关联性分析装置、关联性分析方法及关联性分析程序

摘要

关联性分析装置、方法及程序，能够恰当分析将信息提供至服务器的使用人员和阅览该信息的其他使用人员的相互关联性。具有：路径确定部，基于用于唯一识别使用人员的识别信息和用于确定阅览对象使用人员的登记信息确定路径，路径通过依次连接从使用人员到由该使用人员登记的阅览对象使用人员的要素路径而构成，路径以分析基准使用人员为起点且以分析对象使用人员为终点，在各要素路径上，起点的使用人员将终点的使用人员登记为阅览对象使用人员；关联性确定部，基于确定的用于构成路径的要素路径的个数和由各要素路径上的终点的使用人员是否将起点的使用人员登记为阅览对象使用人员，来确定分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性。

说明书

技术领域

本发明涉及关联性分析装置、关联性分析方法及关联性分析程序。

背景技术

以往，提供有“Twitter”(中文名称：推特)(注册商标)或各种SNS (Social Network Service：社会性网络服务)等，将某一使用人员向服务器 投递(发布)的发言稿(微博等信息)提供给其他使用人员阅览的服务。在 这些服务产品中，由于由众多使用人员投递了众多信息，因而有时投稿信息 的阅览者难以判断应信赖哪个投稿信息。

因此，还提出了用于评价所投递的信息的可靠性的投稿信息评价系统。 在该投稿信息评价系统中具有用于将投稿信息发送至服务器的客户终端，该 客户终端具有用于获取位置数据的位置数据获取部，将由该位置数据获取部 获取的位置数据与投稿信息一起发送至服务器。服务器基于包含在投稿信息 中的设施的位置和特定位置之间的距离，来评价该投稿信息的可靠性，所述 特定位置是根据与投稿信息一起发送来的位置数据而确定的(例如，专利文 献1参照)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2007-304977号公报。

然而，如上述那样的以往的系统，只是根据设施位置和特定位置之间的 距离来评价可靠性，设施位置是基于投稿信息而确定的设施等的位置，特定 位置是根据与投稿信息一起发送来的位置数据而确定的，而并未对投递了该 投稿信息的使用人员和阅览该投稿信息的使用人员之间的关联性做出任何 考虑。因此，在以往的系统中，无法向阅览投稿信息的使用人员提供判断材 料，该判断材料是指，用于判断进行了该投稿的使用人员是否是关联性高的 使用人员的材料。

发明内容

本发明是鉴于上述问题而做出的，其目的在于，提供一种能够恰当地分 析将信息提供至服务器的使用人员和阅览该信息的其他使用人员之间的相 互关联性的关联性分析装置、关联性分析方法及关联性分析程序。

为了解决上述问题而达到目的，第一技术方案记载的关联性分析装置， 用于对使用服务器的多个使用人员之间的相互关联性进行分析，所述服务器 用于将由使用人员提供的信息提供给其他使用人员阅览，并在由使用人员将 其他使用人员登记为阅览对象使用人员的情况下，将由该阅览对象使用人员 提供的信息，提供给进行过该登记的使用人员阅览，该关联性分析装置的特 征在于，具有：使用人员确定单元，其从所述多个使用人员中，确定分析基 准使用人员和分析对象使用人员，所述分析基准使用人员是成为分析的基准 的使用人员，所述分析对象使用人员是成为与该分析基准使用人员的关联性 的分析对象的使用人员；服务器信息获取单元，其从所述服务器获取识别信 息和登记信息，所述识别信息是用于唯一地识别使用人员的识别信息，所述 登记信息是用于确定由所述使用人员登记的阅览对象使用人员的信息；路径 确定单元，其基于所述识别信息和所述登记信息来确定特定路径，所述特定 路径是通过连接一个或多个从所述使用人员到由该使用人员登记的阅览对 象使用人员的要素路径来构成的，并且，所述特定路径以所述分析基准使用 人员为起点且以所述分析对象使用人员为终点，而且，在各要素路径上，所 述起点一侧的使用人员处于将所述终点一侧的使用人员登记为阅览对象使 用人员的关系中；关联性确定单元，其确定用于构成已确定的所述路径的所 述要素路径的个数，并基于所述识别信息和所述登记信息，来确定用于构成 该路径的各要素路径上的所述终点一侧的使用人员是否已将所述起点一侧 的使用人员登记为阅览对象使用人员，并且，基于所确定的该要素路径的个 数和所确定的各要素路径上的所述终点一侧的使用人员是否已将所述起点 一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员，来确定所述分析基准使用人员和 所述分析对象使用人员之间的相互关联性。

另外，第二技术方案记载的关联性分析装置是在第一技术方案记载的关 联性分析装置的基础上，用于构成所述路径的所述要素路径的个数越少且用 于构成该路径的各要素路径上的所述终点一侧的使用人员已将所述起点一 侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数越多，则所述关联 性确定单元将所述分析基准使用人员和所述分析对象使用人员之间的相互 关联性确定的更高。

另外，第三技术方案记载的关联性分析装置是在第二技术方案记载的关 联性分析装置的基础上，所述关联性确定单元，在确定用于构成所述路径的 所述要素路径的个数时，针对由所述终点一侧的使用人员已将所述起点一侧 的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径，将用于构成该路径的所述 要素路径的个数设定为0。

另外，第四技术方案记载的关联性分析装置是在第一或第二技术方案记 载的关联性分析装置的基础上，所述服务器信息获取单元，针对每个作为接 收人的使用人员，与所述识别信息及所述登记信息一起从所述服务器获取用 于确定特定信息的个数的信息提供个数信息，所述特定信息是指，由所述各 使用人眼将其他的所述使用人员作为该接收人来向所述服务器提供的信息； 所述关联性确定单元，基于由所述服务器信息获取单元获取的所述提供个数 信息，确定由用于构成所述路径的各要素路径上的所述起点一侧的使用人员 将所述终点一侧的使用人员作为接收人来提供的信息的个数，并基于所确定 的该个数，来确定所述分析基准使用人员和所述分析对象使用人员之间的相 互关联性。

另外，第五技术方案记载的关联性分析方法，用于对使用服务器的多个 使用人员之间的相互关联性进行分析，所述服务器用于将由使用人员提供的 信息提供给其他使用人员阅览，并在由使用人员将其他使用人员登记为阅览 对象使用人员的情况下，将由该阅览对象使用人员提供的信息，提供给进行 过该登记的使用人员阅览，该关联性分析方法的特征在于，包括：使用人员 确定步骤，从所述多个使用人员中，确定分析基准使用人员和分析对象使用 人员，所述分析基准使用人员是成为分析的基准的使用人员，所述分析对象 使用人员是成为与该分析基准使用人员的关联性的分析对象的使用人员；服 务器信息获取步骤，从所述服务器获取识别信息和登记信息，所述识别信息 是用于唯一地识别所述使用人员的信息，所述登记信息是用于确定由所述使 用人员登记的阅览对象使用人员的信息；路径确定步骤，基于所述识别信息 和所述登记信息来确定特定路径，所述特定路径是通过连接一个或多个从所 述使用人员到由该使用人员登记的阅览对象使用人员的要素路径来构成的， 并且，所述特定路径以所述分析基准使用人员为起点且以所述分析对象使用 人员为终点，而且，在各要素路径上，所述起点一侧的使用人员处于将所述 终点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的关系中；关联性确定步骤， 确定用于构成已确定的所述路径的所述要素路径的个数，并基于所述识别信 息和所述登记信息，来确定用于构成该路径的各要素路径上的所述终点一侧 的使用人员是否已将所述起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员，并 且，基于所确定的该要素路径的个数和所确定的各要素路径上的所述终点一 侧的使用人员是否已将所述起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员， 来确定所述分析基准使用人员和所述分析对象使用人员之间的相互关联性。

另外，第六技术方案记载的关联性分析程序，用于使计算机执行第五技 术方案记载的方法。

若采用在第一技术方案中记载的关联性分析装置、在第五技术方案中 记载的关联性分析方法以及在第六技术方案中记载的关联性分析程序，则关 联性确定单元基于用于构成以分析基准使用人员为起点且以分析对象使用 人员为终点的路径的要素路径的个数、各要素路径上的终点一侧的使用人员 是否将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员，来确定分析基准使用 人员和分析对象使用人员之间的相互关联性，因而能够考虑网络上的分析基 准使用人员和分析对象使用人员之间的距离以及用于构成路径的各要素路 径上的使用人员相互关联性，而恰当地分析分析基准使用人员和分析对象使 用人员之间的相互关联性，从而能够提供判断材料，该判断材料用于判断将 该信息提供至服务器的使用人员对于阅览信息的使用人员来说是否是关联 性高的使用人员。

另外，若采用在第二技术方案中记载的关联性分析装置，则用于构成路 径的要素路径的个数越少且由用于构成该路径的各要素路径上的终点一侧 的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径 的个数越多，则关联性确定单元将分析基准使用人员和分析对象使用人员之 间的相互关联性确定得越高，因而能够将在用于构成路径的各要素路径上的 使用人员相互登记的情况下这些使用人员的相互关联性高的特点，反映到分 析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性的判断中，从而能够 更加恰当地分析关联性。

另外，若采用在第三技术方案中记载的关联性分析装置，则关联性确定 单元在确定用于构成路径的要素路径的个数时，针对由终点一侧的使用人员 已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径，将用于构成 路径的要素路径的个数设定为0，因而能够将在用于构成路径的各要素路径 上的使用人员相互登记的情况下这些使用人员的相互关联性高的特点，反应 到分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性的判断中，因而 能够更加恰当地分析关联性。

另外，若采用在第四技术方案中记载的关联性分析装置，则关联性确定 单元确定由用于构成路径的各要素路径上的起点一侧的使用人员已将终点 一侧的使用人员作为接收人而提供的信息的个数，并基于该确定的个数，来 确定分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性，因而能够将 在由用于构成路径的各要素路径上的起点一侧的使用人员已将终点一侧的 使用人员作为接收人来提供信息的情况下这些使用人员的相互关联性高的 特点，反映到分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性的判 断中，从而能够更加恰当地分析关联性。

附图说明

图1是例示出第一实施方式的关联性分析系统的框图。

图2是例示出保存在使用人员DB(数据库)中的信息的表。

图3是关联性分析处理的流程图。

图4是例示出由路径确定部确定的路径的概念图。

图5是示出了在图4中例示出的各路径的要素路径个数、登记指数及关 联性之间的关系的表。

图6是第二实施方式的关联性分析处理的流程图。

图7A、7B是例示出路径的概念图，图7A是例示出由路径确定部确定 的路径的概念图，图7B是例示出特定结果的概念图，该特定结果是指，针 对由终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人 员的要素路径，将用于构成路径的要素路径的个数设定为0，以此方式重新 构成图7A的路径的结果。

图8是示出了在图7A中例示出的路径的要素路径个数和在图7B中例示 出的重新构成后的路径的要素路径个数的表。

图9是例示出在第三实施方式的使用人员DB中保存的信息的表。

图10是第三实施方式的关联性分析处理的流程图。

图11是例示出由路径确定部确定的路径的概念图。

图12是示出了用于表示图11所例示的各路径的要素路径个数、登记指 数、发言指数及关联性之间的关系的表。

附图标记的说明

1关联性分析系统

2网络

10服务器

11，21通信部

12，22控制部

13，23数据记录部

13a使用人员DB

20关联性分析装置

22a使用人员确定部

22b服务器信息获取部

22c路径确定部

22d关联性确定部

具体实施方式

下面，参照附图，对本发明的关联性分析装置、关联性分析方法及关联 性分析程序的各实施方式，进行详细的说明。但是，本发明并不限定于这些 各实施方式。

<第一实施方式>

首先，对第一实施方式进行说明。在该方式中，基于以下信息来确定分 析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性，该信息是指，用于 构成特定路径的要素路径的个数以及在各要素路径上的终点一侧的使用人 员是否已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员，其中，该特定路 径以分析基准使用人员为起点且以分析对象使用人员为终点。

(结构)

首先，对第一实施方式的关联性分析系统的结构进行说明。图1是例示 出本第一实施方式的关联性分析系统的框图。如图1所示，关联性分析系统 1具有服务器10和关联性分析装置20。这些服务器10和关联性分析装置20 经由网络2而连接，能够相互通信。

(结构-服务器)

服务器10，用于将由使用人员提供的信息(下面，根据需要来称为“提 供信息”)提供给其他使用人员阅览，并且，在由使用人员已将其他使用人 员登记为阅览对象使用人员的情况下，将由该阅览对象使用人员提供的信息 提供给进行过该登记的使用人员阅览。该服务器10的具体的内容可以是任 意的内容，例如能够使用“Twitter”(中文名称：推特)(注册商标)服务 器、SNS(Social Network Service：社会性网络服务)服务器、各种博客网站 等的服务器。服务器10具有通信部11、控制部12及数据记录部13。

(结构-服务器-通信部)

通信部11，是经由网络2与关联性分析装置20进行通信的通信单元， 能够使用公知的通信装置。

(结构-服务器-控制部)

控制部12是用于控制服务器10的控制单元，具体而言，是计算机(后 述的关联性分析装置20的控制部22也相同)，包括：CPU、由该CPU解析 执行的各种程序(包括OS等的基本控制程序以及在OS上运行而实现特定 功能的应用程序)、用于保存程序及各种数据的如RAM那样的内部存储器。

(结构-服务器-数据记录部)

数据记录部13是记录单元，用于记录服务器10进行动作所需的程序及 各种数据，例如，由如作为外部记录装置的硬盘(省略图示)那样的磁性记 录介质构成。其中，能够代替硬盘或者与硬盘共存地，使用包括如闪存器那 样的半导体存储介质或如DVD或蓝光光盘那样的光学记录介质那样的其他 任意记录介质(后述的关联性分析装置20的数据记录部23也相同)。

该数据记录部13，具有使用人员数据库13a(下面，将数据库略称为DB)。 图2是例示出保存在使用人员DB13a中的信息的表。如该图2所示，针对使 用人员DB13a，以使分别与项目“使用人员ID”及“阅览对象使用人员ID” 相对应的各信息相对应关联的方式，保存有与项目“使用人员ID”及“阅览 对象使用人员ID”相对应的信息。与项目“使用人员ID”相对应保存的信 息，是用于唯一识别使用人员的识别信息(在图2中是“A”等)。与项目 “阅览对象使用人员ID”相对应地保存的信息，是用于确定由使用人员登记 的阅览对象使用人员的登记信息(在图2中是“B、E、P、…”等)。

此外，就服务器10而言，经由网络2与终端装置(省略图示)相连接， 使用人员能够经由终端装置向服务器10提供信息。若从终端装置将提供信 息以及与提供该提供信息的使用人员相对应的识别信息经由网络2提供至服 务器10，则服务器10的控制部12参照使用人员DB13a，将该提供信息保存 至数据记录部13，并使特定的其他使用人员能够阅览该提供信息，该特定的 其他使用人员是指，已将提供了该提供信息的使用人员登记为阅览对象使用 人员的其他使用人员。

(结构-关联性分析装置)

返回图1，关联性分析装置20，用于对使用服务器10的多个使用人员 之间的相互关联性进行分析。该关联性分析装置20具有通信部21、控制部 22及数据记录部23。

(结构-关联性分析装置-通信部)

通信部21，是经由网络2与服务器10进行通信的通信单元，能够使用 公知的通信装置。

(结构-关联性分析装置-控制部)

在功能概念上，控制部22具有使用人员确定部22a、服务器信息获取部 22b、路径确定部22c及关联性确定部22d。使用人员确定部22a是使用人员 确定单元，从多个使用人员中确定分析基准使用人员和分析对象使用人员， 其中，所述分析基准使用人员是成为分析基准的使用人员，所述分析对象使 用人员是成为与该分析基准使用人员之间的关联性的分析对象的使用人员。 服务器信息获取部22b是服务器信息获取单元，从服务器10获取识别信息 和登记信息，其中，所述识别信息是用于唯一识别使用人员的信息，所述登 记信息是用于确定由使用人员登记的阅览对象使用人员的信息。路径确定部 22c是路径确定单元，基于从服务器信息获取部22b获取的识别信息和登记 信息来确定特定路径，其中，所述特定路径是通过连接一个或多个从使用人 员到由该使用人员登记的阅览对象使用人员的要素路径二构成的，并且，所 述特定路径以由使用人员确定部22a确定的分析基准使用人员为起点且以由 使用人员确定部22a确定的分析对象使用人员为终点，在各要素路径上，起 点一侧的使用人员处于将终点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的 关系中。关联性确定部22d是关联性确定单元，用于确定分析基准使用人员 和分析对象使用人员之间的相互关联性。在后面详细阐述由这些控制部22 的各部执行的处理。此外，经由任意记录介质或网络，来将本第一实施方式 的关联性分析程序安装到关联性分析装置20中，由此实质上构成控制部22 的各部。

(结构-关联性分析装置-数据记录部)

数据记录部23是记录单元，用于记录关联性分析装置20进行动作时所 需的程序及各种数据。

(处理)

接着，对由这样构成的关联性分析系统1执行的关联性分析处理进行说 明。图3是关联性分析处理的流程图(下面在对各处理的说明中将步骤略称 为“S”)。例如，在向关联性分析装置20供电之后，在经由输入单元(省 略图示)输入了表示要执行关联性分析处理的指示的情况下，开始运行该关 联性分析处理。

如图3所示，若关联性分析处理开始，则使用人员确定部22a设定检索 条件，所述检索条件用于使服务器10对由使用人员提供至服务器10的规定 的提供信息进行检索(SA1)。例如使用人员确定部22a通过输出单元(省 略图示)输出表示敦促输入检索条件的信息，并将经由输入单元(省略图示) 输入的条件设定为检索条件。就在此设定的检索条件而言，例如使用用于检 索提供信息的关键词(例如设施名或地点名等)，其中，所述提供信息包含 使用人员想了解的信息。

接着，使用人员确定部22a将在SA1中设定的检索条件从通信部21经 由网络2发送至服务器10(SA2)。服务器10的控制部12若经由通信部11 接收到从关联性分析装置20发送来的检索条件(SA3)，则从数据记录部 13中检索与该检索条件一致的提供信息，并将检索出的提供信息与提供了该 提供信息的使用人员的识别信息一起，从通信部11经由网络2发送至关联 性分析装置20(SA4)。

例如在SA2中，从关联性分析装置20将餐饮店的店名“○△”作为检 索条件而发送至服务器10，并检索出以识别信息“D”识别出的使用人员所 提供的提供信息“○△的推荐料理是猪排咖喱”和以识别信息“G”识别出 的使用人员提供的提供信息“○△的推荐料理是拉面”来作为包含该“○△” 的提供信息，在情况下，在SA4中服务器10的控制部12将对这些提供信息 和提供了该提供信息的使用人员的识别信息建立了关联关系的一览表发送 至关联性分析装置20。

使用人员确定部22a经由通信部21接收到从服务器10发送来的提供信 息和与该提供信息相对应的识别信息(SA5)。然后，使用人员确定部22a 确定成为分析基准的分析基准使用人员，并且，在基于在SA5中接收的识别 信息来确定的使用人员中，确定分析对象使用人员，所述分析对象使用人员 成为与分析基准使用人员之间的关联性的分析对象(SA6)。例如，使用人 员确定部22a从输出单元(省略图示)输出敦促输入与分析基准使用人员相 对应的识别信息，并将与经由输入单元(省略图示)输入的识别信息相对应 的使用人员确定为分析基准使用人员。另外，使用人员确定部22a从输出单 元(省略图示)输出特定信息，并将与经由输入单元(省略图示)输入的识 别信息相对应的使用人员确定为分析对象使用人员，其中，该特定信息用于 敦促从与在SA5中接收的识别信息相对应的使用人员中选择分析对象使用 人员并输入该使用人员的识别信息。

接着，服务器信息获取部22b请求服务器10发送保存在服务器10的使 用人员DB13a中的识别信息和登记信息(SA7)。服务器10的控制部12若 经由通信部11接收到请求发送识别信息和登记信息的发送请求(SA8)，则 将保存在使用人员DB13a中的识别信息和登记信息从通信部11经由网络2 发送至关联性分析装置20(SA9)。此外，服务器10的控制部12也可以将 保存在使用人员DB13a中的全部识别信息及登记信息经由通信部11发送至 关联性分析装置20，或者，也可以从保存在使用人员DB13a中的识别信息 及登记信息中，将与规定条件一致的识别信息及登记信息(例如，在与识别 信息对应关联地保存有用于确定针对每个使用人员设定的地域的地域设定 信息的情况下，设定有与分析基准使用人员及分析对象使用人员的地域相同 的地域的使用人员的识别信息及登记信息)经由通信部11发送至关联性分 析装置20。在进行SA9的处理之后，服务器10的控制部12结束关联性分 析处理。

服务器信息获取部22b经由通信部21来接收从服务器10发送来的识别 信息和登记信息(SA10)。并且，路径确定部22c基于由服务器信息获取部 22b获取的识别信息和登记信息来确定特定路径，所述特定路径是通过连接 一个或多个从使用人员到由该使用人员登记的阅览对象使用人员的要素路 径构成的，并且，所述特定路径以分析基准使用人员为起点且以分析对象使 用人员为终点，在各要素路径上，起点一侧的使用人员处于将终点一侧的使 用人员登记为阅览对象使用人员的关系中(SA11)。路径确定部22c例如使 用迪杰斯特拉(Dijkstra)算法等公知的路径搜索方法，来确定以分析基准使 用人员为起点且以分析对象使用人员为终点的最短路径。

图4是例示出由路径确定部22c确定的路径的概念图。在图4中例示出 如下的情况，用圆圈包围的英文字母表示识别信息，A是分析基准使用人员 (即，路径的起点)，且提供了包含关键词“○△”的提供信息的D及G 是分析对象使用人员(即，路径的终点)。另外，连接各英文字母之间的箭 头，表示从各使用人员到由该使用人员登记的阅览对象使用人员的要素路 径，特别地，实线箭头表示构成以分析基准使用人员为起点且以分析对象使 用人员为终点的路径的要素路径(即，起点一侧的使用人员已将终点一侧的 使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径)。另外，虚线箭头表示由构 成路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登 记为阅览对象使用人员的要素路径。在该图4中，由路径确定部22c确定从 起点A开始按照B、C、D的顺序连接要素路径而到达终点D的路径以及从 起点A开始按照E、F、G的顺序连接要素路径而到达终点G的路径。

返回图3，关联性确定部22d确定用于构成由路径确定部22c确定的路 径的要素路径的个数，并基于识别信息和登记信息，来确定由用于构成该路 径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为 阅览对象使用人员的要素路径的个数(SA12)。在图4的例子中，关联性确 定部22d确定用于构成从起点A到终点D的路径的要素路径(图4中的实 线箭头)的个数是“3”，并且，确定由构成该路径的各要素路径上的终点 一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素 路径(图4中的虚线箭头)的个数是“1”。另外，关联性确定部22d确定 用于构成从起点A到终点G的路径的要素路径的个数是“3”，并且，确定 由构成该路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用 人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数是“2”。

返回图3，关联性确定部22d基于由该关联性确定部22d在SA12中确 定的由用于构成路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧 的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数，来计算各路径的登 记指数(SA13)。该“登记指数”是由关联性确定部22d确定分析基准使用 人员和分析对象使用人员之间的相互关联性时使用的指数，通过如下计算式 计算登记指数，登记指数＝(由用于构成路径的各要素路径上的终点一侧的 使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的 个数)+{(用于构成路径的要素路径的个数)-(由用于构成路径的各要 素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象 使用人员的要素路径的个数)}×2。若采用该计算式，则用于构成路径的 要素路径的个数越少且由用于构成路径的各要素路径上的终点一侧的使用 人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数 越多，则登记指数就越小。在图4的例子中，就从起点A到终点D的路径 而言，由于用于构成该路径的要素路径的个数是3，由用于构成该路径的各 要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对 象使用人员的要素路径的个数是1，因而计算为登记指数＝1+(3-1)×2 ＝5。另外，就从起点A到终点G的路径而言，由于用于构成该路径的要素 路径的个数是3，由用于构成该路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员 已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数是2， 因而计算为登记指数＝2+(3-2)×2＝4。

返回图3，关联性确定部22d基于由该关联性确定部22d在SA12中确 定的用于构成路径的各要素路径的个数和在SA13中确定的各路径的登记指 数，来确定分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性 (SA14)。具体而言，关联性确定部22d计算出用于构成路径的要素路径的 个数和该路径的登记指数之和，来作为表示关联性的数值。如上所述，由于 用于构成路径的要素路径的个数越少且由用于构成路径的各要素路径上的 终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的 要素路径的个数越多，则登记指数越小，因此，用于构成路径的要素路径的 个数越少且由用于构成路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起 点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数越多，则表示 关联性数值也变得越小。在这里，用于构成路径的要素路径的个数少这样的 情况，是分析基准使用人员和分析对象使用人员之间在网络上的距离小的情 况，可认为是分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的关联性高的情 况。另外，由用于构成路径的各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点 一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径的个数多这样的情况， 是在用于构成路径的各要素路径上的使用人员之间相互登记为阅览对象使 用人员的组合多的情况，因为由相互关联性高的使用人员构成路径，所以可 认为是分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的关联性高的情况。因 此，表示关联性的数值越小，则表示分析基准使用人员和分析对象使用人员 之间的关联性越高。

在图4的例子中，就从起点A到终点D的路径来说，由于用于构成该 路径的要素路径的个数是3，登记指数是5，因而计算出关联性为3+5＝8。 另外，就从起点A到终点G的路径来说，由于用于构成该路径的要素路径 的个数是3，登记指数是4，因而计算出关联性为3+4＝7。图5是示出了在 图4中例示出的各路径的要素路径个数、登记指数及关联性之间的关系的表。 如图5所示，从起点A到终点D的路径和从起点A到终点G的路径的各要 素路径个数均是3而相等，但是，与从起点A到终点D的路径的登记指数 是5的情况相比，从起点A到终点G的路径的登记指数是4而更小。因此， 就表示分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的关联性的数值而言，与 从起点A到终点D的路径的登记指数是8的情况相比，从起点A到终点G 的路径的登记指数是7，因此起点A到终点G的路径的所述数值更小。因此， 可确定为，分析基准使用人员A和分析对象使用人员G之间的相互关联性 比分析基准使用人员A和分析对象使用人员D之间的相互关联性高。

返回图3，关联性确定部22d输出分析基准使用人员和分析对象使用人 员之间的相互关联性的确定结果(SA15)。此外，关联性的确定结果的输出 方式可以是任意方式，例如，可以经由显示器等输出单元(省略图示)以路 径为单位输出表示在SA14中计算出的关联性的数值，或者，也可以经由输 出单元，将在SA4中从服务器10发送至关联性分析装置20的提供信息及识 别信息排列后输出，即，对与分析对象使用人员相对应的提供信息及识别信 息，按照分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性从高到低 的顺序(即，按照表示关联性的数值从小到大的顺序)进行排列后输出。在 进行SA15的处理之后，关联性分析装置20的控制部22结束关联性分析处 理。

(效果)

若这样采用本第一实施方式，则关联性确定部22d基于用于构成以分析 基准使用人员为起点且以分析对象使用人员为终点的路径的要素路径的个 数，和由各要素路径上的终点一侧的使用人员是否将起点一侧的使用人员登 记为阅览对象使用人员的情况，来确定分析基准使用人员和分析对象使用人 员之间的相互关联性，因而能够考虑网络上分析基准使用人员和分析对象使 用人员之间的距离以及用于构成路径的各要素路径上的使用人员之间的相 互关联性，来恰当分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联 性，从而能够提供判断材料，该判断材料用于判断将该信息提供至服务器10 的使用人员针对阅览信息的使用人员来说是否是关联性高的使用人员。

特别地，用于构成路径的要素路径的个数越少，且由用于构成该路径的 各要素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览 对象使用人员的要素路径的个数越多，则关联性确定部22d将分析基准使用 人员和分析对象使用人员之间的相互关联性确定得越高，因此，能够将在用 于构成路径的各要素路径上的使用人员之间相互登记的情况下这些使用人 员的相互关联性高的特点，反映到分析基准使用人员和分析对象使用人员之 间的相互关联性的判断中，从而能够更加恰当地分析关联性。

<第二实施方式>

接着，对第二实施方式进行说明。在该方式中，针对由终点一侧的使用 人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径，将用于 构成该路径的要素路径的个数设定为0。此外，除了特别记述的情况之外， 第二实施方式的结构与第一实施方式的结构大致相同，因而根据需要对与第 一实施方式的结构大致相同的结构，标注与在该第一实施方式中使用的附图 标记及/或名称相同的附图标记及/或名称，并省略其说明。

(处理)

对由第二实施方式的关联性分析系统1执行的关联性分析处理进行说 明。图6是第二实施方式的关联性分析处理的流程图。此外，在本第二实施 方式的关联性分析处理中，由于SB1至SB11与图3的SA1至SA11相同， 且SB15与SA15相同，因而省略它们的说明。

在进行SB11的处理之后，关联性确定部22d基于在SB10中接收的识 别信息和登记信息，来确定由用于构成由路径确定部22c确定的路径的各要 素路径上的终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象 使用人员的要素路径(SB12)。

图7A是示出了由路径确定部22c确定的路径的概念图。在该图7A中， 示出了A是分析基准使用人员(即，路径的起点)，并且，提供了包含关键 词“○△”的提供信息的D及H是分析对象使用人员(即，路径的终点) 的情况。若采用该图7A，则由路径确定部22c确定从起点A开始按照B、C、 D的顺序连接要素路径而到达终点D的路径和从起点A开始按照E、F、G、 H的顺序连接要素路径而到达终点H的路径。

返回图6，关联性确定部22d，针对由路径确定部22c确定的路径上的 终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的 要素路径，将用于构成路径的要素路径的个数设定为0，以此方式来确定用 于构成路径的要素路径的个数(SB13)。

图7B是例示出特定路径的概念图，该特定路径是指，针对由终点一侧 的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员的要素路径， 将用于构成路径的要素路径的个数设定为0，以此方式来重新构成图7A的 路径。在图7A中，在用于构成从起点A到终点D的路径的各要素路径中， 在AB之间的要素路径上，由终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员 登记为阅览对象使用人员。此时，关联性确定部22d将AB之间的要素路径 的个数设定为0。即，如图7B所示，A及B构成在网络上的相互距离为0 的一组。因此，关联性确定部22d将用于构成从起点A到终点D的路径的 要素路径的个数确定为“2”。另外，在图7A中，在用于构成从起点A到 终点H的各要素路径中，针对EF之间、FG之间及GH之间的要素路径，终 点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人员。此 时，关联性确定部22d将EF之间、FG之间及GH之间的要素路径的个数设 定为0。即，如图7B所示，E、F、G及H构成在网络上的相互距离为0的 一组。因此，关联性确定部22d将用于构成从起点A到终点G的路径的要 素路径的个数确定为“1”。

返回图6，关联性确定部22d将由该关联性确定部22d在SB13中确定 的要素路径的个数，确定为表示分析基准使用人员和分析对象使用人员之间 的相互关联性的数值(SB14)。图8是示出了在图7A中例示出的路径的要 素路径个数(本来的要素路径个数)和在图7B中例示出的重新构成后的路 径的要素路径个数的表。如图8所示，从起点A到终点D的路径的本来的 要素路径个数是3，与此相对，从起点A到终点G的路径的本来的要素路径 个数是4，因此，从起点A到终点G的路径的要素路径个数更多。但是，针 对由终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象使用人 员的要素路径，将用于构成路径的要素路径的个数设定为0，在以此方式重 新构成路径的情况下，从起点A到终点D的路径的要素路径个数是2，与此 相对，从起点A到终点G的路径的要素路径个数是1，因此，从起点A到终 点G的路径一侧的要素路径个数更少。由此，能够确定分析基准使用人员A 和分析对象使用人员G之间的关联性比分析基准使用人员A和分析对象使 用人员D之间的关联性高。

(效果)

若这样采用本第二实施方式，由于在确定用于构成路径的要素路径的个 数时，针对由终点一侧的使用人员已将起点一侧的使用人员登记为阅览对象 使用人员的要素路径，关联性确定部22d将用于构成路径的要素路径的个数 设定为0，因而能够将在用于构成路径的各要素路径上的使用人员之间相互 登记的情况下这些使用人员的相互关联性高的特点，反映到分析基准使用人 员和分析对象使用人员之间的相互关联性的判断中，从而能够更加恰当地分 析关联性。

<第三实施方式>

接着，对第三实施方式进行说明。在该方式中，基于由用于构成路径的 各要素路径上的起点一侧的使用人员向终点一侧的使用人员(以终点一侧的 使用人员为接收人)提供的信息的个数，来确定分析基准使用人员和分析对 象使用人员之间的相互关联性。此外，除了特别记述的情况之外，第三实施 方式的结构与第一实施方式的结构大致相同，因而根据需要对与第一实施方 式的结构大致相同的结构，标注与在该第一实施方式中使用的附图标记及/ 或名称相同的附图标记及/或名称，并省略其说明。

(结构-服务器-数据记录部)

首先，对第三实施方式的关联性分析系统1的结构进行说明。图9是例 示出保存在第三实施方式的使用人员DB13a中的信息的表。如该图9所示， 在使用人员DB13a中，以与项目“提供个数信息”及项目“使用人员ID” 所对应的信息相对应关联的方式，保存有与“阅览对象使用人员ID”相对应 的各信息。与该项目“提供个数信息”相对应关联保存的信息，用于确定各 使用人员以其他使用人员作为接收人而提供至服务器10的信息的个数，与 小项目“接收人”相对应地保存作为接收人的使用人员的识别信息(在图9 中是“B”等)，与小项目“提供个数”相对应地保存将该使用人员作为接 收人而提供至服务器10的信息的个数(在图9中是“20”等)。

(处理)

接着，对由第三实施方式的关联性分析系统1执行的关联性分析处理进 行说明。图10是第三实施方式的关联性分析处理的流程图。此外，在本第 三实施方式的关联性分析处理中，由于SC1至SC6与图3的SA1至SA6相 同，SC11至SC13与SA11至SA13相同，SC16与SA15相同，因而省略他 们的说明。

在进行SC6的处理之后，服务器信息获取部22b向服务器10请求发送 保存在服务器10的使用人员DB13a中的识别信息、登记信息及提供个数信 息(SC7)。服务器10的控制部12若经由通信部11接收到请求发送识别信 息、登记信息及提供个数信息的发送请求(SC8)，则将保存在使用人员DB13a 中的识别信息、登记信息及提供个数信息从通信部11经由网络2发送至关 联性分析装置20(SC9)。在进行SC9的处理之后，服务器10的控制部12 结束关联性分析处理。

服务器信息获取部22b经由通信部21接收从服务器10发送来的识别信 息、登记信息及提供个数信息(SC10)。

在进行SC13的处理之后，关联性确定部22d基于在SC10中由服务器 信息获取部22b从服务器10接收到的提供个数信息，来计算各路径的发言 指数(SC14)。该“发言指数”是由关联性确定部22d在确定分析基准使用 人员和分析对象使用人员之间的相互关联性时使用的指数。例如，关联性确 定部22d针对由用于构成路径的要素路径上的起点一侧的使用人员和终点一 侧的使用人员相互将对方作为接收人而提供至服务器10的信息的各要素路 径，计算(由起点一侧的使用人员将终点一侧的使用人员作为接收人而提供 至服务器10的信息的个数)/(由起点一侧的使用人员将其他使用人员作为 接收人而提供至服务器10的全部信息的个数)，将该计算出的值的总和作 为计算出的发言指数。即，在由起点一侧的使用人员将其他使用人员作为接 收人而提供至服务器10的信息中，将终点一侧的使用人员作为接收人的信 息的比例越大，则发言指数变得越大。

图11是例示出由路径确定部22c确定的路径的概念图。在该图11中， 例示出A是分析基准使用人员(即，路径的起点)，提供了包含关键词“○ △”的提供信息的C及F是分析对象使用人员(即，路径的终点)的情况。 在该图11中，由路径确定部22c确定从起点A开始按照B、C的顺序连接 要素路径而到达终点C的路径和从起点A开始按照E、F的顺序连接要素路 径而到达终点F的路径。另外，在图11中，“发言次数”表示由使用人 员将其他使用人员作为接收人而提供至服务器10的全部信息的个数，“ 英文字母”表示由使用人员将与英文字母相对应的其他使用人员作为接收人 而提供至服务器10的信息的个数。在该图11的例子中，就从起点A到终点 C的路径而言，存在AB之间的要素路径，在该AB之间的要素路径上，起 点一侧的使用人员和终点一侧的使用人员相互将对方作为接收人而将信息 提供至服务器10。就该要素路径而言，由于由起点一侧的使用人员A将终 点一侧的使用人员B作为接收人而提供至服务器10的信息的个数是20，由 起点一侧的使用人员A将其他使用人员作为接收人而提供至服务器10的全 部信息的个数是50，因而发言指数计算为20/50＝0.4。另一方面，就从起 点A到终点F的路径而言，由于不存在起点一侧的使用人员和终点一侧的使 用人员相互将对方作为接收人来向服务器10提供信息的要素路径，因而发 言指数计算为0。

返回图10，关联性确定部22d基于用于构成由该关联性确定部22d在 SC12中确定的路径的各要素路径的个数、在SC13中计算出的各路径的登记 指数以及在SC14中计算出的各路径的发言指数，来确定分析基准使用人员 和分析对象使用人员之间的相互关联性(SC15)。具体而言，关联性确定部 22d通过从用于构成路径的要素路径的个数与该路径的登记指数之和中，减 去该路径的发言指数的值，由此计算出表示关联性的数值。如上所述，在由 起点一侧的使用人员将其他使用人员作为接收人而提供至服务器10的信息 中，由起点一侧的使用人员将终点一侧的使用人员作为接收人而提供至服务 器10的信息所占的比例越大，则发言指数变得越大，因此，由起点一侧的 使用人员将终点一侧的使用人员作为接收人而提供至服务器10的信息所占 的比例越大，则表示关联性的数值变得越小。

在图11的例子中，就从起点A到终点C的路径而言，由于用于构成该 路径的要素路径的个数是2，登记指数是3，发言指数是0.4，因而关联性计 算为2+3-0.4＝4.6。另外，就从起点A到终点F的路径而言，由于用于构 成该路径的要素路径的个数是2，登记指数是3，发言指数是0，因而关联性 计算为2+3-0＝5。图12示出了图11例示的各路径上的要素路径个数、登 记指数、发言指数及关联性之间的关系的表。如图12所示，从起点A到终 点C的路径和从起点A到终点F的路径，要素路径个数和登记指数之和均 为为5而相等，但与从起点A到终点C路径的发言指数是0.4相比，从起点 A到终点F路径的发言指数是0。其结果，就表示分析基准使用人员和分析 对象使用人员之间的关联性的数值而言，与从起点A到终点C路径的登记指 数是4.6相比，从起点A到终点F路径的登记指数是5而更大。因此，确定 为分析基准使用人员A和分析对象使用人员C之间的关联性比分析基准使用 人员A和分析对象使用人员F之间的关联性高。这反映了如下情况，在用于 构成从起点A到终点C路径的AB之间的要素路径上，由起点一侧的使用人 员A将终点一侧的使用人员B作为接收人来提供信息，因此在该要素路径上 的使用人员之间的相互关联性高。

(效果)

若这样采用本第三实施方式，则关联性确定部22d确定由用于构成路径 的各要素路径上的起点一侧的使用人员已将终点一侧的使用人员作为接收 人来提供的信息的个数，并基于该确定的个数，来确定分析基准使用人员和 分析对象使用人员之间的相互关联性，因而，能够将由用于构成路径的各要 素路径上的起点一侧的使用人员已将终点一侧的使用人员作为接收人来提 供信息的情况下这些使用人员的相互关联性高的特点，反映到分析基准使用 人员和分析对象使用人员之间的相互关联性的判断中，能够更加恰当地分析 关联性。

<各实施方式的变形例>

至此，对本发明的各实施方式进行了说明，但能够在权利要求所记载的 各发明的技术思想的范围内，对本发明的具体的结构及单元，任意进行改变 及改良。下面，对这样的变形例进行说明。

(关于发明要解决的问题以及发明效果)

首先，发明要解决的问题以及发明效果，并不限定于上述的内容，而根 据发明的实施环境以及结构的具体部分而有可能存在差异，有时仅解决上述 问题的一部分或仅起到上述效果的一部分。

(关于关联性分析装置)

在上述的各实施方式中，对关联性分析装置20的设置对象未特别进行 明确的记述，但例如可以将其安装在车辆上来作为车辆导航装置的一部分， 或者，也可以将其安装在如智能手机那样的便携式信息终端上。

另外，上述各电性结构要素是功能概念上的要素，因此在物理上无需一 定如图示那样构成。即，各部的分散/统和的具体的方式，并不限定于图示的 方式，而能够根据各种负荷及使用状况等，在功能上或在物理上以任意单位 分散及/或统和其全部或一部分。例如，也可以将关联性分析装置20的一部 分的功能设在服务器10或终端装置上，并根据需要来使关联性分析装置20 与终端装置或服务器10进行通信，由此进行各处理。

(关于关联性分析处理)

在上述的各实施方式中，说明了路径确定部22c确定以分析基准使用人 员为起点且以分析对象使用人员为终点的最短路径的情况的例子，但路径确 定部22c也可以确定与最短路径不同的路径。

另外，在上述的各实施方式中，说明了这样的情况：基于用于构成以分 析基准使用人员为起点且以分析对象使用人员为终点的路径的要素路径的 个数、由各要素路径上的终点一侧的使用人员是否已将起点一侧的使用人员 登记为阅览对象使用人员、由用于构成路径的各要素路径上的起点一侧的使 用人员已将终点一侧的使用人员作为接收人而提供的信息的个数等信息，来 确定分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相互关联性。但是，也可 以还使用其他指标来确定分析基准使用人员和分析对象使用人员之间的相 互关联性。例如，也可以是这样的结构：由用于构成路径的各要素路径上的 起点一侧的使用人员已将终点一侧的使用人员作为接收人来提供信息的频 率越高，则发言指数越大(即，确定为关联性高)。或者，也可以是这样的 结构：将用于构成路径的各要素路径上的使用人员登记为阅览对象使用人员 的其他使用人员的总数越多，则可以认为单个使用人员之间的联系越少，而 导致登记指数变得越大(即，确定为关联性低)。

另外，在上述第三实施方式中，说明这样的情况：关联性确定部22d针 对用于构成路径的要素路径上的起点一侧的使用人员和终点一侧的使用人 员相互将对方作为接收人而向服务器10提供信息的各要素路径，计算(由 起点一侧的使用人员将终点一侧的使用人员作为接收人而向服务器10提供 的信息的个数)/(由起点一侧的使用人员将其他使用人员作为接收人而向服 务器10提供的全部信息的个数)，并将该计算出的值的总和作为计算出的 发言指数。但是，也可以使用其他方法计算发言指数。例如，也可以针对用 于构成路径的要素路径上的起点一侧的使用人员和终点一侧的使用人员相 互将对方作为接收人来而服务器10提供信息的各要素路径，计算{(由起 点一侧的使用人员将终点一侧的使用人员作为接收人来而服务器10提供的 信息的个数)+(由终点一侧的使用人员将起点一侧的使用人员作为接收人 来而服务器10提供的信息的个数)}/{(由起点一侧的使用人员将其他使 用人员作为接收人来而服务器10提供的全部信息的个数)+(由终点一侧 的使用人员将其他使用人员作为接收人来而服务器10提供的全部信息的个 数)}，将该计算出的值的总和作为计算出的发言指数。此时，在图11的 例子中，就从起点A到终点C路径而言，起点一侧的使用人员和终点一侧的 使用人员相互将对方作为接收人来而服务器10提供信息的要素路径是AB 之间的要素路径。就该AB之间的要素路径而言，由起点一侧的使用人员A 将终点一侧的使用人员B作为接收人来向服务器10提供的信息的个数是20， 由终点一侧的使用人员B将起点一侧的使用人员A作为接收人来向服务器 10提供的信息的个数是20，由起点一侧的使用人员A将其他使用人员作为 接收人来向服务器10提供的全部信息的个数是50，由终点一侧的使用人员 B将其他使用人员作为接收人来向服务器10提供的全部信息的个数是50， 因而从起点A到终点C路径的发言指数计算为(20+20)/(50+50)＝0.4。 另一方面，就从起点A到终点F路径而言，不存在起点一侧的使用人员和终 点一侧的使用人员相互将对方作为接收人来而服务器10提供信息的要素路 径，因而发言指数计算为0。