"コンピュータによって、複数の概念についてユーザが他ユーザから受ける影響度スコアを体系化した概念体系を用いて前記ユーザへの影響度を分析する方法であって、前記ユーザが複数のコンテンツを一覧として閲覧した第1のコンテンツリストと、前記第1のコンテンツリストからコンテンツの本体を閲覧した第2のコンテンツリストとをクラスタ化するステップと、前記クラスタ毎に、前記第1のコンテンツリストのコンテンツの総数を第1の総数とし、前記第1のコンテンツリストにおいて前記他ユーザによりお薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストのコンテンツの総数を第2の総数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を第2の出現数としたとき、前記第1の総数、前記第1の出現数、及び前記第2の総数の条件下で、前記第2のコンテンツリストに前記お薦め情報が付与されたコンテンツの出現数が、前記第2の出現数以上となる第1の確率及び前記第2の出現数以下となる第2の確率を算出し、前記第1の確率及び前記第2の確率をもとに標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアを算出する算出ステップと、前記クラスタ毎に算出した特徴スコアを用いて前記概念に対する前記影響度スコアを更新する更新ステップとを有することを特徴とする影響度分析方法。前記算出ステップにおいて、前記第1のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与され、かつ所定の概念が出現するコンテンツの数を前記第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与され、かつ前記所定の概念が出現するコンテンツの数を前記第2の出現数とすることを特徴とする請求項1記載の影響度分析方法。前記算出ステップにおいて、前記第1のコンテンツリストにおいて前記他ユーザの属する所定の集合により前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を前記第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記所定の集合により前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を前記第2の出現数とすることを特徴とする請求項1記載の影響度分析方法。前記クラスタ毎に、前記第1のコンテンツリストのコンテンツの総数を第1の総数と、前記第1のコンテンツリストにおいて前記概念が出現するコンテンツの数を第1の出現数と、前記第2のコンテンツリストのコンテンツの総数を第2の総数と、前記第2のコンテンツリストにおいて前記概念が出現するコンテンツの数を第2の出現数としたとき、前記第1の総数、前記第1の出現数、及び前記第2の総数の条件下で、前記第2のコンテンツリストに前記概念が出現するコンテンツの数が、前記第2の出現数以上となる第1の確率及び前記第2の出現数以下となる第2の確率を算出し、前記第1の確率及び前記第2の確率をもとに標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアを算出するステップと、前記クラスタ毎に算出した特徴スコアを用いて前記概念に対する前記ユーザ興味スコアを更新するステップと、前記概念が出現するコンテンツについて、当該コンテンツに出現する各概念の前記ユーザ興味スコア及び前記影響度スコアを用いて、当該コンテンツに対する評価スコアを算出する評価ステップとをさらに有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の影響度分析方法。複数の概念についてユーザが他ユーザから受ける影響度スコアを体系化した概念体系を用いて前記ユーザへの影響度を分析する装置であって、前記ユーザが複数のコンテンツを一覧として閲覧した第1のコンテンツリストと、前記第1のコンテンツリストからコンテンツの本体を閲覧した第2のコンテンツリストとをクラスタ化する手段と、前記クラスタ毎に、前記第1のコンテンツリストのコンテンツの総数を第1の総数とし、前記第1のコンテンツリストにおいて前記他ユーザによりお薦め情報が付与された前記概念が出現するコンテンツの数を第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストのコンテンツの総数を第2の総数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与された前記概念が出現するコンテンツの数を第2の出現数としたとき、前記第1の総数、前記第1の出現数、及び前記第2の総数の条件下で、前記第2のコンテンツリストに前記お薦め情報が付与されたコンテンツの出現数が、前記第2の出現数以上となる第1の確率及び前記第2の出現数以下となる第2の確率を算出し、前記第1の確率及び前記第2の確率をもとに標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアを算出する算出手段と、前記クラスタ毎に算出した特徴スコアを用いて前記概念に対する前記影響度スコアを更新する更新手段とを有することを特徴とする影響度分析装置。請求項5に記載の影響度分析装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる影響度分析プログラム。上述したように、ユーザの実際の社会生活や選択行動に近い情報推薦サービスを実現するためには、当該ユーザへの他ユーザからの影響を精度良く推定する必要がある。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、コンテンツを閲覧する際のユーザの他者からの影響度を高精度に推定可能にする影響度分析方法、影響度分析装置及びそのプログラムを提供することにある。本発明は、上記目的を達成するために、以下のような手段を講じている。本発明の第1の態様は、コンピュータによって、複数の概念についてユーザが他ユーザから受ける影響度スコアを体系化した概念体系を用いて前記ユーザへの影響度を分析する方法、装置及びプログラムであって、前記ユーザが複数のコンテンツを一覧として閲覧した第1のコンテンツリストと、前記第1のコンテンツリストからコンテンツの本体を閲覧した第2のコンテンツリストとをクラスタ化し、前記クラスタ毎に、前記第1のコンテンツリストのコンテンツの総数を第1の総数とし、前記第1のコンテンツリストにおいて前記他ユーザによりお薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストのコンテンツの総数を第2の総数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を第2の出現数としたとき、前記第1の総数、前記第1の出現数、及び前記第2の総数の条件下で、前記第2のコンテンツリストに前記お薦め情報が付与されたコンテンツの出現数が、前記第2の出現数以上となる第1の確率及び前記第2の出現数以下となる第2の確率を算出し、前記第1の確率及び前記第2の確率をもとに標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアを算出し、前記クラスタ毎に算出した特徴スコアを用いて前記概念に対する前記影響度スコアを更新する。第1の態様によれば、お薦め情報が付与されたコンテンツの出現の希少性を利用してユーザへの他ユーザ個人あるいは集団からの影響度を高精度に推定できる影響度分析方法及び影響度分析装置を提供することができる。本発明の第2の態様は、前記第1の態様の前記算出ステップにおいて、前記第1のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与され、かつ所定の概念が出現するコンテンツの数を前記第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記お薦め情報が付与され、かつ前記所定の概念が出現するコンテンツの数を前記第2の出現数とする。第2の態様によれば、他者からの影響度の推定において、各概念や複数の概念が属するジャンル毎の影響度を推定することが可能となる。本発明の第3の態様は、前記第1の態様の前記算出ステップにおいて、前記第1のコンテンツリストにおいて前記他ユーザの属する所定の集合により前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を前記第1の出現数とし、前記第2のコンテンツリストにおいて前記所定の集合により前記お薦め情報が付与されたコンテンツが出現する数を前記第2の出現数とする。第3の態様によれば、人間体系を用いたコンテンツ閲覧履歴分析において、コンテンツにお薦め情報を付与した個人だけでなく、組織やグループ属性についても、統計的な観点で合理的かつ的確に分析可能となる。また、特定の個人が付与するお薦め情報は少ないために、影響度分析を行うために十分な量の履歴が確保できない、という場合であっても、複数ユーザが属する所定の集合単位で影響度を分析することにより、十分な履歴を確保できる。本発明の第4の態様は、前記第1乃至3のいずれかの態様において、前記クラスタ毎に、前記第1のコンテンツリストのコンテンツの総数を第1の総数と、前記第1のコンテンツリストにおいて前記概念が出現するコンテンツの数を第1の出現数と、前記第2のコンテンツリストのコンテンツの総数を第2の総数と、前記第2のコンテンツリストにおいて前記概念が出現するコンテンツの数を第2の出現数としたとき、前記第1の総数、前記第1の出現数、及び前記第2の総数の条件下で、前記第2のコンテンツリストに前記概念が出現するコンテンツの数が、前記第2の出現数以上となる第1の確率及び前記第2の出現数以下となる第2の確率を算出し、前記第1の確率及び前記第2の確率をもとに標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアを算出し、前記クラスタ毎に算出した特徴スコアを用いて前記概念に対する前記ユーザ興味スコアを更新し、前記概念が出現するコンテンツについて、当該コンテンツに出現する各概念の前記ユーザ興味スコア及び前記影響度スコアを用いて、当該コンテンツに対する評価スコアを算出することをさらに有する。第4の態様によれば、ユーザの興味とユーザへの他ユーザからの影響度を推定し、これらの推定結果を融合して、融合された推定結果に基づいて情報をパーソナライズし、ユーザへ情報を提示することが可能となる。ユーザの興味スコアと、ユーザが他ユーザから受ける影響を表す影響度スコアは、確率をスコア化したものであり、同次元で扱うことができる。従って、新規のコンテンツに対して、ユーザへ推薦を行うために、提示対象となるコンテンツに与えられている各概念と、他ユーザから付与されたお薦め情報に基づき、情報に対する評価スコアをスコア更新式を用いて算出する。各コンテンツに対して算出した評価スコアを用いて、ユーザへの提示対象コンテンツのソート等を行うことが可能となる。すなわちこの発明によれば、ユーザの興味とユーザへの他ユーザからの影響を考慮することで、ユーザに対して実際の社会生活や選択行動に近しい情報推薦サービスを可能にする影響度分析方法、影響度分析装置及びそのプログラムを提供することができる。以下、図面を参照してこの発明に係る実施形態を説明する。図1は本発明に係る影響度分析装置を用いた情報提示システムの全体構成図である。このシステムは、クライアント端末400と、コンテンツサーバ500と、興味分析装置100と、影響度分析装置200と、コンテンツスコアリング装置300を備える。クライアント端末400とコンテンツサーバ500との間、及びコンテンツサーバ500と興味分析装置100との間、及び、コンテンツサーバ500と影響度分析装置200との間、及び、コンテンツサーバ500とコンテンツスコアリング装置300との間はそれぞれ通信ネットワークで接続される。ユーザは、クライアント端末400での閲覧操作により、所望のコンテンツをコンテンツサーバ500から取得し、取得したコンテンツをクライアント端末400の画面に提示して閲覧する。クライアント端末400は、ユーザ操作によるコンテンツ閲覧履歴を収集し、複数のコンテンツを一覧として閲覧した一覧閲覧コンテンツリスト第1のコンテンツリストと、コンテンツ一覧からコンテンツの本体を閲覧した詳細閲覧コンテンツリスト第2のコンテンツリストとをコンテンツサーバ500に送信する。コンテンツサーバ500は、この一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、通信ネットワークを介して、興味分析装置100と影響度分析装置200に転送する。興味分析装置100は、上記一覧閲覧コンテンツリストおよび詳細閲覧コンテンツリストをもとに、コンテンツに出現する各概念に対する興味の特徴スコア及びユーザ興味スコアを算出し、ユーザの興味を推定する。影響度分析装置200は、上記一覧閲覧コンテンツリストおよび詳細閲覧コンテンツリストをもとに、コンテンツにオススメタグを付与した他ユーザ個人あるいは集団に対する影響度の特徴スコア及び影響度スコアを算出し、当該ユーザへの他ユーザ個人あるいは集合からの影響度を推定する。コンテンツスコアリング装置300は、興味分析装置100にユーザ興味スコアを問い合わせ、また、影響度分析装置200にユーザへの他ユーザ個人あるいは集団からの影響度スコアを問い合わせ、コンテンツサーバ500から受け取った提示コンテンツリストから、ユーザの興味と他ユーザ個人あるいは集団からの影響度とを考慮してソートを行ったコンテンツのリストソート済み提示コンテンツリストを生成し、コンテンツサーバ500に送信する。図2は、図1に示す情報提示システムの各装置の機能構成を示すブロック図である。なお、図2における各処理部は、例えば、各装置のCPUCentralProcessingUnitとメモリ上で実行される制御プログラムにより実現する。[興味分析装置]興味分析装置100は、履歴情報受信部110、興味の特徴スコア算出部120、興味概念体系更新処理部130、及び概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140を備える。概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140は、ルート概念ノードIDと、概念体系テーブルと、ユーザ興味スコアテーブルとを有する。ルート概念ノードIDとは、概念体系構造において最上位にある概念ノードIDである。システム内に1つだけ存在する。概念体系テーブルは、自概念ID、親概念IDリスト、及び子概念IDリストを格納する。概念体系内の全ての自概念IDは、親概念ID及び子概念IDただし、自概念が最下位の場合には子概念IDは無しと紐付けて保存されており、これにより概念構造が定義される。ユーザ興味スコアテーブルは、概念ID、ユーザIDクライアント端末ID、TotalZユーザ興味スコアの値を格納する。TotalZの定義及び算出方法は後述する。図3は、興味分析装置100の処理を示したものである。履歴情報受信部110は、クライアント端末400からの一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを、コンテンツサーバ500を介して受信する。一覧閲覧コンテンツリストとは、例えば、ユーザがコンテンツのタイトルのみを一覧で閲覧したコンテンツのリストである。詳細閲覧コンテンツリストとは、ユーザがコンテンツ本体の内容詳細を閲覧したコンテンツのリストである。例えば、図3において、一覧閲覧コンテンツリストには、コンテンツ1~8が含まれ、詳細閲覧コンテンツリストには、コンテンツ1,3,4が含まれる。また、図3において、斜線パターンで示すコンテンツは、概念Bがコンテンツ1,6,7,8に出現することを示す。興味の特徴スコア算出部120は、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを利用して概念選択の統計モデルにより各概念の興味の特徴スコア後述するZ値を算出する。図4aに分析パラメータ抽出処理の模式図を示す。例えば、50個=Sのコンテンツが一覧表示されている中から、ユーザが10個=aのコンテンツの詳細を閲覧した場合を示す。ここで、一覧表示されている50個のコンテンツのうち野球という概念が含まれている記事が15個=Nあり、ユーザが閲覧した10個のコンテンツのうち、野球という概念が含まれているコンテンツが5個=nあったことを示す。興味の特徴スコア算出部120は、上記分析パラメータS,a,N,nを利用して概念ID毎に特徴スコアZを算出する。図5に興味の特徴スコア算出処理の詳細を示す。図5において、iは概念の識別子、jは、クラスタIDを示す。ここで、クラスタとは、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストに一意に付与される識別子である。別の時刻時間帯に表示した一覧閲覧コンテンツをユーザが閲覧した場合は、別のクラスタIDが付与される。なお、時刻以外の条件でクラスタIDを新たに付与する条件としては、一覧閲覧コンテンツリスト表示中に一定時間操作が無かった場合や、閲覧するユーザユーザIDを切り替えた場合、一覧閲覧コンテンツリストに対して、コンテンツジャンル等を観点に絞り込み検索を掛けた場合、その他閲覧アプリケーションにおいて閲覧モードを切り替えた場合がある。H1第1の確率は、一覧閲覧コンテンツリストに含まれる一覧閲覧コンテンツの総数S、一覧閲覧コンテンツのうち概念iが出現するコンテンツ数Nのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダム選択して閲覧した場合に、概念iが出現する詳細閲覧コンテンツの数がn以上となる累積確率である。H2第2の確率は、一覧閲覧コンテンツリストに含まれる一覧閲覧コンテンツの総数S、一覧閲覧コンテンツのうち概念iが出現するコンテンツ数Nのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダム選択して閲覧した場合に、概念iが出現する詳細閲覧コンテンツの数がn以下となる累積確率である。なお、本実施形態では、累積確率H1及びH2は、超幾何分布により求めるが、この手法に限定するものではない。他の分布の例としては、二項分布、正規分布が存在する。図4bに示すように、例えば、上記の分析パラメータS、N、a、nを用いて、ユーザが閲覧した10個のコンテンツのうち、野球という概念が含まれるコンテンツが5以上である確率が、0.12であることを示す。ここで、0.12は、累積確率H1の値に相当する。なお、H2の値を使う例として、上記の分析パラメータでnが0である場合を考える。この場合は、出現数が0以下の場合の確率を算出する。具体的には、図4bにおいて横軸が0の項目の値となるため0.02となる。そして、興味の特徴スコア算出部120は、図5に示すように、上記算出した累積確率H1及びH2を用いて、標準正規分布の累積分布関数の逆関数により興味の特徴スコアZを算出する。図4cに示すように、上記H1を累積確率とする標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアZを求める。なお、累積確率としてH2を利用する場合には、標準正規分布の累積分布関数の逆関数の返値の符号を負にして特徴スコアZを求める。この特徴スコアZを用いて、後述する興味概念体系更新処理部130は、野球という概念に対するユーザ興味スコアTotalZを求める。興味の特徴スコア算出部120は、更新対象概念リストを生成し、興味概念体系更新処理部130に出力する。更新対象概念リストとは、概念ID、前記で算出した特徴スコアZ、及び重みwのセットである。なお、この更新対象概念リストに出現する概念IDが、次の概念体系更新処理で更新対象のノード概念となる。上位概念を追加した出現概念リスト内の概念IDすべてについて、特徴スコアZと重みwを算出する。重みwは、各クラスタIDにおいて概念毎に設定される値である。なお、重みwは、初期値w=1とし、ユーザの特徴的な操作等が有った場合に、以下のように値を変化させることができる。例えば、ユーザは、クライアント端末400に提示されたコンテンツに対し、お気に入りコンテンツとしての登録や、コンテンツへの評価入力等ができる。クライアント端末400が、このような操作履歴を興味分析装置100に送信できる場合には以下の処理を行う。興味の特徴スコア算出部120は、例えば、コンテンツがお気に入りに登録されたとき、そのコンテンツが含む全ての概念IDについて重みwをw=1.5のように増加させる。その他にも、コンテンツ閲覧時刻、閲覧時の天気、気温、湿度、季節、曜日、休日、余暇かどうか、閲覧時のユーザ位置情報、スケジューラ、日記等から収集したイベント情報に応じて重みwの値を変えることもできる。興味概念体系更新処理部130は、上記特徴スコアを用いて概念体系における概念間の関係情報上位概念及び下位概念に基づいて各概念に対するユーザ興味スコアを更新する。概念体系のグラフに含まれるノードは概念を表し、リンクは概念間の関係を表す。ユーザ興味スコアは、概念体系における各概念に対応するノードの値として保持する。概念体系において、上位に位置するノードほど抽象的な概念を表し、下位に位置するノードほど具体的な概念を表す。概念体系及び概念IDノード毎に付与される識別子は、サービス運用者等が事前に設計し定義するものとする。図6に興味概念体系更新処理部130の処理の詳細を示す。興味概念体系更新処理部130は、コンテンツに出現した概念出現概念、及びこの出現概念の上位概念の概念IDについて、図6に示す各概念iに対するユーザ興味スコア更新式を用いて、ユーザ興味スコアTotalZin,及びXin-1,Yin-1の値を求め、概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140の、クラスタIDに対応するユーザIDクライアント端末IDのカラムに対応するユーザ興味スコアテーブルに格納されている各値を更新する。ここで、Xin-1は、各概念IDここでは識別子iで表現に対する、過去の前回までの前記更新対象概念リストの重みwの二乗の合計である。Yin-1は、同様に各概念IDここでは識別子iで表現に対する、過去の前記更新対象概念リストの重みwと特徴スコアZの乗算の合計である。図6において、nは、概念体系更新処理が何度目かを示す識別子である。ユーザ興味スコアTotalZを求める一連の処理は、クラスタID単位で行なわれ、この一連の処理が行なわれる単位を1度と数えるとき、nはこの一連の処理が何度目に行なわれたものであるかを示す識別子である。iは、概念IDの識別子である。Zinは、概念iの各更新処理に利用するZ値である。なお、上記Zijは一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリスト毎のZ値であり、Zij∈Zinの関係である。重みwinは、概念iの各更新処理に利用する重みである。上記重みwと同じであり、上記興味の特徴スコア算出部120で設定したものと同様である。例えば、winは、お気に入り登録、他ユーザとの共有等の閲覧以外の特殊な操作をユーザが行った場合、及びコンテンツ閲覧時間閲覧開始から終了までの間隔、コンテンツと概念の関連度合い、コンテンツ閲覧時刻、閲覧時の天気気温湿度季節曜日休日余暇かどうか、閲覧時のユーザ位置情報、スケジューラ日記等から収集したイベント情報に応じて値を変化させる。その他サービス利用者、サービス運用者が特に指定した場合にも変化させる。さらに、興味概念体系更新処理部130は、更新対象概念リストの各概念ID出現概念及び上位概念の下位概念を抽出し、下位概念のノード値を更新する。下位概念の抽出では、更新対象概念リストの各概念IDについて、概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140の概念体系テーブルを参照し、子概念IDリストから概念IDのリストを抽出し、さらに各子概念IDリストの概念IDについて概念体系テーブルを参照して子概念リストを抽出する処理を繰り返す。下位概念の興味度の更新に利用する特徴スコアZは、例えば、隣接した親ノードのうち特徴スコアの絶対値が最も大きい値を利用、最も近い上位ノードの値を利用、親ノードの値を平均、または確率結合した値とする。なお、更新対象概念リストのうち、上記で更新済みの概念コンテンツに出現した概念、及び上位概念のユーザ興味スコアは更新しない。[クライアント端末]図2において、クライアント端末400は、履歴収集部410、履歴情報送信部420、コンテンツ提示部430、コンテンツ要求送信部440、及びオススメタグ付与部450を備える。コンテンツ要求送信部440は、ユーザの指示入力によりコンテンツサーバ500に対して、コンテンツの提示要求を行う。具体的には、例えば、クライアント端末IDもしくはユーザID及び要求時刻を含むコンテンツ要求データをコンテンツサーバ500に送信する。なお、要求時刻は、コンテンツサーバ500において追加するようにしてもよい。クライアント端末IDもしくはユーザIDは、端末もしくはユーザ毎に一意に付与される数字であって、後述する概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140のユーザ興味スコアテーブルのユーザIDと一致するIDである。履歴収集部410は、上述したように、ユーザの操作履歴を収集して一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを作成する。履歴情報送信部420は、履歴収集部410により作成された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストをコンテンツサーバ500に送信する。オススメタグ付与部450は、クライアント端末上に表示されている一覧表示コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツについて、ユーザが他者にコンテンツを推薦したい場合に、ユーザの操作入力によりコンテンツにオススメタグを付与する。コンテンツにオススメタグが付与された旨の情報お薦め情報は、オススメタグ入力部570に送信される。他ユーザからの影響度の推定のための準備として、ユーザが他ユーザ個人あるいは集団からのオススメタグが見られるようにしておく。すなわち、他ユーザは、閲覧した情報を誰かに薦めたい場合に、オススメタグを付与できるようにし、タグが付与されたかどうかは、他のユーザから閲覧できるようにしておく。図7に、コンテンツに付与されるオススメタグを示す。例えば、Aさんが他ユーザへのオススメ対象として、情報2、情報5にオススメタグを付与すると、AAさんの一覧閲覧コンテンツリストおよび詳細閲覧コンテンツリスト中の情報2、情報5にオススメタグAさんオススメが表示される。[コンテンツサーバ]上記図2において、コンテンツサーバ500は、コンテンツ送信処理部510、ソート済み提示コンテンツリスト受信部520、提示コンテンツリスト送信部530、提示コンテンツリスト入力部540、履歴情報転送部550、コンテンツ要求転送部560、オススメタグ入力部570、及びオススメタグ送信部580を備える。履歴情報転送部550は、クライアント端末400から受信した一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストを通信ネットワークを介して興味分析装置100に転送する。提示コンテンツリスト入力部540には、サービス運用者により、ユーザの利用するクライアント端末400に提示するコンテンツを一覧にした提示コンテンツリストが入力される。提示コンテンツリスト送信部530は、上記入力された提示コンテンツリストをコンテンツスコアリング装置300へ通信ネットワークを介して送信する。提示コンテンツリストは、コンテンツID、概念ID/関連度リスト、コンテンツ本体、コンテンツ登録時刻、及びお薦め情報を有する。コンテンツIDは、各コンテンツに対してコンテンツサーバ500にて付与される一意のIDである。概念ID/関連度リストは、コンテンツに出現する概念の概念ID及び当該概念とコンテンツと関連性の程度を示す値のセットが格納される。概念ID/関連度リストは、コンテンツ毎に予め設定されており、具体例としては、コンテンツ1スポーツ記事には、{野球の概念ID1,関連度=0.5}、{サッカーの概念ID2,関連度=0.8}、{ゴルフの概念ID3、関連度=0.6}...のように、概念IDと関連度のセットが格納される。お薦め情報は、コンテンツIDに紐づいて格納される。なお、概念IDは、概念体系/ユーザ興味スコアデータベース140に格納される値と一致する。関連度は、例えば、0から1までの値とし、大きいほど関連性が強いものとする。関連度は、サービス運用者がコンテンツ登録時に設定する値、若しくは別システムにより算出される値を利用する。ソート済み提示コンテンツリスト受信部520は、ソート済みコンテンツスコアリスト送信部310から提示コンテンツリストの一部又は全部をソートしたソート済み提示コンテンツリストとクライアント端末IDもしくはユーザIDを受信する。コンテンツ送信処理部510は、ソート済み提示コンテンツリストをクライアント端末IDもしくはユーザIDに該当するクライアント端末400に送信する。コンテンツ要求転送部560は、クライアント端末400のコンテンツ要求送信部440からのコンテンツ提示要求であるコンテンツ要求データをコンテンツ評価処理部320に転送する。[影響度分析装置]影響度分析装置200は、履歴情報受信部210と、人間関係データベース220と、影響度の特徴スコア算出部230と、各人グループに対する影響度の概念体系更新処理部240と、各人グループに対する影響度スコアを持つ影響度概念体系データベース250を備える。履歴情報受信部210は、履歴情報転送部550から一覧閲覧コンテンツリストと詳細閲覧コンテンツリストと、各リストに付与されたオススメタグ情報を取得する。オススメタグの付与された一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストの例を図8に示す。図8において、例えば、AAさんは、クライアント端末400-1において、50個=Sのコンテンツが一覧表示されている中から、ユーザが10個=aのコンテンツの詳細を閲覧した場合を考える。ここで、一覧表示されている50個のコンテンツのうち、野球という概念が含まれているコンテンツが15個=N、また、Aさんオススメがついたコンテンツが10個=Mあり、そのうちAさんオススメかつ野球が含まれるコンテンツが6個=Pである。そして、ユーザが閲覧した10個のコンテンツのうち、Aさんオススメのついたコンテンツが4個=m、野球という概念が含まれているコンテンツが5個=n、そのうち、Aさんオススメかつ野球がついたコンテンツが4個=pであるものとする。ユーザが情報を閲覧する際、オススメタグが付与されたコンテンツについて閲覧率が上昇した場合には、ユーザのオススメタグを付与した他ユーザからの影響度は正であるものとみなす。また、オススメタグが付与された情報についての閲覧率が下降した場合には、ユーザのオススメタグを付与した他ユーザからの影響度は負-であるものとみなす。また、オススメタグが付与された情報についての閲覧率が変化しなかった場合には、ユーザへのオススメタグを付与した他ユーザからの影響度はないものとみなすことができる。以下、図8の例における影響度分析処理について、各実施例にしたがって説明する。第1実施例図9は、第1実施例に係る影響度分析処理を示す図である。影響度の特徴スコア算出部230は、上記S,a,M,mを分析パラメータとして利用して、AAさんへのAさんからの影響度の特徴スコアZ ́を算出する。影響度の特徴スコアZ ́は、上記図5に示す算出式において、N,nをM,mに置き換えることで算出することができる。影響度の特徴スコアZ ́を求めるために、まず、累積確率H1、H2を求める。H1は、S個の一覧コンテンツのうちAさんオススメが出現する数がMのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメが出現する詳細閲覧コンテンツがm個以上となる累積確率である。また、H2は、S個の一覧閲覧コンテンツのうちAさんオススメが出現する数がMのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメが出現する詳細閲覧コンテンツがm個以下となる累積確率である。そして、H1、H2のうち0.5未満の方を採用し、標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアZ ́を求める。なお、累積確率としてH2を利用する場合には、標準正規分布の累積分布関数の逆関数の返値の符号を負にして特徴スコアとする。H1、H2のいずれも0.5以上だった場合には、特徴スコアは0とする。上記の場合S=50、a=10、M10、m=4、H1=0.0966、H2=0.981であり、特徴スコアはZ ́1.3となる。以上よりAさんオススメに対する影響度の特徴スコアが算出される。算出された特徴スコアを、各人グループに対する影響度スコアを持つ影響度概念体系データベース250に渡す。各人グループに対する影響度スコアを持つ影響度概念体系データベース250には、興味推定と同様の概念体系を構成する各概念に影響度スコアを持たせておく。そして、第1実施例の場合、影響度について、各概念について同等とみなすため、Aさんの影響度を示す概念体系のルート概念に影響度の特徴スコアを記憶させる。また、一覧コンテンツリストが更新され、ユーザの閲覧履歴も更新された場合には再度、影響度の特徴スコアを算出し、影響度スコアを更新させる。更新には、下記式1の影響度スコア更新式を用いる。第1実施例の場合、概念iはルート概念である。なお、式1において、重みwは、初期値w=1とし、コンテンツに関するユーザの操作履歴お気に入りコンテンツとしての登録や、コンテンツへの評価入力等、コンテンツの閲覧時間及び閲覧状況、並びにコンテンツとオススメタグとの関連度の少なくとも1つに応じて変化させることができる。ユーザ影響度スコアの算出に際し、閲覧時のユーザの状況や閲覧操作の特徴お気に入り登録、長時間閲覧等などを反映することで、ユーザの行動や状況に基づいてユーザ影響度スコアをさらに的確に求めることが可能となる。また、ルート概念のスコアを子孫にあたる下位概念についても同値で与える。Aさんオススメに関する影響度のスコア更新が終了した後に、同一の一覧閲覧コンテンツに含まれる、Aさん以外のオススメタグを付与した人についても、上記と同様の方法で影響度に関する特徴スコアを算出し、上記式1を用いて影響度スコアの更新を行う。すなわち、第1実施例によれば、ユーザの選択候補となる一覧閲覧コンテンツリストにおける各オススメタグが出現するコンテンツ数Mと、一覧閲覧コンテンツリストからユーザが選択した詳細閲覧コンテンツリストにおける各オススメタグが出現するコンテンツ数mとを算出し、このMおよびmを比較分析することで、各オススメタグの出現の希少性を考慮し、且つ選択候補のコンテンツに付与されているオススメタグが、比較的に選ばれるという事象だけでなく、比較的に選ばれないという事象の出現数の特徴を活用することができるため、ユーザの他者からの影響度を高精度に推定することが可能となる。またH1およびH2を超幾何分布により求めることで、ユーザがオススメタグの付与されたコンテンツを偶然と比べて比較的選ぶという特徴だけでなく、ユーザがオススメタグが付与されたコンテンツを偶然と比べて比較的選ばないという特徴を活用して、精度良くユーザの影響度スコアを求めることが可能となる。第2実施例第2実施例では、AAさんへのAさんからの特定の概念又は特定のジャンル毎の影響度を推定する手法を説明する。図10は、第2実施例に係る影響度分析処理を示す図である。影響度の特徴スコア算出部230は、分析パラメータS,a,P,pを利用してAさんに対する影響度の特徴スコアZ ́を算出する。この場合の影響度の特徴スコアZ ́は、上記図5に示す算出式において、N,nをP,pに置き換えることで算出することができる。第2実施例の場合、H1は、一覧閲覧コンテンツS個のうちAさんオススメかつ野球が同時についたコンテンツが出現する数がPのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメかつ野球が同時に出現する詳細閲覧コンテンツがp個以上となる累積確率である。また、H2は、一覧閲覧コンテンツのうちAさんオススメかつ野球が同時についたコンテンツが出現する数がPのとき、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメかつ野球が同時に出現する詳細閲覧コンテンツがp個以下となる累積確率である。そして、H1、H2のうち0.5未満の方を採用し、標準正規分布の累積分布関数の逆関数により特徴スコアZ ́を求める。なお、累積確率としてH2を利用する場合には、標準正規分布の累積分布関数の逆関数の返値の符号を負にして特徴スコアとする。H1、H2のいずれも0.5以上だった場合には、特徴スコアは0とする。以上より、Aさんの野球に関するオススメに対する影響度の特徴スコアが算出される。加えて、野球の上位概念にあたる、例えばスポーツのような特定のジャンルについて、Aさんオススメとスポーツが同時に出現する数=qを用いて、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメかつスポーツが同時に出現する詳細閲覧コンテンツがq個以上となる累積確率H1と、詳細閲覧コンテンツをa個ランダムに選択して閲覧した場合に、Aさんオススメかつスポーツが同時に出現する詳細閲覧コンテンツがq個以上となる累積確率H2を求める。そして、上記と同様に、Aさんのスポーツに関するオススメに対する影響度の特徴スコアを求める。同様に、スポーツの下位概念にあたる、例えばサッカーについても、Aさんオススメとスポーツが同時に出現する数=qを用いて、Aさんのサッカーに関するオススメに対する影響度の特徴スコアも求める。Aさんオススメに関する影響度のスコア更新が終了した後に、同一の一覧閲覧コンテンツに含まれる、Aさん以外のオススメタグを付与した人についても、上記と同様の方法で影響度に関する特徴スコアを算出し、上記式1を用いて影響度スコアの更新を行う。第2実施例によれば、オススメタグが付与されたコンテンツについてオススメタグが付与されていると同時に概念が付与されていることを利用し、影響度について、オススメタグを付与した他ユーザに対しての各概念についての影響度の推定が可能である。すなわち、人に対する影響について1つのスコアで表現するだけでなく、ジャンルによる影響度の違い例えば、AAさんは、Aさんに対してジャンルXについて影響を受けるが、ジャンルYについて影響を受けない。などを把握することも可能である。第3実施例図11は、第3実施例に係る影響度分析処理を示す図である。第3実施例では、AAさんへのグループFからの影響度を推定する手法を説明する。つまり、お薦め情報を付与した他ユーザらがグループ属性や組織体系を有し、これらの関係について階層的な体系を作成できる場合以後、前述の人から成る体系を、人間体系というに、一覧閲覧コンテンツリスト及び詳細閲覧コンテンツリストのコンテンツに出現するオススメタグを付与した他ユーザの上位のグループ属性を人間体系から抽出し、上位のグループ属性が当該コンテンツに出現するものとみなして、上位のグループ属性に対するユーザの影響度スコアを更新することをさらに特徴とするものである。なお、上記人間体系の関係情報は、多数の前記他ユーザあるいはグループ属性が相互に関連を持つことでグラフ構造を持つことができる。グラフ構造を持つ場合には、各前記他者あるいはグループ属性の直接あるいは間接の上位属性を親グループ、直接あるいは間接の下位属性を子グループと呼ぶ個人の場合も所属するメンバーが一人のグループとみなす。人間体系データベース220は、一覧閲覧コンテンツリストに含まれるオススメタグ付与者の一覧本例の場合、Aさん、Cさん、Dさん及びEさんを、履歴情報受信部210から受け取って格納する。履歴情報受信部210は、人間体系データベース220から、オススメタグ付与者の上位の人間体系集団あるいは属性などを読み出す本例の場合、グループF、グループG及びグループH。履歴情報受信部210は、人間体系データベース220から読み出した親グループを加えて、影響度の特徴スコア算出部230にオススメタグ情報を渡す。影響度の特徴スコア算出部230は、履歴情報受信部210からグループの情報が加えられたオススメタグ情報を受け取る。影響度の特徴スコア算出部230は、上記第1実施例と同様の方法で、Aさんオススメ、Cさんオススメ、Dさんオススメ及びEさんオススメに関する影響度の特徴スコアを更新する。さらに、親グループについての影響度スコアを求める。具体例として、グループFの影響度スコアを求める方法を示す。まず、グループFに所属する個人Aさん、Bさん及びCさんのオススメタグを含むコンテンツ本例の場合、AさんオススメCさんオススメの2個をグループFオススメとみなし、グループFに所属する個人のオススメタグを含むコンテンツの合計数を用いて、前述の方法と同様に影響度の特徴スコアを求め、上記式1を用いて影響度スコアの更新を行う。一覧閲覧コンテンツS個のうちグループFオススメが出現する数がR個の場合に、詳細閲覧コンテンツa個を選択したときのグループFオススメが出現する詳細閲覧コンテンツがr個であるものとする。このとき、影響度の特徴スコア算出部230は、分析パラメータS,a,R,rを利用してグループFに対する影響度の特徴スコアZ ́を算出する。この場合の影響度の特徴スコアZ ́は、上記図5に示す算出式において、N,nをR,rに置き換えることで算出することができる。さらに、学習対象となった親グループの下位に属する子グループグループFでは、Aさん、Bさん、Cさんについて、一覧閲覧コンテンツリストに含まれない子グループについて本例のグループFではBさんについては、グループFの特徴スコアを用いて、影響度スコアの更新を行う。更新された影響度スコアは各人グループに対する影響度スコアを持つ影響度概念体系データベース250内の各人、グループの影響度概念体系のルート概念に記憶させる。そして、ルート概念のスコアを子孫にあたる下位概念についても同値で与える。第4実施例図12は、第4実施例に係る影響度分析処理を示す図である。人間関係データベース220は、上記第3実施例と同様のものとする。影響度の特徴スコア算出部230は人間関係データベース220から受け取ったオススメタグについて、上記第2実施例と同様の方法を用いて、オススメタグを付与した人またはグループついての、ジャンル毎の影響度スコアを更新する。[コンテンツスコアリング装置]コンテンツスコアリング装置300は、ソート済みコンテンツスコアリスト送信部310、コンテンツ評価処理部320、コンテンツデータベース330、及び提示コンテンツリストオススメタグ受信部340を備える。図13は、コンテンツスコアリング処理を示す図である。コンテンツスコアリング装置300は、提示コンテンツリスト送信部530から、提示対象のコンテンツを受信し、コンテンツをスコアリングし、スコアを元にコンテンツをソートし、ソート済み提示コンテンツリスト受信部520に、ソート済みデータを渡す。具体的には、提示コンテンツリストオススメタグ受信部340が、提示コンテンツリスト送信部530から、提示対象コンテンツと、提示対象コンテンツの内容を示す概念体系と、提示対象コンテンツにユーザから付与されたオススメタグを受信し、コンテンツデータベース330に格納する。次に、コンテンツ評価処理部320は、各提示対象コンテンツ例えば、評価コンテンツ評価コンテンツ1には概念H、概念E、Aさんオススメ、Bさんオススメのタグが付いている。について、コンテンツのオススメタグを付与した人からの影響度概念体系Aさん、Bさんの影響度概念体系のうち、概念Hスコアを用いて、下記式2により評価用影響度スコアを求める。概念Eについても同様に行う。その後、興味スコアを持つ概念体系のうちの概念H、概念Eの持つスコアを用いて、下記式3により評価用興味スコアを求める。そして、前述した評価用影響度スコアと評価用興味スコアを用いて、下記式4により評価用影響度スコアと評価用興味スコアを重ね合わせ、評価コンテンツ1の評価スコアを求める。同様にして、すべての提示対象コンテンツについて、評価スコアを求め、評価スコアを元にコンテンツをソートする。ソート済のコンテンツを、ソート済コンテンツスコアリスト送信部310に渡す。ソート済コンテンツスコアリスト送信部310は、ソート済み提示コンテンツリスト受信部520にソート済コンテンツスコアリストを送信する。ソート済みコンテンツリスト受信部520は、ソート済みコンテンツリストを元に、コンテンツ送信処理部510にソートされたコンテンツを送り、クライアント端末400-1のコンテンツ提示部430に送信する。以上述べたように、上記実施形態では、ユーザ自身の興味と当該ユーザへの他ユーザからの影響を考慮することで、コンテンツを閲覧する際のユーザの他者からの影響度を高精度に推定することができる。これにより、ユーザに対して実際の社会生活や選択行動に近しい情報推薦サービスが実現可能となる。なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"