JP2014142738A - Management method, management device and management program - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide more convenient service by using contribution information improved more in convenience through sufficiently utilizing much information contributed by users by means of SNS.SOLUTION: A first group is formed, which includes user information indicating a first creator of first contribution information, and user information indicating a first quoter who sent information by quoting the first contribution information. A second group is formed, which includes a second creator of second contribution information, and user information indicating a second quoter who sent information by quoting the second contribution information. Further, based on the result of a comparison between words extracted from the first contribution information and words extracted from the second contribution information, a first key word specific to the first contribution information and a second key word specific to the second contribution information are specified. The first key word is made to correspond to the first group, and the second key word is made to correspond to the second group. Thus, the management is performed.

Description

本発明は、ユーザをグループ管理する技術に関する。   The present invention relates to a technique for managing users in groups.

近年、さまざまなＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）が利用されている。ＳＮＳには、コミュニティなどの特定の「場」に対してユーザが発言を行うサービスや、あえて「場」を探すことなくユーザが自由に発言を行うサービスなどがある。さらに、ユーザが自由に発言を行うサービスの中には、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）など短い文章を他のユーザに向けて発信する機能を主軸にしたマイクロブログというサービスもある。   In recent years, various SNSs (Social Networking Services) have been used. SNS includes a service in which a user speaks to a specific “place” such as a community, and a service in which a user freely speaks without searching for a “place”. Furthermore, among services where users can speak freely, there is also a service called microblog that mainly has a function of transmitting short texts such as Twitter (registered trademark) to other users.

また、ＳＮＳに投稿された情報を検索する技術も開発されている。例えば、マイクロブログでの発言を抽出するユーザ発言抽出装置がある（例えば、特許文献１）。   A technique for searching for information posted to the SNS has also been developed. For example, there is a user speech extraction device that extracts a speech on a microblog (for example, Patent Document 1).

特開２０１２−１６００６２号公報JP 2012-160062 A

ユーザはＳＮＳを利用して多くの情報を投稿するため、ＳＮＳサーバーには多くの情報が蓄積される。しかし、これらの情報は十分に活用されているとは言いがたい。そこで、蓄積された情報を活用して、より利便性を向上させたサービスの提供が望まれる。   Since a user posts a lot of information using SNS, a lot of information is accumulated in the SNS server. However, it is hard to say that this information is fully utilized. Therefore, it is desired to provide a service with improved convenience by utilizing the accumulated information.

一つの側面では、本発明は、投稿情報を活用して、より利便性の高いサービスを提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide a more convenient service using post information.

上記課題を解決する為に、ひとつの実施態様においては、コンピュータは、第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する。   In order to solve the above-described problem, in one embodiment, the computer transmits user information indicating the first creator who created the first posting information and the first posting information sent by citing the first posting information. A first group including user information indicating one quoter is generated.

本発明の一観点によれば、より利便性の高いサービスを提供することが可能になる。   According to one aspect of the present invention, it is possible to provide a more convenient service.

図１は、管理装置の利用形態の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a usage form of a management apparatus. 図２は、管理装置の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of the management apparatus. 図３は、管理処理のフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of the management process. 図４は、検索結果集合を説明するための図である。FIG. 4 is a diagram for explaining a search result set. 図５は、グループ生成処理のフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart of the group generation process. 図６は、グループ生成用テーブルのデータ構成例を示す。FIG. 6 shows a data configuration example of the group generation table. 図７は、キーワード特定処理のフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart of the keyword specifying process. 図８は、キーワード特定用テーブルのデータ構成例を示す。FIG. 8 shows a data configuration example of the keyword specifying table. 図９は、管理情報の例を示す図である。FIG. 9 is a diagram illustrating an example of management information. 図１０は、グループ結合処理のフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart of the group joining process. 図１１は、グループ結合用テーブルのデータ構成例である。FIG. 11 is a data configuration example of a group joining table. 図１２は、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合された場合の、グループ結合用テーブルの例である。FIG. 12 shows an example of a group joining table when the joining group ID “C1” and the joining group ID “C2” are joined. 図１３は、管理装置のハードウェア構成例である。FIG. 13 is a hardware configuration example of the management apparatus.

以下詳細な本発明の実施例に関して説明する。なお、以下の各実施例は、処理の内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。以下、図面に基づいて各実施例について説明する。   Detailed examples of the present invention will be described below. Note that the following embodiments can be appropriately combined within a range in which the contents of processing do not contradict each other. Embodiments will be described below with reference to the drawings.

図１は、本実施例における管理装置の利用形態の一例を示す図である。管理装置１は、ユーザのグループを管理するコンピュータである。例えば、管理装置１はサーバーである。端末装置２１乃至端末装置２３は、ユーザが情報の入力や閲覧を行うためのコンピュータである。なお、以下、端末装置２１乃至端末装置２３を、端末装置２と称する。端末装置２は、パーソナルコンピュータ（以下、ＰＣ）、携帯電話、スマートフォン、タブレットＰＣなどである。収集装置３は、ユーザにより投稿された情報を収集するコンピュータである。例えば、収集装置３は、ＳＮＳサーバーである。なお、管理装置１が収集装置３の機能を有しても良い。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a usage form of a management apparatus according to the present embodiment. The management device 1 is a computer that manages a group of users. For example, the management device 1 is a server. The terminal devices 21 to 23 are computers for the user to input and browse information. Hereinafter, the terminal devices 21 to 23 are referred to as the terminal device 2. The terminal device 2 is a personal computer (hereinafter referred to as a PC), a mobile phone, a smartphone, a tablet PC, or the like. The collection device 3 is a computer that collects information posted by the user. For example, the collection device 3 is an SNS server. The management device 1 may have the function of the collection device 3.

また、管理装置１、端末装置２および収集装置３は、ネットワーク４を介して互いに通信可能である。ネットワーク４は、例えば、インターネット、携帯電話網、電話網等の通信網である。通信網は、有線通信網または無線通信網である。   In addition, the management device 1, the terminal device 2, and the collection device 3 can communicate with each other via the network 4. The network 4 is a communication network such as the Internet, a mobile phone network, and a telephone network. The communication network is a wired communication network or a wireless communication network.

ユーザは、端末装置２を操作することで、投稿したい内容を表す本文情報を入力する。そして、端末装置２は、投稿情報および投稿者情報を、収集装置３へ送信する。なお、投稿情報は、本文情報を含む情報である。投稿者情報は、投稿を行ったユーザを示す情報である。例えば、ＳＮＳにおけるユーザのアカウント情報などが利用される。   The user operates the terminal device 2 to input text information representing the content to be posted. Then, the terminal device 2 transmits post information and contributor information to the collection device 3. The posted information is information including text information. The poster information is information indicating the user who made the posting. For example, user account information in the SNS is used.

ここで、ユーザ自身が作成した本文情報を自分のアカウントで発信する場合と、他ユーザの本文情報を引用して発信する場合とがある。後者の場合には、さらに、投稿情報は、本文情報のほかに、作成者情報を含んでもよい。作成者情報は、本文情報を作成したユーザを示す情報である。例えば、ユーザＡがユーザＢの投稿を引用して発信する場合には、ユーザＢを示す情報が作成者情報として、投稿情報に含まれる。   Here, there are a case where the text information created by the user is transmitted with his / her account and a case where the text information of another user is cited and transmitted. In the latter case, the posted information may further include creator information in addition to the text information. The creator information is information indicating the user who created the text information. For example, when user A quotes and sends user B's post, information indicating user B is included in the post information as creator information.

ユーザＡがユーザＢの投稿内容を引用して発信する場合は、例えば、ＴｗｉｔｔｅｒのＲｅＴｗｅｅｔ機能が利用される。ＲｅＴｗｅｅｔ機能とは、ユーザＢにより投稿された本文情報を、他のユーザＡが、自分のアカウントで再度投稿する機能である。このとき、ユーザＡが再度投稿した投稿情報には、本文情報とともに、当該投稿はＲｅＴｗｅｅｔ機能により投稿されたことを示す「ＲＴ＠ユーザＢ」が含まれる。例えば、「ＲＴ＠ユーザＢ」が作成者情報にあたる。   When the user A makes a call by citing the content posted by the user B, for example, Twitter's ReTweet function is used. The ReTweet function is a function for another user A to post the text information posted by the user B again with his / her account. At this time, the post information posted again by the user A includes “RT @ user B” indicating that the post has been posted by the ReTweet function together with the text information. For example, “RT @ user B” corresponds to the creator information.

言い換えると、ユーザＣがユーザＡによる投稿情報を閲覧した場合、投稿情報の本文情報の前に「ＲＴ＠ユーザＢ」が表示されている場合には、ユーザＣは、ユーザＡにより投稿情報は、ユーザＢの本文情報を引用して発信されたものであることを認識することができる。なお、あるユーザが他のユーザの投稿内容を引用して発信する機能は、ＴｗｉｔｔｅｒのＲｅｔｗｅｅｔ機能のほかにも、Ｔｕｍｂｌｒ（登録商標）のｒｅｂｌｏｇ機能などがある。   In other words, when the user C browses the posted information by the user A, when “RT @ user B” is displayed before the body information of the posted information, the user C It can be recognized that the message is transmitted by quoting the text information of the user B. In addition to the Twitter Retweet function, a function of a user quoting the content posted by another user includes a reblog function of Tumbr (registered trademark).

収集装置３は、投稿情報と投稿者情報を収集するとともに、管理する。なお、投稿情報を受信した日時に関する日時情報もあわせて管理する。例えば、収集装置３は、投稿情報と投稿者情報を、特定のユーザまたは、不特定のユーザに対して提供する。   The collection device 3 collects post information and contributor information and manages them. It also manages date / time information related to the date / time when the posted information is received. For example, the collection device 3 provides posting information and poster information to a specific user or an unspecified user.

本実施例においては、管理装置１は、収集装置３へアクセスして、投稿情報と投稿者情報を取得する。例えば、収集装置３が、Ｔｗｉｔｔｅｒのサーバーである場合には、ＴｗｉｔｔｅｒのＡＰＩ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を利用して、投稿情報および投稿者情報を取得する。さらに、日時情報もあわせて取得される。   In the present embodiment, the management device 1 accesses the collection device 3 and acquires post information and poster information. For example, when the collection device 3 is a Twitter server, the posting information and the poster information are acquired using Twitter's API (Application Program Interface). Furthermore, date information is also acquired.

例えば、管理装置１は、一定時間ごとに、収集装置３に投稿された投稿情報および投稿者情報を取得してもよい。なお、収集装置３により所定の割合でサンプリングされた投稿情報および投稿者情報のみが、管理装置１へ提供されても良いし、すべての投稿者情報および投稿者情報が提供されても良い。   For example, the management device 1 may acquire post information and poster information posted to the collection device 3 at regular time intervals. Only post information and poster information sampled by the collection device 3 at a predetermined ratio may be provided to the management device 1, or all poster information and poster information may be provided.

この場合、管理装置１は、定期的に取得した投稿情報および投稿者情報を記憶するとともに、検索条件に基づき、検索条件に合致する投稿情報および投稿者情報を抽出する。なお、検索条件は、例えば検索キーワードである。   In this case, the management apparatus 1 stores the posting information and the poster information acquired periodically, and extracts the posting information and the poster information that match the search conditions based on the search conditions. The search condition is, for example, a search keyword.

そして、検索結果として抽出された投稿情報および投稿者情報を解析することで、グループを生成する。グループは、１または複数のユーザを含む集合である。なお、グループ生成処理については後述する。   And a group is produced | generated by analyzing the posting information and poster information extracted as a search result. A group is a set including one or more users. The group generation process will be described later.

また、定期的に投稿情報および投稿者情報を取得せずに、収集装置３に対して検索条件を含む情報提供要求に基づき、投稿情報および投稿者情報を取得してもよい。収集装置３は。管理装置１から与えられた検索条件に基づき、検索を行う。そして、検索結果を、管理装置１へ返却する。管理装置１は、検索結果である投稿情報および投稿者情報に基づき、グループ生成処理を行ってもよい。   Further, the posting information and the poster information may be acquired based on the information provision request including the search condition to the collection device 3 without periodically acquiring the posting information and the poster information. The collecting device 3. A search is performed based on the search conditions given from the management apparatus 1. Then, the search result is returned to the management apparatus 1. The management device 1 may perform group generation processing based on post information and poster information that are search results.

さらに、管理装置１は、生成したグループについて、グループの特徴づけを行う。つまり、グループの特徴を現すキーワードを特定し、グループと対応付けて管理する。キーワード特定処理については後述する。   Further, the management apparatus 1 characterizes the group for the generated group. That is, a keyword that represents the characteristics of a group is specified and managed in association with the group. The keyword specifying process will be described later.

つまり、本実施例における管理装置１は、ユーザにより投稿された投稿情報を利用して、ユーザをグループに分け、ユーザをグループとして管理する。後述するように、グループのメンバーに合った情報提供サービスなどを実施する場合には、本実施例に開示するグループ管理が役立つ。   That is, the management apparatus 1 in the present embodiment uses the posting information posted by the user to divide the user into groups and manage the users as groups. As will be described later, the group management disclosed in the present embodiment is useful when implementing an information providing service or the like suitable for the members of the group.

図２は、管理装置１の機能ブロック図である。管理装置１は、通信部１１、検索部１２、生成部１３、特定部１４、管理部１５、記憶部１６を含む。   FIG. 2 is a functional block diagram of the management apparatus 1. The management device 1 includes a communication unit 11, a search unit 12, a generation unit 13, a specification unit 14, a management unit 15, and a storage unit 16.

通信部１１は、ネットワーク４を介して、他の装置と通信を行う処理部である。例えば、通信部１１は、収集装置３から、投稿情報や投稿者情報、日時情報などを受信する。なお、本実施例においては、定期的に収集装置３から投稿情報や投稿者情報を受信し、受信した情報は、記憶部１６に記憶される。   The communication unit 11 is a processing unit that communicates with other devices via the network 4. For example, the communication unit 11 receives post information, contributor information, date information, and the like from the collection device 3. In the present embodiment, post information and poster information are periodically received from the collection device 3, and the received information is stored in the storage unit 16.

つぎに、検索部１２は、検索条件に合致する投稿情報を記憶部１６から抽出する。例えば、検索部１２は、収集装置３から取得した投稿情報のなかから、投稿情報に含まれる本文情報に検索キーワードを含む投稿情報を抽出する。検索部１２は、さらに、抽出した投稿情報に対応する投稿者情報を取得する。   Next, the search unit 12 extracts post information that matches the search condition from the storage unit 16. For example, the search unit 12 extracts post information including the search keyword in the text information included in the post information from the post information acquired from the collection device 3. The search unit 12 further acquires poster information corresponding to the extracted posted information.

生成部１３は、グループ生成処理を実行する処理部である。例えば、生成部１３は、ある投稿情報を作成した作成者を示すユーザ情報と、当該投稿情報を引用して発信した引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する。なお、ユーザ情報は、例えばＳＮＳのアカウントなどの情報であって、ユーザを識別するための情報である。   The generation unit 13 is a processing unit that executes group generation processing. For example, the production | generation part 13 produces | generates the 1st group containing the user information which shows the creator who created certain posting information, and the user information which shows the quoter who quoted and transmitted the said posting information. The user information is information such as an SNS account, for example, and is information for identifying the user.

特定部１４は、キーワード特定処理を実行する処理部である。例えば、特定部１４は、第一の投稿情報から抽出した語句と、第二の投稿情報から抽出した語句とを比較するとともに、第一の投稿情報に特有の第一のキーワードと、第二の投稿情報に特有の第二のキーワードを特定する。特有のキーワードとは、例えば、一方の投稿情報にのみ含まれるキーワードであったり、抽出された全投稿情報のうち、一定以下の頻度または割合の投稿情報で利用されるキーワードである。なお、本実施例においては、語句は、名詞または名詞群である。   The specifying unit 14 is a processing unit that executes a keyword specifying process. For example, the specifying unit 14 compares the phrase extracted from the first posting information with the phrase extracted from the second posting information, the first keyword unique to the first posting information, and the second keyword A second keyword specific to the posting information is specified. The unique keyword is, for example, a keyword that is included only in one piece of post information, or a keyword that is used in post information with a certain frequency or ratio out of all the extracted post information. In the present embodiment, the phrase is a noun or a noun group.

第一の投稿情報に特有のキーワードは、当該グループのメンバーにとって興味深いキーワードであって、他のグループと区別するための特徴として利用価値がたかいキーワードであることが推測される。つまり、第一のキーワードは、第一の投稿情報を作成した作成者と、当該投稿情報に含まれる本文情報を引用して発信した引用者とを含むグループを、特徴付けるキーワードといえる。   The keyword unique to the first posting information is an interesting keyword for the members of the group, and is presumed to be a keyword having a high utility value as a feature for distinguishing from other groups. In other words, the first keyword can be said to be a keyword that characterizes a group including the creator who created the first post information and the quoter who sent the text information included in the post information.

つぎに、管理部１５は、生成したグループの情報と、特定したキーワードの情報とを対応付けて、記憶部１６へ格納する。   Next, the management unit 15 associates the generated group information with the identified keyword information and stores them in the storage unit 16.

記憶部１６は、各種情報を記憶する。例えば、収集装置３から取得した投稿情報、投稿者情報を記憶する。さらに、記憶部１６は、検索部１２が、検索条件に基づき検索した結果である、投稿情報および投稿者情報を、一時的に検出結果集合として記憶してもよい。また、記憶部１６は、管理部１５による管理の下、生成したグループの情報と、特定したキーワードの情報とを対応付けた管理情報を記憶する。   The storage unit 16 stores various information. For example, post information acquired from the collection device 3 and poster information are stored. Further, the storage unit 16 may temporarily store post information and poster information, which are the results of the search by the search unit 12 based on the search conditions, as a set of detection results. Further, the storage unit 16 stores management information in which the generated group information and the identified keyword information are associated with each other under the management of the management unit 15.

つぎに、管理装置が実行する管理方法の処理内容について説明する。図３は、管理処理のフローチャートである。   Next, processing contents of the management method executed by the management apparatus will be described. FIG. 3 is a flowchart of the management process.

まず、通信部１１または検索部１２が、検索条件に合致する投稿情報を収集する（Ｏｐ．１）。なお、本実施例においては、検索部１２が、記憶部１６から検索キーワードを本文情報に含む投稿情報を収集する。なお、検索条件として、検索キーワード以外にも、投稿日時（期間）が指定されてもよい。例えば、「２０１３年１月１日以降」が検索条件として指定された場合、２０１３年１月１以降に投稿され、かつ検索キーワードを有する投稿情報が収集される。   First, the communication unit 11 or the search unit 12 collects post information that matches the search condition (Op. 1). In the present embodiment, the search unit 12 collects post information including the search keyword in the text information from the storage unit 16. In addition to the search keyword, the posting date (period) may be specified as the search condition. For example, when “after January 1, 2013” is designated as a search condition, post information posted after January 1, 2013 and having a search keyword is collected.

ここで、検索結果として収集された投稿情報および投稿者情報を含む検索結果集合について説明する。図４は、検索結果集合を説明するための図である。なお、検索結果集合は、所定のフォーマットで、記憶部１６に一時的に記憶される。   Here, a search result set including post information and poster information collected as search results will be described. FIG. 4 is a diagram for explaining a search result set. The search result set is temporarily stored in the storage unit 16 in a predetermined format.

また、図４は、収集装置３がＴｗｉｔｔｅｒのサーバーである例を示しており、以下Ｔｗｉｔｔｅｒの場合における管理処理について説明する。図４は、例として、検索キーワード「Ｘクラウド」が与えられた場合の検索結果集合の一部を示している。   FIG. 4 shows an example in which the collection device 3 is a Twitter server, and management processing in the case of Twitter will be described below. FIG. 4 shows a part of a search result set when the search keyword “X cloud” is given as an example.

定期的に収集装置３から取得している投稿情報のうち、本文情報に、「Ｘクラウド」を有する複数の投稿情報が抽出される。さらに、当該投稿情報に対応する投稿者情報もあわせて抽出される。引用して発信された投稿情報も、元の投稿情報とは異なる投稿情報として扱われるため、図４の５１乃至５３で示す投稿情報のように、同様の本文情報を含む複数の投稿情報が抽出される。   A plurality of pieces of post information having “X cloud” as text information is extracted from the post information periodically acquired from the collection device 3. Further, poster information corresponding to the posted information is also extracted. Since the posted information sent by quoting is also treated as posted information different from the original posted information, a plurality of posted information including the same text information is extracted as the posted information indicated by 51 to 53 in FIG. Is done.

投稿情報５１「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」は、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を含む。一方、投稿情報５２「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」は、作成者情報「ＲＴ＠Ａ」と本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を含む。   The post information 51 “A failure has occurred in the X cloud server” includes the text information “A failure has occurred in the X cloud server”. On the other hand, post information 52 “RT @ A: X Cloud server has failed” is the author information “RT @ A” and the text information “X Cloud server has failed” including.

本実施例においては、当該投稿情報が引用された発信された情報でない場合は、投稿情報は作成者情報を含まない。つまり、作成者情報に基づき、投稿情報５２は、ユーザＡにより作成された本文情報を引用して発信されたことがわかる。ただし、引用発信された投稿情報であるか否かを示す情報を、作成者情報以外の情報（例えば、フラグ等）で管理することとしてもよい。   In the present embodiment, when the posted information is not sent information that is cited, the posted information does not include creator information. That is, based on the creator information, it can be seen that the posted information 52 is transmitted by quoting the text information created by the user A. However, information indicating whether or not the posted information is quoted and transmitted may be managed by information other than the creator information (for example, a flag or the like).

つぎに、生成部１３が、投稿情報および当該投稿情報に対応する投稿者情報を用いて、グループを生成する（Ｏｐ．２）。ここで、グループ生成処理について、詳細に説明する。図５は、グループ生成処理のフローチャートである。   Next, the production | generation part 13 produces | generates a group using the contribution information corresponding to contribution information and the said contribution information (Op.2). Here, the group generation process will be described in detail. FIG. 5 is a flowchart of the group generation process.

始めに、生成部１３は、検索結果集合のなかから、未処理の投稿情報を取得する（Ｏｐ．２１）。なお、各投稿情報について処理が終了しているか否かは、フラグ等により管理することができる。つぎに、生成部１３は、取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報であるかを判定する（Ｏｐ．２２）。   First, the generation unit 13 acquires unprocessed post information from the search result set (Op.21). Note that it is possible to manage whether or not processing has been completed for each piece of post information using a flag or the like. Next, the generation unit 13 determines whether the acquired post information is post information sent by citation (Op. 22).

取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報である場合には（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）、生成部１３は、グループ生成用テーブルに、投稿情報に含まれる本文情報と、同一の本文情報が記憶されているかを判定する（Ｏｐ．２３）。ここで、グループ生成用テーブルは、グループ生成処理の過程で生成されるテーブルである。なお、グループ生成用テーブルは、一時的に記憶部１６に記憶される。   When the acquired posted information is posted information sent by quoting (Op. 22 Yes), the generation unit 13 includes the same text information as the text information included in the posted information in the group generation table. It is determined whether it is stored (Op. 23). Here, the group generation table is a table generated during the group generation process. The group generation table is temporarily stored in the storage unit 16.

同じ本文情報が登録されていない場合（Ｏｐ．２３Ｎｏ）、生成部１３は、処理対象の投稿情報に含まれる本文情報を、グループ生成用テーブルの項目「本文情報」に追加する（Ｏｐ．２５）。また、生成部１３は、投稿情報と対応する投稿者情報に基づき、投稿者を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２６）。なお、引用して発信した投稿者は、先に述べた引用者に相当する。   When the same text information is not registered (Op. 23 No), the generation unit 13 adds the text information included in the post information to be processed to the item “text information” of the group generation table (Op. 25). . Further, the generation unit 13 stores the poster in the item “user set” of the group generation table based on the poster information corresponding to the posting information (Op. 26). In addition, the contributor who quoted and transmitted corresponds to the quoter mentioned above.

さらに、生成部１３は、投稿情報に含まれる作成者情報に基づき、作成者を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ情報」に格納する（Ｏｐ．２７）。作成者は、当該本文情報は始めに作成したユーザである。   Further, the generation unit 13 stores the creator in the item “user information” of the group generation table based on the creator information included in the posting information (Op. 27). The creator is the user who created the text information first.

一方、グループ生成用テーブルに、すでに同じ本文情報が登録されている場合（Ｏｐ．２３Ｙｅｓ）は、生成部１３は、同じ本文情報に対応する項目「ユーザ集合」に、投稿者の情報を格納する（Ｏｐ．２４）。なお、投稿者は、処理対象の投稿情報に対応する投稿者情報に基づき、特定される。   On the other hand, when the same text information is already registered in the group generation table (Op. 23 Yes), the generating unit 13 stores the poster information in the item “user set” corresponding to the same text information. (Op. 24). The contributor is specified based on the contributor information corresponding to the post information to be processed.

取得した投稿情報が、引用して発信された投稿情報でない場合（Ｏｐ．２２Ｎｏ）、処理Ｏｐ．２４が終了した場合、またはＯｐ．２７が終了した場合は、生成部１３は、検索結果集合に含まれる投稿情報の全てについて、処理が終了したか否かを判定する（Ｏｐ．２８）。   When the acquired posted information is not posted information sent by quoting (Op. 22 No), processing Op. 24 is completed, or Op. If the process ends, the generation unit 13 determines whether or not the process has been completed for all pieces of post information included in the search result set (Op.28).

全投稿情報について処理が終了していない場合には（Ｏｐ．２８Ｎｏ）、生成部１３は、Ｏｐ．２１へ戻り、新たな投稿情報を取得する。一方、全投稿情報について処理が終了した場合は（Ｏｐ．２８Ｙｅｓ）、グループ生成処理は終了となる。   If the processing has not been completed for all post information (Op. 28 No), the generation unit 13 determines that the Op. Returning to 21, new post information is acquired. On the other hand, when the process is completed for all post information (Op.28 Yes), the group generation process ends.

ここで、グループ生成処理において利用されるグループ生成用テーブルについて説明する。図６は、グループ生成用テーブルのデータ構成例を示す。グループ生成用テーブルは、グループＩＤと、本文情報と、ユーザ集合とを対応付けて記憶する。   Here, a group generation table used in the group generation process will be described. FIG. 6 shows a data configuration example of the group generation table. The group generation table stores a group ID, text information, and a user set in association with each other.

グループＩＤは、グループ生成処理によって生成されたグループを識別する情報である。本文情報は、当該グループに含まれるユーザが、作成して発信した内容または引用して発信した内容を示す情報である。ユーザ集合は、当該グループに含まれるユーザの集合である。つまり、本分情報の内容を、発信または引用して発信したユーザの情報である。   The group ID is information for identifying the group generated by the group generation process. The text information is information indicating the contents created and transmitted by the users included in the group or the contents transmitted by quoting. The user set is a set of users included in the group. That is, it is the information of the user who sent or quoted the content of the main information.

図６は、グループ生成処理が終了した時点でのグループ生成用テーブルを示している。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」は、ユーザ「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」を含むとともに、ユーザ「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ、Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」が、「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」という本文情報を、作成して発信、または引用して発信したことを示している。   FIG. 6 shows a group generation table at the time when the group generation process is completed. For example, the group ID “G1” includes the users “A, B, C, D, E, F, G, H” and the users “A, B, C, D, E, F, G, H”. , Indicates that the text information “A failure has occurred in the X cloud server” has been created and sent or quoted.

ここで、図４および図６を用いて、図５に示したグループ生成処理を具体的に説明する。例えば、Ｏｐ．２１において、図４に示す投稿情報５１「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が取得された場合、生成部１３は、投稿情報５１は作成者情報を含まないため、投稿情報５１は引用発信された投稿情報ではないと判定する（Ｏｐ．２２Ｎｏ）。よって、生成部１３は、Ｏｐ．２８に進む。生成部１３は、全投稿情報について処理が終了していないと判定し（Ｏｐ．２８Ｎｏ）、Ｏｐ．２１へ戻る。   Here, the group generation processing shown in FIG. 5 will be specifically described with reference to FIGS. 4 and 6. For example, Op. 21, when the posting information 51 “A failure has occurred in the X cloud server” shown in FIG. 4 is acquired, the generation unit 13 does not include the creator information, and thus the posting information 51 Is determined not to be posted information sent by quotation (Op. 22 No). Therefore, the generation unit 13 uses Op. Proceed to 28. The generation unit 13 determines that the process has not been completed for all post information (No in Op. 28). Return to 21.

つぎに、投稿情報５２「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を取得した場合（Ｏｐ．２１）、生成部１３は、投稿情報５２は、引用発信された投稿情報であると判定する（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）。つぎに、生成部１３は、投稿情報５２に含まれる本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されているかを判定する。ここで、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに未登録であるとする。   Next, when the posting information 52 “RT @ A: X cloud server has failed” (Op.21), the generation unit 13 determines that the posting information 52 is the posting information sent by citation. (Op. 22 Yes). Next, the generation unit 13 determines whether the text information “A failure has occurred in the X cloud server” included in the posting information 52 is registered in the group generation table. Here, it is assumed that the text information “A failure has occurred in the X cloud server” is not registered in the group generation table.

生成部１３は、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されていないと判定し（Ｏｐ．２３Ｎｏ）、グループ生成用テーブルの項目「本文情報」に、「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を追加する（Ｏｐ．２５）。また、生成部１３は、投稿情報と対応する投稿者情報「Ｂ」に基づき、投稿者「Ｂ」を、追加した本文情報に対応付けて、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２６）。さらに、生成部１３は、投稿情報に含まれる作成者情報「ＲＴ＠Ａ」に基づき、作成者「Ａ」を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ情報」に格納する（Ｏｐ．２７）。   The generation unit 13 determines that the text information “A failure has occurred in the X cloud server” is not registered in the group generation table (No in Op. 23), and the item “text information in the group generation table” "" A failure has occurred in the X cloud server "(Op. 25). Further, the generation unit 13 stores the poster “B” in the item “user set” of the group generation table in association with the added text information based on the poster information “B” corresponding to the posting information. (Op. 26). Furthermore, the generation unit 13 stores the creator “A” in the item “user information” of the group generation table based on the creator information “RT @ A” included in the posting information (Op. 27).

また、投稿情報５３「ＲＴ＠Ａ：Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」を取得した場合（Ｏｐ．２１）、生成部１３は、投稿情報５３は、引用発信された投稿情報であると判定する（Ｏｐ．２２Ｙｅｓ）。つぎに、生成部１３は、投稿情報５３に含まれる本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」が、グループ生成用テーブルに登録されているかを判定する（Ｏｐ．２３）。   In addition, when the posting information 53 “RT @ A: X Cloud server has failed” (Op.21), the generation unit 13 indicates that the posting information 53 is the posting information sent by quotation. It is determined that there is (Op. 22 Yes). Next, the generation unit 13 determines whether the text information “A failure has occurred in the X cloud server” included in the posting information 53 is registered in the group generation table (Op. 23).

投稿情報５２を処理対象とした時点で、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」がグループ生成テーブルに登録されているため、生成部１３は、同じ本文情報が登録済みであると判定する（Ｏｐ．２３Ｙｅｓ）。生成部１３は、グループ生成用テーブルにおける同じ本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」に対応づけて、投稿情報５３の投稿者「Ｃ」を、グループ生成用テーブルの項目「ユーザ集合」に格納する（Ｏｐ．２４）。   Since the text information “A failure has occurred in the X cloud server” is registered in the group generation table at the time when the posted information 52 is processed, the generation unit 13 has already registered the same text information. It is determined that there is (Op. 23 Yes). The generation unit 13 associates the contributor “C” of the posting information 53 with the item “in the group generation table” in association with the same text information “X cloud server has failed” in the group generation table. Store in the “user set” (Op. 24).

つまり、この時点で、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」に対応するユーザ集合には、「Ａ，Ｂ，Ｃ」が登録される。また、グループ生成用テーブルに、新たな本文情報が登録されるたびに、新たなグループＩＤが付与される。   That is, at this time, “A, B, C” is registered in the user set corresponding to the text information “A failure has occurred in the X cloud server”. Further, a new group ID is given each time new text information is registered in the group generation table.

図３にもどり、グループ生成処理が終了した後、特定部１４は、キーワード特定処理を実行する（Ｏｐ．３）。図７は、キーワード特定処理のフローチャートである。   Returning to FIG. 3, after the group generation process is completed, the specifying unit 14 executes the keyword specifying process (Op. 3). FIG. 7 is a flowchart of the keyword specifying process.

まず、特定部１４は、グループ生成用テーブルに登録された本文情報の各々から、名詞を抽出する（Ｏｐ．３１）。例えば、特定部１４は、固有表現抽出を利用して名詞を抽出する。例えば、形態素解析などが利用される。   First, the specifying unit 14 extracts a noun from each piece of text information registered in the group generation table (Op.31). For example, the specifying unit 14 extracts nouns using specific expression extraction. For example, morphological analysis is used.

そして、キーワード特定用テーブルに、各本文情報とともに、抽出した名詞の情報を格納する。キーワード特定用テーブルは、キーワード特定処理の過程で生成されるテーブルである。なお、キーワード特定用テーブルは、一時的に記憶部１６に記憶される。本実施例においては、特定部１４は、図３のＯｐ．１における検索キーワード以外の名詞を、名詞集合として格納する。   Then, the extracted noun information is stored together with the text information in the keyword specifying table. The keyword specifying table is a table generated in the course of the keyword specifying process. The keyword specifying table is temporarily stored in the storage unit 16. In the present embodiment, the specifying unit 14 is the Op. Nouns other than the search keyword in 1 are stored as a noun set.

ここで、キーワード特定用テーブルについて説明する。図８は、キーワード特定用テーブルのデータ構成例を示す。キーワード特定用テーブルは、グループＩＤと、本文情報と、名詞集合とを対応付けて記憶する。グループＩＤおよび本文情報は、グループ生成用テーブルと同様の情報が格納される。さらに、名詞集合は、当該本文情報から抽出された名詞の情報が格納される。   Here, the keyword specifying table will be described. FIG. 8 shows a data configuration example of the keyword specifying table. The keyword specifying table stores a group ID, text information, and a noun set in association with each other. The group ID and text information store the same information as the group generation table. Further, the noun set stores noun information extracted from the text information.

図８の例では、グループＩＤ「Ｇ１」、本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」、および当該本文情報から抽出された名詞集合「サーバー；障害」が対応付けて記憶されることを示している。なお、さらに、検索キーワードであった「Ｘクラウド」を名詞集合に含めてもよい。   In the example of FIG. 8, the group ID “G1”, the text information “A failure has occurred in the X cloud server”, and the noun set “server; fault” extracted from the text information are stored in association with each other. Which indicates that. Furthermore, the search keyword “X cloud” may be included in the noun set.

図７に戻り、特定部１４は、未処理の名詞集合を取得する（Ｏｐ．３２）。そして、名詞集合に含まれる名詞を処理対象として、特定部１４は、他の名詞集合に、当該名詞が含まれる頻度が閾値以下であるかを判定する（Ｏｐ．３３）。つまり、ある名詞が、他の本文情報に出現する頻度を計数するとともに、当該頻度が閾値よりも低いかを判定する。   Returning to FIG. 7, the specifying unit 14 acquires an unprocessed noun set (Op.32). Then, using the nouns included in the noun set as processing targets, the specifying unit 14 determines whether the frequency of the noun being included in the other noun sets is equal to or less than a threshold (Op.33). That is, the frequency with which a noun appears in other text information is counted, and it is determined whether the frequency is lower than a threshold.

閾値は、適宜設定される、例えば、本実施例においては、閾値は「１」である。ただし、閾値を「０」に設定してもよい。閾値が「０」の場合には、あるグループにおいて発信された本文情報にのみ出現する語句を、本キーワード特定処理によって、グループを特徴づけるキーワードとして抽出することができる。より、グループに特徴的なキーワードを特定することができる。   The threshold value is set as appropriate. For example, in this embodiment, the threshold value is “1”. However, the threshold value may be set to “0”. When the threshold is “0”, a phrase that appears only in the text information transmitted in a certain group can be extracted as a keyword characterizing the group by this keyword specifying process. Thus, keywords characteristic of the group can be specified.

なお、頻度に基づき判定する方法以外にも、割合に基づきＯｐ．３３の判定が行われてもよい。例えば、特定部１４は、処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる割合が、閾値以下であるかを判定してもよい。例えば、閾値は５％などに設定される。   In addition to the method of determining based on the frequency, Op. 33 determinations may be made. For example, the specifying unit 14 may determine whether the ratio of the noun to be processed is included in another noun set is equal to or less than a threshold value. For example, the threshold is set to 5%.

処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下である場合は（Ｏｐ．３３Ｙｅｓ）、特定部１４は、処理対象の名詞を、グループの特徴を示すキーワードとして決定する（Ｏｐ．３４）。一方、処理対象の名詞が他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下でない場合は（Ｏｐ．３３Ｎｏ）、特定部１４は、そのまま処理をＯｐ．３５へ進める。   When the frequency at which the noun to be processed is included in another noun set is equal to or less than the threshold (Op. 33 Yes), the specifying unit 14 determines the noun to be processed as a keyword indicating the group characteristics (Op. 34). ). On the other hand, when the frequency at which the noun to be processed is included in another noun set is not less than or equal to the threshold value (Op. 33 No), the specifying unit 14 directly performs the process in Op. Proceed to 35.

特定部１４は、処理対象の名詞集合につき、全ての名詞について処理が終了したかを判定する（Ｏｐ．３５）。処理が終了していない場合は（Ｏｐ．３５Ｎｏ）、新たな名詞を処理対象として、Ｏｐ．３３を実行する。   The identifying unit 14 determines whether or not processing has been completed for all nouns for the noun set to be processed (Op. 35). If the processing is not completed (Op. 35 No), a new noun is set as the processing target, and Op. 33 is executed.

一方、処理が終了している場合には（Ｏｐ．３５Ｙｅｓ）、特定部１４は、全ての名詞集合について処理が終了しているか否かを判定する（Ｏｐ．３６）。処理が終了していない場合は（Ｏｐ．３６Ｎｏ）、特定部１４は、Ｏｐ．３２に戻り、新たな名詞集合について同様の処理を繰り返す。一方、処理が終了している場合には（Ｏｐ．３６Ｙｅｓ）、キーワード特定処理を終了する。   On the other hand, when the process has been completed (Op. 35 Yes), the specifying unit 14 determines whether or not the process has been completed for all noun sets (Op. 36). When the process has not ended (Op. 36 No), the specifying unit 14 determines that the Op. Returning to 32, the same processing is repeated for the new noun set. On the other hand, when the process is finished (Op. 36 Yes), the keyword specifying process is finished.

図８および図９を用いて、図７に示すフローチャートを具体的に説明する。特定部１４は、Ｏｐ．３１を実行することで、図８の状態のキーワード特定用テーブルを生成したとする。   The flowchart shown in FIG. 7 will be specifically described with reference to FIGS. The specifying unit 14 is an Op. It is assumed that the keyword specifying table in the state of FIG.

特定部１４は、未処理の名詞集合として、グループＩＤ「Ｇ１」に対応する「サーバー；障害」を取得する（Ｏｐ．３２）。取得した名詞集合のうちの名詞「サーバー」を処理対象とした場合、特定部１４は、名詞「サーバー」が他の名詞集合に含まれる頻度「２」を係数する。頻度「２」は閾値「１」以下ではないので（Ｏｐ．３２Ｎｏ）、特定部１４は、そのままＯｐ．３５へ進む。   The identifying unit 14 acquires “server; failure” corresponding to the group ID “G1” as an unprocessed noun set (Op.32). When the noun “server” in the acquired noun set is a processing target, the specifying unit 14 calculates a frequency “2” in which the noun “server” is included in another noun set. Since the frequency “2” is not less than or equal to the threshold value “1” (Op. 32 No), the specifying unit 14 does not change the Op. Proceed to 35.

そして、名詞「障害」が残っているので（Ｏｐ．３５Ｎｏ）、名詞「障害」についても同様の処理を実行する。ここで、「障害」が他の名詞集合に含まれる頻度は「３」であるので、「障害」がキーワードに決定されることはない。この場合には、グループＩＤ「Ｇ１」のグループ内のユーザによって発信された本文情報には、グループに特有のキーワードが含まれてないということになる。   Then, since the noun “failure” remains (Op. 35 No), the same processing is executed for the noun “failure”. Here, since the frequency of “failure” being included in another noun set is “3”, “failure” is not determined as a keyword. In this case, the text information transmitted by the user in the group with the group ID “G1” does not include a keyword specific to the group.

一方、特定部１４は、未処理の名詞集合として、グループＩＤ「Ｇ３」に対応する「ゲームＹ；障害；サーバー；ダウン」を取得したとする（Ｏｐ．３２）。取得した名詞集合のうちの名詞「ゲームＹ」を処理対象とした場合、特定部１４は、名詞「ゲームＹ」が他の名詞集合に含まれる頻度「０」を係数する。頻度「０」は閾値「１」以下であるので（Ｏｐ．３３Ｙｅｓ）、特定部１４は、名詞「ゲームＹ」をキーワードに決定する（Ｏｐ．３４）。特定部１４は、他の名詞についても同様の処理を行う。そして、図８の例では、名詞「ゲームＹ」のみがキーワードに決定されることとなる。   On the other hand, it is assumed that the specifying unit 14 acquires “game Y; failure; server; down” corresponding to the group ID “G3” as an unprocessed noun set (Op.32). When the noun “game Y” in the acquired noun set is a processing target, the specifying unit 14 calculates a frequency “0” in which the noun “game Y” is included in another noun set. Since the frequency “0” is equal to or less than the threshold value “1” (Op. 33 Yes), the specifying unit 14 determines the noun “game Y” as a keyword (Op. 34). The identification unit 14 performs the same process for other nouns. In the example of FIG. 8, only the noun “game Y” is determined as the keyword.

図３に戻り、管理部１５は、生成された各々のグループに関する情報と、各グループを特徴付けるキーワードとを対応付けて、管理情報として記憶部１６へ格納する（Ｏｐ．４）。以上の処理によって、管理情報が生成される。そして、管理情報は、記憶部１６に記憶される。   Returning to FIG. 3, the management unit 15 associates the generated information about each group with the keyword that characterizes each group, and stores the information in the storage unit 16 as management information (Op.4). Management information is generated by the above processing. The management information is stored in the storage unit 16.

図９は、管理情報の例を示す図である。なお、本実施例においては、管理情報は管理テーブルとして記憶部１６に記憶される。管理テーブルは、グループＩＤと、ユーザ集合と、キーワードとを対応付けて記憶する。さらに、本文情報を記憶してもよい。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of management information. In this embodiment, management information is stored in the storage unit 16 as a management table. The management table stores a group ID, a user set, and a keyword in association with each other. Furthermore, text information may be stored.

グループＩＤは、グループを識別する情報である。ユーザ集合は、グループ生成処理によって生成されたグループに含まれるユーザの情報である。キーワードは、キーワード特定処理によって特定されたキーワードである。例えば、グループＩＤ「Ｇ３」で識別されるグループは、メンバー「Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎ」を含み、キーワード「ゲームＹ」により特徴付けられることを示している。   The group ID is information for identifying a group. The user set is information on users included in the group generated by the group generation process. The keyword is a keyword specified by the keyword specifying process. For example, the group identified by the group ID “G3” includes members “K, L, M, N” and indicates that the group is characterized by the keyword “game Y”.

また、管理テーブルには、グループＩＤ「Ｇ１」を特徴付けるキーワードとして、何れの名詞も記憶されていない。これは、先に説明した例のとおり、いずれの名詞も、他の名詞集合に含まれる頻度が閾値以下であるという条件を満たさなかったためである。ただし、このように、グループを特徴付けるキーワードが特定されなかった場合、管理部１５は、検索キーワードとして利用した「Ｘクラウド」を、管理テーブルの項目「キーワード」に格納してもよい。   Also, no nouns are stored in the management table as keywords characterizing the group ID “G1”. This is because, as in the example described above, none of the nouns satisfies the condition that the frequency included in another noun set is equal to or less than a threshold value. However, when the keyword that characterizes the group is not specified as described above, the management unit 15 may store “X cloud” used as the search keyword in the item “keyword” of the management table.

グループ生成処理によって、ある本文情報を作成した発信したユーザと、当該本文情報を引用して発信したユーザとを含むグループが、生成される。さらに、このグループに含まれるユーザは、ある本文情報を作成したり、引用したりしていることから、当該本文情報に対する大きな興味をしめしている。したがって、当該グループに含まれるユーザは、共通する興味や嗜好を示すと類推することができる。   By the group generation processing, a group including a user who has created certain text information and a user who has transmitted the text information by quoting the text information is generated. Furthermore, the users included in this group are creating or quoting certain text information, and are therefore very interested in the text information. Therefore, it can be inferred that users included in the group show common interests and preferences.

なお、本実施例に開示した管理装置１が、グループを特徴付けるキーワードに関連する情報を収集し、各グループのメンバーに、当該グループを特徴付けるキーワードに関連する情報を提供してもよい。この場合、管理装置１は、ユーザのＳＮＳのアカウントを利用して、情報を配信する。また、ユーザＩＤとアドレス情報とを対応付けて記憶する場合は、当該アドレス情報に相当するアドレスに対して、情報を配信してもよい。   The management device 1 disclosed in the present embodiment may collect information related to a keyword that characterizes a group, and provide information related to the keyword that characterizes the group to members of each group. In this case, the management apparatus 1 distributes information using the user's SNS account. When the user ID and the address information are stored in association with each other, the information may be distributed to an address corresponding to the address information.

また、あるグループを特徴付けるキーワードが特定される。つまり、あるグループに特有のキーワードとして、本文情報から抽出された語句のうち、他のグループではあまり利用されていない語句が特定される。特定されたキーワードは、グループに共通する興味や嗜好を表す可能性が高い。   In addition, a keyword that characterizes a certain group is specified. That is, as a keyword specific to a certain group, a phrase that is not frequently used in other groups is specified among the phrases extracted from the text information. The identified keyword is likely to represent an interest or preference common to the group.

また、検索キーワードに関連する投稿を行ったユーザをグループに分けて管理することで、管理装置１は、解析サービスや情報提供サービスを行うコンピュータに、グループに関する管理情報を提供することができる。   Further, by managing the users who have made postings related to the search keyword in groups, the management apparatus 1 can provide management information related to the group to the computer that performs the analysis service and the information providing service.

例えば、情報提供サービスを行うコンピュータは、管理情報に基づき、検索キーワード（例えばＸクラウド）とグループを特徴付けるキーワード（ゲームＹ）との両方に関係する情報を、特定のグループのユーザに対して発信することができる。   For example, a computer that provides an information providing service transmits information related to both a search keyword (for example, X cloud) and a keyword that characterizes a group (game Y) to management users based on management information. be able to.

以上のように、管理装置１によれば、ある検索キーワードに関連する投稿を行ったユーザを、さらに、詳細なグループに分けることができる。そして、グループを生成する際には、投稿情報に含まれる本文情報を引用して発信したことに基づき、ユーザの本文情報に対する興味関心を推定することとしたため、管理装置１は、簡易にグループ生成を行うことができる。   As described above, according to the management device 1, users who have made posts related to a certain search keyword can be further divided into detailed groups. And when generating the group, since it was decided to estimate the user's interest in the text information based on the transmission of the text information included in the posted information, the management apparatus 1 simply creates the group. It can be performed.

さらに、管理装置１は、生成したグループを特徴付けるキーワードを決定することができる。各グループのメンバーであるユーザ集合と、当該グループを特徴付けるキーワードとを対応付けて管理することで、管理装置１は、続くサービスに有効な情報を生成および管理することができる。   Furthermore, the management apparatus 1 can determine a keyword that characterizes the generated group. By managing a set of users who are members of each group in association with keywords that characterize the group, the management apparatus 1 can generate and manage information that is effective for the subsequent service.

つぎに、図３に示す管理処理の変形例について説明する。変形例においては、図３に示したグループ生成処理と、キーワード特定処理との間に、グループ結合処理が実行される。つまり、管理装置１の生成部１３は、グループ生成処理で生成した各グループを、必要に応じて結合する。   Next, a modification of the management process shown in FIG. 3 will be described. In the modified example, the group combining process is executed between the group generation process shown in FIG. 3 and the keyword specifying process. That is, the generation unit 13 of the management device 1 combines the groups generated by the group generation process as necessary.

変形例における管理装置１の機能的構成は、先の実施例と同様である。ただし、生成部１３は、グループ生成処理を実行するとともに、グループのユーザ集合同士の類似度に基づき、グループを結合する。これは、グループに含まれるユーザ集合の類似性が一定以上であれば、興味や嗜好が類似する可能性が高いと推定することができるためである。なお、グループのユーザ集合同士の類似性以外にも、本文情報の内容の類似性に基づき、グループ結合処理が実行されてもよい。   The functional configuration of the management apparatus 1 in the modification is the same as that in the previous embodiment. However, the generation unit 13 performs group generation processing and combines groups based on the similarity between user sets of groups. This is because if the similarity of the user sets included in the group is greater than or equal to a certain level, it can be estimated that there is a high possibility that the interests and preferences are similar. In addition to the similarity between the user sets of the group, the group joining process may be executed based on the similarity of the content of the text information.

図１０は、グループ結合処理のフローチャートである。なお、生成部１３がグループ結合処理を実行する時点で、グループ生成処理（Ｏｐ．２）が終了し、グループ生成用テーブルが生成されている。ここでは、図６の状態のグループ生成用テーブルが生成されているものとする。   FIG. 10 is a flowchart of the group joining process. At the time when the generation unit 13 executes the group joining process, the group generation process (Op. 2) is finished, and the group generation table is generated. Here, it is assumed that the group generation table in the state of FIG. 6 has been generated.

まず、生成部１３は、変数ｉを１に設定するとともに、変数ｊを２に設定する（Ｏｐ．４１）。なお、変数ｉは処理対象のグループＩＤに関する数字である。変数ｊは、変数ｉに関するグループ以外のグループＩＤに関する数字である。   First, the generation unit 13 sets the variable i to 1 and sets the variable j to 2 (Op. 41). The variable i is a number related to the group ID to be processed. The variable j is a number related to the group ID other than the group related to the variable i.

生成部１３は、グループＩＤ「Ｇｉ」のユーザ集合と、グループＩＤ「Ｇｊ」のユーザ集合を、グループ生成用テーブルから取得する（Ｏｐ．４２）。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」と、グループＩＤ「Ｇ２」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｉ，Ｊ」を取得する。   The generation unit 13 acquires the user set with the group ID “Gi” and the user set with the group ID “Gj” from the group generation table (Op. 42). For example, the user set “A, B, C, D, E, F, G, H” of the group ID “G1” and the user set “A, B, D, E, I, J” of the group ID “G2”. To get.

生成部１３は、取得したユーザ集合に基づき、ＧｉとＧｊの類似度を算出する（Ｏｐ．４３）。なお、本実施例においては、類似度には、Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる。Ｊａｃｃａｒｄ係数は、ＧｉおよびＧｊのいずれかに含まれるユーザ数に対する、ＧｉおよびＧｊの両方に含まれるユーザの数の割合で求められる。例えば、グループＩＤ「Ｇ１」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ」と、グループＩＤ「Ｇ２」のユーザ集合「Ａ，Ｂ，Ｄ，Ｅ，Ｉ，Ｊ」との類似度は、「４／１０」である。つまり、類似度は、「０．４」である。   The generation unit 13 calculates the similarity between Gi and Gj based on the acquired user set (Op. 43). In this embodiment, a Jaccard coefficient is used for the similarity. The Jaccard coefficient is obtained by the ratio of the number of users included in both Gi and Gj to the number of users included in either Gi or Gj. For example, the user set “A, B, C, D, E, F, G, H” of the group ID “G1” and the user set “A, B, D, E, I, J” of the group ID “G2”. The similarity to is “4/10”. That is, the similarity is “0.4”.

つぎに、生成部１３は、類似度が閾値以上であるかを判定する（Ｏｐ．４４）。例えば、閾値として、０．３３３３（１／３）が設定される。グループＩＤ「Ｇ１」とグループＩＤ「Ｇ２」との類似度は、閾値以上であると判定される。   Next, the generation unit 13 determines whether the similarity is greater than or equal to a threshold (Op.44). For example, 0.3333 (1/3) is set as the threshold value. The similarity between the group ID “G1” and the group ID “G2” is determined to be equal to or greater than the threshold value.

類似度が閾値以上である場合には（Ｏｐ．４４Ｙｅｓ）、生成部１３は、グループＩＤ「Ｇ１」のグループと、グループＩＤ「Ｇ２」のグループとを結合する（Ｏｐ．４５）。具体的には、生成部１３は、グループ結合用テーブルに、結合対象の２つのグループのユーザ集合を、ひとつのユーザ集合として、格納する。グループ結合用テーブルは、グループ結合処理の過程で生成され、一時的に記憶部１６に記憶される。   When the similarity is equal to or higher than the threshold (Op. 44 Yes), the generation unit 13 combines the group with the group ID “G1” and the group with the group ID “G2” (Op. 45). Specifically, the generation unit 13 stores the user sets of the two groups to be combined as one user set in the group combining table. The group joining table is generated during the group joining process and is temporarily stored in the storage unit 16.

一方、類似度が閾値以上でない場合は（Ｏｐ．４４Ｎｏ）、生成部１３は、そのままＯｐ．４６へ処理を進める。そして、生成部１３は、全てのＧｊについて、Ｇｉとの結合処理を実行したか否かを判定する（Ｏｐ．４６）。ただし、同じ組み合わせについて２回以上処理を実行しないように、ｊ＞１とする。   On the other hand, when the degree of similarity is not equal to or greater than the threshold value (Op. 44 No), the generation unit 13 does not change the Op. The process proceeds to 46. Then, the generation unit 13 determines whether or not the combination processing with Gi has been executed for all Gj (Op.46). However, j> 1 so that the process is not executed more than once for the same combination.

ここで、全てのＧｊについて処理が終了していない場合は（Ｏｐ．４６Ｎｏ）、生成部１３は、ｊをインクリメントする（Ｏｐ．４７）。そして、先の処理と同一のＧｉと、新たなＧｊとの組み合わせについて、同様の処理を実行する。   Here, when the processing has not been completed for all Gj (Op. 46 No), the generation unit 13 increments j (Op. 47). And the same process is performed about the combination of Gi same as the previous process, and new Gj.

一方、全てのＧｊについて処理が終了した場合は（Ｏｐ．４６Ｙｅｓ）、生成部１３は、全てのＧｉに対して処理が終了しているかを判定する（Ｏｐ．４８）。つまり、未処理のグループＩＤがないかを判定する。全てのＧｉに対して処理が終了していない場合には（Ｏｐ．４８Ｎｏ）、ｉをインクリメントするとともに、ｊにｉ＋１を設定する（Ｏｐ．４９）。例えば、iをインクリメントした結果「ｉ＝２」となった場合、ｊには「２＋１」の「３」が設定される。一方、全てのＧｉに対して処理が終了している場合には（Ｏｐ．４８Ｙｅｓ）、グループ結合処理を終了する。   On the other hand, when the process has been completed for all Gj (Op. 46 Yes), the generation unit 13 determines whether the process has been completed for all Gi (Op. 48). That is, it is determined whether there is an unprocessed group ID. When the processing has not been completed for all Gi (Op.48 No), i is incremented and i + 1 is set to j (Op.49). For example, when i is incremented to “i = 2”, “2 + 1” “3” is set to j. On the other hand, when the process has been completed for all Gi (Op.48 Yes), the group joining process is terminated.

図１１は、グループ結合用テーブルのデータ構成例である。グループ結合用テーブルは、結合グループＩＤ、本文情報、ユーザ集合を対応付けて記憶する。項目「結合グループＩＤ」には、２以上のグループが結合された結合グループを、互いに識別する情報が格納される。項目「本文情報」には、結合対象のグループに対応付けられた本文情報が格納される。項目「ユーザ集合」には、結合されたグループに含まれるユーザの情報が格納される。   FIG. 11 is a data configuration example of a group joining table. The group combination table stores a combination group ID, text information, and a user set in association with each other. In the item “joined group ID”, information for identifying a joined group in which two or more groups are joined to each other is stored. The item “text information” stores text information associated with the group to be combined. The item “user set” stores information on users included in the combined group.

例えば、グループＩＤ「Ｇ１」とグループＩＤ「Ｇ２」とが結合された場合には、ユーザ集合には「Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｊ」が格納される。さらに、グループＩＤ「Ｇ１」に対応する本文情報「Ｘクラウドのサーバーに障害が発生しております」と、グループＩＤ「Ｇ２」に対応する本文情報「Ｘクラウドは１６時に復旧予定です」とが、グループ結合用テーブルの項目「本文情報」に格納される。   For example, when the group ID “G1” and the group ID “G2” are combined, “A, B, C, D, E, F, G, H, I, J” are stored in the user set. The Furthermore, the text information corresponding to the group ID “G1” “There is a failure in the X Cloud server” and the text information corresponding to the group ID “G2” “X Cloud is scheduled to be restored at 16:00” And stored in the item “text information” of the group combination table.

本実施例においては、２つのグループが結合された場合にのみ、グループ結合用テーブルに、レコードが追加される。さらに、結合されたグループについては、グループ生成テーブルからレコードが削除される。そして、続く、キーワード特定処理においては、グループ生成テーブルに存在するグループ、およびグループ結合用テーブルに存在する結合グループの各々について、グループを特徴付けるキーワードを特定する。   In this embodiment, a record is added to the group combining table only when two groups are combined. Further, for the combined group, the record is deleted from the group generation table. In the keyword specifying process that follows, a keyword that characterizes the group is specified for each of the group that exists in the group generation table and the combined group that exists in the group combining table.

また、図１０においては、グループ結合処理は、２つのグループ間での結合のみを対象とする例を説明したが、これに限られない。例えば、同様の処理を繰り返してもよい。類似度が閾値以上となるグループの組み合わせがなくなるまで（グループ結合用テーブルが変化しなくなるまで）、生成部１３は、図１０の処理を繰り返してもよい。   Further, in FIG. 10, the group combining process has been described with respect to only the combination between two groups, but the present invention is not limited to this. For example, the same processing may be repeated. The generation unit 13 may repeat the process of FIG. 10 until there is no combination of groups whose similarity is equal to or greater than the threshold (until the group combination table does not change).

例えば、図１１に示す結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とを対象として、図１０のＯｐ．４３乃至Ｏｐ．４５の処理を行う。このとき、ユーザ集合同士の類似度が閾値（１／３）以上であるため、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合される。図１２には、結合グループＩＤ「Ｃ１」と結合グループＩＤ「Ｃ２」とが結合された場合の、グループ結合用テーブルの例を示す。   For example, for the combined group ID “C1” and the combined group ID “C2” shown in FIG. 43 to Op. Process 45 is performed. At this time, since the similarity between user sets is equal to or greater than the threshold (1/3), the combined group ID “C1” and the combined group ID “C2” are combined. FIG. 12 shows an example of a group combination table when the combination group ID “C1” and the combination group ID “C2” are combined.

図１３は管理装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１００は、上述した管理処理を実行し、管理装置１として機能する。コンピュータ１００はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１０１、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１０２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１０３、通信装置１０４、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１０５、入力装置１０６、表示装置１０７、媒体読取装置１０８を有しており、各部はバス１０９を介して相互に接続されている。そしてＣＰＵ１０１による管理下で相互にデータの送受を行うことができる。   FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the management apparatus 1. The computer 100 executes the management process described above and functions as the management device 1. The computer 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 101, a ROM (Read Only Memory) 102, a RAM (Random Access Memory) 103, a communication device 104, an HDD (Hard Disk Drive) 105, an input device 106, a display device 107, and a medium reading device. 108, and each part is connected to each other via a bus 109. Data can be transmitted and received with each other under the control of the CPU 101.

各実施例のフローチャートに示した管理処理が記述された管理プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録される。コンピュータが読み取り可能な記録媒体には、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ＨＤＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ（ＭＴ）などがある。   The management program in which the management process shown in the flowchart of each embodiment is described is recorded on a computer-readable recording medium. Examples of the computer-readable recording medium include a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory. Examples of the magnetic recording device include an HDD, a flexible disk (FD), and a magnetic tape (MT).

光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ − Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ − ＯＰｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）などがある。このプログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売されることが考えられる。   Examples of the optical disc include a DVD (Digital Versatile Disc), a DVD-RAM, a CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), and a CD-R (Recordable) / RW (ReWriteable). Magneto-optical recording media include MO (Magneto-Optical disk). When this program is distributed, for example, a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded may be sold.

そして管理プログラムを実行するコンピュータ１００は、例えば媒体読取装置１０８が、管理プログラムを記録した記録媒体から、該プログラムを読み出す。ＣＰＵ１０１は、読み出されたプログラムをＨＤＤ１０５若しくはＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３に格納する。   In the computer 100 that executes the management program, for example, the medium reading device 108 reads the program from a recording medium on which the management program is recorded. The CPU 101 stores the read program in the HDD 105, the ROM 102, or the RAM 103.

ＣＰＵ１０１は、管理装置１全体の動作制御を司る中央処理装置である。そして、ＣＰＵ１０１が、管理プログラムをＨＤＤ１０５から読み出して実行することで、ＣＰＵ１０１は、図２に示す検索部１２、生成部１３、特定部１４、管理部１５として機能するようになる。先に述べたとおり、管理プログラムはＣＰＵ１０１とアクセス可能なＲＯＭ１０２またはＲＡＭ１０３に格納されていても良い。   The CPU 101 is a central processing unit that manages operation control of the entire management apparatus 1. The CPU 101 reads out and executes the management program from the HDD 105, so that the CPU 101 functions as the search unit 12, the generation unit 13, the specification unit 14, and the management unit 15 illustrated in FIG. As described above, the management program may be stored in the ROM 102 or RAM 103 accessible to the CPU 101.

つぎに、通信装置１０４は、ＣＰＵ１０１の制御の下、通信部１１として機能する。   Next, the communication device 104 functions as the communication unit 11 under the control of the CPU 101.

さらに、ＨＤＤ１０５は、ＣＰＵ１０１の管理下で図２に示す記憶部１６として機能する。つまり、ＨＤＤ１０５は、投稿情報や管理情報を記憶する。プログラム同様、投稿情報や管理情報はＣＰＵ１０１とアクセス可能なＲＯＭ１０２またはＲＡＭ１０３に格納されても良い。   Further, the HDD 105 functions as the storage unit 16 illustrated in FIG. 2 under the management of the CPU 101. That is, the HDD 105 stores post information and management information. Similar to the program, post information and management information may be stored in the ROM 102 or RAM 103 accessible to the CPU 101.

さらに、処理の過程で生成される各種情報は、例えば、ＲＡＭ１０３に格納される。つまり、ＲＡＭ１０３が記憶部１６として機能する場合もある。   Further, various information generated in the course of processing is stored in the RAM 103, for example. That is, the RAM 103 may function as the storage unit 16.

入力装置１０６は、各種入力を受け付ける。入力装置１０６は、例えばキーボードやマウスである。表示装置１０７は、各種情報を表示する。表示装置１０７は、例えばディスプレイである。   The input device 106 accepts various inputs. The input device 106 is, for example, a keyboard or a mouse. The display device 107 displays various information. The display device 107 is a display, for example.

１ 管理装置
１１ 通信部
１２ 検索部
１３ 生成部
１４ 特定部
１５ 管理部
１６ 記憶部
１００ コンピュータ
１０１ ＣＰＵ
１０２ ＲＯＭ
１０３ ＲＡＭ
１０４ 通信装置
１０５ ＨＤＤ
１０６ 入力装置
１０７ 表示装置
１０８ 媒体読取装置
１０９ バス DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Management apparatus 11 Communication part 12 Search part 13 Generation part 14 Identification part 15 Management part 16 Storage part 100 Computer 101 CPU
102 ROM
103 RAM
104 Communication device 105 HDD
106 Input Device 107 Display Device 108 Media Reading Device 109 Bus

Claims (7)

コンピュータが、
第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する処理を実行することを特徴とする管理方法。 Computer
A first group including user information indicating a first creator who has created the first posting information and user information indicating a first quoting person transmitted by quoting the first posting information is generated. A management method characterized by executing processing. 前記コンピュータは、
前記生成する処理において、第二の投稿情報を作成した第二の作成者および、該第二の投稿情報を引用して発信した第二の引用者を含む第二のグループを生成し、
さらに、
前記第一の投稿情報から抽出した語句と、前記第二の投稿情報から抽出した語句との比較結果に基づき、該第一の投稿情報に特有の第一のキーワードと、該第二の投稿情報に特有の第二のキーワードとを特定し、
前記第一のグループに前記第一のキーワードを対応付けるとともに、前記第二のグループに前記第二のキーワードを対応付けて、管理する処理を実行することを特徴とする請求項１記載の管理方法。 The computer
In the process to generate, generate a second group that includes the second creator who created the second posted information and the second quoter that was sent by quoting the second posted information,
further,
Based on the comparison result between the phrase extracted from the first posted information and the phrase extracted from the second posted information, the first keyword unique to the first posted information and the second posted information To identify a second keyword specific to
The management method according to claim 1, wherein the first keyword is associated with the first group, and the second keyword is associated with the second group for management. 前記コンピュータは、さらに、前記生成する処理に先駆けて、
検索キーワードを有する前記第一の投稿情報および前記第二の投稿情報を含む複数の投稿情報を収集する処理を実行することを特徴とする請求項２記載の管理方法。 The computer further precedes the generating process,
The management method according to claim 2, wherein a process of collecting a plurality of pieces of post information including the first post information having the search keyword and the second post information is executed. 前記コンピュータは、前記生成する処理において、
前記複数の投稿情報のうちの第三の投稿情報を作成した第三の作成者および、該第一の投稿情報を引用して発信した第三の引用者とを含む第三のグループを生成し、
さらに、前記第三のグループと、前記第一のグループとの類似度に基づき、該第一のグループと、該第三のグループとを結合する処理を実行することを特徴とする請求項２または３記載の管理方法。 In the process of generating the computer,
Generating a third group including a third creator who created the third posted information of the plurality of posted information and a third quoter who sent out the first posted information by quoting ,
Furthermore, the process which couple | bonds this 1st group and this 3rd group based on the similarity degree of said 3rd group and said 1st group is performed. 3. The management method according to 3. 前記コンピュータは、さらに、
前記第一のキーワードに関連する情報を、前記第一のグループに含まれる前記第一の作成者および前記第一の引用者に対して送信する処理を実行することを特徴とする請求項２乃至請求項４のいずれか一項に記載の管理方法。 The computer further includes:
The process of transmitting information related to the first keyword to the first creator and the first quoter included in the first group is executed. The management method according to claim 4. 第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する生成部を有することを特徴とする管理装置。 A first group including user information indicating a first creator who has created the first posting information and user information indicating a first quoting person transmitted by quoting the first posting information is generated. A management apparatus comprising a generation unit. コンピュータに、
第一の投稿情報を作成した第一の作成者を示すユーザ情報と、該第一の投稿情報を引用して発信した第一の引用者を示すユーザ情報とを含む第一のグループを生成する処理を実行させることを特徴とする管理プログラム。 On the computer,
A first group including user information indicating a first creator who has created the first posting information and user information indicating a first quoting person transmitted by quoting the first posting information is generated. A management program characterized by causing processing to be executed.

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