"利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析装置であって、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段と、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定手段と、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段と、を備える関連性分析装置。前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定する、請求項1に記載の関連性分析装置。前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数を特定する際、前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する前記要素経路の数を0とする、請求項2に記載の関連性分析装置。前記サーバ情報取得手段は、他の前記利用者を宛て先として前記各利用者から前記サーバへ提供された情報の数を特定する提供数情報を、当該宛て先とされた利用者毎に、前記識別情報及び前記登録情報と共に前記サーバから取得し、前記関連性特定手段は、前記サーバ情報取得手段により取得された前記提供数情報に基づき、前記経路を構成する各要素経路における前記起点側の利用者から前記終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する、請求項1又は2に記載の関連性分析装置。利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析方法であって、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定ステップと、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定ステップと、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定ステップと、を含む関連性分析方法。請求項5に記載の方法をコンピュータに実行させる関連性分析プログラム。しかしながら、上述の如き従来のシステムでは、投稿情報に基づき特定される施設等の位置と、投稿情報と共に送信された位置データにより特定される位置との距離に応じて信頼度を評価するものに過ぎず、当該投稿情報を投稿した利用者と、その投稿情報を閲覧する利用者との間の関連性については何ら考慮していなかった。従って、従来のシステムでは、投稿を閲覧する利用者にとってその投稿を行った利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができなかった。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、情報をサーバに提供した利用者と当該情報を閲覧する他の利用者との相互の関連性を適切に分析することができる、関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラムを提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項1に記載の関連性分析装置は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析装置であって、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段と、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得手段と、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定手段と、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段と、を備える。また、請求項2に記載の関連性分析装置は、請求項1に記載の関連性分析装置において、前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定する。また、請求項3に記載の関連性分析装置は、請求項2に記載の関連性分析装置において、前記関連性特定手段は、前記経路を構成する前記要素経路の数を特定する際、前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する前記要素経路の数を0とする。また、請求項4に記載の関連性分析装置は、請求項1又は2に記載の関連性分析装置において、前記サーバ情報取得手段は、他の前記利用者を宛て先として前記各利用者から前記サーバへ提供された情報の数を特定する提供数情報を、当該宛て先とされた利用者毎に、前記識別情報及び前記登録情報と共に前記サーバから取得し、前記関連性特定手段は、前記サーバ情報取得手段により取得された前記提供数情報に基づき、前記経路を構成する各要素経路における前記起点側の利用者から前記終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する。また、請求項5に記載の関連性分析方法は、利用者によって提供された情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるサーバ、を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析する関連性分析方法であって、前記複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定ステップと、前記利用者を一意に識別する識別情報と、前記利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、前記サーバから取得するサーバ情報取得ステップと、前記利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、前記分析基準利用者を起点とすると共に、前記分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における前記起点側の利用者が前記終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定する経路特定ステップと、前記特定された経路を構成する前記要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かを前記識別情報と前記登録情報とに基づいて特定し、当該特定した要素経路の数と各要素経路において前記終点側の利用者が前記起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、前記分析基準利用者と前記分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定ステップと、を含む。また、請求項6に記載の関連性分析プログラムは、請求項5に記載の方法をコンピュータに実行させる。請求項1に記載の関連性分析装置、請求項5に記載の関連性分析方法、及び請求項6に記載の関連性分析プログラムによれば、関連性特定手段は、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数と、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、ネットワークにおける分析基準利用者と分析対象利用者との距離や、経路を構成する各要素経路における利用者相互の関連性を考慮して、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を適切に分析することができ、情報を閲覧する利用者にとって当該情報をサーバに提供した利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができる。また、請求項2に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定するので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。また、請求項3に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する要素経路の数を特定する際、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を0とするので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。また、請求項4に記載の関連性分析装置によれば、関連性特定手段は、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供されている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。以下、本発明に係る関連性分析装置、関連性分析方法、及び関連性分析プログラムの各実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。ただし、これらの各実施の形態によって本発明が限定されるものではない。実施の形態1最初に、実施の形態1について説明する。この形態は、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数と、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する形態である。構成最初に、実施の形態1に係る関連性分析システムの構成について説明する。図1は、本実施の形態1に係る関連性分析システムを例示するブロック図である。図1に示すように、関連性分析システム1は、サーバ10と関連性分析装置20とを備えている。これらのサーバ10と関連性分析装置20とは、ネットワーク2を介して相互に通信可能に接続されている。構成-サーバサーバ10は、利用者によって提供された情報以下、必要に応じて提供情報を他の利用者に閲覧させるサーバであって、利用者によって他の利用者が閲覧対象利用者として登録されている場合に、当該閲覧対象利用者によって提供された情報を当該登録を行った利用者に閲覧させるためのものである。このサーバ10の具体的な内容は任意であり、例えば、Twitter登録商標サーバや、SNSサーバ、各種ブログサイト等のサーバを用いることができる。サーバ10は、通信部11、制御部12、及びデータ記録部13を備えている。構成-サーバ-通信部通信部11は、ネットワーク2を介して関連性分析装置20と通信を行う通信手段であり、公知の通信装置を用いることができる。構成-サーバ-制御部制御部12は、サーバ10を制御する制御手段であり、具体的には、CPU、当該CPU上で解釈実行される各種のプログラムOSなどの基本制御プログラムや、OS上で起動され特定機能を実現するアプリケーションプログラムを含む、及びプログラムや各種のデータを格納するためのRAMの如き内部メモリを備えて構成されるコンピュータである後述する関連性分析装置20の制御部22についても同じ。構成-サーバ-データ記録部データ記録部13は、サーバ10の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段であり、例えば、外部記憶装置としてのハードディスク図示省略の如き磁気的記録媒体を用いて構成されている。ただし、ハードディスクに代えてあるいはハードディスクと共に、フラッシュメモリの如き半導体型記憶媒体、又はDVDやブルーレイディスクの如き光学的記録媒体を含む、その他の任意の記録媒体を用いることができる後述する関連性分析装置20のデータ記録部23についても同じ。このデータ記録部13は、利用者データベース13a以下、データベースをDBと略記するを備えている。図2は、利用者DB13aに格納されている情報を例示した表である。この図2に示すように、利用者DB13aには、項目利用者ID及び閲覧対象利用者IDに対応する情報が相互に関連付けて格納されている。項目利用者IDに対応して格納される情報は、利用者を一意に識別する識別情報である図2ではA等。項目閲覧対象利用者IDに対応して格納される情報は、利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報である図2ではB,E,P,等。なお、サーバ10に対しては、ネットワーク2を介して端末装置図示省略が接続されており、利用者は端末装置を介してサーバ10に情報を提供することができる。端末装置から、提供情報と当該提供情報を提供した利用者に対応する識別情報とがネットワーク2を介してサーバ10に提供されると、サーバ10の制御部12は利用者DB13aを参照し、当該提供情報を提供した利用者を閲覧対象利用者として登録している他の利用者から当該提供情報が閲覧可能となるように、当該提供情報をデータ記録部13に格納する。構成-関連性分析装置図1に戻り、関連性分析装置20は、サーバ10を利用する複数の利用者の相互の関連性を分析するためのものである。この関連性分析装置20は、通信部21、制御部22、及びデータ記録部23を備えている。構成-関連性分析装置-通信部通信部21は、ネットワーク2を介してサーバ10と通信を行う通信手段であり、公知の通信装置を用いることができる。構成-関連性分析装置-制御部制御部22は、機能概念的に、利用者特定部22a、サーバ情報取得部22b、経路特定部22c、及び関連性特定部22dを備えている。利用者特定部22aは、複数の利用者の中から、分析の基準になる分析基準利用者と、当該分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者とを、特定する利用者特定手段である。サーバ情報取得部22bは、利用者を一意に識別する識別情報と、利用者が登録した閲覧対象利用者を特定するための登録情報とを、サーバ10から取得するサーバ情報取得手段である。経路特定部22cは、利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、利用者特定部22aにより特定された分析基準利用者を起点とすると共に、利用者特定部22aにより特定された分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、サーバ情報取得部22bにより取得された識別情報と登録情報とに基づいて特定する経路特定手段である。関連性特定部22dは、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する関連性特定手段である。これらの制御部22の各部によって実行される処理の詳細については後述する。なお、本実施の形態1に係る関連性分析プログラムは、任意の記録媒体又はネットワークを介して関連性分析装置20にインストールされることで、制御部22の各部を実質的に構成する。構成-関連性分析装置-データ記録部データ記録部23は、関連性分析装置20の動作に必要なプログラム及び各種のデータを記録する記録手段である。処理次に、このように構成された関連性分析システム1によって実行される関連性分析処理について説明する。図3は関連性分析処理のフローチャートである以下の各処理の説明ではステップをSと略記する。この関連性分析処理は、例えば、関連性分析装置20に電源が投入された後、入力手段図示省略を介して関連性分析処理を実行すべき旨の指示入力が行われた場合に起動される。図3に示すように、関連性分析処理が開始されると、利用者特定部22aは、利用者によりサーバ10に提供された所定の提供情報をサーバ10に検索させるための検索条件の設定を行うSA1。例えば利用者特定部22aは、検索条件の入力を促す旨の情報を出力手段図示省略から出力させ、入力手段図示省略を介して入力された条件を検索条件として設定する。ここで設定される検索条件としては、例えば、利用者が知りたい情報を含む提供情報を検索するためのキーワード例えば施設名や地点名等が用いられる。次に、利用者特定部22aは、SA1で設定した検索条件を通信部21からネットワーク2を介してサーバ10に送信するSA2。サーバ10の制御部12は、関連性分析装置20から送信された検索条件を通信部11を介して受信するとSA3、当該検索条件に合致する提供情報をデータ記録部13の中から検索し、検索された提供情報を、当該提供情報を提供した利用者の識別情報と共に通信部11からネットワーク2を介して関連性分析装置20に送信するSA4。例えばSA2において、飲食店の店名○△が検索条件として関連性分析装置20からサーバ10に送信され、この○△を含む提供情報として、識別情報Dにて識別される利用者が提供した提供情報○△はカツカレーがお勧めと、識別情報Gにて識別される利用者が提供した提供情報○△はラーメンがお勧めとが検索された場合、サーバ10の制御部12は、SA4において、これらの提供情報と当該提供情報を提供した利用者の識別情報とを関連付けたリストを関連性分析装置20に送信する。利用者特定部22aは、サーバ10から送信された提供情報と、その提供情報に対応する識別情報とを、通信部21を介して受信するSA5。そして、利用者特定部22aは、分析の基準になる分析基準利用者を特定すると共に、SA5で受信した識別情報に基づき特定される利用者の内、分析基準利用者に対する関連性の分析の対象になる分析対象利用者を特定するSA6。例えば、利用者特定部22aは、分析基準利用者に対応する識別情報の入力を促す旨の情報を出力手段図示省略から出力させ、入力手段図示省略を介して入力された識別情報に対応する利用者を、分析基準利用者として特定する。また利用者特定部22aは、SA5で受信した識別情報に対応する利用者の中から分析対象利用者を選択して当該利用者の識別情報を入力するように促す旨の情報を、出力手段図示省略から出力させ、入力手段図示省略を介して入力された識別情報に対応する利用者を、分析対象利用者として特定する。続いてサーバ情報取得部22bは、サーバ10の利用者DB13aに格納されている識別情報と登録情報との送信を、サーバ10に要求するSA7。サーバ10の制御部12は、識別情報と登録情報との送信要求を通信部11を介して受信するとSA8、利用者DB13aに格納されている識別情報と登録情報とを通信部11からネットワーク2を介して関連性分析装置20に送信するSA9。なお、サーバ10の制御部12が、利用者DB13aに格納されている全ての識別情報及び登録情報を通信部11を介して関連性分析装置20に送信するようにしてもよく、あるいは、利用者DB13aに格納されている識別情報及び登録情報のうち、所定の条件に合致する識別情報及び登録情報例えば、各利用者毎に設定された地域を特定する地域設定情報が識別情報に関連付けて格納されている場合において、分析基準利用者や分析対象利用者と同じ地域が設定されている利用者の識別情報及び登録情報を通信部11を介して関連性分析装置20に送信するようにしてもよい。SA9の処理の後、サーバ10の制御部12は関連性分析処理を終了する。サーバ情報取得部22bは、サーバ10から送信された識別情報と登録情報とを、通信部21を介して受信するSA10。そして、経路特定部22cは、利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を1つ又は複数接続して構成される経路であり、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路であって、各要素経路における起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している関係にある経路を、サーバ情報取得部22bにより取得された識別情報と登録情報とに基づいて特定するSA11。経路特定部22cは、例えばダイクストラ法等の公知の経路探索方法を用いて、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする最短経路を特定する。図4は、経路特定部22cにより特定された経路を例示した概念図である。図4において丸で囲まれたアルファベットは識別情報を表しており、Aが分析基準利用者すなわち経路の起点、キーワード○△を含む提供情報を提供したD及びGが分析対象利用者すなわち経路の終点である場合を例示している。また、各アルファベット間を結ぶ矢印は、各利用者から当該利用者が登録した閲覧対象利用者に至る要素経路を表しており、特に実線矢印は、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路すなわち、起点側の利用者が終点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を示している。また、点線矢印は、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を示している。この図4によれば、起点AからB、C、Dの順に要素経路を接続して終点Dに至る経路と、起点AからE、F、Gの順に要素経路を接続して終点Gに至る経路とが、経路特定部22cにより特定されている。図3に戻り、関連性特定部22dは、経路特定部22cにより特定された経路を構成する要素経路の数を特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数を識別情報と登録情報とに基づいて特定するSA12。図4の例では、関連性特定部22dは、起点Aから終点Dに至る経路を構成する要素経路図4中の実線矢印の数は3であると特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路図4中の点線矢印の数は1であると特定する。また、関連性特定部22dは、起点Aから終点Gに至る経路を構成する要素経路の数は3であると特定すると共に、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数は2であると特定する。図3に戻り、関連性特定部22dは、当該関連性特定部22dがSA12で特定した、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数に基づき、各経路の登録指数を算出するSA13。この登録指数は、関連性特定部22dが分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する際に用いる指数であり、登録指数=経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数{経路を構成する要素経路の数-経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数}×2により算出される。この式によれば、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、登録指数が小さくなる。図4の例では、起点Aから終点Dに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は3、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が1であるので、登録指数=13-1×2=5と算出される。また、起点Aから終点Gに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は3、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が2であるので、登録指数=23-2×2=4と算出される。図3に戻り、関連性特定部22dは、当該関連性特定部22dがSA12で特定した各経路を構成する要素経路の数と、SA13で特定した各経路の登録指数とに基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するSA14。具体的には、関連性特定部22dは、経路を構成する要素経路の数と当該経路の登録指数との和を、関連性を示す数値として算出する。上述のように、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、登録指数が小さくなるので、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、関連性を示す数値も小さくなる。ここで、経路を構成する要素経路の数が少ないということは、分析基準利用者と分析対象利用者とのネットワーク上の距離が小さいということであり、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いと考えられる。また、経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いということは、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に閲覧対象利用者として登録し合っている組合せが多いということであり、相互の関連性が高い利用者によって経路が構成されていることから、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いと考えられる。従って、関連性を示す数値が小さくなるほど、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性が高いことを示している。図4の例では、起点Aから終点Dに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は3、登録指数は5であるので、関連性は35=8と算出される。また、起点Aから終点Gに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は3、登録指数は4であるので、関連性は34=7と算出される。図5は、図4に例示した各経路における要素経路数、登録指数、及び関連性の関係を示した表である。図5に示すように、起点Aから終点Dに至る経路と、起点Aから終点Gに至る経路とは、何れも要素経路数が3で等しいが、起点Aから終点Dに至る経路の登録指数が5であるのに比較して、起点Aから終点Gに至る経路の登録指数は4と小さい。従って、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性を示す数値も、起点Aから終点Dに至る経路の登録指数が8であるのに比較して、起点Aから終点Gに至る経路の登録指数は7と小さい。このことから、分析基準利用者Aと分析対象利用者Dとの相互の関連性よりも、分析基準利用者Aと分析対象利用者Gとの相互の関連性の方が高いことが特定される。図3に戻り、関連性特定部22dは、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の特定結果を出力するSA15。なお、関連性の特定結果の出力態様は任意で、例えば、SA14で算出した関連性を示す数値を経路毎にディスプレイ等の出力手段図示省略を介して出力してもよく、あるいは、SA4でサーバ10から関連性分析装置20に送信された提供情報及び識別情報であって、分析対象利用者に対応する提供情報及び識別情報を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の高い順すなわち関連性を示す数値が小さい順に並べ替えて、出力手段を介して出力してもよい。SA15の処理の後、関連性分析装置20の制御部22は関連性分析処理を終了する。効果このように本実施の形態1によれば、関連性特定部22dは、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数と、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否かとに基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、ネットワークにおける分析基準利用者と分析対象利用者との距離や、経路を構成する各要素経路における利用者相互の関連性を考慮して、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を適切に分析することができ、情報を閲覧する利用者にとって当該情報をサーバ10に提供した利用者が関連性の高い利用者か否かの判断材料を提供することができる。特に、関連性特定部22dは、経路を構成する要素経路の数が少なく、且つ、当該経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路の数が多いほど、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性が高いと特定するので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。実施の形態2次に、実施の形態2について説明する。この形態は、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、当該経路を構成する要素経路の数を0とする形態である。なお、実施の形態2の構成は、特記する場合を除いて実施の形態1の構成と略同一であり、実施の形態1の構成と略同一の構成についてはこの実施の形態1で用いたものと同一の符号及び/又は名称を必要に応じて付して、その説明を省略する。処理実施の形態2に係る関連性分析システム1によって実行される関連性分析処理について説明する。図6は、実施の形態2に係る関連性分析処理のフローチャートである。なお、本実施の形態2に係る関連性分析処理の内、SB1からSB11は図3のSA1からSA11と、SB15はSA15とそれぞれ同様であるので、説明を省略する。SB11の処理の後、関連性特定部22dは、経路特定部22cにより特定された経路を構成する各要素経路における終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路を、SB10で受信した識別情報と登録情報とに基づいて特定するSB12。図7aは、経路特定部22cにより特定された経路を例示した概念図である。この図7aでは、Aが分析基準利用者すなわち経路の起点、キーワード○△を含む提供情報を提供したD及びHが分析対象利用者すなわち経路の終点である場合を例示している。この図7aによれば、起点AからB、C、Dの順に要素経路を接続して終点Dに至る経路と、起点AからE、F、G、Hの順に要素経路を接続して終点Hに至る経路とが、経路特定部22cにより特定されている。図6に戻り、関連性特定部22dは、経路特定部22cにより特定された経路の終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を0として、経路を構成する要素経路の数を特定するSB13。図7bは、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路について、経路を構成する要素経路の数を0として、図7aの経路を再構成した結果を例示した概念図である。図7aによれば、起点Aから終点Dに至る経路を構成する各要素経路の内、AB間の要素経路においては、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している。この場合、関連性特定部22dはAB間の要素経路の数を0とする。すなわち図7bに示すように、A及びBについては、ネットワーク上の相互の距離が0の一群を構成しているものとする。従って、関連性特定部22dは、起点Aから終点Dに至る経路を構成する経路を構成する要素経路の数を2と特定する。また、図7aによれば、起点Aから終点Hに至る経路を構成する各要素経路の内、EF間、FG間、及びGH間の要素経路においては、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している。この場合、関連性特定部22dはEF間、FG間、及びGH間の要素経路の数を0とする。すなわち図7bに示すように、E、F、G、及びHについては、ネットワーク上の相互の距離が0の一群を構成しているものとする。従って、関連性特定部22dは、起点Aから終点Gに至る経路を構成する経路を構成する要素経路の数を1と特定する。図6に戻り、関連性特定部22dは、当該関連性特定部22dがSB13で特定した要素経路の数を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を示す数値として特定するSB14。図8は、図7aに例示した経路の要素経路数本来の要素経路数と、図7bに例示した再構成後の経路の要素経路数を示した表である。図8に示すように、起点Aから終点Dに至る経路の本来の要素経路数が3であるのに対し、起点Aから終点Gに至る経路の本来の要素経路数は4であり、起点Aから終点Gに至る経路の方が要素経路数が多い。しかし、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路について、経路を構成する要素経路の数を0として経路を再構成した場合、起点Aから終点Dに至る経路の要素経路数が2であるのに対し、起点Aから終点Gに至る経路の要素経路数は1であり、起点Aから終点Gに至る経路の方が要素経路数が少ない。このことから、分析基準利用者Aと分析対象利用者Dとの関連性よりも、分析基準利用者Aと分析対象利用者Gとの関連性の方が高いことが特定される。効果このように本実施の形態2によれば、関連性特定部22dは、経路を構成する要素経路の数を特定する際、終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録している要素経路については、経路を構成する要素経路の数を0とするので、経路を構成する各要素経路における利用者が相互に登録し合っている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。実施の形態3次に、実施の形態3について説明する。この形態は、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する形態である。なお、実施の形態3の構成は、特記する場合を除いて実施の形態1の構成と略同一であり、実施の形態1の構成と略同一の構成についてはこの実施の形態1で用いたものと同一の符号及び/又は名称を必要に応じて付して、その説明を省略する。構成-サーバ-データ記録部まず、実施の形態3に係る関連性分析システム1の構成について説明する。図9は、実施の形態3に係る利用者DB13aに格納されている情報を例示した表である。この図9に示すように、利用者DB13aには、項目利用者ID及び閲覧対象利用者IDに対応する情報に関連づけて、項目提供数情報に対応する情報が格納されている。この項目提供数情報に対応して格納される情報は、他の利用者を宛て先として各利用者からサーバ10へ提供された情報の数を特定する提供数情報であり、宛て先とされた利用者の識別情報図9ではB等が小項目宛て先に対応して格納され、当該利用者を宛て先としてサーバ10へ提供された情報の数図9では20等が小項目提供数に対応して格納される。処理次に、実施の形態3に係る関連性分析システム1によって実行される関連性分析処理について説明する。図10は、実施の形態3に係る関連性分析処理のフローチャートである。なお、本実施の形態3に係る関連性分析処理の内、SC1からSC6は図3のSA1からSA6と、SC11からSC13はSA11からSA13と、SC16はSA15と、それぞれ同様であるので、説明を省略する。SC6の処理の後、サーバ情報取得部22bは、サーバ10の利用者DB13aに格納されている識別情報、登録情報、及び提供数情報の送信を、サーバ10に要求するSC7。サーバ10の制御部12は、識別情報、登録情報、及び提供数情報の送信要求を通信部11を介して受信するとSC8、利用者DB13aに格納されている識別情報、登録情報、及び提供数情報を通信部11からネットワーク2を介して関連性分析装置20に送信するSC9。SC9の処理の後、サーバ10の制御部12は関連性分析処理を終了する。サーバ情報取得部22bは、サーバ10から送信された識別情報、登録情報、及び提供数情報を、通信部21を介して受信するSC10。SC13の処理の後、関連性特定部22dは、SC10でサーバ情報取得部22bがサーバ10から受信した提供数情報に基づき、各経路の発言指数を算出するSC14。この発言指数は、関連性特定部22dが分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定する際に用いる指数である。例えば関連性特定部22dは、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している各要素経路について、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報の数/他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された全ての情報の数を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出する。すなわち、他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報のうち、終点側の利用者を宛て先とする情報の割合が多いほど、発言指数が大きくなる。図11は、経路特定部22cにより特定された経路を例示した概念図である。この図11では、Aが分析基準利用者すなわち経路の起点、キーワード○△を含む提供情報を提供したC及びFが分析対象利用者すなわち経路の終点である場合を例示している。この図11によれば、起点AからB、Cの順に要素経路を接続して終点Cに至る経路と、起点AからE、Fの順に要素経路を接続して終点Fに至る経路とが、経路特定部22cにより特定されている。また、図11において、発言数は他の利用者を宛て先として利用者からサーバ10に提供された全ての情報の数を示し、アルファベットはアルファベットに対応する他の利用者を宛て先として利用者からサーバ10に提供された情報の数を示している。この図11の例では、起点Aから終点Cに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している要素経路として、AB間の要素経路が存在している。この要素経路について、終点側の利用者Bを宛て先として起点側の利用者Aからサーバ10に提供された情報の数は20であり、他の利用者を宛て先として起点側の利用者Aからサーバ10に提供された全ての情報の数は50であるので、発言指数は20/50=0.4と算出される。一方、起点Aから終点Fに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している要素経路が存在しないため、発言指数は0と算出される。図10に戻り、関連性特定部22dは、当該関連性特定部22dがSC12で特定した各経路を構成する要素経路の数、SC13で算出した各経路の登録指数、及びSC14で算出した各経路の発言指数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するSC15。具体的には、関連性特定部22dは、経路を構成する要素経路の数と当該経路の登録指数との和から、当該経路の発言指数を減算した値を、関連性を示す数値として算出する。上述のように、他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報のうち、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報の割合が多いほど、発言指数が大きくなることから、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報の割合が多いほど、関連性を示す数値は小さくなる。図11の例では、起点Aから終点Cに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は2、登録指数は3、発言指数は0.4であるので、関連性は23-0.4=4.6と算出される。また、起点Aから終点Fに至る経路については、当該経路を構成する経路を構成する要素経路の数は2、登録指数は3、発言指数は0であるので、関連性は23-0=5と算出される。図12は、図11に例示した各経路における要素経路数、登録指数、発言指数、及び関連性の関係を示した表である。図12に示すように、起点Aから終点Cに至る経路と、起点Aから終点Fに至る経路とは、何れも要素経路数と登録指数との和が5で等しいが、起点Aから終点Cに至る経路の発言指数が0.4であるのに比較して、起点Aから終点Fに至る経路の発言指数は0となっている。その結果、分析基準利用者と分析対象利用者との関連性を示す数値は、起点Aから終点Cに至る経路の登録指数が4.6であるのに比較して、起点Aから終点Fに至る経路の登録指数は5と大きい。このことから、分析基準利用者Aと分析対象利用者Cとの関連性の方が、分析基準利用者Aと分析対象利用者Fとの関連性よりも高いことが特定される。これは、起点Aから終点Cに至る経路を構成するAB間の要素経路において、終点側の利用者Bを宛て先として起点側の利用者Aから情報が提供されており、当該要素経路における利用者の相互の関連性が高いと考えられることを反映している。効果このように本実施の形態3によれば、関連性特定部22dは、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数を特定し、当該特定した数に基づき、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するので、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供されている場合には当該利用者の相互の関連性が高い点を、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性の判断に反映でき、一層適切に関連性を分析することができる。各実施の形態に対する変形例以上、本発明に係る各実施の形態について説明したが、本発明の具体的な構成及び手段は、特許請求の範囲に記載した各発明の技術的思想の範囲内において、任意に改変及び改良することができる。以下、このような変形例について説明する。解決しようとする課題や発明の効果についてまず、発明が解決しようとする課題や発明の効果は、上述の内容に限定されるものではなく、発明の実施環境や構成の細部に応じて異なる可能性があり、上述した課題の一部のみを解決したり、上述した効果の一部のみを奏することがある。関連性分析装置について上述の各実施の形態では、関連性分析装置20の設置対象について特に明記していないが、例えばカーナビゲーション装置の一部として車両に搭載してもよく、あるいはスマートフォンの如き携帯型情報端末に搭載してもよい。また、上述した各電気的構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散及び/又は統合して構成できる。例えば、関連性分析装置20の一部の機能をサーバ10や端末装置に設けておき、必要に応じて関連性分析装置20が端末装置やサーバ10と通信を行うことで、各処理を行ってもよい。関連性分析処理について上述の各実施の形態では、経路特定部22cが、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする最短経路を特定する場合を例として説明したが、最短経路とは異なる経路を経路特定部22cが特定するようにしてもよい。また、上述の各実施の形態では、分析基準利用者を起点とすると共に分析対象利用者を終点とする経路を構成する要素経路の数、各要素経路において終点側の利用者が起点側の利用者を閲覧対象利用者として登録しているか否か、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として提供された情報の数等に基づいて、分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定すると説明したが、更に他の指標も利用して分析基準利用者と分析対象利用者との相互の関連性を特定するようにしてもよい。例えば、経路を構成する各要素経路における起点側の利用者から終点側の利用者を宛て先として情報が提供される頻度が高い程、発言指数が大きくなるようにすなわち、関連性が高いと特定するようにしてもよい。あるいは、経路を構成する各要素経路における利用者を閲覧対象利用者として登録している他の利用者の総数が多いほど、個別の利用者間のつながりは希薄であると考えられることから、登録指数が大きくなるようにすなわち、関連性が低いと特定するようにしてもよい。また、上述の実施の形態3では、関連性特定部22dが、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している各要素経路について、終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報の数/他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された全ての情報の数を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出すると説明したが、他の方法で発言指数を算出するようにしてもよい。例えば、経路を構成する要素経路における起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している各要素経路について、{終点側の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された情報の数起点側の利用者を宛て先として終点側の利用者からサーバ10に提供された情報の数}/{他の利用者を宛て先として起点側の利用者からサーバ10に提供された全ての情報の数他の利用者を宛て先として終点側の利用者からサーバ10に提供された全ての情報の数}を算出し、当該算出した値の総和として発言指数を算出するようにしてもよい。この場合、図11の例では、起点Aから終点Cに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している要素経路として、AB間の要素経路が存在している。このAB間の要素経路について、終点側の利用者Bを宛て先として起点側の利用者Aからサーバ10に提供された情報の数は20、起点側の利用者Aを宛て先として終点側の利用者Bからサーバ10に提供された情報の数は20、他の利用者を宛て先として起点側の利用者Aからサーバ10に提供された全ての情報の数は50、他の利用者を宛て先として終点側の利用者Bからサーバ10に提供された全ての情報の数は50であるので、起点Aから終点Cに至る経路における発言指数は、2020/5050=0.4と算出される。一方、起点Aから終点Fに至る経路については、起点側の利用者と終点側の利用者とが、お互いを宛て先としてサーバ10に情報を提供している要素経路が存在しないため、発言指数は0と算出される。"