検索語が入力された位置情報を前記検索語に関連付けして格納する検索語収集部と、前記検索語を基準として前記位置情報をクラスタリングして仮想領域を設定する領域設定部と、ユーザの位置に対応する前記仮想領域に対し、該当仮想領域の位置情報に関連する前記検索語を基に前記ユーザに対する推薦検索語の地域基盤検索語を提供する検索語推薦部と、を含む地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記検索語のうち類似の検索語を1つの検索語に正規化する検索語フィルタ部を含み、前記正規化された検索語別に前記正規化された検索語に関連する前記位置情報をクラスタリングすることを特徴とする請求項1に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記検索語のうち類似の検索語を1つのグループにグループ化する検索語フィルタ部を含み、前記グループ別に前記グループ内検索語に関連する前記位置情報をクラスタリングすることを特徴とする請求項1または請求項2に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記検索語別に前記位置情報をクラスタリングした少なくとも1つのクラスタを生成するクラスタ生成部を含み、前記クラスタを用いて前記仮想領域を設定することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記クラスタに対する有効性を判断して有効クラスタを選別するクラスタ選別部をさらに含み、前記有効クラスタを用いて前記仮想領域を設定することを特徴とする請求項4に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記クラスタ選別部は、前記位置情報に該当するノード数が設定数以上と、前記位置情報に該当するノードに対する標準偏差が設定分以下の2つの条件にうち少なくとも1つ条件を満たすクラスタを前記有効クラスタに選別することを特徴とする請求項5に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記クラスタに含まれる前記位置情報に該当するノードのうち前記クラスタのすべてのノードを含む外郭ノードを検出した後、前記外郭ノードを結んだ多角形に対応する領域を用いて前記仮想領域として設定することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記多角形に外接する円または楕円に該当する領域、または、前記外郭ノードを一部削除して前記多角形を単純化した単純化多角形に該当する領域を前記仮想領域として設定することを特徴とする請求項7に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記地域基盤検索語推薦システムは、領域が重なる前記仮想領域を1つの仮想領域として併合する領域併合部をさらに含む請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記クラスタに関連する前記検索語を前記仮想領域に対する位置代表検索語として選定する代表検索語選定部をさらに含み、前記地域基盤検索語推薦システムは、前記位置代表検索語が同一の検索語として選定された前記仮想領域を同じ仮想領域として併合する領域併合部をさらに含む請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記領域設定部は、前記クラスタに関連する前記検索語を前記仮想領域に対する位置代表検索語として選定する代表検索語選定部をさらに含み、前記検索語推薦部は、前記位置代表検索語を前記仮想領域に対応する前記地域基盤検索語として提供することを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記検索語推薦部は、前記仮想領域の位置情報に関連する前記検索語のうち他のユーザによる前記検索語の検索数またはクリック数によって前記地域基盤検索語を選定することを特徴とする請求項1から請求項11のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記検索語推薦部は、前記ユーザから検索語が入力される前に前記ユーザに前記地域基盤検索語を提供することを特徴とする請求項1から請求項12のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記検索語推薦部は、前記ユーザから検索語が入力された場合、前記ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する前記地域基盤検索語を提供することを特徴とする請求項1から請求項12のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。前記検索語推薦部は、前記ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、前記重なった領域で他のユーザに推薦された検索語のうち前記他のユーザによる検索語のクリック数によって前記地域基盤検索語を選定するか、または、前記ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する前記地域基盤検索語を選定することを特徴とする請求項1から請求項14のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦システム。検索語が入力された位置情報を前記検索語に関連付けして格納し、前記検索語を基準として前記位置情報をクラスタリングして仮想領域を設定し、ユーザの位置に対応する前記仮想領域に対し、該当仮想領域の位置情報に関連する前記検索語を基に前記ユーザに対する推薦検索語の地域基盤検索語を提供すること、を含む地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記検索語のうち類似の検索語を1つの検索語に正規化することを含み、前記正規化された検索語別に前記正規化された検索語に関連する前記位置情報をクラスタリングすることを特徴とする請求項16に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記検索語のうち類似の検索語を1つのグループにグループ化することを含み、前記グループ別に前記グループ内検索語に関連する前記位置情報をクラスタリングすることを特徴とする請求項16または請求項17に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記検索語別に前記位置情報をクラスタリングした少なくとも1つのクラスタを生成することを含み、前記クラスタを用いて前記仮想領域を設定することを特徴とする請求項16から請求項18のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記クラスタに対する有効性を判断して有効クラスタを選別することをさらに含み、前記有効クラスタを用いて前記仮想領域を設定することを特徴とする請求項19に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記有効クラスタを選別することは、前記位置情報に該当するノード数が設定数以上と、前記位置情報に該当するノードに対する標準偏差が設定分以下の2つの条件にうち少なくとも1つ条件を満たすクラスタを前記有効クラスタに選別することを特徴とする請求項20に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記クラスタに含まれる前記位置情報に該当するノードのうち前記クラスタのすべてのノードを含む外郭ノードを検出した後、前記外郭ノードを結んだ多角形に対応する領域を用いて前記仮想領域として設定することを特徴とする請求項16から請求項19のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記多角形に外接する円または楕円に該当する領域、または、前記外郭ノードを一部削除して前記多角形を単純化した単純化多角形に該当する領域を前記仮想領域として設定することを特徴とする請求項22に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記地域基盤検索語推薦方法は、領域が重なる前記仮想領域を1つの仮想領域として併合することをさらに含む請求項16から請求項23のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記クラスタに関連する前記検索語を前記仮想領域に対する位置代表検索語として選定することをさらに含み、前記地域基盤検索語推薦方法は、前記位置代表検索語が同一の検索語として選定された前記仮想領域を同じ仮想領域として併合することをさらに含む請求項16から請求項19のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記仮想領域を設定することは、前記クラスタに関連する前記検索語を前記仮想領域に対する位置代表検索語として選定することをさらに含み、前記検索語推薦ステップは、前記位置代表検索語を前記仮想領域に対応する前記地域基盤検索語として提供することを特徴とする請求項16から請求項19のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記地域基盤検索語を提供することは、前記仮想領域の位置情報に関連する前記検索語のうち他のユーザによる前記検索語の検索数またはクリック数によって前記地域基盤検索語を選定することを特徴とする請求項16から請求項26のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記地域基盤検索語を提供することは、前記ユーザから検索語が入力される前に前記ユーザに前記地域基盤検索語を提供することを特徴とする請求項16から請求項27のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記地域基盤検索語を提供することは、前記ユーザから検索語が入力された場合、前記ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する前記地域基盤検索語を提供することを特徴とする請求項16から請求項27のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。前記地域基盤検索語を提供することは、前記ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、前記重なった領域で他のユーザに推薦された検索語のうち前記他のユーザによる前記検索語のクリック数によって前記地域基盤検索語を選定するか、または、前記ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する前記地域基盤検索語を選定することを特徴とする請求項16から請求項29のいずれか1項に記載の地域基盤検索語推薦方法。請求項16から請求項30のうちいずれか1項の方法を行うプログラムを記録したコンピュータ読み出し可能記録媒体。モバイル端末を用いるユーザの位置を把握して該当位置で多く用いられた検索語を推薦する地域基盤検索語推薦システム及びその方法を提供する。最近出現した検索語の位置情報を基に物理的な位置である仮想領域を設定して、仮想領域範囲に位置するユーザに該当領域で出現した検索語を推薦する地域基盤検索語推薦システム及びその方法を提供する。検索語が入力された位置情報を検索語に関連付けして格納する検索語収集部と、検索語を基に位置情報をクラスタリングclusteringして仮想領域を設定する領域設定部と、ユーザの位置に対応する仮想領域に対し、該当仮想領域の位置情報に関連する検索語を基にユーザに対する推薦検索語の地域基盤検索語を提供する検索語推薦部とを含む地域基盤検索語推薦システムを提供する。本発明の一実施形態によれば、領域設定部は、検索語のうち類似の検索語を1つの検索語に正規化する検索語フィルタ部を含み、正規化された検索語別に正規化された検索語に関連する位置情報をクラスタリングしてもよい。また、領域設定部は、検索語別に位置情報をクラスタリングした少なくとも1つのクラスタclusterを生成するクラスタ生成部と、クラスタに対する有効性を判断して有効クラスタを選別するクラスタ選別部とを含み、有効クラスタを用いて仮想領域を設定してもよい。さらに、クラスタ選別部は、位置情報に該当するノード数が設定数以上のクラスタ、または、位置情報に該当するノードに対する標準偏差が設定分以下のクラスタを有効クラスタに選別してもよい。さらに、領域設定部は、有効クラスタに含まれる位置情報に該当するノードのうち有効クラスタのすべてのノードを含む外郭ノードを検出した後、外郭ノードを接続した多角形に外接する円または楕円に該当する領域、または、外郭ノードを一部削除して多角形を単純化した単純化多角形に該当する領域を仮想領域として設定してもよい。さらに、地域基盤検索語推薦システムは、領域が重なる仮想領域を1つの仮想領域として併合する領域併合部をさらに含んでもよい。さらに、領域設定部は、有効クラスタに関連する検索語を仮想領域に対する位置代表検索語として選定する代表検索語選定部をさらに含み、地域基盤検索語推薦システムは、位置代表検索語が同一の検索語として選定された仮想領域を同じ仮想領域として併合する領域併合部をさらに含んでもよい。さらに、領域設定部は、有効クラスタに関連する検索語を仮想領域に対する位置代表検索語として選定する代表検索語選定部をさらに含み、ここで、検索語推薦部は、位置代表検索語を仮想領域に対応する地域基盤検索語として提供してもよい。さらに、検索語推薦部は、仮想領域の位置情報に関連する検索語のうち他のユーザによる検索語の検索数またはクリック数によって地域基盤検索語を選定してもよい。さらに、検索語推薦部は、ユーザから検索語が入力される前にユーザに地域基盤検索語を提供するか、ユーザから検索語が入力された場合、ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する地域基盤検索語を提供してもよい。さらに、検索語推薦部は、ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、重なった領域で他のユーザに推薦された検索語のうち検索語のクリック数によって地域基盤検索語を選定したり、または、ユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する地域基盤検索語を選定してもよい。検索語が入力された位置情報を検索語に関連付けして格納する検索語を収集し、検索語を基に位置情報をクラスタリングして仮想領域を設定し、ユーザの位置に対応する仮想領域に対し、該当仮想領域の位置情報に関連する検索語を基にユーザに対する推薦検索語の地域基盤検索語を提供すること、を含む地域基盤検索語推薦方法を提供する。ユーザの位置を把握して、その位置で多く用いられた検索語を推薦することによってユーザの位置に基づく地域基盤検索語を提供することができる。検索語を基に位置情報をクラスタリングし、検索語推薦のための仮想領域を設定した後に仮想領域の関連検索語を基にユーザが位置する地域に関連する検索語を推薦することによって、ユーザの位置に関連して活用度の高い検索語を提供することができる。したがって、地域を基盤とする検索語推薦により、検索語に対する新しい推薦基準を提供することができ、モバイル検索の便宜と検索環境をより向上させることができる。以下、本発明の実施形態を添付する図面を参照しながら詳細に説明する。本実施形態において、地域基盤検索語推薦システムは、ユーザに検索環境を提供する検索エンジンシステムに適用してもよく、特に、ユーザの検索の便宜のために最近話題になっている検索語、または、ユーザが入力した検索語に関連する関連検索語を推薦するサービスを提供する検索語推薦システムに適用してもよい。本発明の実施形態によれば、地域基盤検索語は、地域的位置に関連して推薦される推薦検索語を意味する。図1は、本発明の一実施形態において、地域基盤検索語推薦システムの内部構成を示すブロック図である。図1は、ユーザの位置に基づく地域基盤検索語を推薦する地域基盤検索語推薦システム100を示している。図1に示すように、一実施形態に係る地域基盤検索語推薦システム100は、検索語収集部110、領域設定部120、検索語推薦部140を含んでもよい。検索語収集部110は、検索語が出現した位置情報を検索語に関連付けして収集及び格納する。本実施形態では、モバイル端末を利用した検索において、ユーザが入力した検索語がユーザが位置する地域に関連する場合が多いという特性を考慮したものであり、検索語収集部110はユーザが入力した検索語を収集してこの過程で検索語の他にユーザが検索語を入力する位置、すなわちモバイル端末の位置情報を収集してもよい。ここで、位置情報は、物理的位置情報の緯度及び経度を意味してもよく、また、映画館、地下鉄などの特定の物理的位置にタグ付けされた情報に結合した仮想位置を意味してもよい。領域設定部120は、検索語を基に位置情報をクラスタリングして仮想領域を設定する。例えば、江南駅グルメ店という検索語が入力された位置情報を基に江南駅付近のどの位置にいるユーザにまで江南駅グルメ店の検索語を推薦するかを決定することが必要となる。領域設定部120は、検索語別に位置情報をクラスタリングする方式によって地域基盤検索語を推薦するための仮想領域を決定してもよい。ここで、領域設定部120は、特定期間例えば、1日、1週間などを周期として再設定してもよく、収集した検索語を基に仮想領域が生成できない地域は、行政区域を単位に仮想領域を設定してもよい。検索語推薦部140は、ユーザの位置に対応する仮想領域に対して該当仮想領域に関連する検索語を基にユーザに地域基盤検索語を提供する。すなわち、検索語推薦部140は、ユーザの位置に対応する仮想領域で収集された検索語を用いて該当地域で多く用いられた検索語をユーザに推薦してもよい。地域基盤検索語を推薦する具体的な実施のために、図1に示すように一実施形態に係る地域基盤検索語推薦システム100は、領域併合部130をさらに含めてもよく、領域設定部120は、検索語フィルタ部121、クラスタ生成部122、クラスタ選別部123、代表検索語選定部124で構成してもよい。検索語フィルタ部121は、仮想領域を設定値に活用するために収集した検索語を選別したり、正規化またはグループ化する機能を行う。ここで、検索語フィルタ部121は、特定時間t例えば、最近の24時間収集した検索語を対象にしてもよい。一例として、検索語フィルタ部121は、類似の検索語を1つの検索語に正規化してもよい。例えば、江南グルメ店、江南駅グルメ店、グルメ店江南を江南グルメ店で正規化する方式によって、既存の検索エンジンデータを基に類似検索語を1つのキーワードにまとめてもよい。他の一例として、検索語フィルタ部121は、類似の検索語を1つのグループにグループ化してもよい。例えば、江南グルメ店、江南駅グルメ店、グルメ店江南を1つの検索語にまとめるのではなく、検索語を全て包含できる検索語グループを生成してもよい。また、他の一例として、検索語フィルタ部121は、収集した検索語のうち、特定時間tの間に他のユーザによって検索またはクリックされた回数が一定回数以上である検索語を選別してもよい。クラスタ生成部122は、検索語に関連する位置情報をクラスタリングした少なくとも1つのクラスタを生成する。ここで、クラスタ生成部122は、位置情報として収集された緯度及び経度値を座標x、y値と見なし、XMeansなどのさまざまなクラスタリング方式を用いて位置情報に対するクラスタを生成してもよい。一例として、クラスタ生成部122は、正規化された検索語または、特定条件によって選別された検索語を単位として検索語別に該当検索語に関連する位置情報をクラスタリングしてもよい。他の一例として、クラスタ生成部122は、検索語グループを単位として検索語グループ別にグループ内検索語に関連する位置情報をクラスタリングしてもよい。クラスタ選別部123は、検索語または、検索語グループ単位で生成されたクラスタに対する有効性を判断して有効クラスタを選別する。ここで、クラスタ選別部123は、各クラスタを構成する位置情報以下、ノードと称するの数が設定数n以上である個数条件と、同一のクラスタ内でノードに対する標準偏差が設定分s以下の標準偏差条件とを全て満たすクラスタを有効クラスタに選別してもよい。換言すれば、クラスタ選別部123は、ノードの数が設定数n未満のクラスタとノードの標準偏差が設定分sを超過するクラスタとを除外することができる。図2は、江南の天気に対してクラスタリングした結果、2つのクラスタ210、220が生成されたことを示すものであり、2つのクラスタ210、220の全ての標準偏差条件が満たされる条件において、クラスタ210がノード211に対する個数条件を満たして、クラスタ220が個数条件を満たさない場合、クラスタ220は除外されてクラスタ210が有効クラスタに選別される。他の例として、クラスタ選別部123は、ノードに対する個数条件または標準偏差条件のいずれか1つの条件を満たすクラスタを有効クラスタとして選別してもよい。言い換えれば、個数条件を満たしていないが、標準偏差条件を満たすクラスタ、あるいは標準偏差条件を満たしていないが、個数条件を満たすクラスタの場合に有効クラスタとして選別されてもよい。代表検索語選定部124は、検索語を単位としたクラスタリングの結果、有効クラスタが存在すれば、該当検索語を有効クラスタに対する位置代表検索語として選定する。換言すれば、特定検索語に対して有効クラスタが存在しない場合、該当検索語を位置代表検索語として選定せずに、有効クラスタが存在する場合、該当検索語を位置代表検索語として選定してもよい。例えば、位置的に広範囲に出現する検索語天気の場合、ノードの標準偏差が大きくなる可能性が高いものであるため、これは位置代表検索語として選定される可能性は低い。一方、江南の天気の場合、標準偏差が大きいかノードの数が少ないクラスタが一部存在することはあっても、江南という限定された地域で出現する場合が多いため、個数条件と標準偏差条件とを全て満たすクラスタが存在する可能性が高く、従って位置代表検索語として選定される可能性が高い。上記の構成によって、領域設定部120は、位置代表検索語が選定された有効クラスタを用いて仮想領域を設定してもよい。図3~図6を参照し、仮想領域を決定する過程を説明する。領域設定部120は、図3に示すように、有効クラスタ内で各ノードを含む外郭ノード301を検出した後、各外郭ノード301を結ぶ多角形302に対応する領域を用いて仮想領域を設定してもよい。ここで、領域設定部120は、グラハムアルゴリズムGrahamalgorithmなどを用いて、各外郭ノード301を結ぶ多角形302を作ることができる。一例として、領域設定部120は、外郭ノードを選択的に一部削除する方式で外郭ノードを結んで作った多角形を単純化してもよい。例えば、図4に示すようにノード401とノード402とを結ぶベクトル403とノード402とノード404とを結ぶベクトル405を内積してベクトル403とベクトル405との間の角度を求めた後、角度が5度未満である場合、中間ノード402を削除してノード401とノード404とを直接結んでもよい。すなわち、図5に示すように、外郭ノードを一部削除する単純化方式によって、クラスタ内の外郭ノードを全て結んだ多角形501をより単純化した多角形502で表現してもよく、多角形502に該当する空間を仮想領域として決定してもよい。他の一例として、領域設定部120は、多角形に外接する円または楕円を用いる方式で外郭ノードを結んで作った多角形を単純化してもよい。例えば、図6に示すように、外郭ノードを全て結んだ多角形に外接する楕円または、円601を作った後、多角形との広さの誤差が10未満である場合、多角形の代わりに楕円601に該当する空間を仮想領域に決定してもよい。円の場合、楕円に比べて位置誤差や広さの誤差が大きいが、楕円の場合、多角形に比べて通常広さの誤差が10未満であるため、仮想領域を楕円に設定してもよい。したがって、領域設定部120は、有効クラスタで作られた多角形の空間を仮想領域として設定し、有効クラスタに関連する位置代表検索語を仮想領域に対する位置代表検索語として設定してもよい。上記の構成において、領域併合部130は、領域が重なる仮想領域を1つの仮想領域として併合する役割を担う。一例として、領域併合部130は、位置代表検索語が選定された仮想領域のうち領域が一定面積a以上重なるか、又は1つの仮想領域が異なる仮想領域に全て含まれる場合、2つの領域を併合してもよい。他の一例として、領域併合部130は、領域が重なる2つの領域を併合した広さが一定面積b未満である場合、該2つの領域を併合してもよい。例えば、図7に示すように、位置代表検索語で江南の天気が選定された仮想領域701と江南グルメ店が選定された仮想領域702とが90以上重なって、且つ仮想領域701と702とを併合した面積が10平方km未満である場合、仮想領域701と702とを全て含む領域703を新しい仮想領域として設定してもよく、ここで、新しく生成された仮想領域に対しては江南の天気、江南グルメ店を含む関連検索語を選定してもよい。また、他の一例として、領域併合部130は、仮想領域間の位置代表検索語または関連検索語が同一の場合、該当領域が同じ地域で認識できるように仮想領域を併合する。図8に示すように、仮想領域801と802とが物理的位置は異なるが、位置代表検索語が同一であったり、少なくとも1つの関連検索語が同一である場合、仮想領域801と802とを同一の対象に認識できるように処理する。その併合過程を経て、領域設定部120は、図9に示すように物理的位置をクラスタリングした仮想領域901、902を設定することができ、仮想領域901と902とに対してそれぞれの地域で出現した検索語を関連検索語として選定してもよい。ここで、関連検索語は、位置代表検索語を含み、仮想領域内の位置情報を有するすべての検索語を含んでもよい。また、関連検索語は、時間情報に関連して仮想領域で急上昇して出現する検索語例えば、人気検索語などをさらに含んでもよい。上記の構成において、検索語推薦部140は、ユーザの位置情報を検索以前に把握でき、把握した位置に対応する仮想領域の関連検索語をユーザに推薦してもよい。ここで、検索語推薦部140は、仮想領域に対応する関連検索語を基に既存の検索エンジンの推薦検索語ロジックを用いて推薦する地域基盤検索語を選定してもよい。一例として、検索語推薦部140は、ユーザから検索語が入力される前に仮想領域の関連検索語のうち他のユーザによって一定回数以上の検索またはクリックされた検索語を地域基盤検索語として提供してもよい。すなわち、ユーザが入力をする前に位置情報がある場合、該当位置の仮想領域でしばしば用いられた検索語を予め推薦してもよい。他の一例として、検索語推薦部140は、ユーザから検索語が入力された場合、ユーザが位置する仮想領域の関連検索語のうち入力された検索語のカテゴリーに該当する検索語を地域基盤検索語として提供してもよい。また、他の一例として、検索語推薦部140は、ユーザが1つの仮想領域に位置する場合、該当仮想領域の関連検索語を基に地域基盤検索語を提供してもよい。また、他の一例として、検索語推薦部140は、ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、重なった2つの仮想領域の関連検索語を考慮して地域基盤検索語を選定してもよい。ここで、検索語推薦部140は、2つの仮想領域の関連検索語のうちユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する検索語を地域基盤検索語として選定してもよい。また、検索語推薦部140は、重なった領域で他のユーザに推薦された検索語に対するフィードバック情報を用いて地域基盤検索語を選定してもよい。図10を参照すると、ユーザ1001が仮想領域A1002と仮想領域B1003とが重なった領域1004に位置する場合、重なった領域1004で他のユーザに推薦された検索語のうち他のユーザが実際クリックした検索語以下、クリック検索語と称するが収集される。そして、仮想領域A1002と仮想領域B1003との関連検索語に対してクリック検索語との類似度を用いて仮想領域A1002と仮想領域B1003との加重値が計算される。例えば、クリック検索語が<江南、江南グルメ店、江南バス、天気、駅三居酒屋>で、仮想領域A1002の関連検索語が<江南、江南の天気、江南グルメ店、江南行事>であり、仮想領域B1003の関連検索語が<駅三、駅三居酒屋、江南タワー>である場合、仮想領域A1002が仮想領域B1003に比べてクリック検索語との類似度が高いことが分かり、仮想領域A1002の加重値が仮想領域B1003よりも高く設定される。ここで、検索語推薦部140は、ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、加重値が高い仮想領域の関連検索語を基に地域基盤検索語を提供してもよい。図11は、本発明の一実施形態において、ユーザの位置に基づく地域基盤検索語を推薦する地域基盤検索語推薦方法を示すフローチャートである。本実施形態に係る地域基盤検索語推薦方法は、図1によって説明した地域基盤検索語推薦システム100によってそれぞれのステップが実行されてもよい。ステップS1110において、地域基盤検索語推薦システム100は、検索語が出現した位置情報を検索語と関連付けして収集する。換言すれば、地域基盤検索語推薦システム100は、モバイル端末を用いるユーザが入力した検索語を収集して、この過程で検索語の他にユーザが検索語を入力する位置、すなわちモバイル端末の位置情報を収集してもよい。ここで、位置情報は、物理的位置情報の緯度及び経度を意味してもよく、また、映画館、地下鉄など特定物理的位置にタグ付けされた情報に結合した仮想位置を意味してもよい。ステップS1120において、地域基盤検索語推薦システム100は、検索語を基に位置情報をクラスタリングして仮想領域を設定する。まず、地域基盤検索語推薦システム100は、仮想領域を設定値に活用するために収集した検索語を類似の検索語を1つの検索語に正規化したり、類似の検索語を1つのグループにグループ化したり、特定時間tの間に他のユーザによって検索またはクリックされた回数が一定回数以上である検索語を選別してもよい。次に、地域基盤検索語推薦システム100は、正規化された検索語、または特定条件によって選別された検索語を単位として検索語別に該当検索語に関連する位置情報をクラスタリングして、少なくとも1つのクラスタを生成したり、検索語グループを単位として検索語グループ別にグループ内検索語に関連する位置情報をクラスタリングして、少なくとも1つのクラスタを生成してもよい。そして、検索語推薦システム100は、検索語または、検索語グループの単位で生成されたクラスタのうちクラスタ内ノードの数が設定数n以上である個数条件と、同一のクラスタ内でノードに対する標準偏差が設定分s以下の標準偏差条件とを全て満たすクラスタを有効クラスタに選別した後に有効クラスタを用いて仮想領域を設定する。他の例として、地域基盤検索語推薦システム100は、生成されたクラスタがノードに対する個数条件および標準偏差条件の全てを満たしていなくても、個数条件または標準偏差条件のいずれか1つの条件を満たす場合に仮想領域を設定するための有効クラスタとして用いてもよい。ステップS1130において、地域基盤検索語推薦システム100は、ユーザの位置に対応する仮想領域の関連検索語を基にユーザに地域基盤検索語を提供する。ここで、関連検索語は、仮想領域内の位置情報を有する全ての検索語を含んでもよく、時間情報に関連して仮想領域で急上昇して出現する検索語をさらに含んでもよい。地域基盤検索語推薦システム100は、ユーザが1つの仮想領域に位置する場合、該当仮想領域の関連検索語を基に地域基盤検索語を提供してもよい。また、地域基盤検索語推薦システム100は、ユーザが2つ以上の仮想領域が重なった領域に位置する場合、重なった2つの仮想領域の関連検索語を考慮して地域基盤検索語を選定してもよい。ここで、地域基盤検索語推薦システム100は、2つの仮想領域の関連検索語のうちユーザが入力した検索語のカテゴリーに該当する検索語を地域基盤検索語として選定してもよい。また、地域基盤検索語推薦システム100は、重なった領域で他のユーザに推薦された検索語に対するフィードバック情報を用いて地域基盤検索語を選定してもよい。このように、本発明の実施形態によれば、ユーザの位置を把握して、その位置で多く用いられた検索語を推薦することによって地域基盤の検索語に対する推薦サービスを提供してもよい。本発明の実施形態は、多様なコンピュータで実現される動作を行うためのプログラム命令を含むコンピュータ読み出し可能媒体を含む。記録媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独または組み合わせたものを含んでもよい。記録媒体及びプログラム命令は、本発明の目的のために特別に設計されて構成されたものでもよく、コンピュータソフトウェア分野の技術を有する当業者にとって公知のものであり使用可能なものであってもよい。コンピュータ読取可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー登録商標ディスク及び磁気テープのような磁気媒体、CD-ROM、DVDのような光記録媒体、フロプティカルディスクのような磁気-光媒体、及びROM、RAM、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を保存して実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれてもよい。プログラム命令の例としては、コンパイラによって生成されるような機械語コードだけでなく、インタプリタなどを用いてコンピュータによって実行され得る高級言語コードを含む。上述したように本発明を限定された実施形態と図面によって説明したが、本発明は、上記の実施形態に限定されることなく、本発明が属する分野における通常の知識を有する者であれば、このような実施形態から多様な修正及び変形が可能である。したがって、本発明の範囲は、開示された実施形態に限定されて定められるものではなく、特許請求の範囲及び特許請求の範囲と均等なものなどによって定められるものである。