例示されたフローチャートでは、記事と友人の関心キーワードとの合致度処理として、以下の処理を例示する。なお、以下の処理では、記事情報の全ての特徴語と、友人の全ての関心キーワードとについての総和を算出する。この処理により、各記事に対する友人の全ての関心キーワードとの合致度が算出できる。ΣキーワードPの関心キーワードポイント×その記事におけるキーワードPの比重数式5ここで、その記事におけるキーワードPの比重とは、例えば、記事情報テーブル211に記録保存された特徴語に与えられる比重値である。比重値の付与の一例として、記事内の出現頻度等から抽出された各特徴語に対して、総計1となるように案分された比重値を付与する、ことが例示できる。この場合、記事内の特徴語としてAA、BB、CCの単語が順に抽出された場合、AAに対して比重値:0.5、BBに対して比重値:0.3、CCに対して比重値:0.2となる比率で比重値を案分することが例示できる。この比重値の案分は、対応する特徴語の、その記事における重み付けが反映されるものであればよい。なお、ステップS14K~ステップS14Lの処理は全ての関心キーワードについて実行される。おすすめ記事選定部140は、関心キーワードPを特徴語とする記事に対する、友人の評価を取得する。おすすめ記事選定部140は、閲覧履歴DB250から友人の閲覧履歴情報を取得する。閲覧履歴DB250に格納された閲覧履歴情報には、ユーザIDに対応付けられた記事IDへの評価ポイント値が含まれるからである。また、おすすめ記事選定部140は、友人のソーシャルメディアアカウント情報に基づいて、API等により、そのソーシャルメディア内での対象記事関心キーワードPを特徴語とする記事への評価を取得するS14M。おすすめ記事選定部140は、ステップ14Mで取得した評価に対して評価処理を実行するS14N。評価処理の一例として、対象記事への評価が[いいね]等の肯定評価時にはXポイントを付与し、それ以外の場合にはYポイントを付与する、ことが例示できる。ステップS14Nでの評価処理の例示では、肯定評価にたいしてのみ一定の加点を与えている。これは、友人が肯定評価を行った対象記事は、友人の関心キーワードにより合致し、おすすめ度が高いと判断できるためである。おすすめ記事選定部140は、友人による記事の重要度を判定するS14P。図16に例示するフローチャートでは、友人による記事の重要度を判定する処理として、以下の処理を例示する。なお、以下の処理では、各記事に対する全ての友人の関心キーワードについて記事評価の総和を算出する。Σ記事と友人の関心との合致度×友人のその記事への評価数式6ここで、友人のその記事への評価とは、ステップS14M~S14Nの評価処理値XorYである。このような処理を行うことにより、おすすめ度が高い、友人が登録した関心キーワードが含まれる記事が峻別できる。ステップS14M~S14Pの処理は、友人情報に含まれる全ての友人に対して実行される。図17に例示するフローチャートにより、おすすめ記事選定部140は、現在の日時情報を取得するS14Q。そして、おすすめ記事選定部140は、ステップS14Qで取得した日時情報と、ステップS14Hで所得した記事情報の日時情報とから、記事の新しさを計算するS14R。図17に例示するフローチャートには、以下の処理が例示される。1/現在日時-記事作成日数式7おすすめ記事選定部140は、以上の処理で算出した記事情報への評価基準から、総合的なおすすめ度を計算するS14S。総合的なおすすめ度は、以下の処理が例示できる。総合的なおすすめ度=[数式5×数式6×数式7]数式8おすすめ記事選定部140は、ステップS14Sで計算した総合的なおすすめ度により、ユーザに提示する友人が注目している記事の判定を行うS14T。図17に例示するフローチャートでは、ステップS14Sで計算した総合的なおすすめ度の上位N件の抽出を行いS14T、Yes、おすすめ記事DB240へ保存するS14U。ここで、記事件数Nは、情報提示システムが要求される処理容量、システムの規模、データベースが構築される外部記憶装置の容量等によって適正なものを選択すればよい。おすすめ記事選定部140は、ステップS14Hで取得した記事情報に含まれる全ての記事情報について、ステップS14H~S14Uの処理を実行する。<記事情報提示処理>図18に、記事情報提示処理のフローチャートを示す。記事情報提示部150は、ユーザ端末20から閲覧要求があると、おすすめ記事情報を提示するS151。おすすめ記事情報の提示は、おすすめ記事DB240に格納されたおすすめ記事一覧テーブル241を読み出して実行する。記事情報提示部150は、例えば、図10に例示する、記事閲覧画面23に提示したおすすめ記事、友人が注目している記事の各記事タイトル23a~23eが選択された場合に提示記事の閲覧が行われたと判断するS152、Yes。記事情報提示部150は、閲覧記事テーブル251の閲覧された記事IDに対応する閲覧日時フィールドに閲覧日時データを記録保存する。また、記事情報提示部150は、閲覧記事テーブル251の閲覧された記事IDに対応する評価ポイント値フィールドに所定の評価ポイント値を記録保存する。記事情報提示部150は、閲覧記事テーブル251を閲覧履歴DB250に格納する。ステップS152で閲覧されなかった場合には、ステップ154に移行するS152、No。記事情報提示部150は、閲覧されたおすすめ記事情報へのユーザ評価を判断するS154。例えば、図10に例示する[いいね]ボタン23f、[いいね]ボタン24bが操作された場合S154、Yesには、記事情報提示部150は、提示された記事に対する肯定評価が得られたと判断する。記事情報提示部150は、閲覧記事テーブル251の閲覧された記事IDに対応する評価ポイント値フィールドに所定の評価ポイント値を記録保存する。なお、図18の例示においては、肯定評価がなされた場合には、ステップS153で付与するポイント値よりも大きなポイント値が設定されるS155。ステップ154で肯定評価がなされなかった場合には、ステップS156に移行するS154、No。記事情報提示部150は、閲覧されたおすすめ記事情報へのユーザ評価を判断するS156。例えば、図10に例示する[きらい]ボタン23g、[いらない]ボタン24cが操作された場合S156、Yesには、記事情報提示部150は、提示された記事に対する否定評価が得られたと判断する。記事情報提示部150は、閲覧記事テーブル251の閲覧された記事IDに対応する評価ポイント値フィールドに所定の評価ポイント値を記録保存する。なお、図18の例示においては、否定評価がなされた場合には、原点ポイント値が設定されるS157。ステップ154で否定評価がなされなかった場合には、処理を終了する。以上の処理を行うことにより、記事情報提示部150は、提示したおすすめ記事、友人が注目している記事等に対するユーザ評価を得ることができる。閲覧履歴テーブル251に記録保存され、閲覧履歴DB250に格納された閲覧履歴情報は、閲覧情報収集部160によって、関心キーワードに反映される。以上に説明した実施例によれば、本情報提示システム10は、ユーザにとって関心のあるキーワードが含まれる記事を自動的に提示することができる。本情報提示システム10は、関心キーワード処理として関心キーワード登録時からの時間変化の要素を考慮している。このため、本情報提示システム10が提示するおすすめ記事は、ユーザの嗜好や傾向、流行等を的確に反映することができる。また、本情報提示システム10は、ユーザが利用しているソーシャルメディアでの記事評価を反映しておすすめ度を算出している。このため、ユーザの関心に沿ったおすすめ度が高い記事情報を提示することができる。例えば、ネットワーク上で収集した記事が高いおすすめ度を有していても、ユーザが利用するソーシャルメディア内で低評価であった場合には、記事のおすすめ度は相対的に下がる。このため、本情報提示システムを利用するユーザの不要な失望感を防ぐことができる。本情報提示システム10は、おすすめ記事の選定に当たって、他のユーザの評価を反映する。このため、記事の提示に当たって、より客観的な観点から提示記事の選定を行うことができる。また、本情報提示システム10は、おすすめ記事の選定に当たって、ソーシャルメディア上での友人の評価を反映する。このため、例えば、提示記事の選定に当たって、ユーザが関心ある分野に長けた友人の評価を反映することができる。より的確な記事評価を得ることができる。本情報処理システム10は、友人の注目している記事情報を提示できる。このため、ユーザよりもその分野に長けた友人の注目記事を閲覧することが可能となる。本情報処理システム10は、ユーザに提示したおすすめ記事情報の評価をフィードバックさせることが出来る。このため、ユーザのニーズに合わせた的確な記事情報の提示を行うことが出来る。《コンピュータが読み取り可能な記録媒体》コンピュータその他の機械、装置以下、コンピュータ等に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、CD-ROM、CD-R/W、DVD、ブルーレイディスク、DAT、8mmテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスクやROMリードオンリーメモリ等がある。