JP5134882B2 - コンテンツ管理装置 - Google Patents

Description

本発明は、コンテンツの管理を行うコンテンツ管理装置に関し、特にコンテンツの作成者をユーザに分かりやすく呈示できるコンテンツ管理装置に関する。

近年、ネットワークを介してアクセスできるサーバ上に画像や文章等を含むコンテンツ（記事）を掲示し、掲示した記事を多くの人に公開するサービスが普及している。こうしたサービスにおいては、ユーザが記事を発信するものであって、種々のユーザから多くの記事が発信されるため、多くの記事が入り混じって自分の好みに合った記事の作者を見つけたりするのが困難になってきている。

このように、好みの記事の作者を見つけ難くなっているため、記事の発信者が何者であるかを即座に認知せしめ、その記事が鑑賞に足りるかどうかを判断する基準となり得る、ニックネームやその人を表す画像が効力を有する。そして、これらニックネーム等が魅力的でないと、多くの人はその記事を読みたいとは思わないと考えられる。

ここで、記事の作成者を示す画像の作成に関する提案として、例えば特許文献１では撮影により得られた人物等の画像を加工してキャラクタ画像を作成している。また、特許文献２では、撮影画像からキャラクタの名前や色等を変更できるようにしている。
特開２００２−１５３６７０号公報 特開２００５−２２８１８５号公報

ここで、上述した特許文献１及び２は、単発の絵画像や撮影画像からキャラクタ画像を作成したりするものであり、作成した画像自身が記事作成者のプロフィールを示すようなものではない。即ち、このようなキャラクタ画像では記事の作者の顔等は分かるが、その人の趣味や記事の作成傾向等を瞬時に理解するのに必ずしも十分であるとは言えない。

本発明は、上記の事情に鑑みてなされたもので、記事の作成者の特徴を即時に認知できるような情報をユーザに呈示できるコンテンツ管理装置を提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様のコンテンツ管理装置は、画像又は文章を含む記事を該記事の作成者毎に記録する記録部と、上記記事から上記作成者を特徴付けるキーワードを抽出する抽出部と、上記抽出されたキーワードに従って上記作成者を特徴付けるコンテンツを作成するコンテンツ作成部と、上記作成されたコンテンツを、上記記事と並べて呈示させる呈示制御部とを具備し、上記コンテンツ作成部は、上記コンテンツとして、上記作成者のニックネームと上記作成者を示すキャラクタ画像の少なくとも一方を作成することを特徴とする。

本発明によれば、記事の作成者の特徴を即時に認知できるような情報をユーザに呈示できるコンテンツ管理装置を提供することができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るコンテンツ管理装置を有するコンテンツ管理システムの構成を示す図である。図１に示すコンテンツ管理システムは、サーバ１と、端末１０ａ，１０ｂとを有し、これらがネットワーク２０を介して通信自在に接続されて構成されている。

サーバ１は、記事記録部２と、抽出部３と、データベース４と、指標部５と、コンテンツ作成部６と、呈示制御部７と、ニックネーム及びキャラクタ画像記録部８とを有している。ここで、記事記録部２、データベース４、コンテンツ作成部６のユーザ情報記録部６１及び基本キャラクタ画像記録部６３、ニックネーム及びキャラクタ画像記録部８は、例えばハードディスク等のデータ記録装置によって構成される。また、抽出部３、指標部５、コンテンツ作成部６のニックネーム作成部６２及びキャラクタ画像作成部６４、呈示制御部７は、例えば後述する機能を実現するようなプログラムによって構成される。

記事記録部２は、文章記録部２１と、画像記録部２２とを有している。文章記録部２１は、ユーザによる端末１０ａ，１０ｂの操作によって送信された記事のうちの文章を記録する。画像記録部２２は、ユーザによる端末１０ａ，１０ｂの操作によって送信された記事のうちの画像を記録する。

抽出部３は、文章記録部２１に記録されている文章から指標部５によって指定される文章を選択して解析し、この解析された結果をデータベース４に記録されているキーワードと比較して記事の作成者の嗜好（例えば、好きな場所、食べ物、動物等）を判定することで、記事の作成者の特徴（嗜好）を反映したキャラクタ画像やニックネームを作成するためのキーワードを抽出する。また、抽出部３は、画像記録部２２に記録されている画像から指標部５によって指定される画像を選択して解析し、この解析された結果をデータベース４に記録されている画像と比較して記事の作成者の嗜好（例えば、好きな場所、食べ物、動物等）を判定することで、記事の作成者の嗜好を反映したキャラクタ画像やニックネームを作成するためのキーワードを抽出することも行う。

データベース４は、キャラクタ画像やニックネームの作成のためのキーワードの抽出に用いられる、場所や食べ物、動物等のユーザの特徴を表す候補となる種々のキーワード及びこれらのキーワードに関連した画像を記録している。指標部５は、文章記録部２１に記録されている文章又は画像記録部２２に記録されている画像から、特定の指標に従って所定数の記事を選択するように抽出部３に指示を送る。この特定の指標とは、例えば、記事の作成日時である。この場合、指標部５は、例えば最近作成された所定数の記事を選択するように抽出部３に指示を送る。

コンテンツ作成部６は、ユーザ情報記録部６１と、ニックネーム作成部６２と、基本キャラクタ画像記録部６３と、キャラクタ画像作成部６４とを有し、抽出部３で抽出されたキーワードをもとに、記事の作成者の嗜好を反映したニックネーム及びキャラクタ画像からなるコンテンツを作成する。

ユーザ情報記録部６１は、サーバ１に登録されているユーザの名前を含むユーザの情報を記録している。ニックネーム作成部６２は、抽出部３で抽出されたキーワードとユーザ情報記録部６１に記録されているユーザの名前とから、記事の作成者の嗜好を反映したニックネームを作成する。基本キャラクタ画像記録部６３は、抽出部３において抽出され得るキーワードに対応したキャラクタ画像（基本キャラクタ画像）を記録している。キャラクタ画像作成部６４は、抽出部３で抽出されたキーワードに基づいて基本キャラクタ画像記録部６３に記録されている基本キャラクタ画像を選択することで、記事の作成者の嗜好を反映したキャラクタ画像を作成する。

呈示制御部７は、コンテンツ作成部６で作成されたニックネーム又はキャラクタ画像を端末１０ａ，１０ｂ上で閲覧可能なように制御する。即ち、端末１０ａ，１０ｂのユーザによって選択された記事に、コンテンツ作成部６で作成されたニックネーム又はキャラクタ画像を重畳して端末１０ａ，１０ｂに送信する。

ニックネーム及びキャラクタ画像記録部８は、コンテンツ作成部６のニックネーム作成部６２において作成されたニックネーム及びコンテンツ作成部６のキャラクタ画像作成部６４において作成されたキャラクタ画像を、文章記録部２１に記録されている文章及び画像記録部２２に記録されている画像と関連付けて記録する。

端末１０ａ，１０ｂは、各種入力操作を行うための操作部と、サーバ１に送信された記事を閲覧するための表示部とを少なくとも有する端末である。記事の閲覧時には、図２で示すように、端末１０ａ，１０ｂの表示部上に、ユーザが選択した記事１０１とともに、この記事の作成者を表すニックネーム１０２及びキャラクタ画像１０３の少なくとも何れか一方が表示される。

以下、図１に示すコンテンツ管理システムの動作について説明する。図３は、サーバ１によるニックネーム及びキャラクタ画像の作成に係る全体的な動作の流れについて示すフローチャートである。なお、図３の動作は、例えば図２のような表示画面をユーザが見ながら、記事を書いたり、他のユーザの書いた記事を読んだりできるような、所謂ブログやＳＮＳ（Social Networking Service）等のサービスに適用する場合について示しており、特に図３の動作はユーザによる記事の作成時に行われる動作を示している。

端末１０ａ、１０ｂの何れかによって記事の作成がなされている間、サーバ１は記事の作成がなされているかを判定している（ステップＳ１）。ステップＳ１の判定において、記事の作成がなされている場合には待機する。この間に、他の端末に対して記事の閲覧や作成等の処理を行えるようにしても良い。

一方、ステップＳ１の判定において、記事の作成中でない、即ち記事の作成が終了した場合に、サーバ１の抽出部３は、記事を作成したユーザが過去に作成した記事の中から、指標部５の指示に従って記事を選択する（ステップＳ２）。例えば、指標部５の指示により、ユーザが過去に作成した記事の中から最新の１０個の記事が選択される。

記事の選択を行った後、抽出部３は選択された記事に含まれる文章を解析して記事の作成者の特徴を示すキーワードを抽出する（ステップＳ３）。さらに、抽出部３は、選択された記事に含まれる画像を解析して記事の作成者の特徴を示すキーワードを抽出する（ステップＳ４）。抽出部３によりキーワードが抽出された後、抽出されたキーワードを用いてコンテンツ作成部６は、記事の作成者の特徴を表すニックネームを作成する（ステップＳ５）。さらに、コンテンツ作成部６は、記事の作成者の特徴を表すキャラクタ画像を作成する（ステップＳ６）。なお、ステップＳ３〜Ｓ６の処理の詳細については後述する。

ニックネーム及びキャラクタ画像を作成した後、呈示制御部７は、送られてきたニックネーム及びキャラクタ画像を記事と関連付けてニックネーム及びキャラクタ画像記録部８に登録する（ステップＳ７）。この登録されたニックネーム及びキャラクタ画像は、対応する記事の閲覧要求がなされたときに、図２に示すようにして端末上に表示される。

図４は、図３のステップＳ３における文章解析及びキーワード抽出の処理について示したフローチャートである。ここで、以下の説明において、データベース４に登録済みの、あるキーワードｋがユーザの作成した記事中に出現した回数をＴ（ｋ）とする。

図４において、抽出部３は、まず、データベース４に登録されている全てのキーワードの出現回数Ｔ（ｋ）を初期化（Ｔ（ｋ）＝０）する（ステップＳ１１）。その後、抽出部３は、指標部５の指示によって選択された記事の中から１つを選択する（ステップＳ１２）。そして、抽出部３は、選択した記事に含まれる文章を単語単位に分解して抽出し（ステップＳ１３）、抽出した単語のそれぞれとデータベース４に登録されているキーワードｋとのマッチングを行う（ステップＳ１４）。

ステップＳ１４のマッチングの後、抽出部３は、データベース４に登録されている何れかのキーワードｋと一致度が所定値以上高い単語が記事の文章中に存在していたかを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５の判定において、一致度の高い単語が存在していた場合に、抽出部３は、その一致度の高い単語に対応するキーワードｋの出現回数Ｔ（ｋ）に１を加えてＴ（ｋ）を更新する（ステップＳ１６）。一方、ステップＳ１５の判定において、一致度の高いキーワードが存在していない場合にはステップＳ１６の処理をスキップする。

選択した記事に対してマッチングを行った後、抽出部３は、指標部５によって指示された全ての記事に対してマッチングを行ったかを判定する（ステップＳ１７）。ステップＳ１７の判定において、全ての記事に対してマッチングを行っていない場合に、抽出部３は、指標部５によって指示された別の記事を選択した後（ステップＳ１８）、ステップＳ１３に戻り、別の記事に対してマッチングを行う。

一方、ステップＳ１７の判定において、全ての記事に対してマッチングを行った場合に、抽出部３は、出現回数Ｔ（ｋ）の多いキーワードｋを記事の作成者の特徴を示すキーワードとして抽出する（ステップＳ１９）。なお、データベース４に登録されているキーワード群に関して、キーワード毎に他のキーワードとの関連性（類似性）に関する情報を作成しておき、記事の作成者の特徴を表すキーワードを抽出する際にその情報を用いるようにしても良い。例えば、記事中に“バイク”や“ツーリング”といったキーワードの出現回数が多いユーザに対しては、“バイク”、“ツーリング”と関連性の高い“ライダー”というキーワードを用いることができるようにする。この場合には、“ライダー”という単語が記事中に含まれていなくとも良い。

図５は、図３のステップＳ４における画像解析及びキーワード抽出の処理について示したフローチャートである。ここで、以下の説明において、データベース４に登録済みの、ある画像ｉの特徴とユーザの作成した記事に含まれる画像の特徴との一致度が高く、ある画像ｉが出現したと判定された回数をＮ（ｉ）とする。

図５において、抽出部３は、まず、データベース４に登録されている全ての画像の出現回数Ｎ（ｉ）を初期化（Ｎ（ｉ）＝０）する（ステップＳ２１）。その後、抽出部３は、指標部５の指示によって選択された記事の中から１つを選択する（ステップＳ２２）。そして、抽出部３は、選択した記事に含まれる画像の特徴を抽出する（ステップＳ２３）。ここで抽出する特徴は、画像の輪郭形状や色等である。画像の特徴を抽出した後、抽出部３は、抽出した画像の特徴とデータベース４に登録されている画像ｉの特徴とのマッチングを行う（ステップＳ２４）。

ステップＳ２４のマッチングの後、抽出部３は、データベース４に登録されている何れかの画像ｉと一致度が所定値以上高い特徴を有する画像が記事に含まれているかを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５の判定において、一致度の高い特徴を有する画像が存在していた場合に、抽出部３は、その一致度の高い特徴を有する画像に対応する画像ｉの出現回数Ｎ（ｉ）に１を加えてＮ（ｉ）を更新する（ステップＳ２６）。一方、ステップＳ２５の判定において、一致度の高い特徴を有する画像が存在していない場合にはステップＳ２６の処理をスキップする。

選択した記事に対してマッチングを行った後、抽出部３は、指標部５によって指示された全ての記事に対してマッチングを行ったかを判定する（ステップＳ２７）。ステップＳ２７の判定において、全ての記事に対してマッチングを行っていない場合に、抽出部３は、指標部５によって指示された別の記事を選択した後（ステップＳ２８）、ステップＳ２３に戻り、別の記事に対してマッチングを行う。

一方、ステップＳ２７の判定において、全ての記事に対してマッチングを行った場合に、抽出部３は、出現回数Ｎ（ｉ）の多い画像ｉに関連付けられたキーワードを記事の作成者の特徴を示すキーワードとして抽出する（ステップＳ２９）。

図６は、図３のステップＳ５のニックネーム作成の処理について示したフローチャートである。

図６において、コンテンツ作成部６のニックネーム作成部６２は、抽出部３から記事の作成者の特徴を表すキーワードＮ１（図４の処理に従って得られたもの）を取得する（ステップＳ３１）。次にニックネーム作成部６２は、ユーザ情報記録部６１から記事の作成者のユーザ名Ｎ２を取得する（ステップＳ３２）。その後、ニックネーム作成部６２は、取得したキーワードＮ１及びユーザ名Ｎ２の先頭２文字（それぞれＮ１’、Ｎ２’とする）を抽出し、これらＮ１’、Ｎ２’を合成（Ｎ２’＋Ｎ１’）することでニックネームを作成する（ステップＳ３３）。

ニックネームの作成後、呈示制御部７はニックネーム作成部６２において作成されたニックネームを記事の作成者の端末に表示可能なように制御する（ステップＳ３４）。ユーザは、端末上に呈示されたニックネームを確認し、呈示されたニックネームが望むものである場合には端末を介してニックネームの決定指示をサーバ１に送る。一方、呈示されたニックネームが望むものでない場合には端末を介してニックネームの変更指示をサーバ１に送る。サーバ１は、ユーザによってニックネームの決定指示がなされたか、或いは変更指示がなされたかを判定しており（ステップＳ３５）、変更指示がなされた場合には以下に説明する処理に従ってニックネームを変更する。

まず、サーバ１のニックネーム作成部６２は記事の作成者の端末によってニックネームの変更に関する付加条件が指定されたかを判定する（ステップＳ３６）。ここで、付加条件とは、記事の文体に即したニックネームを付ける（例えば、特徴的な語尾等がある場合にはそれをつけたニックネームを付ける等）、記事を書く時間帯に応じたニックネームを付ける（例えば朝や夜に記事を書くことが多いユーザに対してはそれを「朝」、「夜」を含むニックネームを付ける等）、記事の作成者の仲間との共通点等に応じたニックネームを付ける等が考えられる。ステップＳ３６の判定において、ユーザによって付加条件が指定された場合に、ニックネーム作成部６２は、ユーザによって指定された付加条件を解析し（ステップＳ３７）、解析した付加条件に応じた修飾語を作成されているニックネームに付加する（ステップＳ３８）。一方、ステップＳ３６の判定において、ユーザによって付加条件が指定されていない場合に、ニックネーム作成部６２は、作成されているニックネームを所定の規則に従って変更する（ステップＳ３９）。この所定の規則は、例えば、Ｎ１’とＮ２’の合成順序を入れ替える（即ち、Ｎ１’＋Ｎ２’とする）、Ｎ１とＮ２から取り出す文字を変更する（例えば、Ｎ１から先頭３文字を取り出す、Ｎ２の最後の２文字を取り出す、Ｎ２をそのまま用いる等）、文字列の最後に長音符「ー」を追加する等が考えられる。

ステップＳ３８又はステップＳ３９の処理によってニックネームを変更した後、処理がステップＳ３４に戻る。そして、呈示制御部７は、ニックネーム作成部６２によって新たに作成されたニックネームを記事の作成者に呈示する。以降、記事の作成者によってニックネームの決定指示がなされるまで、ステップＳ３４〜ステップＳ３９の処理が繰り返される。一方、ステップＳ３５の判定において、ニックネームの決定指示がなされた場合には、図６の処理が終了する。

ここで、図６の処理において、ユーザ情報記録部６１にユーザ名が記録されていない場合やユーザ名が記録されていてもそのユーザ名の公表を記事の作成者が望んでいない場合も考えられる。このような場合には、ユーザの特徴を表すキーワードＮ１を複数取得するようにし、これらのキーワードＮ１を複数組み合わせてニックネームを作成すれば良い。

図７は、図３のステップＳ６のキャラクタ画像作成の処理について示したフローチャートである。

図７において、コンテンツ作成部６のキャラクタ画像作成部６４は、抽出部３から記事の作成者の特徴を表すキーワードＮ１（図５の処理に従って得られたもの）を取得する（ステップＳ４１）。次にキャラクタ画像作成部６４は、基本キャラクタ画像記録部６３からキーワードＮ１に対応した基本キャラクタ画像を記事の作成者の特徴を表すキャラクタ画像の候補として取得する（ステップＳ４２）。

キャラクタ画像の取得後、呈示制御部７はキャラクタ画像作成部６４において取得されたキャラクタ画像を記事の作成者の端末に表示可能なように制御する（ステップＳ４３）。ユーザは、端末上に呈示されたキャラクタ画像を確認し、呈示されたキャラクタ画像が望むものである場合には端末を介してキャラクタ画像の決定指示をサーバ１に送る。一方、呈示されたキャラクタ画像が望むものでない場合には端末を介してキャラクタ画像の変更指示をサーバ１に送る。サーバ１は、ユーザによってキャラクタ画像の決定指示がなされたか、或いは変更指示がなされたかを判定しており（ステップＳ４４）、変更指示がなされた場合には以下に説明する処理に従ってキャラクタ画像を変更する。

まず、サーバ１のキャラクタ画像作成部６４は記事の作成者の端末によってキャラクタ画像の加工指示がなされたかを判定する（ステップＳ４５）。ステップＳ４５の判定において、キャラクタ画像の加工指示がなされた場合に、キャラクタ画像作成部６４は、記事の作成者の端末上に基本キャラクタ画像の加工用の画面を表示させるように制御する。記事の作成者はこの基本キャラクタ画像の加工用の画面上で基本キャラクタ画像の色等を変更する（ステップＳ４６）。一方、ステップＳ４５の判定において、キャラクタ画像の加工指示がなされていない場合に、キャラクタ画像作成部６４は、キーワードＮ１に対応付けられた別の基本キャラクタ画像（基本キャラクタ画像記録部６３に記録されている場合のみ）を記事の作成者の特徴を示すキャラクタ画像の候補として選択する（ステップＳ４７）。

ステップＳ４６又はステップＳ４７の処理によってキャラクタ画像を変更した後、処理がステップＳ４３に戻る。そして、呈示制御部７は、キャラクタ画像作成部６４によって変更されたキャラクタ画像を記事の作成者に呈示する。以降、記事の作成者によってキャラクタ画像の決定指示がなされるまで、ステップＳ４３〜ステップＳ４７の処理が繰り返される。一方、ステップＳ４４の判定において、ニックネームの決定指示がなされた場合には、図７の処理が終了する。

以上説明したように、本一実施形態によれば、ユーザが過去に作成した記事の内容からユーザの趣味・嗜好といった特徴を判別し、その判別した特徴に即したニックネーム及びキャラクタ画像を作成することができる。これにより、記事の閲覧者はニックネーム又はキャラクタ画像を見ることにより、実際に記事の内容を見なくとも記事の作成者の趣味・嗜好を判別することができる。

［変形例］
以下、本一実施形態の変形例について説明する。上述した実施形態では、記事の閲覧者によらずに常に同じニックネーム及びキャラクタ画像が同じものが表示される。これに対し、本変形例は記事の閲覧者によって表示させるニックネーム及びキャラクタ画像を変更できるようにした例である。

図８は、本一実施形態の変形例としての、記事閲覧時におけるニックネーム及びキャラクタ画像の表示処理について示したフローチャートである。

図８において、端末１０ａ、１０ｂの何れかによって記事の閲覧要求がなされた場合に、サーバ１の指標部５は記事の閲覧要求がなされた端末を特定することによって記事の閲覧者を特定する（ステップＳ５１）。次に、サーバ１の指標部５は、特定された記事の閲覧者がその記事の作成者の記事を過去に閲覧しているかを判定する（ステップＳ５２）。ステップＳ５２の判定において、記事の閲覧者が過去にその記事の作成者の記事を閲覧している場合に、指標部５は、記事の閲覧者によって過去に閲覧されている記事を選択するように、抽出部３に指示を送る（ステップＳ５３）。一方、ステップＳ５２の判定において、記事の閲覧者が過去にその記事の作成者の記事を閲覧していない場合に、指標部５は、例えば、記事の作成者が過去に作成した記事の中で最新の１０個の記事を選択するように、抽出部３に指示を送る（ステップＳ５４）。

以降のステップＳ５５〜ステップＳ５９の処理は、図３のステップＳ３〜ステップＳ７の処理とほぼ同様である。ただし、図８のステップＳ５７の処理において作成されるニックネーム及びステップＳ５８の処理において作成されるキャラクタ画像は記事の閲覧者に呈示されるものであるため、これらの処理に対応する図６及び図７の処理において、ニックネーム作成部６２において作成されたニックネーム及びキャラクタ画像作成部６４において作成されたキャラクタ画像を記事の作成者に確認する処理（図６のステップＳ３４以降の処理及び図７のステップＳ４３以降の処理）については省略することができる。

ステップＳ５９において、ニックネーム及びキャラクタ画像がニックネーム記録部２３及びキャラクタ画像記録部２４に登録された後、呈示制御部７は、登録されたニックネーム及びキャラクタ画像を記事の閲覧者の端末上に表示可能なように制御する（ステップＳ６０）。

以上説明したような変形例によれば、記事の閲覧者が過去に閲覧した記事の中だけでニックネーム及びキャラクタ画像を作成することにより、記事の作成者の特徴を反映しつつ、記事の閲覧者の趣味・嗜好をも反映したニックネーム及びキャラクタ画像を記事の閲覧者の端末に表示させることが可能である。

ここで、図８の処理において、閲覧者によって記事の閲覧がなされる毎にニックネーム及びキャラクタ画像を作成し直すようになっているが、記事の閲覧がなされた時点で既にその閲覧者が過去に閲覧した記事に対応したニックネーム及びキャラクタ画像が作成されている場合には、新たにニックネーム及びキャラクタ画像の作成を行わずに、過去に作成されたニックネーム及びキャラクタ画像を流用するようにしても良い。

以上実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。

さらに、上記した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件の適当な組合せにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、上述したような課題を解決でき、上述したような効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成も発明として抽出され得る。

本発明の一実施形態に係るコンテンツ管理装置を有するコンテンツ管理システムの構成を示す図である。 ニックネーム及びキャラクタ画像の端末上の表示例を示す図である。 ニックネーム及びキャラクタ画像の作成に係る全体的な動作の流れについて示すフローチャートである。 文章解析及びキーワード抽出の処理について示したフローチャートである。 画像解析及びキーワード抽出の処理について示したフローチャートである。 ニックネーム作成の処理について示したフローチャートである。 キャラクタ画像の作成の処理について示したフローチャートである。 本発明の一実施形態の変形例としての、記事閲覧時におけるニックネーム及びキャラクタ画像の表示処理について示したフローチャートである。

符号の説明

１…サーバ、２…記事記録部、３…抽出部、４…データベース、５…指標部、６…コンテンツ作成部、７…呈示制御部、８…ニックネーム及びキャラクタ画像記録部、１０ａ，１０ｂ…端末、２０…ネットワーク、２１…文章記録部、２２…画像記録部、６１…ユーザ情報記録部、６２…ニックネーム作成部、６３…基本キャラクタ画像記録部、６４…キャラクタ画像作成部

Claims (5)

1. 画像又は文章を含む記事を該記事の作成者毎に記録する記録部と、
   上記記事から上記作成者を特徴付けるキーワードを抽出する抽出部と、
   上記抽出されたキーワードに従って上記作成者を特徴付けるコンテンツを作成するコンテンツ作成部と、
   上記作成されたコンテンツを、上記記事と並べて呈示させる呈示制御部と、
   を具備し、
   上記コンテンツ作成部は、上記コンテンツとして、上記作成者のニックネームと上記作成者を示すキャラクタ画像の少なくとも一方を作成することを特徴とするコンテンツ管理装置。
2. 上記抽出部は、特定の指標に従って、上記抽出の候補となる記事を上記記録部から読み出すことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ管理装置。
3. 上記特定の指標は、上記記事の閲覧者によって過去に閲覧された記事が上記記録部に記録されているか否かであることを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ管理装置。
4. 上記抽出部は、上記抽出の際の抽出条件を設定するための設定部をさらに有し、上記読み出した記事から上記抽出条件に従って上記キーワードを抽出することを特徴とする請求項２に記載のコンテンツ管理装置。
5. 上記コンテンツ作成部は、上記作成されたコンテンツに対して所定の加工を施すコンテンツ加工部をさらに有することを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ管理装置。

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