JP5252593B2

JP5252593B2 - 最適タグ提案装置、最適タグ提案システム、最適タグ提案方法、およびプログラム

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Publication number: JP5252593B2
Application number: JP2010180917A
Authority: JP
Inventors: 勝志松田
Original assignee: Biglobe Inc
Current assignee: Biglobe Inc
Priority date: 2010-08-12
Filing date: 2010-08-12
Publication date: 2013-07-31
Anticipated expiration: 2030-08-12
Also published as: JP2012042998A

Description

本発明は、発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する技術に関する。

従来から、ネットワーク上のコンテンツを検索するのにキーワードが用いられており、そのための技術も提案されている（特許文献１）。

ネットワーク上のコンテンツは、企業等が提供するものが主流であったが、最近は、一般ユーザ自身が発信者となって、Ｗｅｂのホームページ、ブログ、ミニブログ（ツイッター等）等を、コンテンツとして発信するケースが増えている。

この種のコンテンツの特徴の１つに、発信者自身がタグ呼ばれる文字列をコンテンツに挿入できる点が挙げられる。タグとは、コンテンツのカテゴリやトピックを表す文字列であり、具体的には、Ｗｅｂのホームページのメタタグ、ブログの記事テーマ、ミニブログのハッシュタグ等である。

近年、コンテンツの収集者は、キーワード以外でコンテンツを検索したり収集したりするために、タグを使用することが増えている。

また、発信者には、一般的に、商業上の理由や個人のネームバリューの向上という観点から、自身が発信したコンテンツを多くの人に伝えたいという要求がある。

したがって、発信者にとっては、多くの収集者に検索・収集され得る最適なタグをコンテンツに挿入することが、自身の要求を満たすことに繋がると考えられる。

国際公開第９９／１４６９０号

しかし、従来は、コンテンツの発信者が自由にタグを作成し、コンテンツに挿入していたため、発信者によってタグが異なったり、同じ発信者であっても発信する時間によってタグが異なったりしていた。このように発信者が作成するタグに一貫性がないと、そのようなタグを収集者が使用する可能性は低くなり、その結果、発信者がせっかく発信したコンテンツが多くの人に伝わらなくなってしまう。

また、発信者によるタグの作成に自由度がありすぎるため、コンテンツの発信に不慣れな初心者などはコンテンツにタグを挿入すること自体をあきらめてしまうことが多い。

そこで、本発明の目的は、上述の課題を解決し、発信者が発信するコンテンツに挿入する最適なタグを提案することができる最適タグ提案装置、最適タグ提案システム、最適タグ提案方法、およびプログラムを提供することにある。

本発明の最適タグ提案装置は、
発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置であって、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する。

本発明の最適タグ提案システムは、
コンテンツを発信する発信装置と、前記発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置と、を有してなる最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ提案装置は、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する。

本発明の最適タグ提案方法は、
発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置による最適タグ提案方法であって、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する。

本発明のプログラムは、
前記最適タグ提案方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、最適タグ提案装置は、特定の単語毎に、その特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、発信装置からタグ挿入要求を受けた場合、そのコンテンツに特定の単語が出現する度に、その特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、発信装置に返却する。

すなわち、最適タグ提案装置は、発信装置が発信しようとしているコンテンツと同じ単語が出現する他のコンテンツにおいて実際に挿入されている数が多いタグを提案することになる。

よって、発信装置の発信者は、コンテンツの発信に不慣れな初心者であったり、初めてのカテゴリやトピックでコンテンツを発信したりする場合でも、最適タグ提案装置から提案された、広く使用されているタグを選択してコンテンツに挿入することができるため、自身が発信したコンテンツを多くの人に伝えることができるという効果が得られる。

本発明の一実施形態の最適タグ提案システムの構成を示す図である。図１に示した最適タグ提案装置の構成を示すブロック図である。図１および図２に示した最適タグ提案装置におけるタグリストの作成動作を説明する図である。図１および図２に示した最適タグ提案装置における最適タグリストの作成動作を説明する図である。図１および図２に示した最適タグ提案装置における最適タグの返却動作のイメージを説明する図である。図１および図２に示した最適タグ提案装置における最適タグの返却動作の動作例１を説明する図である。図１および図２に示した最適タグ提案装置における最適タグの返却動作の動作例２を説明する図である。

以下に、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。

図１を参照すると、本実施形態の最適タグ提案システムは、発信装置１０−１〜１０−Ｓ（Ｓは２以上の自然数）と、最適タグ提案装置２０と、を有している。

発信装置１０−１〜１０−Ｓ（以下、どの発信装置であるか特定しないときは発信装置１０と称す）は、コンテンツ（Ｗｅｂのホームページ、ブログ、ミニブログ等）を発信する。なお、発信装置１０が発信したコンテンツは、最適タグ提案装置２０またはコンテンツ管理サーバ（不図示）で管理され、ネットワーク上に公開されるものとする。

最適タグ提案装置２０は、発信装置１０から、その発信装置１０が発信するコンテンツへのタグ（Ｗｅｂのホームページのメタタグ、ブログの記事テーマ、ミニブログのハッシュタグ等）の挿入要求を受けると、その発信装置１０にタグを提案する。

なお、図１においては、発信装置１０は、複数設けられていることを想定しているが、１つであっても良い。

図２を参照すると、本実施形態の最適タグ提案装置２０は、タグ収集部２１と、タグリストＤＢ（Data Base）２２と、最適タグ作成部２３と、最適タグリストＤＢ２４と、最適タグ返却部２５と、を有している。

なお、図２においては、単語ＤＢ３０およびコンテンツＤＢ４０は、最適タグ提案装置２０の外部に設けられていることを想定しているが、最適タグ提案装置２０の内部に設けられていても良い。

単語ＤＢ３０は、発信装置１０が発信するコンテンツに高頻度で出現する単語（特定の単語）が登録されるＤＢである。この単語は、コンテンツの検索履歴等に基づき、システム管理者により予め単語ＤＢ３０に登録されているものとする。

コンテンツＤＢ４０は、発信装置１０が過去に発信したコンテンツが登録されるＤＢである。

タグ収集部２１は、単語ＤＢ３０に登録された単語毎に、コンテンツＤＢ４０から、その単語が出現するコンテンツおよびそのコンテンツに挿入されているタグを収集する。そして、収集したコンテンツ毎に、その単語と、収集したタグとを対応付けたタグリストを作成し、タグリストＤＢ２２に登録する。

最適タグ作成部２３は、タグリストＤＢ２２に登録された単語毎に、タグリストＤＢ２２内にその単語と対応付けられて出現するタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、そのクラスタに属するタグの中から、各タグの出現数に応じて代表タグを決定する。そして、その単語と、クラスタリングした各クラスタと、各クラスタの決定した代表タグと、を対応付けた最適タグリストを作成し、最適タグリストＤＢ２４に登録する。

最適タグ返却部２５は、発信装置１０から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、そのコンテンツに最適タグリストＤＢ２４に登録された単語が出現する度に、最適タグリストＤＢ２４内にその単語に対応付けられて出現するクラスタを収集し、収集したクラスタに対応付けられている代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定する。そして、決定した候補タグを、要求元の発信装置１０に返却する。

以下、本実施形態の動作について、具体例を挙げて詳細に説明する。以下では、発信装置１０が発信するコンテンツがミニブログであり、ミニブログに挿入するハッシュタグをタグとして提案するものとする。
（１）タグリストの作成動作
最初に、タグ収集部２１によるタグリストの作成動作について、図３を参照して説明する。図３は、単語ＤＢ３０に登録された単語「ゴルフ」についてタグリストを作成する場合の動作を示している。

図３を参照すると、タグ収集部２１は、「ゴルフ」でコンテンツＤＢ４０を検索し（ステップＳ３１）、コンテンツＤＢ４０から、「ゴルフ」が出現するコンテンツおよびそのコンテンツに挿入されているタグを収集する（ステップＳ３２）。ここでは、３つのコンテンツが収集されたとする。

このうち、図３中の一番上のコンテンツには、「#JLPGA」、「#yokomine」という２つのタグが挿入されている。そのため、タグ収集部２１は、タグリストＤＢ２２において、図３中の一番上のコンテンツについては、単語「ゴルフ」と、２つのタグ「#JLPGA」、「#yokomine」と、を対応付けする。その他のコンテンツについても同様の処理を行う。
（２）最適タグリストの作成動作
続いて、最適タグ作成部２３による最適タグリストの作成動作について、図４を参照して説明する。図４は、タグリストＤＢ２２が図３の状態にある時に、タグリストＤＢ２２に登録された単語「ゴルフ」について最適タグリストを作成する場合の動作を示している。

まず、最適タグ作成部２３は、「ゴルフ」でタグリストＤＢ２２を検索し、「ゴルフ」に対応付けられたタグとして出現する数が多い上位Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個（図４では１０個）の頻出タグを抽出する（ステップＳ４１）。

次に、最適タグ作成部２３は、単語を指定せずに全ての単語に対してタグリストＤＢ２２を検索し、タグリストＤＢ２２に出現する数が多い上位Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個（図４では１０個）の一般的な頻出タグを抽出する（ステップＳ４２）。

次に、最適タグ作成部２３は、ステップＳ４１で抽出した「ゴルフ」の頻出タグの中から、ステップＳ４２で抽出した一般的な頻出タグを除去する（ステップＳ４３）。ここでは、２つのタグ「#followmejp」、「#ohayo」が除去されている。

次に、最適タグ作成部２３は、ステップＳ４３の処理の後に残った「ゴルフ」の頻出タグについて、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化する（ステップＳ４４）。例えば、図３中の一番上のコンテンツには、２つのタグ「#JLPGA」、「#yokomine」が挿入されているため、これら２つのタグ同士を接続する。なお、図４のタグ間の線は、接続数が多くなるにしたがって太くなっている。

次に、最適タグ作成部２３は、ステップＳ４４の処理結果を基にクラスタリングを行う（ステップＳ４５）。具体的には、ステップＳ４４の処理により得られた各ネットワークをそれぞれクラスタとする。ここでは、２つのクラスタＣ１，Ｃ２が得られている。

次に、最適タグ作成部２３は、クラスタ毎に、そのクラスタに属するタグの中から、各タグの出現数に応じて代表タグを決定する（ステップＳ４６）。代表タグの数は、１つに限らず複数であっても良く、クラスタに属するタグの数に応じて代表タグの数を決めても良い。ここでは、５つ以上のタグが属するクラスタの代表タグは２つとし、その他の場合は１つとする条件を採用する。クラスタＣ１の場合は、６つのタグが属していることから、出現数が多い上位２つのタグ「#golferJP」、「#golfJP」を代表タグとする。一方、クラスタＣ２の場合は、４つのタグのみが属していることから、出現数が最も多い１つのタグ「#volkswagen」のみを代表タグとする。

上述のように、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続しネットワーク化することでクラスタリングを行うことにより、「ゴルフ」のような多義語（スポーツの「ゴルフ」と車の「ゴルフ」）の場合も、それぞれの意味の代表タグを得ることができる。

また、タグリストＤＢ２２内で「ゴルフ」に対応付けられている全てのタグを対象にするのではなく、頻出タグのみを対象としたり、さらには、頻出タグから一般的な頻出タグを除去した残りのタグを対象としたりするため、どのような文脈でも使われる一般的なタグを提案することを抑制したり、クラスタリングや各クラスタの代表タグの決定に要する時間の短縮化を図ることができる。

その後、最適タグ作成部２３は、最適タグリストＤＢ２４において、単語「ゴルフ」と、２つのクラスタＣ１，Ｃ２と、２つのクラスタＣ１，Ｃ２の各々の代表タグと、を対応付けする。
（３）最適タグの返却動作
続いて、最適タグ返却部２５による最適タグの返却動作について説明する。
（３−１）最適タグの返却動作のイメージ
最初に、最適タグの返却動作の概略的なイメージについて、図５を参照して説明する。

図５を参照すると、まず、発信者は、発信装置１０上で発信するコンテンツを入力し（ステップＳ５１）、タグを挿入する場合は「タグ」ボタンをクリックする（ステップＳ５２）。

次に、発信装置１０は、発信者のコンテンツを添付したタグ挿入要求を最適タグ提案装置２０に送信する（ステップＳ５３）。これを受けて、最適タグ提案装置２０の最適タグ返却部２５は、コンテンツに挿入するタグの候補となる候補タグを発信装置１０に返却する（ステップＳ５４）。ここでは、３つの候補タグ「#golferJP」、「#golfJP」、「#volkswagen」が提案されているが、候補タグの選定方法については後述する。

次に、発信者は、候補タグのいずれかを選択し（ステップＳ５５）、「ＯＫ」ボタンをクリックすると、発信装置１０は、発信者に選択されたタグをコンテンツに挿入する。ここでは、タグ「#golfJP」が挿入されている。

その後、発信者は、コンテンツを発信する際に、「発信」ボタンをクリックすると（ステップＳ５６）、発信装置１０は、タグが挿入されたコンテンツを発信する。
（３−２）最適タグの返却動作の動作例１
続いて、最適タグの返却動作の具体的な動作例１について、図６を参照して説明する。図６は、図５のコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合の動作を示している。また、図６は、この時の最適タグリストＤＢ２４の状態も併せて示している。

図６を参照すると、まず、最適タグ返却部２５は、発信装置１０からタグ挿入要求を受けたコンテンツの形態素解析を行い、コンテンツからストップワードを除去する（ステップＳ６１）。図６では、助詞や助動詞等の一般的な品詞だけをストップワードとしているが、一般名詞や固有名詞以外の品詞を全てストップワードとしても良い。

次に、最適タグ返却部２５は、最適タグリストＤＢ２４から、ステップＳ６１の処理の後に残った単語のクラスタを収集する（ステップＳ６２）。このとき、最適タグリストＤＢ２４に登録されていない単語については無視する。したがって、結果的には、最適タグ返却部２５は、コンテンツに出現する単語のうち、最適タグリストＤＢ２４に登録されている単語についてのみ、クラスタを収集することになる。

次に、最適タグ返却部２５は、最適タグリストＤＢ２４から収集した各クラスタの収集数を列挙したリストを作成する（ステップＳ６３）。

その後、最適タグ返却部２５は、収集数が多い上位Ｐ（Ｐは２以上の自然数）個（図６では２個）のクラスタを抽出し、抽出した各クラスタの代表タグを候補タグとして決定し、発信装置１０に返却する（ステップＳ６４）。ここでは、Ｐ＝２とし、収集数が最も多い２個のクラスタＣ１，Ｃ２について、クラスタＣ１の２つの代表タグ「#golferJP」、「#golfJP」と、クラスタＣ２の１つの代表タグ「#volkswagen」と、が返却されている。

上述のように、最適タグリストＤＢ２４からの収集数が多い複数のクラスタの代表タグを返却することにより、「ゴルフ」のような多義語（スポーツの「ゴルフ」と車の「ゴルフ」）の場合も、それぞれの意味の代表タグを返却することができる。
（３−３）最適タグの返却動作の動作例２
続いて、最適タグの返却動作の具体的な動作例２について、図７を参照して説明する。図７は、図５のコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合の動作を示している。また、図７は、この時の最適タグリストＤＢ２４の状態も併せて示している。

図７を参照すると、まず、最適タグ返却部２５は、図６と同様に、ステップＳ６１〜Ｓ６３の処理を行う。

最適タグ返却部２５は、最適タグリストＤＢ２４からクラスタを収集する度に、そのクラスタに対応付けられている代表タグを収集するものとして、続いて、各代表タグの収集数を列挙したリストを作成する（ステップＳ７１）。例えば、代表タグ「#golferJP」は、クラスタＣ１で２回、クラスタＣ３で１回、クラスタＣ６５で１回、クラスタＣ３０１で１回収集されるため、収集数は計５個となる。

その後、最適タグ返却部２５は、収集数が多い上位Ｑ（Ｑは２以上の自然数）個（図７では３個）の代表タグを候補タグとして決定し、発信装置１０に返却する（ステップＳ７２）。ここでは、Ｑ＝３とし、収集数が多い上位３個の代表タグ「#golferJP」、「#golfJP」、「#volkswagen」が返却されている。すなわち、結果的には、本動作例でも、図６の動作例１と同様の候補タグが返却されることになる。

なお、本動作例においては、ステップＳ６２において、ステップＳ６１の処理の後に残った単語のクラスタを収集する処理を行う代わりに、ステップＳ６１の処理の後に残った単語の代表タグを収集する処理を行っても良い。この処理により、ステップＳ７１で得られるリストをすぐに作成することができ、その結果、ステップＳ６３，Ｓ７１の処理を省略できる。

上述したように本実施形態の最適タグ提案装置２０は、単語ＤＢ３０内の特定の単語毎に、その特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、発信装置１０からコンテンツへのタグ挿入要求を受けた場合、そのコンテンツに特定の単語が出現する度に、その特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、発信装置１０に返却する。

すなわち、最適タグ提案装置２０は、発信装置１０が発信しようとしているコンテンツと同じ単語が出現する他のコンテンツにおいて実際に挿入されている数が多いタグを提案することになる。

よって、発信装置１０の発信者は、コンテンツの発信に不慣れな初心者であったり、初めてのカテゴリやトピックでコンテンツを発信したりする場合でも、最適タグ提案装置２０から提案された、広く使用されているタグを選択してコンテンツに挿入することができるため、自身が発信したコンテンツを多くの人に伝えることができるようになる。

以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されものでない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

例えば、本実施形態においては、最適タグリストを１つだけ作成することを想定していたが、発信者属性（年齢、性別、生活圏）毎や日時属性（季節、時間帯）毎に最適タグリストを作成し、発信者や発信日時に応じて最適タグリストを切り替えても良い。

具体的には、発信者属性毎に最適タグリストを作成する場合、タグ収集部２１は、発信者属性毎に、コンテンツＤＢ４０内のコンテンツのうち、その発信者属性を満たす発信者が使用する発信装置１０が発信したコンテンツのみを用いてタグリストを作成する。また、最適タグ作成部２３は、発信者属性毎に、その発信者属性に応じて作成されたタグリストを用いて最適タグリストを作成する。また、最適タグ返却部２５は、発信装置１０からタグ挿入要求を受けた場合、その発信装置を使用する発信者の発信者属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、候補タグを決定する。

一方、日時属性毎に最適タグリストを作成する場合、タグ収集部２１は、日時属性毎に、コンテンツＤＢ４０内のコンテンツのうち、その日時属性を満たす日時に発信装置１０が発信したコンテンツのみを用いてタグリストを作成する。また、最適タグ作成部２３は、日時属性毎に、その日時属性に応じて作成されたタグリストを用いて最適タグリストを作成する。また、最適タグ返却部２５は、発信装置１０からタグ挿入要求を受けた場合、タグ挿入要求を受けた日時の日時属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、候補タグを決定する。

また、本発明の最適タグ提案装置２０にて行われる方法は、コンピュータに実行させるためのプログラムに適用してもよい。また、そのプログラムを記憶媒体に格納することも可能である。

１０−１〜１０−Ｓ発信装置
２０最適タグ提案装置
２１タグ収集部
２２タグリストＤＢ
２３最適タグ作成部
２４最適タグリストＤＢ
２５最適タグ返却部
３０単語ＤＢ
４０コンテンツＤＢ

Claims

発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置であって、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却し、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案装置。
請求項１に記載の最適タグ提案装置であって、
前記特定の単語毎に、所定のコンテンツＤＢから、当該特定の単語が出現するコンテンツおよび当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、収集したコンテンツ毎に、当該特定の単語と前記収集したタグとを対応付けたタグリストを作成するタグ収集部と、
前記特定の単語毎に、前記タグリスト内に当該特定の単語と対応付けられて出現するタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの出現数に応じて代表タグを決定し、当該特定の単語と、前記クラスタリングした各クラスタと、前記決定した各クラスタの代表タグと、を対応付けた最適タグリストを作成する最適タグ作成部と、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、前記最適タグリスト内に当該特定の単語に対応付けられて出現するクラスタを収集し、収集したクラスタに対応付けられている代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する最適タグ返却部と、を有し、
前記最適タグ作成部は、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案装置。
請求項２に記載の最適タグ提案装置であって、
前記最適タグ作成部は、
クラスタリングの際に、前記タグリスト内に前記特定の用語に対応付けられて出現する数が多い上位Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個のタグから、前記タグリスト内に出現する数が多い上位Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のタグを除き、残余のタグを対象にしてクラスタリングを行う、最適タグ提案装置。
請求項２または３に記載の最適タグ提案装置であって、
前記最適タグ返却部は、
前記最適タグリストから収集したクラスタの中から、収集数が多い上位Ｐ（Ｐは２以上の自然数）個のクラスタを抽出し、
前記抽出したクラスタの代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案装置。
請求項２または３に記載の最適タグ提案装置であって、
前記最適タグ返却部は、
前記最適タグリストからクラスタを収集する度に、収集したクラスタに対応付けられている代表タグも収集し、収集数が多い上位Ｑ（Ｑは２以上の自然数）個の代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案装置。
請求項２から５のいずれか１項に記載の最適タグ提案装置であって、
前記タグ収集部は、
発信者属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該発信者属性を満たす発信者が使用する発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成部は、
前記発信者属性毎に、当該発信者属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却部は、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信装置を使用する発信者の発信者属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案装置。
請求項２から５のいずれか１項に記載の最適タグ提案装置であって、
前記タグ収集部は、
日時属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該日時属性を満たす日時に前記発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成部は、
前記日時属性毎に、当該日時属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却部は、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該挿入要求を受けた日時の日時属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案装置。
コンテンツを発信する発信装置と、前記発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置と、を有してなる最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ提案装置は、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却し、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案システム。
請求項８に記載の最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ提案装置は、
前記特定の単語毎に、所定のコンテンツＤＢから、当該特定の単語が出現するコンテンツおよび当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、収集したコンテンツ毎に、当該特定の単語と前記収集したタグとを対応付けたタグリストを作成するタグ収集部と、
前記特定の単語毎に、前記タグリスト内に当該特定の単語と対応付けられて出現するタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの出現数に応じて代表タグを決定し、当該特定の単語と、前記クラスタリングした各クラスタと、前記決定した各クラスタの代表タグと、を対応付けた最適タグリストを作成する最適タグ作成部と、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、前記最適タグリスト内に当該特定の単語に対応付けられて出現するクラスタを収集し、収集したクラスタに対応付けられている代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する最適タグ返却部と、を有し、
前記最適タグ作成部は、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案システム。
請求項９に記載の最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ作成部は、
クラスタリングの際に、前記タグリスト内に前記特定の用語に対応付けられて出現する数が多い上位Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個のタグから、前記タグリスト内に出現する数が多い上位Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のタグを除き、残余のタグを対象にしてクラスタリングを行う、最適タグ提案システム。
請求項９または１０に記載の最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ返却部は、
前記最適タグリストから収集したクラスタの中から、収集数が多い上位Ｐ（Ｐは２以上の自然数）個のクラスタを抽出し、
前記抽出したクラスタの代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案システム。
請求項９または１０に記載の最適タグ提案システムであって、
前記最適タグ返却部は、
前記最適タグリストからクラスタを収集する度に、収集したクラスタに対応付けられている代表タグも収集し、収集数が多い上位Ｑ（Ｑは２以上の自然数）個の代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案システム。
請求項９から１２のいずれか１項に記載の最適タグ提案システムであって、
前記タグ収集部は、
発信者属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該発信者属性を満たす発信者が使用する発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成部は、
前記発信者属性毎に、当該発信者属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却部は、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信装置を使用する発信者の発信者属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案システム。
請求項９から１２のいずれか１項に記載の最適タグ提案システムであって、
前記タグ収集部は、
日時属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該日時属性を満たす日時に前記発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成部は、
前記日時属性毎に、当該日時属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却部は、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該挿入要求を受けた日時の日時属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案システム。
発信装置が発信するコンテンツに挿入するタグを提案する最適タグ提案装置による最適タグ提案方法であって、
特定の単語が出現するコンテンツ毎に、当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、
前記特定の単語毎に、当該特定の単語が出現するコンテンツから収集したタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの収集数に応じて代表タグを決定し、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、当該特定の単語のクラスタを収集し、収集したクラスタの代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却し、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案方法。
請求項１５に記載の最適タグ提案方法であって、
前記特定の単語毎に、所定のコンテンツＤＢから、当該特定の単語が出現するコンテンツおよび当該コンテンツに挿入されているタグを収集し、収集したコンテンツ毎に、当該特定の単語と前記収集したタグとを対応付けたタグリストを作成するタグ収集ステップと、
前記特定の単語毎に、前記タグリスト内に当該特定の単語と対応付けられて出現するタグをクラスタリングし、クラスタ毎に、当該クラスタに属するタグの中から、各タグの出現数に応じて代表タグを決定し、当該特定の単語と、前記クラスタリングした各クラスタと、前記決定した各クラスタの代表タグと、を対応付けた最適タグリストを作成する最適タグ作成ステップと、
前記発信装置から、発信するコンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信するコンテンツに前記特定の単語が出現する度に、前記最適タグリスト内に当該特定の単語に対応付けられて出現するクラスタを収集し、収集したクラスタに対応付けられている代表タグの中から、各クラスタの収集数に応じて候補タグを決定し、前記発信装置に返却する最適タグ返却ステップと、を有し、
前記最適タグ作成ステップでは、
クラスタリングの際に、同一コンテンツに挿入されているタグ同士を接続することでネットワーク化し、各ネットワークをそれぞれクラスタとする、最適タグ提案方法。
請求項１６に記載の最適タグ提案方法であって、
前記最適タグ作成ステップでは、
クラスタリングの際に、前記タグリスト内に前記特定の用語に対応付けられて出現する数が多い上位Ｎ（Ｎは２以上の自然数）個のタグから、前記タグリスト内に出現する数が多い上位Ｍ（Ｍは２以上の自然数）個のタグを除き、残余のタグを対象にしてクラスタリングを行う、最適タグ提案方法。
請求項１６または１７に記載の最適タグ提案方法であって、
前記最適タグ返却ステップでは、
前記最適タグリストから収集したクラスタの中から、収集数が多い上位Ｐ（Ｐは２以上の自然数）個のクラスタを抽出し、
前記抽出したクラスタの代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案方法。
請求項１６または１７に記載の最適タグ提案方法であって、
前記最適タグ返却ステップでは、
前記最適タグリストからクラスタを収集する度に、収集したクラスタに対応付けられている代表タグも収集し、収集数が多い上位Ｑ（Ｑは２以上の自然数）個の代表タグを前記候補タグとして決定する、最適タグ提案方法。
請求項１６から１９のいずれか１項に記載の最適タグ提案方法であって、
前記タグ収集ステップでは、
発信者属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該発信者属性を満たす発信者が使用する発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成ステップでは、
前記発信者属性毎に、当該発信者属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却ステップでは、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該発信装置を使用する発信者の発信者属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案方法。
請求項１６から１９のいずれか１項に記載の最適タグ提案方法であって、
前記タグ収集ステップでは、
日時属性毎に、前記コンテンツＤＢ内のコンテンツのうち、当該日時属性を満たす日時に前記発信装置が発信したコンテンツを用いて、前記タグリストを作成し、
前記最適タグ作成ステップでは、
前記日時属性毎に、当該日時属性に応じて作成された前記タグリストを用いて、前記最適タグリストを作成し、
前記最適タグ返却ステップでは、
前記発信装置から、コンテンツへのタグの挿入要求を受けた場合、当該挿入要求を受けた日時の日時属性に応じて作成された最適タグリストを用いて、前記候補タグを決定する、最適タグ提案方法。
請求項１６から２１のいずれか１項に記載の最適タグ提案方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。