"対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込みステップと、前記ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の前記地名毎に出力する地名利用分析ステップと、前記地名利用分析ステップで出力される前記ユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算ステップと、前記ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた前記対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算ステップと、前記地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算ステップと、前記地名関連特性値を可視化する可視化ステップとを含むことを特徴とする地名特性判定方法。前記近接性計算ステップは、任意の2つの地名を結ぶ最短経路上のエッジ数であるグラフ距離を用いて、2つの地名の間の近さを表す地名間距離を算出することを特徴とする請求項1に記載の地名特性判定方法。前記地名関連特性値計算ステップは、ある地名に近い順から指定された個数の地名をネットワーク上に配置した細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を、地名関連特性値として算出することを特徴とする請求項1または2に記載の地名特性判定方法。前記地名間関連度計算ステップは、任意の2つの地名を使用したユーザ集合の地名間関連度を、Jaccard係数を用いて算出することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の地名特性判定方法。対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み部と、前記ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を出力する地名利用分析部と、前記地名利用分析部から出力される前記ユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算部と、前記ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた前記対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算部と、前記地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算部と、前記地名関連特性値計算部によって算出された地名関連特性値を可視化する可視化部とを備えることを特徴とする地名特性判定装置。地名特性判定装置のコンピュータに、対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み機能、前記ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた前記対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の前記地名毎に出力する地名利用分析機能、前記地名利用分析機能で出力される前記地名を用いたユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算機能、前記ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた前記対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算機能、前記地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算機能、前記地名関連特性値を可視化する可視化機能を実行させることを特徴とするプログラム。サーチエンジンのクエリは、潜在的に何らかの地域性や、局所性を持つことが多い。このようなクエリで検索した結果が多すぎる、または複数の地域の検索結果が混在している場合には、さらに地名を追加して検索結果を絞り込むことができる。また、現在は、天気、郵便番号、指定した場所の付近や、サービスローカル検索、映画検索、地図などの地域的な検索を、サーチエンジンが直接サポートするようになってきた。しかしながら、最初に検索対象地域が明確に決まっていない場合には、複数の地域候補、または、ある程度広い地域から、ユーザ自身が最も適切な地域を指定する地域情報検索を行う必要がある。例えば、会社の歓迎会の場所を探す場合には、会社の周辺や、短時間で行くことができる駅の周辺などの複数の候補地が考えられるが、現在の地域情報検索では、このような場合の支援は、ほとんど行われていない。本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、地域情報検索における利用履歴から、地名の特性を分析する地名特性判定方法、地名特性判定装置、及びプログラムを提供することにある。上述した課題を解決するために、本発明は、対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込みステップと、ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の地名毎に出力する地名利用分析ステップと、地名利用分析ステップで出力されるユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算ステップと、ネットワーク構造読み込みステップで読み込まれた対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算ステップと、地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算ステップと、地名関連特性値を可視化する可視化ステップとを含むことを特徴とする。また、本発明は、近接性計算ステップは、任意の2つの地名を結ぶ最短経路上のエッジ数であるグラフ距離を用いて、2つの地名の間の近さを表す地名間距離を算出することを特徴とする。また、本発明は、地名関連特性値計算ステップは、ある地名に近い順から指定された個数の地名をネットワーク上に配置した細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を、地名関連特性値として算出することを特徴とする。また、本発明は、地名間関連度計算ステップは、任意の2つの地名を使用したユーザ集合の地名間関連度を、Jaccard係数を用いて算出することを特徴とする。また、本発明は、対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み部と、ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を出力する地名利用分析部と、地名利用分析部から出力されるユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算部と、ネットワーク構造読み込み部によって読み込まれた対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算部と、地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算部と、地名関連特性値計算部によって算出された地名関連特性値を可視化する可視化部とを備えることを特徴とする。また、本発明は、地名特性判定装置のコンピュータに、対象地域の地名とその接続関係とを定義した定義ファイルを読み込むネットワーク構造読み込み機能、ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた対象地域の地名が、情報検索の際にどのようにユーザによって利用されているかを、予め記憶されているユーザの利用履歴から分析し、同一の地名を利用したユーザ集合を、複数の地名毎に出力する地名利用分析機能、地名利用分析機能で出力される地名を用いたユーザ集合から、任意の2つの地名の間の関連度を表す地名間関連度を算出する地名間関連度計算機能、ネットワーク構造読み込み機能で読み込まれた対象地域の地名とその接続関係とからなるネットワーク構造から、任意の2つの地名が表す地域間の距離を表す地名間距離を算出する近接性計算機能、地名間関連度、及び地名間距離から、各地名の地名関連特性値を算出する地名関連特性値計算機能、地名関連特性値を可視化する可視化機能を実行させることを特徴とするプログラムである。この発明によれば、地域情報検索における利用履歴から、地名の特性を分析することができる。これにより、地名間の類似性関連性を把握することができ、例えば、地域情報検索において地域選択の支援を行うことができる。従来の地域情報検索では、関連地域情報を考慮した支援がないことから、ユーザにとって地域が明確に決まっていない場合でも、ユーザ自身が最も適切な地域を指定する必要があった。本発明は、地名が持つ地域性や局所性に着目し、地名間の類似関係に加えて、類似する地名の空間情報を考慮することで、その地名の特徴を明らかにすべく、ユーザの情報探索時の利用履歴から各地名間の関連度を数値化具体的には、各地名間のJaccard係数を、地名を使用したユーザ数を基に算出し、この各地名間の関連度と各地名間のグラフ距離とに基づいて、地名関連特性を数値化することを特徴とする地名特性判定法である。これにより、地名間の類似性関連性を把握することができるため、地域情報検索において地域選択の支援を行うことができるという効果を奏する。実際の地域情報検索でどのように地名を選んでいるかは、サーチエンジンのクエリログに記録される。各ユーザは、クエリで探索したい範囲を地名で指定する。このため、クエリログから求めた、ユーザが使用した地名の集合は、そのユーザの居住地や、勤務地などの行動範囲や、仕事や、遊びなどの行動目的を反映しており、それらの地名間に何らかの関連が生じるはずである。但し、地域情報検索では、目的によって地域選択可能性が異なる。地域選択可能性は、ある目的を達成しようとする時に、それが可能な地域がどの程度存在するかという程度である。例えば、コンビニエンスストアや、居酒屋を探すような場合には、広範囲に分散した多数のほとんど同じ内容の店舗の中から選ぶことができ、地域選択可能性が高い。このような場合には、通常、移動コストが小さい現在地から近い店舗を選択する。しかしながら、モロッコ料理店のように、条件をかなり限定した場合には、条件に適合した店舗が存在する地域が限られ、地域選択可能性が低い。このような場合には、現在地の近くに存在するとは限らないので、交通機関を利用して、その店舗が存在する地域に移動しなければならない。地域の視点から考えると、住宅地のように地域選択可能性が高い検索対象しか存在しない地域は、訪れるのが近隣の人々に限られる。逆に都心部のように地域選択可能性が低い検索対象が多く存在する地域は、広範囲から多くの人達が訪れるはずである。つまり、地域間の関連性は、前者は近隣の地域との関連性が強く、後者は遠い地域との関連性が強くなると推測できる。サーチエンジンのクエリログから得られる地名の関連性を分析する際には、このような検索対象の選択可能性が高い場合と低い場合とが混在し、地名の関連性に影響を与えていることを考慮する必要がある。そこで、本発明では、まず、実際にクエリログを分析して得られた地名間の関連性を、鉄道ネットワーク上の近接性と比較することで、関連性の特性を明らかにする。以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して説明する。本実施形態による、利用履歴を用いたある地名の特性判定処理は、次のような段階の処理で構成される。1ネットワーク構造の読み込み2地名の利用分析3地名間関連度の計算4近接性の計算5地名関連特性値の計算6可視化図1は、本発明の一実施形態による地名特性判定装置の構成を示すブロック図である。図1において、ネットワーク構造読み込み部1は、地名とその接続関係とを定義した定義ファイル2を読み込み、対象地域の地名3、及びネットワーク構造9を出力する。本実施形態では、東京都のJR京浜東北線、京葉線、武蔵野線、南武線で囲まれた部分、及びそれに含まれる環状路線内の地域を対象とし、この地域内の駅名を地名として用いている。この理由は、新宿で待ち合わせ、吉祥寺で買物など、日常生活では、駅名で場所を指定する場合が多いためである。各駅名とその接続関係とは、A-B-Cのように、駅名A、B、Cをハイフンで接続して表す。異なる駅名を、同じ場所を示す地名として扱う場合には、A=Bのように定義する。この正規化規則は、例えば、仲御徒町と上野広小路のように、乗り換えが可能な駅や、霞ヶ関と霞ケ関、四ッ谷と四ツ谷のように表記に揺れが存在する駅名を1つの駅と見なすために用いる。なお、地図上のある地点を示す単語であれば、駅名とは限らない。例えば、国会議事堂や、東京ドームなどのランドマークも地名として用いることができる。正規化後の全地名集合をV={v0,...,vm-1}、2つの地名間接続の集合をE、鉄道路線ネットワークをG=V,Eとする。地名利用分析部4は、対象地域の地名3がどのように利用されているかを、利用履歴から分析する。本実施形態では、利用履歴として、サーチエンジンのクエリログ5を用いているが、各ユーザに対して使用した地名集合が得られるならば、どのような利用履歴でもかまわない。地名を用いたユーザ集合6をU={u0,...,un-1}とすると、まず、ユーザuiがクエリに使用した地名集合Vui0≦i≦n-1を抽出し、さらに、ある地名viを使用したユーザ集合Uvi0≦i≦m-1を抽出する。地名間関連度計算部7は、地名を用いたユーザ集合6から、2つの地名の間の関連度を計算する。地域情報検索で各ユーザがクエリに使用する地名は、勤務地、遊び場所などのユーザの行動範囲や、仕事、趣味などのユーザの嗜好を反映し、同じ地名を使用するユーザは、行動範囲や、嗜好に関して何らかの類似性があると考えられる。逆に、地名の組に対して、それらを使用したユーザの集合がどの程度類似しているかを分析すれば、地名の間に、どの程度の関連があるかを求めることができる。そこで、各ユーザが検索に使用した地名集合Vの中の任意の2つの地名vi、vj但し、i≠jの関連度を、地名viをクエリに使用したユーザ集合Uviと、地名vjをクエリに使用したユーザ集合Uvjを用いて求める。この地名間関連度の計算方法は、いろいろ考えられるが、Jaccard係数を用いて計算している参考文献:インターネット<URL:httpenwikipediaorgwikiJaccardindex>。地名viと地名vjのJaccard係数JUvi,Uvjは、次式1のように計算する。なお、クエリログ5中の地名の出現頻度の代わりに、地名を使用したユーザ数に着目した理由は、少数のユーザだけが特定の地名を頻繁に使うことで生じるバイアスを避けるためである。地名間関連度計算部7は、地名集合Vの全ての2つの地名の組のJaccard係数を事前に計算し、地名間関連度行列8を作成する。この地名間関連度行列8を用いれば、ある地名と関連する地名を実行時に高速に求めることができる。近接性計算部10は、ネットワーク構造9から、2つの地名の間の近さを計算する。近接性には、地域間のユークリッド距離や、平均移動時間など、様々な定義が考えられる。本実施形態では、関東における人間の移動は、鉄道路線ネットワークの構造の制約を強く受けるという前提に立ち、地名集合Vの中の任意の2つの地名vi、vj但し、i≠jの近接性を判定するために、かつ、処理の簡略化のために、グラフ距離、つまり地名viと地名vjとを結ぶ最短経路上のエッジ数を用いている。近接性計算部10は、地名集合Vの全ての2つの地名の組に対して、予めグラフ距離を計算し、地名間距離行列11を作成しておく。これを用いれば、到達可能な任意の2つの地名のグラフ距離を高速に判定することができる。地名関連特性値計算部12は、地名間関連度行列8、及び地名間距離行列11から、各地名の地名関連特性値を計算する。関連地名の地理的分散パターンの特徴を定量化する場合に、ある地名と関連する地名との鉄道路線ネットワーク上の平均距離を分析するのは適切ではない。この理由は、関連地名が直線上に一番密に配置された場合例えば、図3aを参照には、5件の地名の距離集合は{1,1,2,2,3}となるが、その地名の次数が5の場合例えば、図3bを参照には、一番密に配置された場合の5件の地名の距離集合は{1,1,1,1,1}となるように、平均距離は、ネットワークのトポロジーに大きく影響されるためである。ネットワークトポロジーの影響を除外するために、ある地名viにおける細密配置パターンに着目する。細密配置パターンは、鉄道路線ネットワーク上のある地名viに近い順から指定された個数の地名をネットワーク上に配置したものである。但し、同じ距離の地名が複数存在することもあるので、細密配置パターンは、必ずしも一意ではない。しかし、どの場合であっても、地名viからの距離集合は常に等しい。本実施形態では、細密配置パターンを基準として、実際の地理的分散パターンとの距離差の加重平均を計算し、これを地名関連特性値とする。地名viに対する地名間関連度が上位k個の関連地名を対象とした時の地名関連特性値Pvi,kは、次式2、3のように計算する。dijは、地名viに関連するJaccard係数の大きな順からj1番目の地名vjの距離であり、d’ijは、地名viからのネットワーク距離の小さな順からj1番目の地名vjの距離である。wjはJaccard係数が大きい地名の特性をより考慮するための重みである。一般に順位が低くなるにつれて距離は大きくなるが、低順位で一気に距離差が増大する場合より、高順位から距離差が大きい場合を高く評価するために重みを用いる。なお、djは、地名間関連度行列の、d’jは、地名間距離行列の地名viの列をソートすれば、j1番目の地名の距離として簡単に得られる。地名関連特性値計算部12は、計算した結果を、地名関連特性値13として出力する。可視化部14は、地名関連特性値13の可視化モニタ出力や、印字出力などを行う。図2は、本実施形態による地名特性判定装置の動作を説明するためのフローチャートである。ネットワーク構造読み込み部1は、地名とその接続関係とを定義した定義ファイル2を読み込み、対象地域の地名3、及びネットワーク構造9を出力するステップS1。次に、地名利用分析部4は、対象地域の地名3がどのように利用されているかを、サーチエンジンのクエリログ5から分析し、地名を用いたユーザ集合6を出力するステップS2。地名間関連度計算部7は、地名を用いたユーザ集合6から、2つの地名の間の関連度を計算し、地名間関連度行列8を出力するステップS3。近接性計算部10は、ネットワーク構造9から、2つの地名の間の近さを計算し、地名間距離行列11を出力するステップS4。地名関連特性値計算部12は、地名間関連度行列8と地名間距離行列11とから、各地名の地名関連特性値を計算し、地名関連特性値13を出力するステップS5。可視化部14は、地名関連特性値13を可視化するステップS6。図4は、本実施形態による、可視化部14の可視化例を示す模式図である。図4には、首都圏における、JR京浜東北線、京葉線、武蔵野線、南武線で囲まれた部分、及びそれに含まれる環状路線内の地域の地名関連特性値を可視化した例を示している。図4において、各円は、地名を表し、直線は、地名の接続関係を表す。大きな円は、地名関連特性値が2を超えている地名である。図5a~dは、本実施形態により地名の関連性の評価を、地図上にプロットした例を示す模式図である。図5a~dには、例えば、西荻窪、吉祥寺、三鷹、中野という地名の場合に、それらと関連する5件の地名をGoogleMapsAPI登録商標を用いて地図上にプロットした例を示す。ある地名との特に関連性が強い地名を地図上にプロットすれば、この特性は、関連地名の地理的分散パターンの違いとして表れる。図5a~dに示す、地図上のマーカのうち、中心部が黒点のマーカは、現在注目している場所を示し、中心部が数字の複数のマーカがそれと関連する地名と順位とを表す。まず、西荻窪の場合には、図5aに示すように、鉄道路線ネットワーク上で近接する地名との関係が強い。しかし、西荻窪に隣接する吉祥寺の場合には、図5bに示すように、逆に離れているが、栄えている地名との関係が強いという、まったく異なる性質を示す。この違いは、西荻窪は、近くの狭い範囲から人が訪れるのに対して、吉祥寺の場合には、遠くの広い範囲から人が訪れるように、街が人々を惹き付ける力に違いがあることを示し、地域選択可能性が低い検索対象が多く存在することを示している。同時に、関連する地名との地域選択可能性が低い検索対象の種類が似ていることを示しており、関連する地名が単なる近さではなく、その性質の類似性により選択されている。三鷹の場合には、図5cに示すように、基本的に西荻窪の場合と同様に近接する地名との関係が強いが、鉄道路線ネットワーク上の距離が遠い調布との関連も強い。これは、三鷹と調布との間に居て、どちらも訪問するユーザが多いからだと考えられる。もちろん、今回考慮しなかったバス路線が影響しているとも考えられるが、同様のパターンを示す武蔵関の場合には、保谷との間のバス路線は存在しない。また、中野の場合には、図5dに示すように、西荻窪と吉祥寺との中間的な地理的分散パターンを示す。なお、地域情報検索のユーザインタフェースは、情報の地域的関連性は、その間の距離の大きさに反比例し、それが連続的に変化すると仮定して設計されているが、現実には、必ずしもこの仮定は成り立たない。まず、都市部では、2つの地点の間を直線状に移動することは難しい上に、日常生活では、車、バス、電車などを用いて移動することが多い。例えば、日本の東京、大阪などの都市部では、鉄道網が発達しており、これらの地域の住民は、電車や、地下鉄を使って移動することが多く、この場合、2つの地点間の移動は、鉄道ネットワークのトポロジーの制約を受ける。つまり、地図上で等距離の場所であっても、実際に移動する場合の距離や、移動時間は、異なるので、目的地や、経路の選択の際には、交通ネットワークトポロジーを考慮する必要がある。次に、各地域は、それぞれ異なる特性を持ち、工業地域商業地域住宅地域などの用途の違い、その地域に住む訪れる年齢層の違い、山の手下町寺町武家町などの社会的特性の違い、空港や、市場などの施設の有無などにより、隣接する地域であっても同じ特性を持つとは限らない。この結果、情報探索の目的によっては、近くの地域よりも、類似した特性の少し離れた地域が適している場合も多い。つまり、地域情報探索においては、単純な二次元平面上の地理的近接性ではなく、鉄道ネットワークの制約や、地域の特性を考慮して探索地域を選ぶことが重要となり、このために、地理的分散パターンを定量化した値を用いることができる。上述した実施形態によれば、該当地域に地域選択性が強い検索対象がどの程度存在するかを推測できる。また、地域間の関連性が、単なる距離の近さによるものか、検索対象の類似性によるものかを判定することができる。また、地名関連特性値が高い地名は一般に集客性が高い地域であり、利用履歴からそのような地域を自動的に発見することができる。さらに、地域情報検索のインタフェースで、グラフ距離が近い地名だけでなく,グラフ距離は遠くても地名関連特性値が高い地名を同時に推薦することで、地域情報の探索を効率化できる。また、上述したネットワーク構造読み込み部1、地名利用分析部4、地名間関連度計算部7、近接性計算部10、地名関連特性値計算部12、可視化部14などにおける処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいうコンピュータシステムとは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ例えばDRAMDynamicRandomAccessMemoryのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。"