"ノードとノードとの関係を表すデータを記憶するノード間関係テーブル記憶部と、前記ノードがグラフデータの一部として出力された出力日時のデータをノード毎に記憶する履歴テーブル記憶部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、指定された中心ノードからのリンクの段階数がJJは整数であり、2≦JであるJ次リンクノードを抽出するノード抽出部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記中心ノードからのリンクの段階数がKKは整数であり、0≦K<JであるK次リンクノードから前記J次リンクノードの各々までの経路数に基づいて、前記J次リンクノードの各々のスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、前記ノード抽出部によって抽出された前記J次リンクノードの一部を選択するスコア算出部と、前記履歴テーブル記憶部に記憶されたデータに基づき、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、未出力であるJ次リンクノードを選択する未出力ノード選択部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードと、これら前記J次リンクノードへのリンクを有する前記K次リンクノードと、前記中心ノードとを含むグラフデータを生成して出力する出力部と、を具備することを特徴とするグラフ生成装置。請求項1に記載のグラフ生成装置であって、ノード毎に前記ノードが更新された更新日時のデータを記憶するノード属性テーブル記憶部をさらに具備し、前記未出力ノード選択部は、前記ノード属性テーブル記憶部を参照することにより、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち未出力であるJ次リンクノードを更新日時の新しい順に最大でM個Mは所定の整数まで選択するものであり、前記未出力ノード選択部によって選択された前記J次リンクノードがM個に満たない場合に、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、過去に出力した履歴のあるノードを、前記未出力ノード選択部によって選択された個数と合わせてM個になるまで抽出する出力済ノード選択部をさらに具備し、前記出力部は、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードに加えて前記出力済ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードをも用いて前記グラフデータを出力する、ことを特徴とするグラフ生成装置。請求項2に記載のグラフ生成装置であって、出力済ノード選択部は、前記履歴テーブル記憶部を参照することにより、前回出力日時の古い順に、過去に出力した履歴のあるノードを抽出する、ことを特徴とするグラフ生成装置。請求項1から3までのいずれか一項に記載のグラフ生成装置であって、前記ノードは、ユーザーに関するノードと、ユーザー以外の対象物に関するノードとを含み、前記ノード間関係テーブル記憶部は、ユーザー相互間の関係を表すデータと、対象物相互間の関係を表すデータと、ユーザーと対象物との間の関係を表すデータと、を記憶する、ことを特徴とするグラフ生成装置。ノードとノードとの関係を表すデータを記憶するノード間関係テーブル記憶部と、前記ノードがグラフデータの一部として出力された出力日時のデータをノード毎に記憶する履歴テーブル記憶部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、指定された中心ノードからのリンクの段階数がJJは整数であり、2≦JであるJ次リンクノードを抽出するノード抽出部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記中心ノードからのリンクの段階数がKKは整数であり、0≦K<JであるK次リンクノードから前記J次リンクノードの各々までの経路数に基づいて、前記J次リンクノードの各々のスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、前記ノード抽出部によって抽出された前記J次リンクノードの一部を選択するスコア算出部と、前記履歴テーブル記憶部に記憶されたデータに基づき、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、未出力であるJ次リンクノードを選択する未出力ノード選択部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードと、これら前記J次リンクノードへのリンクを有する前記K次リンクノードと、前記中心ノードとを含むグラフデータを生成して出力する出力部と、を具備するグラフ生成装置としてコンピュータを機能させるプログラム。しかしながら、従来のソーシャルグラフでは人と人とのつながりがわかりやすく表現されているものの、そこから、人自分である場合を含むが興味を持つ話題やコミュニティやコンテンツ等を探し出し到達することは困難であった。また、ある人自分である場合を含むとの直接的なつながりだけでなく、その人を取り巻く間接的なつながりと、それらのつながりの濃さから、その人が興味を持つ可能性の高い未知の話題やコミュニティやコンテンツ等を探し出したいという要求に応じることは困難であった。本発明は、上記の課題認識に基づいて行なわれたものであり、人と人との間の関係だけではなく、話題やコミュニティやコンテンツ等これらを、対象物と総称するを含んだ関係を表すグラフデータを生成することのできるグラフ生成装置およびプログラムを提供しようとするものである。また、本発明は、人および対象物をとりまく直接的および間接的なつながりの濃さを元に、未知の人や対象物を探し出すことのできるグラフデータを生成するグラフ生成装置およびプログラムを提供しようとするものである。[1]上記の課題を解決するため、本発明の一態様によるグラフ生成装置は、ノードとノードとの関係を表すデータを記憶するノード間関係テーブル記憶部と、前記ノードがグラフデータの一部として出力された出力日時のデータをノード毎に記憶する履歴テーブル記憶部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、指定された中心ノードからのリンクの段階数がJJは整数であり、2≦JであるJ次リンクノードを抽出するノード抽出部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記中心ノードからのリンクの段階数がKKは整数であり、0≦K<JであるK次リンクノードから前記J次リンクノードの各々までの経路数に基づいて、前記J次リンクノードの各々のスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、前記ノード抽出部によって抽出された前記J次リンクノードの一部を選択するスコア算出部と、前記履歴テーブル記憶部に記憶されたデータに基づき、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、未出力であるJ次リンクノードを選択する未出力ノード選択部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードと、これら前記J次リンクノードへのリンクを有する前記K次リンクノードと、前記中心ノードとを含むグラフデータを生成して出力する出力部とを具備する。また、本発明の一態様は、上記のグラフ生成装置において、J=2且つK=1とする。また、未出力ノード選択部は、最終更新日時の新しい順に最大でM個まで、未出力のJ次二次リンクノードを抽出する。これらの構成によれば、ノード抽出部は中心ノードからJ次二次のリンクノードを抽出する。そして、スコア算出部は、抽出されたJ次二次リンクノードのそれぞれについて、K次一次リンクノードからの経路数リンク数に基づいてスコアを算出し、そのスコアに基づいて、J次二次リンクノードを選択する。つまり、中心ノードからの段階数の比較的多い関係が遠いJ次二次リンクノードを対象としたグラフデータを生成できる。また、そのようなJ次二次リンクノードの中で、中心ノードからの段階数の比較的少ない関係が近いK次一次リンクノードからの経路数に基づく選択が行われる。つまり、中心ノードから関係の近いK次一次リンクノードとの関係が深いと推定されるJ次二次リンクノードを選択して、グラフデータを生成できる。つまり、グラフ生成装置は、中心ノードとの関係の度合いが深いが、未知であるノードの情報をユーザーに対して提供する。ユーザーにとっては、中心ノードと興味の重なる未知のノードにたどり着くことが容易になる。また、これらの構成によれば、未出力ノード選択部は、スコア算出部によって選択されたJ次二次リンクノードのうち、グラフデータとして未出力であるJ次リンクノードを選択する。つまり、グラフ生成装置は、ユーザーにとって興味深いと推定され、且つ未知のJ次二次リンクノードを優先的に含んだグラフデータを生成する。[2]また、本発明の一態様によるグラフ生成装置は、上記のグラフ生成装置において、ノード毎に前記ノードが更新された更新日時のデータを記憶するノード属性テーブル記憶部をさらに具備し、前記未出力ノード選択部は、前記ノード属性テーブル記憶部を参照することにより、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち未出力であるJ次リンクノードを更新日時の新しい順に最大でM個Mは所定の整数まで選択するものであり、前記未出力ノード選択部によって選択された前記J次リンクノードがM個に満たない場合に、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、過去に出力した履歴のあるノードを、前記未出力ノード選択部によって選択された個数と合わせてM個になるまで抽出する出力済ノード選択部をさらに具備し、前記出力部は、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードに加えて前記出力済ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードをも用いて前記グラフデータを出力することを特徴とする。[3]また、本発明の一態様によるグラフ生成装置は、上記のグラフ生成装置において、出力済ノード選択部は、前記履歴テーブル記憶部を参照することにより、前回出力日時の古い順に、過去に出力した履歴のあるノードを抽出することを特徴とする。この構成により、出力済ノード選択部は、過去に出力した履歴のあるノードを、前回出力日時の古い順に選択する。つまり、出力済ノード選択部は、最近出力したことのある出力済ノードよりも、過去に出力したことのある出力済ノードを優先して選択する。そして、グラフ生成装置は、そのように選択されたJ次二次リンクノードを含むグラフデータを生成する。[4]また、本発明の一態様によるグラフ生成装置は、上記のグラフ生成装置において、前記ノードは、ユーザーに関するノードと、ユーザー以外の対象物に関するノードとを含み、前記ノード間関係テーブル記憶部は、ユーザー相互間の関係を表すデータと、対象物相互間の関係を表すデータと、ユーザーと対象物との間の関係を表すデータと、を記憶することを特徴とする。この構成により、グラフ生成装置は、ユーザーおよび対象物という複数種類のノードを含んで構成されるグラフデータを出力する。これによりユーザーは、ユーザーのみをノードとするグラフではなく、ユーザーと対象物との関係をノードとするグラフを得ることができる。[5]また、本発明の一態様は、ノードとノードとの関係を表すデータを記憶するノード間関係テーブル記憶部と、前記ノードがグラフデータの一部として出力された出力日時のデータをノード毎に記憶する履歴テーブル記憶部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、指定された中心ノードからのリンクの段階数がJJは整数であり、2≦JであるJ次リンクノードを抽出するノード抽出部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記中心ノードからのリンクの段階数がKKは整数であり、0≦K<JであるK次リンクノードから前記J次リンクノードの各々までの経路数に基づいて、前記J次リンクノードの各々のスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、前記ノード抽出部によって抽出された前記J次リンクノードの一部を選択するスコア算出部と、前記履歴テーブル記憶部に記憶されたデータに基づき、前記スコア算出部によって選択された前記J次リンクノードのうち、未出力であるJ次リンクノードを選択する未出力ノード選択部と、前記ノード間関係テーブル記憶部を参照することにより、前記未出力ノード選択部によって抽出された前記J次リンクノードと、これら前記J次リンクノードへのリンクを有する前記K次リンクノードと、前記中心ノードとを含むグラフデータを生成して出力する出力部とを具備するグラフ生成装置としてコンピュータを機能させるプログラムである。本発明によれば、ユーザーにとっては、グラフ生成装置が生成するグラフデータを参照することにより、中心ノード例えば、自分と興味の重なる未知のノードにたどり着くことが容易になる。また、本発明によれば、グラフ生成装置は、ユーザー間の関係のみを表すグラフではなく、ユーザーと対象物とを含んだ関係を表すグラフを出力できる。次に、本発明の一実施形態について、図面を参照しながら説明する。図1は、同実施形態によるグラフ生成装置の機能構成を示すブロック図である。図示するように、グラフ生成装置1は、グラフ算出部10と、パラメータ記憶部11と、グラフデータ出力部12と、ノード間関係テーブル記憶部30と、ノード属性テーブル記憶部40と、履歴テーブル記憶部50とを含んで構成される。また、ノード間関係テーブル記憶部は、ユーザー相互間関係テーブル記憶部31と、ユーザー番組間関係テーブル記憶部32と、番組相互間関係テーブル記憶部33とを含む。また、ノード属性テーブル記憶部40は、ユーザー属性テーブル記憶部41と、番組属性テーブル記憶部42とを含む。ノード間関係テーブル記憶部30と、ノード属性テーブル記憶部40と、履歴テーブル記憶部50とは、磁気ハードディスクHDDや半導体メモリ半導体ディスク装置SDDを含むを用いて実現される。グラフ算出部10は、端末装置等からの要求に基づき、各テーブルに記憶されているデータを参照しながら、指定されたノードを中心とするグラフデータを算出する。グラフ算出部10の処理の詳細については、後述する。パラメータ記憶部11は、グラフ算出部10が用いるパラメータの値を記憶する。具体的には、後述する値J,K,L,M,Nの全部または一部を記憶する。グラフデータ出力部12は、グラフ算出部10によって算出生成されたデータを、要求元端末装置等に対して出力する。ノード間関係テーブル記憶部30は、ノードとノードとの関係を表すデータを記憶する。ここで、ノードは、ユーザーまたは番組のいずれかに対応する。また、ノード間の関係は、グラフにおけるリンクに対応する。ユーザー相互間関係テーブル記憶部31は、ユーザーとユーザーとの間の関係を表すデータを記憶する。ユーザー番組間関係テーブル記憶部32とは、ユーザーと番組との間の関係を表すデータを記憶する。番組相互間関係テーブル記憶部33は、番組と番組との間の関係を表すデータを記憶する。ノード間の関係をあらわすデータについては後で図面を参照しながら説明する。ノード属性テーブル記憶部40は、ノード毎の属性データを記憶する。このノード属性データには、ノードが更新された更新日時のデータを含む。ユーザー属性テーブル記憶部41は、ユーザーノードの属性を記憶するものである。番組属性テーブル記憶部42は、番組ノードの属性を記憶するものである。履歴テーブル記憶部50は、ノードがグラフデータの一部として出力された出力日時のデータをノード毎に記憶する。履歴テーブル記憶部50が、あるノートに関して、出力要求元のユーザー毎に出力日時のデータを保持するようにしても良い。図2は、グラフ生成装置1を含んで構成されるネットワークシステムの構成を示す概略図である。図示するように、本システムは、グラフ生成装置1と、ソーシャルネットワーキングサーバ2と、複数の端末装置3とを含んでおり、これらが通信ネットワークを介して相互に通信できるように構成されている。ソーシャルネットワーキングサーバ2は、多数の端末装置3に対してソーシャルネットワーキングサービスSNSの機能を提供するサーバ装置である。端末装置3は、具体的には、パーソナルコンピュータや携帯型端末装置である。端末装置3は、通信ネットワークを介して、ソーシャルネットワーキングサーバ2にログインし、所定のユーザーとしてSNSの機能を利用する。本実施形態では、ソーシャルネットワーキングサーバ2は、ビデオオンデマンドVODの機能をも提供する。そして、ソーシャルネットワーキングサーバ2は、ユーザーの属性情報や、VODサービスに含まれる番組の属性情報を内部に管理する。さらに、ソーシャルネットワーキングサーバ2は、ユーザー相互間の関係例えば、友人関係や、ユーザーと番組との間の関係例えば、あるユーザーがある番組をお気に入りとして登録している関係や、番組相互間の関係例えば、関連番組の関係や、シリーズもの番組の関係をあらわすデータを管理する。前述のグラフ生成装置1におけるノード間関係テーブル記憶部30やノード属性テーブル記憶部40は、ソーシャルネットワーキングサーバ2が管理する上記のデータの複製を記憶する。あるいは、ノード間関係テーブル記憶部30やノード属性テーブル記憶部40は、ソーシャルネットワーキングサーバ2との間でデータを共有する。端末装置3は、ユーザーの操作に応じて、グラフデータの生成処理をグラフ生成装置1に対して要求する信号を送信する。グラフ生成装置1は、端末装置3からの要求に応じて、グラフデータを生成し、端末装置3に返送する。端末装置3は、グラフ生成装置1から受信したグラフデータを用いて、グラフノードとリンクをグラフィカルに表現した画面を生成し、自身の画面に表示する。グラフの表示の例については、後述する。次に、グラフ生成装置1が使用する主要なデータについて説明する。ここで、グラフ生成装置が生成するグラフデータの構成要素は、ノードとリンクである。リンクは、ノードとノードとを結ぶものであり、片方向リンクまたは双方向リンクのいずれかである。ノードは、主体に対応する。つまり、リンクは、主体感の関係を表す。主体は、人または対象物である。人は、例えば、ソーシャルネットワーキングサービスのユーザーである。対象物は、例えば、番組VODサービスのコンテンツや、ソーシャルネットワーキングサービスにおけるコミュニティなどであり、人の関心の対象となり得る物である。本実施形態では、対象物は番組である。図3は、ユーザー属性テーブル記憶部41が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、ユーザー属性テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、ユーザー識別情報、最終更新日時、ユーザー名、アイコン画像の各項目を含む。ユーザー属性テーブルにおける各行のデータが、各ユーザーに対応する。ユーザー識別情報は、ユーザーを一意に識別するデータである。最終更新日時は、当該ユーザーに関する関係関係の詳細については後述が最後に更新された日時のデータであり、例えばYYYY/MM/DDhh:mm:ss年月日時分秒の形式である。当該ユーザーに関する関係の更新とは、当該ユーザーを一端あるいは他端のいずれかに含む関係のデータが、追加されたり削除されたり書き換えられたりする操作である。ユーザー名およびアイコン画像は、生成したグラフを携帯端末等に表示する際にも用いられるデータである。図4は、番組属性テーブル記憶部42が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、番組属性テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、番組識別情報、最終更新日時、番組名、サムネイル画像、コンテンツ所在の各項目を含む。番組属性テーブルにおける各行のデータが、各番組に対応する。番組識別情報は、VODサービスが提供する番組を一意に識別するデータである。最終更新日時は、ユーザー属性テーブルにおける最終更新日時と同様の意味および形式を有するデータであり、当該番組に関する関係が最後に更新された日時を表す。番組名およびサムネイル画像は、生成したグラフを携帯端末等に表示する際にも用いられるデータである。コンテンツ所在は、通信ネットワーク経由で当該番組のコンテンツにアクセスするための所在情報URLUniformResourceLocator等である。図5は、ユーザー相互間関係テーブル記憶部31が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、ユーザー相互間関係テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、ユーザー識別情報Aおよびユーザー識別情報Bの項目を有する。これらのユーザー識別情報は、ユーザー属性テーブルにおけるユーザー識別情報と同様のものである。ユーザー相互間関係テーブルの各行が、ユーザー間の友人関係を表す。ユーザー間の関係が、後述するグラフにおけるリンクに対応する。なお、本実施形態において、ユーザー間の関係は、双方向である。即ち、ユーザーAがユーザーBに対して友人関係にあり、その関係を表す行がユーザー相互間関係テーブルに存在するとき、ユーザーBがユーザーAに対して友人関係であるという逆方向の関係も成り立つ。本実施形態の変形例としては、ユーザー間の関係を片方向としても良い。図6は、ユーザー番組間関係テーブル記憶部32が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、ユーザー番組間関係テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、ユーザー識別情報および番組識別情報の項目を有する。これらの識別情報は、それぞれ、ユーザー属性テーブルおよび番組属性情報における識別情報と同様のものである。ユーザー番組間関係テーブルの各行が、ユーザーによる番組へのお気に入りの関係を表す。例えば、ユーザー番組間関係テーブルにおいて、ユーザー1に対応するユーザー識別情報と番組Cに対応する番組識別情報を保持する行が存在するとき、ユーザー1が番組Cをお気に入りとして登録していることを表す。ユーザーと番組と間の関係が、後述するグラフにおけるリンクに対応する。なお、本実施形態において、ユーザーと番組との関係は、片方向である。図7は、番組相互間関係テーブル記憶部33が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、番組相互間関係テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、番組識別情報Aおよび番組識別情報Bの項目を有する。これらの番組識別情報は、番組属性テーブルにおける番組識別情報と同様のものである。番組相互間関係テーブルの各行が、番組間の関係を表す。番組間の関係とは、例えば、関連番組、シリーズもの番組などの関係である。ユーザー間の関係が、後述するグラフにおけるリンクに対応する。なお、本実施形態において、番組間の関係は、双方向である。図8は、履歴テーブル記憶部50が記憶するテーブルの構成を示す概略図である。図示するように、履歴テーブルは、リレーショナルデータを保持するものであり、ユーザー識別情報、出力ノード種別、出力ノード識別情報、最終出力日時の各項目を有する。ユーザー識別情報は、グラフデータの生成を要求したユーザーの識別情報である。出力ノード種別は、当該ユーザーが過去に出力要求したグラフデータに含まれていたノードの種別である。出力ノード種別は、ユーザーノードまたは番組ノードのいずれかである。出力ノード識別情報は、そのノードを識別する情報である。出力ノード種別がユーザーノードの場合には出力ノード識別情報はユーザー識別情報であり、出力ノード種別が番組ノードの場合には出力ノード識別情報は番組識別情報である。最終出力日時は、当該ユーザーが当該ノードユーザーノードまたは番組ノードを最後に出力した日時のデータであり、YYYY/MM/DDhh:mm:ss年月日時分秒の形式である。以上、図3から図8まで、各データをリレーショナル形式のデータとして表現して説明したが、XML形式等、適宜他の形式を用いてこれらのデータを表現しても良い。また、関係を表すデータは、関係の有無を1/0の値で表す行列として保持するようにしても良い。次に、グラフ算出部10の詳細な機能構成および処理手順について説明する。図9は、グラフ算出部10の詳細な機能構成を示すブロック図である。図示するように、グラフ算出部10は、二次リンクノード抽出部102ノード抽出部と、スコア算出部104と、未出力ノード選択部106と、出力済ノード選択部108と、出力部110とを含んで構成される。二次リンクノード抽出部102は、ノード間関係テーブル記憶部30を参照することにより、指定された中心ノードからのリンクの段階数がJJは整数であり、2≦JであるJ次リンクノードを抽出する。本実施形態では、特に、J=2である。スコア算出部104は、ノード間関係テーブル記憶部30を参照することにより、中心ノードからのリンクの段階数がKKは整数であり、0≦K<JであるK次リンクノードからJ次リンクノードの各々までの経路数に基づいて、J次リンクノードの各々のスコアを算出し、算出されたスコアに基づいて、二次リンクノード抽出部102によって抽出されたJ次リンクノードの一部を選択する。本実施形態では、特に、K=1である。ここで、段階数とは、リンクをたどってあるノードから他のノードに到達するために要する最小のリンク数である。また、経路数とは、あるノード集合に属するノードから、他のノードに到達するために取り得る経路の数である。特に、K=1且つJ=2のときの経路数は、つまり一次リンクノードの集合から特定の二次リンクノードへの経路数は、その一次リンクノードの集合に属するノードから当該二次リンクノードへのリンクの数である。未出力ノード選択部106は、履歴テーブル記憶部50に記憶されたデータに基づき、スコア算出部104によって選択されたJ次リンクノードのうち、未出力であるJ次リンクノードを選択する。言い換えれば、未出力ノード選択部106が選択するJ次リンクノードに関しては、過去に出力された履歴が履歴テーブル記憶部50に残っていない。なお、未出力ノード選択部106が、ノード属性テーブル記憶部40を参照することにより、スコア算出部104によって選択されたJ次リンクノードのうち未出力であるJ次リンクノードを更新日時の新しい順に最大でM個Mは所定の整数まで選択するようにしても良い。出力済ノード選択部108は、未出力ノード選択部106によって選択されたJ次リンクノードが所定数M個に満たない場合に、スコア算出部104によって選択されたJ次リンクノードのうち、過去に出力した履歴のあるノードを、未出力ノード選択部106によって選択された個数と合わせてM個になるまで抽出する。出力部110は、未出力ノード選択部106および出力済ノード選択部108によって抽出されたJ次リンクノードを出力する。また出力部110は、ノード間関係テーブル記憶部30を参照することにより、これらJ次リンクノードへのリンクを有する前記K次リンクノードを出力する。また出力部110は、選択されたJ次およびK次のリンクノードと指定された中心ノードとを含むグラフデータを生成して出力する出力部である。次に、グラフ生成装置1の詳細な処理手順について説明する。グラフ生成装置1は、端末装置3からのグラフ生成要求データに基づき、グラフを生成する処理を行う。このとき、端末装置3は、生成するグラフの中心となるノードを特定する情報をグラフ生成要求データに含めて送信する。また、グラフ生成装置が処理するためのパラメータとして、正整数値L,M,Nがそれぞれ、パラメータ記憶部11に設定されている。ここで、Nは、スコア算出部104が算出したスコアに基づいてまず二次リンクノードを絞り込む際の個数に関する値である。また、Mは、グラフデータとして出力する二次リンクノードの個数に関する値である。また、Lは、グラフデータとして出力する一次リンクノードの個数に関する値である。グラフ生成装置1は、固定的な値をそれぞれL,M,Nに設定するが、端末装置3からの要求に応じてこれらのパラメータの値の設定を変更するようにしても良い。図10は、グラフ算出部10による処理手順を示すフローチャートである。以下、このフローチャートに沿って説明する。ステップS1において、二次リンクノード抽出部102は、指定された中心ノードに対する二次リンクノードをすべてリストアップする。ある中心ノードから見たときの二次リンクノードとは、当該中心ノードから二段階のリンクで到達し得るノードの集合から、当該中心ノードから一段階以下のリンクで到達し得るノードの集合を除いたものである。なお、ここで用いる関係とは、ユーザー相互間関係とユーザー番組間関係と番組相互間関係の和集合である。つまり、二次リンクノード抽出部102は、まず、指定された中心ノードの識別情報をキーとして、ユーザー相互間関係テーブルとユーザー番組間関係テーブルと番組相互間関係テーブルをそれぞれ検索し、一次リンクノードの集合を取得する。次に、一次リンクノードの集合に含まれる各要素ノードの識別情報をキーとして、同様にテーブルを検索し、二次リンクノードの集合を取得する。そして、二次リンクノードの集合から、一次リンクノードの集合の要素ノードと、元々指定された中心ノードとを除外する。次にステップS2において、スコア算出部104は、ステップS1でリストアップされた二次リンクノードの各々について、その二次リンクノードに対してリンクを有している一次リンクの数をカウントする。そして、スコア算出部104は、そのカウント値を当該二次リンクノードのスコアとする。言い換えれば、スコア算出部104は、一次リンクノードから二次リンクノードへの経路数をカウントして、各々の二次リンクノードのスコアとする。次にステップS3において、スコア算出部104は、算出した各二次リンクノードのスコアに基づいて、スコア値の上位N個に二次リンクノードを絞り込む選択を行う。なお、第N位の二次リンクノードと同スコア値の二次リンクノードがある場合には、スコア算出部104は、N個を超えて同スコア値の二次リンクノードをすべて選択する。次にステップS4において、未出力ノード選択部106は、ステップS3で絞り込まれた二次リンクノードのうち、要求元のユーザーに対して過去に出力されたことのないノードを抽出する。このとき、未出力ノード選択部106は、履歴テーブル記憶部50のデータを参照し、要求元のユーザーに対して過去に出力されたことがないかどうかを確認する。当該ユーザーに対して過去に出力されたことがないノードに関しては、履歴テーブルに最終出力日時を表すデータが存在しない。このとき、未出力ノード選択部106は、ユーザー属性テーブル記憶部41および番組属性テーブル記憶部42を参照することによって、各ノードユーザーノードおよび番組ノードの最終更新日時を取得する。そして、未出力ノード選択部106は、最終更新日時の新しい順に最大でM個まで、当該ユーザーに対して未出力の二次リンクノードを抽出する。次にステップS5において、出力済ノード選択部108は、ステップS4で抽出された二次リンクノードの数がM個未満であったか否かを判断する。そして、M個未満であった場合抽出二次リンクノード数<M、つまりステップS5:YESには、ステップS5に進む。M個に達していた場合抽出二次リンクノード数≧M、つまりステップS5:NOには、ステップS6をスキップしてステップS7に進む。次にステップS6に進んだ場合、出力済ノード選択部108は、ステップS3で絞り込まれた二次リンクノードのうち、要求元のユーザーに対して過去に出力した履歴のあるノードを抽出する。このとき、出力済ノード選択部108は、履歴テーブル記憶部50のデータを参照し、要求元のユーザーに対して前回表示された日時の古い順に二次リンクノードを抽出する。前回表示された日時は、当該ユーザー識別情報および二次リンクノードの識別情報をキーとして履歴テーブルを参照することにより得られる。またこのとき、出力済ノード選択部108は、ステップS4において抽出された未出力ノードの数と合わせてM個になるように、過去に出力済の二次リンクノードを、上記順で選択する。次にステップS7において、出力部110は、抽出したM個の二次リンクノードのデータを出力する。次にステップS8において、出力部110は、ステップS7で出力した二次リンクノードの各々にリンクしている一次リンクノードを抽出し、それらの一次リンクノードのうち、出力した二次リンクノードへのリンク数が多い順に上位L個の一次リンクノードのデータを出力する。また、出力部110は、出力したM個の二次リンクノードおよびL個の一次リンクノードおよび指定された中心ノードに関わるリンクのデータを合わせて出力する。ここで出力されるリンクは、中心ノードから一次リンクノードへのリンク、一次リンクノード相互間のリンク、一次リンクノードから二次リンクノードへのリンク、および二次リンクノード相互間のリンクである。次にステップS9において、出力部110は、今回の出力に関して履歴テーブルを更新する。具体的には、出力部110は、要求元のユーザー識別情報と、ステップS7およびS8で出力したノードに関して、最終出力日時のデータを履歴テーブルに書き込む。このとき、当該ユーザー識別情報と当該ノード識別情報の組合せで、履歴テーブルに既に行が存在している場合にはその行の最終出力日時のデータを更新する。また、当該ユーザー識別情報と当該ノード識別情報の組合せで、履歴テーブルに行が存在していない場合には新たな行を挿入する。図11は、グラフ算出部10によって生成され、グラフデータ出力部12によって出力されるグラフデータの例である。同図aは出力されるグラフに含まれるノードに関するデータであり、同図bは同グラフに含まれるリンクに関するデータである。同図aは、表形式のデータであり、リンク段階と、ノード種別と、ノード識別情報と、ノード名の各項目を有する。このデータの各行が、グラフ中のノードに対応する。リンク段階は、出力されるグラフにおける中心ノード、一次リンクノード、二次リンクノードの区別を表すデータである。なお、グラフデータ出力部12が、各ノードに対応するユーザーのアイコン画像や、番組のサムネイル画像を合わせて出力するようにしても良い。同図bは、表形式のデータであり、リンク元ノード識別情報と、リンク先ノード識別情報と、リンク種別と、リンク方向の各項目を有する。このデータの各行が、1本のリンクに対応する。リンク種別は、友人関係ユーザーを表すノード同士の関係、お気に入り番組ユーザーを表すノードから番組を表すノードへの関係、関連番組番組を表すノード同士の関係など、リンクの種類を表す。リンク方向は、双方向、正方向、逆方向の3種類である。リンク方向が正方向の場合、リンク元ノード識別情報で識別されるノードからリンク先ノード識別情報で識別されるノードへの関係であることを表す。例えば、リンク元がユーザー1012345ノード名は自分で、リンク先が番組2010017ノード名は番組Aである場合、自分が番組Aをお気に入り番組として登録していることを表す。リンク方向が逆方向の場合、逆に、リンク先ノード識別情報で識別されるノードからリンク元ノード識別情報で識別されるノードへの関係であることを表す。図12は、グラフデータ出力部12から出力されたデータに基づいて端末装置3が画面に表示したグラフの例である。この画面表示は、図11に示した7個のノードおよび9本のリンクをグラフィカルに表現している。ここでは、各ノードが楕円形で表示され、中心ノードは実線で描かれ、1次リンクノードは破線で描かれ、2次リンクノードは一転鎖線で描かれている。また、友人関係は実線の両方向矢印で表され、関連番組の関係は二重線の両方向矢印で表され、お気に入り番組の関係は破線の片方向矢印で表されている。なお、上述した実施形態におけるグラフ生成装置の機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御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、実行することによって実現しても良い。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、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を送信する場合の通信線のように、短時刻の間、動的にプログラムを保持するもの、その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のように、一定時刻プログラムを保持しているものも含んでも良い。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く、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であっても良い。以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。上記実施形態では、端末装置3からの要求に基づいて、グラフ生成装置1がグラフデータを端末装置3に送信し、端末装置3が受信したグラフデータを元にグラフの描画を行った。これに対して、グラフ生成装置1側でグラフの描画まで行い、その結果得られる画像データをグラフ生成装置1から端末装置3に送信するようにしても良い。上記実施形態では、J=2且つK=1とした。つまり、グラフ生成装置1は、一次リンクノードからのリンク数に基づくスコアで、二次リンクノードを抽出し、一次リンクノードと二次リンクノードとを含むグラフデータを生成した。これに対し、0≦K<Jを満たす他の整数の組J,Kを用いても良い。上記実施形態では、あるノードに関する関係の更新の日時を当該ノードの更新日時として、ノードの選択に利用した。これに対し、関係以外の更新例えば、当該ノードに関するコンテンツの更新などの日時をそのノードの更新日時として、ノードを選択するようにしても良い。ここでコンテンツとは、例えば、あるユーザーの日記や、ある番組に関して書かれたレビューなどである。上記実施形態では、番組を対象物とした。これに対し、他の対象物によるノードを用いてグラフを生成するようにしても良い。他の対象物とは、例えば、ソーシャルネットワーキングサービス等におけるコミュニティや、映画や、音楽や、書籍等である。以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"