ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、を有することを特徴とするサーバ装置。前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定するキーワード重要度特定部と、を更に有することを特徴とする請求項1に記載のサーバ装置。前記リンク注目度特定部は、ここで、Fmは、全てのリンクの数をM個とした場合のm番目のリンクの注目度、nmは、前記m番目のリンクの指示回数、αmは、前記m番目のリンクの指示の比率の予測値、βは0<βを満足する定数、によってリンクの注目度を算出することを特徴とする請求項1又は2に記載のサーバ装置。前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、請求項1乃至3のうちいずれか1項に記載のサーバ装置。前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び/又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする請求項1乃至4のうちいずれか1項に記載のサーバ装置。複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化するリンク注目度正規化部、を更に有することを特徴とする請求項1乃至5のうちいずれか1項記載のサーバ装置。コンピュータにより実行される方法であって、ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定することを特徴とする方法。前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出し、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定することを特徴とする請求項7に記載の方法。ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出し、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定する、処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする請求項9に記載のプログラム。しかしながら、ユーザは、ウエブページのレイアウト等に基づくクリックのしやすさや、ウエブページの見栄えなど、ユーザの嗜好以外の要因により、ウエブページをアクセスする場合も多い。従って、上記の技術においては、ユーザの嗜好に合ったキーワード抽出等の技術を十分に提供しているとは言えない。本装置は、このような技術的課題を解決するためになされたものであって、ユーザの嗜好に適合したキーワードの抽出及びウエブコンテンツアクセス情報を収集し、これらの情報の提供を行う装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。本装置の一観点によれば、ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、を有することを特徴とするサーバ装置が提供される。本装置の一観点によれば、ユーザの嗜好に適合したキーワードの抽出及びウエブコンテンツアクセス情報を収集し、これらの情報の提供を行うことができる。以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の各実施形態においては、例示としてクリックの語を用いて説明するが、クリックは、指示の一例である。指示とは、例えば、マウスの場合には、クリックを意味し、タッチパネルの場合には、タップと呼ばれる場合がある。あるいは、ウエブページにおいて、タブキーを使って、フォーカスをリンクやボタンに移動させ、所望のリンクにフォーカスが移動した状態で、Enterキーを押下すれば、マウスによるクリックと同様の処理が行われる。したがって、本発明は、マウスによるクリックに限られるものではなく、ユーザーインターフェースを用いたあらゆる指示を対象とする点に留意すべきである。図1は、本発明の一実施形態のシステム100の構成を示している。システム100は、記憶装置A122が接続されたウエブサーバ装置120、記憶装置B142が接続されたウエブコンテンツ管理サーバ装置140、クライアント131、クライアント132、及びネットワーク110を有する。また、ウエブサーバ装置120、ウエブコンテンツ管理サーバ装置130、クライアント131及びクライアント132は、それぞれ、回線111乃至114で、ネットワーク110と接続されている。ウエブサーバ装置120は、記憶装置A122に記憶されたウエブコンテンツ124を用いて、ウエブページを、ネットワーク110を介してクライアント131又は132に提供する。また、ウエブサーバ装置120は、ウエブコンテンツへのアクセスに関する種々のイベントをアクセスログ126に記憶する。このアクセスログ126は、ウエブコンテンツ管理サーバ装置140等に提供されてもよい。ウエブコンテンツ管理サーバ装置140は、ウエブサーバ装置120が公開しているウエブコンテンツ124の中にある複数のリンクの注目度を算出し、リンク注目度データ144として、記憶装置B142に記憶してもよい。また、エブコンテンツ管理サーバ装置140は、ウエブコンテンツ124に存在するキーワードや、ウエブコンテンツ内のリンクで示されたコンテンツ内のキーワードの重要度を算出し、キーワード重要度データ145として、記憶装置B142内に記憶してもよい。ウエブコンテンツ管理サーバ装置140は、上述の算出を行うために、アクセスログ126の情報などを利用してもよい。また、記憶装置142内には、ウエブコンテンツ124のリンクのクリック比率予測値146や、それぞれのユーザにカスタマイズされたウエブコンテンツのレイアウトをウエブレイアウトデータ147として記憶してもよい。上述の各種データ及び処理の詳細に関しては後述する。なお、ウエブサーバ装置120及びウエブコンテンツ管理サーバ装置140は、必ずしも別個のサーバ装置である必要はない。上述の種々の機能を1つのサーバ装置にインプリメントしてもよい。また、本明細書において、ウエブサーバ装置120に存在するとして説明する機能やデータの一部をウエブコンテンツ管理サーバ装置140に存在させてもよい。その逆も同様である。また、データについては、そのコピーを双方のサーバが保持してもよい。また、クライアント131は、パーソナルコンピュータ、携帯電話、多機能電話、タブレットコンピュータなど、ネットワークに接続する機能を有する装置が含まれる。図2は、本実施形態のサーバ装置120及び140のハードウエア構成200を示している。サーバ装置は、CPU210、CD-ROM等の機械読み取り可能な媒体225を読み書きできるドライブ220、ハードディスクなどの動的記憶装置230、RAM232、ROM234、I/O236、及び通信装置238を含む。以下に説明する各種の実施形態の機能は、適切なプログラムがCPU210に読み込まれ実行されることにより仮想的に実現されてもよい。また、プログラムに係る本発明は、機械読み取り可能な記録媒体に格納されてもよい。機械読み取り可能な記録媒体には、磁気記録媒体、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録媒体には、HDD、フレキシブルディスクFD、磁気テープMTなどがある。光ディスクには、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAM、CD-ROMCompactDisc-ReadOnlyMemory、CD-RRecordable/RWReWritableなどがある。また、光磁気記録媒体には、MOMagneto-Opticaldiskなどがある。<リンクの注目度の特定>図3は、ウエブページのリンク、リンク毎の計測されたクリック回数、及びクリック比率の例を示している。図3aは、ウエブページ300のレイアウトを示しており、リンク1乃至リンク8が各々の領域に貼り付けられている。例えば、ユーザがリンク3の領域303をクリックすると、ブラウザは、リンク3例えばハイパーリンクに割り当てられたURLのページをディスプレイに表示する。なお、リンクは、単純にリンクに埋め込まれたURLを表示させる以外に、スクリプトなどを起動させて、動画の表示や所望のアプリケーションを起動させるものであってもよい。図3bは、ウエブページ内の各々の領域のクリック回数を示している。リンク3の領域313は、クリック回数が12233回であることを示している。このクリックの回数は、ウエブページを閲覧したすべてのユーザに対するクリック回数、特定のユーザ集合例えば男性のユーザのクリック回数、あるいは、特定のユーザのクリック回数などが取得できる。特定のリンクがクリックされた情報は、ウエブページ300及びそれぞれのリンク先のウエブページのアクセスログを解析することにより取得できる。あるいは、ウエブページ300に、各リンクをクリックした際のイベントを収集するスクリプトを記述しておき、そのイベント情報を例えばウエブコンテンツ管理サーバ装置140に送信するようにしてもよい。ユーザを特定するためには、そのページを表示させるためにユーザIDとパスワードを入力させることにより実現できる。またユーザ層集合を構成する1以上のユーザを特定するためには、ユーザIDとパスワードの登録時に必要な情報性別、生年月日、パソコン使用経験年数、業種等の入力をユーザに促すことにより行える。また、クライアントマシン上に置かれるクッキー等を用いることにより、ユーザIDとパスワードを一旦入力すれば、その後においても、ID及びパスワードの入力を省略しても個人を特定することは一定の限度で可能である。図3cは、ウエブページの各領域のクリックの比率を示している。例えば、ウエブページ全体のクリック回数に対するリンク3に該当する領域323のクリックの比率は、21である。このクリックの比率は、リンク3の領域のクリック回数である12233回を、ウエブページ全体のクリック回数で割ることにより算出できる。各領域のクリックの比率を合計すると100となるようにしてもよい。なお、図3の例では、ページ全体のクリック回数を基に各領域のクリック回数の比を算出したが、これに限られるものではない。例えば、特定のユーザに注目し、その特定の1ユーザのクリック回数を他のユーザのクリック回数よりも大きな重みを付けて各領域のクリック比率を算出してもよい。図4は、ウエブページを分割しクリック比率の予測値を算出するための例を示している。図4aは、ウエブページを35等分に分割した例を示している。ウエブページを分割する理由は、クリックの比率の予測値の算出を単純化するためである。分割の個数や、分割の方法は、任意に変更してもよい。本明細書では、この分割された各区域をスクエアと呼ぶなお、ここではスクエアと呼ぶが、正方形である必要はない。これに対して、各リンクを構成している区域を領域例えば領域403と呼び、上記スクエア410と区別することとする。図4bは、フィッツのUIの法則を用いて、クリックのしやすさをパーセンテージで表現したものである。フィッツのUIの法則とは、マウスポインタの現在位置から遠く、サイズも小さいオブジェクトは、一般にクリックしにくくなるという法則を言う。図4bの例では、ページ中央やや上のスクエア410が一番クリックしやすいものと設定し、このスクエア410に100の値を付与している。そして、スクエア410から遠くなるに従って、マウスのポインタの移動距離に応じて各スクエアに付与する値を減少させている。これらのクリックのしやすさに係る値は、予め固定値を設定しておいてもよい。図4cは、ページの背景色とスクエアの色のコントラスト比が高いスクエアに、高いクリック比率の予測値を付与している。この理由は、コントラスト比が高いほどユーザに目立ちやすいため、ユーザのクリックを誘発しやすいという人間の行動パターンに基づくものである。例えば、背景色を白とした場合、スクエアの色が白RGB:0xFFFのときを0とし、スクエアの色が黒RGB:0x000を100とする。そして、例えば、各スクエアの一番広い部分を占める色をそのスクエアの色として採用する。例えばスクエアの色が0x800であれば、50の値をそのスクエアに付与してもよい。図5は、リンク毎のクリック比率の予測値の算出結果の例を示している。この例では、図4b及び図4cにおいて求めたクリックのしやすさの度合いをスクエア毎に掛け合わせる。次に、各リンクの領域に重なるスクエアの数値を合計し、各リンクの領域の仮のクリック比率の予測値を求める。リンクの領域とスクエアとが完全に重ならない場合は、リンクの領域とスクエアとが重なる部分と重ならない部分の比率で、スクエアに付与された値を按分して、重なった部分のスクエア領域の値を算出し、リンクの領域の値に加算するべき値としてもよい。そして、各リンクの領域の値を合計した数字が100となるように、各リンクの領域の値に定数をかけ正規化する。この結果が図5に示されている。図5は、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づく、クリック比率の予測値を表す一例である。この予測値は、リンクに係るキーワードによるユーザの嗜好に基づかないクリック比率の予測値ととらえることができる。なお、上述の実施形態では、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づく、クリック比率の予測値を算出したが、これに限られるものではない。ウエブページを見たユーザは、ウエブページ上に表示された言葉や意味のある絵などから、ユーザの嗜好に基づいて、リンクをクリックする場合と、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づき、リンクをクリックする場合とがある。計測されたクリック回数から、ユーザの嗜好を抽出するためには、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさ等による、ユーザの嗜好に基づかないクリックの計測値の影響を可能な限り取り除くことが重要である。したがって、例えば、図3cの実際のクリック比率から、図5のクリック比率の予測値を減算することにより、真にユーザの嗜好に基づくクリック比率により近い、リンクの注目度の値を算出することができる。本実施形態では、図3cの実際のクリック比率から図5のクリック比率の予測値を差し引くことにより、ユーザの嗜好に基づくクリック比率を推定し算出している。この値を以下、リンクの注目度と呼ぶ。リンクの注目度は、ユーザの嗜好に基づいて、ユーザがそのリンクを注目している度合いの指標として利用できる。リンクの注目度は、下式によって算出してもよい。ここで、Fmは、全てのリンクの数をM個とした場合のm番目のリンクの注目度、nmは、前記m番目のリンクのクリック回数、αmは、前記m番目のリンクのクリックの比率の予測値である。βは0<βを満足する定数である。なお、上記実施形態では、単純に減算を行ったがβ=1、βの値を変更させて、クリック比率の予測の値に、必要な重みをかけて減算を行ってもよい。あるいは、その他の計算方法を適宜用いてもよい。また、βの値は、アクセスしたユーザ全体に対する各リンクの注目度を算出する場合と、特定の一人のユーザに対するリンクの注目度を算出する場合とで異ならせてもよい。図6は、各リンクに対する実際のアクセス比率と、アクセス比率の予測値からリンクの注目度を算出する手法の一例を示している。図6aは、図3において説明した各リンクに対して計測された実際のクリック比率を示している。図6bは、図5において説明したクリック比率の予測値を示している。図6cは、各リンクに対して、図6aの値から図6bの値を減算した値を採用した場合のリンクの注目度を示している。算術の仕方は、上述の式1を用いてもよく、あるいは他の算術を採用してもよい。たとえばリンク1に対応する図6aの領域611の実際のクリック比率は、20であり、図6bに示すようにクリック比率の予測値は、3である。これらの数値を用いて、図6cに示すように領域631のリンクの重要度は17となり、ウエブページ630の中で一番高い注目度を示していることが分かる。これに対して、リンク3に対応する領域613は実際のクリック比率が30と高い数値であった。しかしながら、領域623のクリック比率の予測値が26であったため、領域633のリンク注目度は、4と特定されたことを示している。図6cに示されたリンク注目度に基づいて、そのリンクが指し示すコンテンツなどの注目度を認識することができる。また、上述したように、母集団を特定することにより例えば男性のユーザ、特定のユーザ層に関するリンクの注目度を知ることができる。また、特定の1ユーザに対して計測することにより、特定の1ユーザのリンク注目度を特定することができる。この特定されたリンク注目度に基づいて、注目されているリンクは、よりクリックしやすい位置に移動させてもよい。また、特定のユーザのためのレイアウトマイページを設定することも可能である。レイアウトの変更の詳細については後述する。<キーワードの重要度の特定>図7は、キーワードを抽出する手法の一例を示した図である。表示しているウエブページにリンク1701が表示されている。以下、このリンク1701に関するキーワード群をリンクキーワードテーブル720に格納する処理を説明する。リンク1701は、ウエブページ700上にパソコンのセキュリティ対策と表されており、ハイパーリンクのURL情報としてhttp://ABC.def.hgが埋め込まれている。このハイパーリンクをクリックすると、上記URLのリンク先のページ730がディスプレイ上に表示される。ウエブコンテンツ管理サーバ装置又はキーワード抽出部710は、リンクキーワードテーブルのリンクID欄721のリンク1に対応するURLのエントリ欄722に、上記URLhttp://ABC.def.hgを記入する。そして、キーワード抽出部710は、リンク1701のテキスト情報、オルト属性を含む情報から、キーワードを抽出して、キーワード群のエントリ欄723に格納してもよい。なお、リンク1が写真など、テキスト以外の情報で構成されている場合には、オルト属性などの情報を用いてもよい。また、キーワード抽出部710は、リンク先のページ730のテキスト情報731やメタタグ情報732を解析し、キーワードを抽出し、キーワード群のエントリ欄723に格納してもよい。なお、キーワードを抽出するためには、日本語の場合には、形態素解析を行い、活用変換や不要語リストによるキーワード候補の絞り込み等のアルゴリズムを使用すればよい。以上のようにして、ウエブページ700の各リンクに対応するキーワード群が、リンクキーワードテーブル720に蓄積される。なお、このリンクキーワードテーブルは、後述するキーワード重要度特定部によって利用され各キーワードに重要度が付与されることになる。図8Aは、キーワードの重要度を特定する手法の例を示している。リンク注目度特定部810によって、リンクID毎のリンク注目度が特定され、リンク注目度データが出力される。リンク注目度の特定の一例は、図6を用いて既に説明した。また、キーワード抽出部710は、各リンクのキーワードを抽出する。キーワード抽出部710の処理の一例は、図7を用いて既に説明した。キーワード重要度特定部830には、リンク注目度特定部810からのリンク注目度データ630と、キーワード抽出部710から、リンクキーワードテーブル720のデータが入力される。キーワード特定部830は、まず、リンクIDを用いて、各キーワードにリンク注目度を対応づけ、キーワードにリンク注目度を付与する処理を行う831。次に、同じキーワードに関するリンク注目度を合算することにより、キーワードの集約を行う832。次に、対応付けられたリンク注目度の合算値が大きい順にキーワードをソートする833。以上の処理によって、キーワードが重要度の順に並んだ、キーワード重要度データが生成され、出力される。そして、このデータは、後述するレイアウト変更部で利用されてもよい。なお、キーワード重要度データは、特定の1ユーザ、特定の集合に属するユーザ例えば男性、あるいは、ウエブページをアクセスした全てのユーザを対象としたキーワード重要度データが取得できる。なお、リンク注目度データについても、同様に、種々のユーザに対してリンク注目度データが取得できることは言うまでもない。図8Bは、複数のページを扱う場合のリンク注目度の正規化の例を示している。この図は、ウエブページAのリンク注目度データ631と、ウエブページBのリンク注目度データ632とを統合して、リンク注目度データ633を作成する際の例を示している。ウエブページAの総クリック回数が1000回であり、ウエブページBの総クリック回数が100回であった場合を想定する。この場合には、ウエブページAのリンク注目度に合わせるため、ウエブページBのリンク注目度に、ウエブページAとウエブページBの総クリック回数の比100/1000をかけて、正規化を行ってもよい。この操作を行うことにより、ウエブページAとウエブページBとの両者のリンク注目度データを統合して後の処理に利用することもできる。<ウエブページレイアウトの変更>次に、上述のリンク注目度データ及びキーワード重要度データを用いて、ウエブページのレイアウトを変更する実施例について、図を用いて説明する。なお、ウエブページのレイアウトの変更においては、特定のユーザのウエブページのアクセスの際に、以下に説明する処理がリアルタイムで実行される必要はない。すなわち、ウエブコンテンツ管理サーバ装置は、ログ情報やイベント情報を利用して、順次処理を行い、後の利用のためにウエブページのレイアウト情報の処理結果を蓄積しておけばよい。図9Aは、特定のユーザに係るウエブページレイアウトの変更に関する処理の例を示している。既に述べたように、リンク注目度特定部810、及びキーワード重要度特定部830は、種々のユーザに関連する情報を出力することができる。図9Aにおける実施形態では、リンク注目度特定部810は、特定ユーザのリンク注目度データ941、及び集合に属する複数のユーザのリンク注目度データ942をレイアウト変更部950に出力してもよい。また、キーワード重要度特定部830は、特定のユーザのキーワード重要度データ943、及び集合に属する複数のユーザのキーワード重要度データ944をレイアウト変更950に出力してもよい。なお、図9Aでは、リンク注目度特定部810から2本のデータ線941及び942が存在しているが、実際には、1つの線であってもよい。二つのデータを直列に伝送すればよいからである。この点は、キーワード重要度特定部830についても同様である。レイアウト変更部950は、これらの入力をスイッチ機能を有するSW1乃至SW4で受け取り、例えば特定のユーザによる設定入力を受け付けることにより、必要な入力だけを選定してもよい。例えば、SW1及びSW3をオフすることにより、特定のユーザに係るデータを考慮しないようにすることができる。この場合には、特定のユーザのウエブページのレイアウトは、集合に属する複数のユーザの嗜好を反映したレイアウトにすることができる。逆に、SW2及びSW4をオフにすれば、特定のユーザに係る嗜好を強く反映したウエブページのレイアウトにすることが可能である。次に、各入力データ941乃至944は、閾値の設定部951で、例えばユーザの入力設定に基づいて、各入力データの閾値を設定してもよい。この閾値は、特定の値以上の注目度を有するリンク注目度データに限定し、または、特定の値以上の重要度を有するキーワードだけに限定して、後のレイアウト変更処理に利用するために用いてもよい。あるいは、特定のユーザに係る情報については、ウエブページの閲覧回数、クリック回数などが、一定値以上であるかをチェックする閾値として利用してもよいこの場合には、クリック回数を閾値の設定部951に与えればよい不図示。そして、これらの値が一定値以下の場合には、データ母数が少ないことを意味する。この場合には、取得されたデータを利用せず、レイアウトを変更しないよう設定してもよい。その後、各入力データは、処理順序設定部952により、例えばユーザの入力設定に基づいて、各入力データの処理順序を定めてもよい。例えば、集合に属するユーザのデータを先に処理し、その後に特定のユーザのデータを処理する設定とした場合を想定する。この場合には、特定のユーザのデータの処理が後になされるため、特定のユーザの嗜好が、レイアウトに対してより強く反映されることになろう。なお、以上の設定は、ユーザが行わない場合は、デフォルト値を設定しておいてもよい。また、ウエブページの管理を行うオペレータが設定してもよい。なお、レイアウト変更953の処理においては、リンクキーワードテーブルに保存された、リンクとキーワートとの関係を利用してもよい。また、リンクをストックしておき、ストックされたリンクも含めて、ユーザの嗜好に合うページを選定しウエブページを構築してもよい。また、検索エンジンに、重要度の高いキーワードを検索させて、ウエブページ上の領域に検索結果を表示させてもよい。そして、このレイアウトのデータは、特定のユーザのユーザIDまたは、ユーザ集合ID、特定のユーザまたは、特定のユーザ集合の嗜好するキーワードなどと共に保存しておいてもよい960。図9Bは、上述のレイアウト変更の処理により図3aに示されたウエブページのレイアウトを変更したウエブページを示す。例えば、リンク1は、図6cに示すように、17という高いリンク注目度を有しており、これに対してリンク3は、図6cに示すように、4と低いリンク注目度を有していた。その結果、図9Bでは、領域901と領域903のリンクが入れ替わり、領域903にリンク1が位置するよう、ウエブページのレイアウトが変更されている。領域903は、図6bに示すように、クリック比率の予測値が高い領域であり、クリックしやすい領域である。この領域903に、ウエブページで最もリンク注目度の高いリンク1を配置したことになる。このレイアウトの変更により、ユーザにとってより使いやすいマイウエブページが構築できたことになる。そして、このマイウエブページを、対応するユーザに提供すればよい。なお、レイアウトを固定したい領域がある場合には、レイアウト変更部において、レイアウトが変更できないように、その領域を指定しておけばよい。<システム全体の構成>図10は、以上説明した各実施形態における機能的ブロック図の一例を示している。ウエブサーバ装置120からのログ情報やイベント情報は、ウエブコンテンツサーバ装置140のクリック回数カウント部1010に入力され、各リンクに対するクリック回数がカウントされる。このカウント回数はリンク注目度特定部810に送られる。クリック比率予測値算出部1020は、レイアウト変更部950からのレイアウト情報を用いて、各リンクのクリック比率の予測値を算出する。この予測値は、リンク注目度特定部810に送られる。リンク注目度特定部810は、これらの入力を受けて、各リンクの注目度を特定する。そして、リンク注目度特定部810で特定されたリンク注目度データが出力され、レイアウト変更部950に入力される。なお、このリンク注目度データは、ウエブページを構築する際の重要なデータとして、ウエブデザインなどに利用してもよい。なお、リンク注目度正規化部811は、例えば複数のウエブページから得られたリンク注目度データを統合する処理を行う。具体的には、例えば、上述したように図8Bに示した処理を行い、各ウエブページの総クリック数を用いて、リンク注目度データの値を調整し、複数のウエブページに存在するリンクのリンク注目度を統合する。この統合されたデータは、リンク注目度特定部810に返される。キーワード抽出部710は、ウエブレイアウト情報や、実際のウエブページのデータを用いて図7に示した処理を実行することにより、各リンクのキーワードを抽出し、リンクキーワードテーブル720に保存する。キーワード重要度特定部830は、リンクキーワードテーブル720の情報と、リンク注目度データとを利用して、各キーワードの重要度を特定する。この処理の一例については、図8Aを用いて説明した。レイアウト変更部950は、リンク注目度データ、キーワード重要度データ、リンクキーワードテーブル720の情報等を用いて、ウエブページのレイアウトを変更する。この処理については、図9Aを用いて一例を示した。レイアウト変更部950には、レイアウト情報等を格納したウエブレイアウトデータ1及びウエブレイアウトデータ2を保存しておいてもよい。レイアウト変更部950で変更されたウエブページのレイアウト情報は、ウエブサーバ装置120、クリック比率予測値算出部1020、キーワード抽出部710等で利用される。図11は、一実施形態としての方法のフローを示している。なお、添付の請求項に係る方法は、矛盾のない限り、各ステップの順序を入れ替えて実施することができる。また、ステップの順序を入れ替えた方法も、添付の請求項に係る方法の発明の技術的範囲に属することは言うまでもない。ステップ1102において、ウエブページの各リンクに対するユーザのクリック回数をカウントする。ステップ1104において、各リンクに対するクリックの比率の予測値を算出する。この算出に当たっては、ウエブページのコントラストの分布やマウスカーソルの移動のしやすさに基づいて算出を行ってもよい。ステップ1106において、各リンクの注目度を特定する。ウエブページの各リンクの実際のクリック数とクリックの比率の予測値から、この注目度を特定してもよい。そして、この各リンクの注目度は、外部に出力してもよい。ステップ1108において、各リンクに対するキーワードの抽出を行ってもよい。キーワードは、リンクのテキスト情報、オルト属性から、抽出してもよい。またリンク先のページのテキスト情報やメタタグ情報を解析し、キーワードを抽出してもよい。ステップ1110において、各キーワードの重要度が特定される。このキーワードの重要度の情報は、外部に出力してもよい。ステップ1112において、ウエブページのレイアウトの変更を行ってもよい。レイアウトの変更は、各リンクの注目度及び各キーワードの重要度のうちの少なくともいずれか一方に基づいて、実行されてもよい。なお、本実施例で説明したリンク注目度及びキーワード重要度の取得、並びに、ウエブページのレイアウトの変更に係る各処理に関しては、必ずしもリアルタイム処理が要求されるわけではない。すなわち、ウエブページのアクセスに伴うログ情報やイベント情報を含む情報を用いて、ウエブコンテンツ管理サーバ装置140は、必要なタイミングやインターバルで処理を行い、その処理結果を保存しておけばよい。そして、リンク注目度データ、キーワード重要度データ、ウエブページレイアウト情報等を必要なタイミングで、記憶装置から読み出し、利用すればよい。以上、各実施形態について説明したが、それぞれの実施形態は、排他的なものではなく、各実施形態の構成要素を取捨選択し、必要に応じて適宜組み合わせることができる点に留意すべきである。以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。付記1ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントする指示回数カウント部と、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出する指示比率予測値算出部と、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定するリンク注目度特定部と、を有することを特徴とするサーバ装置。付記2前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出するキーワード抽出部と、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定するキーワード重要度特定部と、を更に有することを特徴とする付記1に記載のサーバ装置。付記3前記リンク注目度特定部は、ここで、Fmは、全てのリンクの数をM個とした場合のm番目のリンクの注目度、nmは、前記m番目のリンクの指示回数、αmは、前記m番目のリンクの指示の比率の予測値、βは0<βを満足する定数、によってリンクの注目度を算出することを特徴とする付記1又は2に記載のサーバ装置。付記4前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、付記1乃至3のうちいずれか1項に記載のサーバ装置。付記5前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び/又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする付記1乃至4のうちいずれか1項に記載のサーバ装置。付記6複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化するリンク注目度正規化部、を更に有することを特徴とする付記1乃至5のうちいずれか1項記載のサーバ装置。付記7前記ユーザは、全てのユーザ、女性のユーザ、男性のユーザ、特定の年齢層のユーザ、特定の時間帯に前記ウエブページにアクセスするユーザのうちのいずれか一つである、付記1乃至6のうちいずれか1項記載のサーバ装置。付記8コンピュータにより実行される方法であって、ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定することを特徴とする方法。付記9前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出し、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定することを特徴とする付記8に記載の方法。付記10前記リンク注目度を特定する処理は、ここで、Fmは、全てのリンクの数をM個とした場合のm番目のリンクの注目度、nmは、前記m番目のリンクの指示回数、αmは、前記m番目のリンクの指示の比率の予測値、βは0<βを満足する定数、によってリンクの注目度を算出することを特徴とする付記8又は9に記載の方法。付記11前記指示の比率の予測値は、前記各リンクの、面積、位置、及び背景とのコントラスト比のうち少なくともいずれか一つに基づき決定される、付記8乃至10のうちいずれか1項に記載の方法。付記12前記各キーワードは、前記リンクを構成する文字列を含む情報から、及び/又は、前記リンクが指し示すコンテンツから、抽出することを特徴とする付記8乃至11のうちいずれか1項に記載の方法。付記13複数のウエブページの各々の指示回数に応じてリンクの注目度を重み付けすることによって、前記複数のウエブページに存在する前記リンクの各々の注目度を正規化することを特徴とする付記8乃至12のうちいずれか1項記載の方法。付記14前記ユーザは、全てのユーザ、女性のユーザ、男性のユーザ、特定の年齢層のユーザ、特定の時間帯に前記ウエブページにアクセスするユーザのうちのいずれか一つである、付記8乃至13のうちいずれか1項記載の方法。付記15ウエブページの各リンクに対するユーザの指示回数をカウントし、前記ウエブページから、前記各リンクに対する、指示の比率の予測値を算出し、前記指示回数と、前記指示の比率の予測値とに基づいて、前記各リンクの注目度を特定する、処理をコンピュータに実行させるプログラム。付記16前記各リンクに関連する1つ以上のキーワードを抽出し、前記各リンクに対応する、前記注目度と、前記各キーワードとに基づいて、前記各キーワードの重要度を特定する、処理を更にコンピュータに実行させることを特徴とする付記15に記載のプログラム。