ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置であって、評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、1のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗IDと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗IDと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ID毎に収集し、更に前記店舗IDに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュIDと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析部と、前記メッシュカテゴリ解析部による処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュを更に特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュIDと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析部とを備える地域プロファイル管理装置。前記地域カテゴリ解析部が特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュIDと関連付けて記憶する個性店舗解析部を更に備える請求項1に記載の地域プロファイル管理装置。ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置の管理方法であって、評価の対象となる複数の店舗が立地する地域を区分けしたメッシュのうち、1のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗IDと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗IDと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ID毎に収集し、更に前記店舗IDに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュIDと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析ステップと、前記メッシュカテゴリ解析ステップによる処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュをさら特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュIDと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析ステップと、を備える方法。ここで、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗の分布状況は様々である。また、店舗の開業、閉鎖、店舗の評価の変化等により、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗が形成するエリアは、経時において変化する。したがって、このようなエリアを的確に把握してその変遷を捕捉することは簡単ではない。一方、エリアの経時的変化を把握するため、現地調査を繰り返すことは手間やコストがかかりすぎる問題がある。このため、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定できるようにすることが望まれる。また、例えば、ラーメン激戦区を紹介するWebサイトにおいては、エリア内のラーメン店を紹介することに主眼がおかれている。このため、ラーメン激戦区と言われているエリアの中に、例えば、ラーメン店ではないが、個性的なプロファイルを有する店舗があった場合に、このような店舗の情報を、ラーメン激戦区を紹介するWebサイトから取得することは難しい。このような個性的な店舗は、顧客の評価が高い場合はラーメン店と同様に多くの人々に紹介することが望まれている。本発明は、このような課題を解決し、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを紹介するとともに、当該エリア内で、個性的なプロファイルを有する評価の高い店舗を紹介することを実現した地域プロファイル管理装置及び方法を提供することを目的とする。前記目的を達成するため、本発明は、次に記載する構成を備えている。1ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置であって、評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、1のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗IDと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗IDと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ID毎に収集し、更に前記店舗IDに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュIDと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析部と、前記メッシュカテゴリ解析部による処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュを更に特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュIDと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析部とを備える地域プロファイル管理装置。1によれば、個々のメッシュにおいて、メッシュ内の店舗をカテゴリ毎にグループ分けし、例えば、評価値が所定値以上の店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定し、メッシュIDと関連付けて記憶することにより、メッシュ単位のプロファイルが設定される。更に、メッシュカテゴリが共通しかつ略隣接する複数のメッシュを更に特定し、共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定し、複数のメッシュのメッシュIDと関連付けて記憶することにより、複数のメッシュからなるエリアにおけるプロファイルが設定される。これにより、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを特定することが可能になり、当該エリアを容易に紹介することが可能になる。2前記地域カテゴリ解析部が特定したメッシュに立地する店舗のうち、前記評価に関する所定の条件を満たし、前記地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、前記メッシュIDと関連付けて記憶する個性店舗解析部を更に備える1の地域プロファイル管理装置。2によれば、特徴的なプロファイルを共通して有するエリア内で、個性的なプロファイルを有する店舗がある場合、このような個性店舗をメッシュIDと関連付けて記憶する。これにより、例えば、ラーメン激戦区といわれる特徴的なプロファイルを共通して有するエリア内で、ラーメン店ではないが評価の高い店舗がある場合、このような店舗を個性店舗として紹介することが可能になる。3ユーザの端末に通信可能に接続され、当該ユーザの端末から送信される所定地域内の店舗に対する投稿情報に基づいて、前記所定地域内において類似するプロファイルを共通して有するエリアを自動的に特定する地域プロファイル管理装置の管理方法であって、評価の対象となる複数の店舗が立地する前記所定地域を区分けしたメッシュのうち、1のメッシュについて、店舗の地理的位置及び当該店舗のカテゴリを当該店舗を識別する店舗IDと関連付けて記憶した店舗データベースと、店舗に関するユーザからの評価を含む投稿を前記店舗IDと関連付けて記憶した投稿データベースとを参照して、前記評価を前記店舗ID毎に収集し、更に前記店舗IDに関連付けられた前記カテゴリ毎に収集して、前記評価に関する所定の条件を満たす店舗の数が所定数以上となる前記カテゴリをメッシュカテゴリとして特定して当該メッシュを識別するメッシュIDと関連付けて記憶するメッシュカテゴリ解析ステップと、前記メッシュカテゴリ解析ステップによる処理を全ての前記メッシュについて実行して、前記メッシュカテゴリが共通し、略隣接する前記メッシュをさら特定して、当該共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして、当該特定したメッシュのメッシュIDと関連付けて記憶する地域カテゴリ解析ステップと、を備える方法。3の方法によれば、1の地域プロファイル管理装置と同様の効果を奏する。本発明によれば、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを紹介するとともに、当該エリア内で、個性的なプロファイルを有する店舗を紹介することを実現した地域プロファイル管理装置を提供することが可能になる。以下、本発明の実施形態について図を参照しながら説明する。[機能構成]図1は、本実施形態に係る地域プロファイル管理装置の機能概要を示す図である。地域プロファイル管理装置1は、ユーザ端末100にインターネット等の通信回線を介して通信可能に接続され、ユーザ端末100から送られた投稿情報が不正行為によるものか否かの信頼性の評価を行う機能を有するサーバである。本実施形態は、コンピュータ地域プロファイル管理装置1、ユーザ端末100及びその周辺装置に適用される。本実施形態における各部は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに当該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。上記ハードウェアには、制御部としてのCPUCentralProcessingUnitの他、記憶部、通信装置、表示装置及び入力装置が含まれる。記憶部としては、例えば、メモリRAM:RandomAccessMemory、ROM:ReadOnlyMemory等、ハードディスクドライブHDD:HardDiskDrive及び光ディスクCD:CompactDisk、DVD:DigitalVersatileDisk等ドライブが挙げられる。通信装置としては、例えば、各種有線及び無線インターフェース装置が挙げられる。表示装置としては、例えば、液晶ディスプレイやプラズマディスプレイ等の各種ディスプレイが挙げられる。入力装置としては、例えば、キーボード及びポインティングデバイスマウス、トラッキングボール等が挙げられる。上記ソフトウェアには、上記ハードウェアを制御するコンピュータプログラムやデータが含まれる。コンピュータプログラムやデータは、記憶部により記憶され、制御部により適宜実行、参照される。また、コンピュータプログラムやデータは、通信回線を介して配布されることも可能であり、CD-ROM等のコンピュータ可読媒体に記録して配布されることも可能である。地域プロファイル管理装置1は、本実施形態の機能を実行するプログラム図示省略等を記憶する記憶部13と、地域プロファイル管理装置1に係る各機能を統括的に制御する制御部14と、を備える。記憶部13は、上述の各種プログラムの他に、投稿データベース131と、店舗データベース132と、店舗プロファイルデータベース133と、地域プロファイルデータベース134と、個性店舗データベース135とを備える。投稿データベース131には、ユーザ端末100から送信された投稿による店舗に対する評価を含む投稿情報が、店舗を識別する店舗IDに関連付けて記憶される。店舗データベース132には、店舗名、店舗が属するカテゴリ、店舗が立地している位置情報、店舗の評価平均等を含む店舗情報が、店舗IDに関連付けて記憶される。店舗プロファイルデータベース133には、投稿評価の対象となる複数の店舗が立地する所定地域を複数のメッシュに分け、個々のメッシュ内の店舗の類似する特徴的なプロファイルが記憶される。地域プロファイルデータベース134には、所定地域内においてプロファイルが共通しかつ隣り合っているメッシュ同士が結合したエリアの類似する特徴的なプロファイルが記憶されている。個性店舗データベース135には、地域プロファイルデータベース134に記憶されている特徴的なエリア内における個性店舗の情報が記憶されている。図2は、所定領域をメッシュ分けした例を示す図である。例えば、商店街や駅前エリアのように多くの店舗が集まっている所定領域を、仮想的に、図2に示すように、所定範囲の緯度、経度毎にメッシュ状に区分けを行う。本実施形態においては、これらメッシュ状に区分けされた個々の矩形領域をメッシュと称している。更に、各メッシュ毎にメッシュIDが付与されている。図2に示す例においては、経線による区分けに順番に付与されている横番号01、02、...と、緯線による区分けに順番に付与されている縦番号1、2、...の組合せによって、メッシュIDが決定している。例えば、図2の図中Aに示すエリアには、メッシュIDとして023が付与される。図3は、投稿データベース131に記憶される情報を示す図である。投稿データベース131には、店舗名、ジャンル、評価、また図示していないが投稿者、コメント、投稿日付等からなる投稿情報が店舗IDと関連付けられて投稿毎に累積記憶される。ここで、店舗IDは、所定領域内の個々の店舗に対して付与された識別情報である。図4は、店舗データベース132に記憶される情報を示す図である。店舗データベース132は、所定領域内の店舗をデータベース化したものであり、この店舗データベース132には、店舗名、カテゴリ、位置情報等の店舗情報が店舗IDと関連付けられて累積記憶される。位置情報としては、店舗が立地している緯度経度と、当該緯度経度が属しているメッシュに対応するメッシュIDが記憶される。メッシュIDは、上述したように、所定領域の地図情報メッシュ状に区分けしてなる個々のメッシュを識別するための識別情報である。カテゴリは、店舗の種類を示すものであり、例えば、ラーメン屋であればラーメン、うどん屋であればうどん、文房具屋であれ文房具といったデータが記憶される。図1に戻り、制御部14は、投稿情報受付部141と、メッシュカテゴリ解析部142と、地域カテゴリ解析部143と、個性店舗解析部144と、を備える。投稿情報受付部141は、ユーザ端末100から送信される店舗に対する投稿情報を受け付け、投稿データベース131に記憶する。例えば、投稿情報受付部141が、図5に示す投稿をユーザ端末100から受信した場合、店名いろはに対応する店舗IDを、店舗データベース132を検索することによって取得し、投稿情報に店舗ID0056を関連付けて投稿データベース131に記憶する。メッシュカテゴリ解析部142は、評価対象メッシュ設定部1421と、投稿情報読出部1422と、投稿情報解析部1423と、店舗抽出部1424と、を備え、投稿データベース131及び店舗データベース132に記憶されているデータを解析して、メッシュ単位のプロファイルを求める。評価対象メッシュ設定部1421は、所定領域を区分けしたメッシュのうち、評価対象となるメッシュを設定する。投稿情報読出部1422は、店舗データベース132を参照して評価対象メッシュ設定部1421が設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗IDを読み出し、更に、投稿データベース131を参照して、店舗データベース132から読み出した店舗IDに関連付けられている店舗の評価値を全て読み出す。投稿情報解析部1423は、評価対象メッシュ設定部1421が設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ID毎に評価値を収集し、演算によって評価平均を求める。更に、店舗IDに関連付けられたカテゴリ毎にグループ分けをする。店舗抽出部1424は、カテゴリ毎のグループにおいて、評価平均が所定値以上の店舗数を求め、店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定する。そして、このメッシュカテゴリと評価平均とを店舗ID及びメッシュIDに関連付けて、店舗プロファイルデータベース133に記憶する。図6は、店舗プロファイルデータベース133に記憶される情報を示す図である。店舗プロファイルデータベース133には、店舗抽出部1424が特定したメッシュカテゴリ、評価平均等からなるメッシュ単位の特徴的なプロファイルが店舗ID及びメッシュIDと関連付けられて投稿毎に累積記憶される。図1に戻り、地域カテゴリ解析部143は、店舗プロファイルデータベース133に記憶されている情報に基づいて、メッシュカテゴリが共通しかつ縦、横、斜めに隣接しているメッシュの有無を解析する。ここで、隣接しているメッシュとは、メッシュIDの上二桁の数字及び/又は下一桁の数字を±1した範囲のメッシュIDのメッシュを指す。例えば、図2において、メッシュID022に隣接しているメッシュは、メッシュID011、012、013、021、023、031、032、033を指す。そして、隣接しているメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとし、更に、隣接している複数のメッシュのメッシュIDと、地域カテゴリとを関連付けて地域プロファイルデータベース134に記憶する。このように、地域カテゴリ解析部143は、複数のメッシュからなる地域単位のプロファイルを求める。個性店舗解析部144は、地域カテゴリ解析部143が特定したメッシュに立地する店舗のうち、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部143によって特定された地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定し、地域カテゴリが設定されたメッシュのメッシュIDと、個性店舗の店舗IDとを関連付けて個性店舗データベース135に記憶する。図7は、地域プロファイルデータベース134と個性店舗データベース135とを兼ねるデータベースに記憶される情報を示す図である。このデータベースには、地域プロファイル名、地域カテゴリ解析部143によって特定された地域カテゴリ、地域カテゴリ解析部143によって地域カテゴリに関連付けられたメッシュのメッシュID、個性店舗解析部144によって個性店舗として特定された店舗の店舗ID等の情報が、地域プロファイルIDに関連付けられて累積記憶される。次に、図2、図6及び図7を参照しながら、本実施形態について具体的に説明する。図2において、○印はラーメン店を示し、◇印はうどん店を示すものとする。メッシュカテゴリ解析部142における処理は、メッシュID011、012、013、、045と全てのメッシュに対して順番に行われる。例えば、メッシュカテゴリ解析部142は、メッシュID011にラーメンというカテゴリの店舗が4件あると解析し、同様に、メッシュID023にラーメンというカテゴリの店舗が5件あり、更にうどんというカテゴリの店舗が4件あると解析する。また、メッシュカテゴリ解析部142は、カテゴリが同一で、評価平均が3.5以上の店舗が5件以上あるという条件を満たしているメッシュのメッシュIDを、店舗プロファイルデータベース133に記憶する。ここで、説明の便宜上、図2におけるラーメン店とうどん店の評価平均は全て3.5以上であると仮定する。この場合、メッシュID023、024、033、044のメッシュが、前述した条件を満たすことになる。メッシュID023については、カテゴリがラーメンであるため、ラーメンというメッシュカテゴリが特定され、図6に示すように、メッシュID023内の店舗ID0056という店舗IDのラーメン店に対し、メッシュID023というメッシュID、ラーメンというメッシュカテゴリ、4.5という店舗ID0056の店舗の評価平均が関連付けられて店舗プロファイルデータベース133に記憶される。メッシュID024についても同様に、メッシュID024内の店舗の店舗IDと、ラーメンというメッシュカテゴリと、評価平均とが関連付けられて店舗プロファイルデータベース133に記憶される。なお、メッシュID033、044については、カテゴリがうどんであるため、うどんというメッシュカテゴリが特定され、図6に示すように、メッシュID033、044内の店舗の店舗IDと、うどんというメッシュカテゴリと、メッシュID033、044とが関連付けられて店舗プロファイルデータベース133に記憶される。メッシュカテゴリ解析部142による解析が行われた後、地域カテゴリ解析部143は、メッシュカテゴリが特定されたメッシュの中で、同一のメッシュカテゴリでかつ縦、横、斜めのいずれかに隣接しているメッシュの有無を求め、隣接しているメッシュが有る場合に、共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして設定する。図2に示す例においては、メッシュID023、024のメッシュが横に隣接しており、メッシュID033、044のメッシュが斜めに隣接している。そこで、メッシュID023、024のメッシュカテゴリがラーメンであるため、ラーメンという地域カテゴリが設定され、図7に示すように、ラーメンという地域カテゴリと、メッシュID023、024とが関連付けられて地域プロファイルデータベース134に記憶される。同様に、メッシュID033、044のメッシュカテゴリがうどんであるため、うどんという地域カテゴリが設定され、図7に示すように、うどんという地域カテゴリと、メッシュID033、044とが関連付けられて地域プロファイルデータベース134に記憶される。なお、地域プロファイルデータベース134に記憶する際に、地域プロファイルIDと地域プロファイル名とを付与する。図7に示す例においては、メッシュID023、024からなる地域が、評価の高いラーメン店が密集しているところから、ラーメン激戦区という地域プロファイル名と、001という地域プロファイルIDを付与している。また、メッシュID033、044からなる地域が、評価の高いうどん店が密集しているところから、御当地うどんエリアという地域プロファイル名と、012という地域プロファイルIDを付与している。このように、地域プロファイルIDと地域プロファイル名とを付与することにより、地域プロファイルデータベース134の管理が行いやすくなる。地域カテゴリ解析部143による解析の解析が行われた後、個性店舗解析部144は、地域カテゴリが設定されたメッシュの中で、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部が記憶した地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として設定する。図2に示す例においては、メッシュID023のメッシュに立地しているうどん店、メッシュID044のメッシュに立地しているラーメン店が個性店舗に該当する。そして、地域カテゴリが設定されているメッシュID023、0024と、個性店舗として設定された店舗の店舗IDを関連付けて個性店舗データベース135に記憶される。なお、図7に示すデータベースにおいては、地域プロファイルデータベースと個性店舗データベースとを1つにまとめているが、別々であってもよい。図8は、図2に示す地域における、類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアのイメージ図である。図8aに示す、ラーメン激戦区や御当地うどんエリアのような類似する特徴的なプロファイルを共通して有するエリアにおいて、経時後に、図8bの図中aに示すように、メッシュID014にラーメン店が開店し、図中bに示すように、メッシュID032にうどん店が開店したとする。この開店情報を取得した図8bに示す地域を紹介するWebサイトの運営員は、新たに開店した店舗の情報を、店舗データベース132に新規登録し、Webサイトで紹介する。そして、新規に開店した店舗の評価平均が3.5以上になった場合に、メッシュID014がラーメン激戦区に含まれるようになり、メッシュID032が御当地うどんエリアに含まれるようになる。図9を参照して、地域プロファイル管理装置1が行う処理について説明する。図9は、地域プロファイル管理装置1が行う処理のフローチャートである。ステップS1において、制御部14評価対象メッシュ設定部1421は、評価対象のメッシュを設定する。ステップS2において、制御部14投稿情報読出部1422は、店舗データベース132を参照して、ステップS1で設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗IDを読み出し、更に、投稿データベース131を参照して、店舗データベース132から読み出した店舗IDに関連付けられている店舗の評価値を全て読み出す。ステップS3において、制御部14投稿情報解析部1423は、ステップS1で設定したメッシュ内の店舗に付与されている店舗ID毎に評価値を収集し、演算によって評価平均を求める。更に、店舗IDに関連付けられたカテゴリ毎にグループ分けをする。ステップS4において、制御部14店舗抽出部1424は、ステップS3においてグループ分けしたカテゴリ毎のグループにおいて、評価平均が所定値以上の店舗数を求め、店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定する。ステップS5において、制御部14店舗抽出部1424は、メッシュカテゴリとメッシュIDと関連付けて、店舗プロファイルデータベース133に記憶する。ステップS6において、制御部14メッシュカテゴリ解析部142は、全てのメッシュにおいて、ステップS2~ステップS5の処理を行ったか否かを判定し、ステップS2~ステップS5の処理を行ったと判定した場合には、ステップS7に処理を移し、ステップS2~ステップS5の処理を行ったと判定しない場合には、ステップS1に処理を移す。ステップS7において、制御部14地域カテゴリ解析部143は、店舗プロファイルデータベース133に記憶されている情報に基づいて、メッシュカテゴリが共通しかつ縦、横、斜めに隣接しているメッシュの有無を解析する。そして、制御部14は、隣接しているメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定する。ステップS8において、制御部14地域カテゴリ解析部143は、隣接している複数のメッシュのメッシュIDと、地域カテゴリとを関連付けて地域プロファイルデータベース134に記憶する。ステップS9において、制御部14個性店舗解析部144は、地域カテゴリ解析部143が特定したメッシュに立地する店舗のうち、評価平均が所定値以上であるという条件を満たし、かつ地域カテゴリ解析部143によって特定された地域カテゴリに含まれない店舗を個性店舗として特定する。ステップS10において、制御部14個性店舗解析部144は、地域カテゴリが設定されたメッシュのメッシュIDと、個性店舗の店舗IDとを関連付けて個性店舗データベース135に記憶する。この処理が終了した場合に、地域プロファイル管理装置1が行う処理が終了する。以上、説明したように本実施形態によれば、個々のメッシュにおいて、メッシュ内の店舗をカテゴリ毎にグループ分けし、例えば、評価値が所定値以上の店舗数が所定数以上となるカテゴリをメッシュカテゴリとして特定することにより、メッシュ単位のプロファイルが設定される。更に、メッシュカテゴリが共通しかつ略隣接する複数のメッシュがある場合に、複数のメッシュに共通するメッシュカテゴリを地域カテゴリとして特定することにより、複数のメッシュからなるエリアにおけるプロファイルが設定される。これにより、特徴的なプロファイルを共通して有するエリアを特定することが可能になり、当該エリアを容易に紹介することが可能になる。例えば、特徴的なプロファイルを有するエリアを観光客に紹介することができる。併せて、当該エリアに含まれる個性的なプロファイルを有する店舗を地元のユーザに紹介することができる。また本実施形態によれば、投稿情報は投稿データベース131、店舗の開業、閉鎖は店舗データベース132によって管理されている。このため、店舗の開業、閉鎖、店舗の評価の変化等により、類似する特徴的なプロファイルを共通して有する店舗が形成するエリアが、経時において変化しても、その変化に対応して、特徴的なプロファイルを共通して有する新たなエリアを自動的に特定することが可能になる。例えば、ラーメン激戦区に隣接しているがラーメン激戦区に含まれなかったメッシュにおいて、今まで評価が低かったラーメン店の投稿評価が上がった場合に、そのメッシュを自動的にラーメン激戦区に含めることが可能になる。以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は前述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態においては、例えば、図7に示すように、ラーメン激戦区と御当地うどんエリアはそれぞれ独立しているが、ラーメン激戦区と御当地うどんエリアの両方に含まれるメッシュがあってもよい。この場合、メッシュカテゴリ解析部142において、1つのメッシュにおいて、評価平均が3.5以上の店舗が5つ以上のカテゴリが複数存在することになる。また、メッシュの形状については、本実施形態では矩形であるが、それに限らず、例えば、正六角形であってもよい。また上述した実施形態によれば、店舗データベース132と店舗プロファイルデータベース133との2つのデータベースがあるが、店舗データベース132と店舗プロファイルデータベース133とについては、例えば、店舗データベース132にメッシュカテゴリという項目を追加することにより、1つのデータベースにまとめることが可能である。