FR 3141267 A1 20240426 FR 2311424 A 20231020 Fournir un système pouvant réduire la charge de traitement, permettant ainsi de réduire les ressources matérielles, tout en alliant précision et diversité des propositions. Le système comprend une unité d’entrée, un modèle, et une unité de sortie. L’unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires. Les données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure. Le modèle obtient les données hiérarchiques intermédiaires de chacun des utilisateurs, et sur la base des données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun des utilisateurs, les données hiérarchiques intermédiaires de chacun des utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Figure 1 Système La présente invention concerne un système. Nous connaissons jusqu’à maintenant des systèmes de recommandation. Les algorithmes ordinairement utilisés dans les systèmes de recommandation peuvent être divisés en deux catégories. Ces algorithmes sont le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif. Le filtrage basé sur le contenu apprend à partir des caractéristiques des articles (le genre d’un film, par exemple), et des données de préférence des utilisateurs (notes), et obtient un modèle d’évaluation d’articles des utilisateurs, puis utilise le modèle obtenu pour proposer des articles. Le filtrage collaboratif recherche d’autres utilisateurs ayant des préférences similaires à celles de l’utilisateur cible, à partir des données de préférence des utilisateurs pour des articles, et propose des articles évalués par lesdits utilisateurs ayant des préférences similaires. Un système de recommandation utilisant les informations de préférence des autres utilisateurs est divulgué par exemple dans la demande de brevet publiée non examinée n°2018-5918. Documentation technique antérieure Documents de brevet Document de brevet 1 : Demande de brevet publiée non examinée n°2018-5918 Exposé de l’invention Problèmes que l’invention tente de résoudre Avec le filtrage basé sur le contenu, le modèle d’évaluation d’articles des utilisateurs est construit à partir des évaluations des articles utilisés auparavant par les utilisateurs. Par conséquent, les résultats du modèle d’évaluation d’articles sont biaisés, ce qui limite l’objet des propositions. Avec le filtrage collaboratif, on utilise les évaluations d’autres utilisateurs ayant des préférences similaires à celles de l'utilisateur cible. Par conséquent, si les utilisateurs autres que l’utilisateur cible, c’est-à-dire les autres utilisateurs, sont peu nombreux, ou si le nombre des évaluations d’articles par les utilisateurs est faible, il n’est pas possible de faire des propositions appropriées. En d’autres termes, la précision des propositions diminue. De plus, une grande quantité de données diverses et variées est nécessaire pour allier précision et diversité des propositions avec le filtrage collaboratif. L’objet de la présente invention est de fournir un système pouvant réduire la charge de traitement, permettant ainsi de réduire les ressources matérielles, tout en alliant précision et diversité des propositions. Moyens pour résoudre les problèmes En adoptant un point de vue technique de réduction des ressources matérielles, les présents inventeurs ont étudié un système de recommandation alliant précision et diversité des propositions, et faisant des propositions en fonction des données entrées par l’utilisateur, c’est-à-dire un système de propositions interactif. Concrètement, ils ont examiné l'évaluation des articles par les utilisateurs du point de vue technique de réduction des ressources matérielles. Ils sont ainsi arrivés aux conclusions suivantes. Les évaluations d’articles par les utilisateurs sont diverses et variées. Par conséquent, même si les évaluations d’un article sont identiques, il arrive que les critères d’évaluation dudit article soient divergents. Par exemple, un utilisateur peut évaluer une caractéristique que possède ledit article, alors qu’un autre utilisateur peut évaluer une autre caractéristique, différente de la première caractéristique. Les inventeurs ont donc étudié les données devant être fournies par les utilisateurs dans le système de propositions interactif d’un point de vue technique de réduction des ressources matérielles, afin d’allier précision et diversité des propositions, en se référant aux évaluations d’articles par les utilisateurs comme celles mentionnées ci-dessus. Ils sont ainsi arrivés aux conclusions suivantes. Par exemple, si plusieurs éléments ont une relation hiérarchique, il est préférable d’avoir des données associant les éléments appartenant à chacune des deux couches adjacentes pour chaque combinaison de deux couches adjacentes. Ce sont, par exemple, des données associant les éléments de couche inférieure appartenant à la couche inférieure avec les éléments de couche intermédiaire appartenant à la couche intermédiaire, elle-même supérieure à la couche inférieure ; et des données associant les éléments de couche intermédiaire avec les éléments de couche supérieure appartenant à la couche supérieure, elle-même supérieure à la couche intermédiaire. Autrement dit, il existe des éléments de couche intermédiaire entre les éléments de couche inférieure et ceux de couche supérieure, et lesdits éléments de couche intermédiaire sont associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure. Lorsqu’il y a trois sortes d’éléments ayant une telle relation, c‘est-à-dire des éléments de couche inférieure, de couche intermédiaire, et de couche supérieure, ce sont des données associant les éléments de couche inférieure et de couche intermédiaire, et des données associant les éléments de couche intermédiaire et de couche supérieure. Les données associant les éléments de couche inférieure avec ceux de couche intermédiaire peuvent être, par exemple, des données sur les éléments de couche intermédiaire associés avec les éléments de couche inférieure. Les données associant les éléments de couche intermédiaire avec ceux de couche supérieure peuvent être, par exemple, des données sur les éléments de couche supérieure associés avec les éléments de couche intermédiaire. Ou bien, si par exemple plusieurs éléments ont une relation hiérarchique, il est préférable d’avoir des données sur les éléments associant les éléments appartenant à chacune des deux couches adjacentes. Ce sont par exemple des données sur les éléments de couche intermédiaire associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure, comme cela a été décrit ci-dessus. Les données sur lesdits éléments de couche intermédiaire incluent, par exemple, les données associant les éléments de couche inférieure et ceux de couche intermédiaire ; et les données associant les éléments de couche intermédiaire et ceux de couche supérieure. Il est possible d’allier précision et diversité des propositions dans le système de propositions interactif en obtenant de la part des utilisateurs des données ayant une telle relation. On réduit la charge de traitement, permettant ainsi de réduire les ressources matérielles. La présente invention a été réalisée sur la base de ces découvertes. 1) Le système de la présente invention selon un mode de réalisation comprend : - une unité d’entrée , - un modèle ,et - et une unité de sortie , ladite unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. . D’après le système 1, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. Plus de détails sont donnés ci-dessous. D’après le système 1, le modèle obtient les données hiérarchiques intermédiaires de chacun des utilisateurs, et sur la base des données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun des utilisateurs, les données hiérarchiques intermédiaires de chacun des utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Ici, les données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure. Les données hiérarchiques intermédiaires incluent, par exemple, les données associant les éléments de couche inférieure et ceux de couche intermédiaire ; et les données associant les éléments de couche intermédiaire et ceux de couche supérieure. Par conséquent, il est par exemple possible de proposer à un utilisateur un élément de couche inférieure, qui est associé à un élément de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui est différent d’un élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et ceux de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. D’après le système 1, il est par exemple possible de faire des propositions à un utilisateur, et de faire refléter les informations fournies par d’autres utilisateurs dans lesdites propositions, en fonction des entrées dudit utilisateur. Il est possible de proposer à un utilisateur un élément de couche inférieure, qui est associé à un élément de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui est différent d’un élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. La précision des propositions augmente car il est possible de faire des propositions à un utilisateur, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. Il est possible de proposer à un utilisateur quelque chose qu’il n’a pas encore expérimenté, car il est possible de proposer audit utilisateur un élément de couche inférieure, qui est associé à un élément de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui est différent d’un élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Par exemple, même si les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont identiques aux éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, les éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire dudit utilisateur peuvent être différents des éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire d’autres utilisateurs. En faisant refléter les données de couche intermédiaire concernant les éléments de couche intermédiaire de tels autres utilisateurs dans les données de recommandation, il est possible de sortir comme données de recommandation les éléments de couche inférieure, qui sont les éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui sont différents de certains éléments de couche inférieure entrés par ledit utilisateur. Il est possible de proposer audit utilisateur quelque chose qu’il n’a pas encore expérimenté. Pour ledit utilisateur, c’est une nouvelle découverte. La diversité des propositions augmente. Pour résumer, il est possible d’allier précision et diversité des propositions parce qu’il est possible de proposer à un utilisateur un élément de couche inférieure, qui est associé à un élément de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui est différent d’un élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. Ici, les données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure. Les éléments de couche intermédiaire sont associés aux éléments de couche inférieure, et les éléments de couche supérieure sont associés auxdits éléments de couche intermédiaire. Les données sur les éléments de couche intermédiaire incluent, par exemple, les données associant les éléments de couche inférieure et ceux de couche intermédiaire ; et les données associant les éléments de couche intermédiaire et ceux de couche supérieure. Les données associant les éléments de couche inférieure et les éléments de couche intermédiaire, et les données associant les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure sont liées entre elles et forment une paire. Étant donné que de telles données sont fournies par les utilisateurs et que les propositions sont faites en utilisant les données fournies par lesdits utilisateurs, il est possible de baisser la quantité de données à traiter par rapport au cas où une grande quantité de données diverses et variées est utilisée, quant à l’alliance de la précision et de la diversité des propositions. Il est possible de réduire la charge de traitement, permettant ainsi de réduire les ressources matérielles. Il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. En utilisant des données comme celles susmentionnées, il est possible de faire des propositions audit utilisateur en utilisant l’association entre les éléments de couche inférieure, les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure, c’est-à-dire en utilisant la relation dans laquelle les éléments de couche inférieure et les éléments de couche supérieure sont associés via les éléments de couche intermédiaire. Il est possible de faire des propositions en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par un certain utilisateur, et en concordance avec l’association des éléments de couche intermédiaire et des éléments de couche inférieure d’autres utilisateurs. 2) Le système mentionné au point 1 comprend, par exemple, la configuration suivante. Ledit système est un système de propositions interactif ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite unité de sortie est configurée pour produire des données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. 3) Le système mentionné au point 2 comprend, par exemple, la configuration suivante. Si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. 4) Le système mentionné au point 2 ou 3 comprend, par exemple, la configuration suivante. Lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. D’après le système 4, les données de participation, qui transmettent audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs au choix des éléments de couche inférieure se rapportant aux données de recommandation, sont produites avec les données de recommandation. La fiabilité des propositions augmente car on transmet audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs au choix des éléments de couche inférieure se rapportant aux données de recommandation. Il est possible d’inciter ledit utilisateur, auquel on a proposé des éléments de couche inférieure différents d’un certain élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur, à essayer les éléments de couche inférieure se rapportant auxdites propositions. Il est possible de faire des propositions efficaces. Les données hiérarchiques intermédiaires devraient être des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure. Les données sur les éléments de couche intermédiaire peuvent inclure, par exemple, les données associant les éléments de couche inférieure et ceux de couche intermédiaire ; et les données associant les éléments de couche intermédiaire et ceux de couche supérieure. Ces données peuvent être agrégées en une seule. L’expression « les données hiérarchiques intermédiaires de chacun des utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques » inclut l’expression « si les données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur, le modèle est configuré pour que les données de recommandation reflètent les données hiérarchiques intermédiaires des autres utilisateurs différents dudit utilisateur ». L’expression « les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent » inclut la cause « les données hiérarchiques intermédiaires d’un certain utilisateur changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par ledit utilisateur ». L’expression « les données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si les données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques » inclut la cause « les données hiérarchiques intermédiaires d’autres utilisateurs différents d’un certain utilisateur changent lorsque les données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par ledit utilisateur ». L’unité d’entrée fonctionne, par exemple, comme une unité de réception des données d’entrée qui reçoit les données d’entrée, dont les données d’identification d’utilisateur. L’expression « l’unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires » inclut, par exemple, le fait que l’unité d’entrée est formée pour chacun des utilisateurs. L’état dans lequel les données d'entrée sont reçues n'est pas spécialement limité. La réception des données d’entrée peut se faire en une seule fois, ou en plusieurs fois. Les données d’entrée incluent au moins les données hiérarchiques intermédiaires. Les données d’entrée incluent, par exemple, plusieurs sortes de données. Les données d’entrée incluent, par exemple, les données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure. Les données d’entrée peuvent inclure en plus les données d’identification d’utilisateur. La réception des données d’identification d’utilisateur peut s’effectuer uniquement la première fois (par exemple, lors de la connexion). Les données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure peuvent être reçues, par exemple, après la réception des données d’identification d’utilisateur. Si les données d’identification d’utilisateur sont reçues uniquement la première fois, l’entrée des données d’identification d’utilisateur, des données de couche intermédiaire et des données de couche supérieure est reçue en associant les données d’identification d’utilisateur, les données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure lorsque, par exemple, l’entrée des données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure est reçue. Les données hiérarchiques intermédiaires peuvent inclure, par exemple, les informations indiquant la relation entre les éléments de couche inférieure et ceux de couche intermédiaire ; et les informations indiquant la relation entre les éléments de couche intermédiaire et ceux de couche supérieure. Les données d’identification d’utilisateur sont utilisées, par exemple, pour identifier un utilisateur. Les données de couche intermédiaire peuvent inclure, par exemple, les informations indiquant la relation entre les éléments de couche inférieure et les éléments de couche intermédiaire. Les données de couche supérieure peuvent inclure, par exemple, les informations indiquant la relation entre les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure. Par exemple, la structure d’évaluation de l’objet de l’utilisateur est configurée par les éléments de couche inférieure, les éléments de couche intermédiaire, et les éléments de couche supérieure. Il y a, par exemple, une relation de cause à effet entre les éléments adjacents dans ladite structure d’évaluation. Il y a, par exemple, une relation de cause à effet entre les éléments de couche inférieure et les éléments de couche intermédiaire ; et entre les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure. Un élément de couche supérieure est, par exemple, l’élément le plus élevé dans ladite structure d’évaluation. Un élément de couche intermédiaire est, par exemple, un élément responsable d’un élément de couche supérieure. Un élément de couche inférieure est, par exemple, un élément responsable d’un élément de couche intermédiaire. Un élément de couche supérieure est, par exemple, le sentiment définitif qu’un utilisateur éprouve envers un objet, et la valeur estimée globalement pour ledit objet. Le sentiment est, par exemple, la joie, la satisfaction, le soulagement, l’ennui, entre autres. La valeur est, par exemple, « bien / mauvais », « j’aime / je n’aime pas », « agréable / désagréable », entre autres. Un élément de couche intermédiaire est, par exemple, l’évaluation partielle ou l’impression se concentrant sur un aspect de l’objet de l’utilisateur. Une évaluation partielle est, par exemple, la puissance, la douceur, entre autres. Une impression est, par exemple, rafraîchissante, rétro, tapageuse, entre autres. Les éléments de couche inférieure sont les perceptions et la reconnaissance d’un objet de l’utilisateur, ou bien des éléments constitutifs de l'objet. Les perceptions sont, par exemple, l’aigreur, l’amertume, le bruit, la chaleur, la couleur rouge, entre autres. La reconnaissance est, par exemple, la pourriture (d’un aliment), un extrait de musique classique, entre autres. Les éléments constitutifs sont, par exemple, la matière, la forme, la proportion des couleurs, une valeur RVB, des paramètres de conception, entre autres. Les éléments de couche supérieure peuvent être comparés, par exemple, entre plusieurs utilisateurs. Les éléments de couche supérieure peuvent être indiqués accompagnés de leur degré, par exemple. Ledit degré est exprimé, par exemple, en points. Les éléments de couche intermédiaire montrent, par exemple, une évaluation différente des éléments de couche supérieure. Les éléments de couche intermédiaire montrent, par exemple, une évaluation plus précise que les éléments de couche supérieure. Le nombre d’éléments de couche intermédiaire est, par exemple, supérieur au nombre d’éléments de couche supérieure. Les éléments de couche intermédiaire peuvent être, par exemple, formés en plusieurs niveaux. L’expression « les éléments de couche intermédiaire sont formés en plusieurs niveaux » inclut, par exemple, l’association des éléments de couche intermédiaire appartenant à chacune des deux couches intermédiaires adjacentes, ainsi que l’appartenance des éléments de couche intermédiaire à chacune des couches intermédiaires ayant une structure hiérarchique. Les éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche supérieure peuvent être identiques aux éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche inférieure, ou peuvent être différents. Si les éléments de couche intermédiaire sont formés en plusieurs niveaux, les éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche supérieure sont différents des éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche inférieure. Les éléments de couche intermédiaire peuvent être l’objet de comparaison entre plusieurs éléments de couche inférieure. Les éléments de couche intermédiaire peuvent être indiqués accompagnés de leur degré, par exemple. Ledit degré est exprimé, par exemple, en points. Les éléments de couche inférieure peuvent, par exemple, faire l'objet de recommandations. Les éléments de couche inférieure sont, par exemple, quelque chose que possède l’objet de la recommandation (par exemple, une caractéristique). Les éléments de couche inférieure peuvent être, par exemple, formés en plusieurs niveaux. L’expression « les éléments de couche inférieure sont formés en plusieurs niveaux » inclut, par exemple, l’association des éléments de couche supérieure appartenant à chacune des deux couches supérieures adjacentes, ainsi que l’appartenance des éléments de couche inférieure à chacune des couches inférieures ayant une structure hiérarchique. L’unité de sortie produit, par exemple, des données de sortie lorsque les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées. Les données de sortie incluent les données de recommandation. Les données de sortie peuvent inclure en plus les données de participation. L’expression « lorsque les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées » inclut, par exemple, le cas où les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées alors que les données d’identification d’utilisateur dudit utilisateur sont associées avec les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure. L’expression « lorsque les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées » signifie, par exemple, « lorsque les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées par un certain utilisateur ». Les données de recommandation peuvent être obtenues, par exemple, via un modèle (modèle génératif de propositions) en fonction de l’entrée desdites données d’identification d’utilisateur, des données de couche intermédiaire, et des données de couche supérieure. Les données de recommandation sont, par exemple, des données sur des éléments de couche inférieure différents d’un certain élément de couche inférieur entré par ledit utilisateur. « Un certain élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur » devrait être un élément de couche inférieure correspondant aux données de couche intermédiaire entrées par ledit utilisateur, et le moment de la saisie des données par ledit utilisateur n’est pas spécialement défini. Les données de recommandation sont, par exemple, des données sur les éléments de couche inférieure qui reflètent les entrées dudit utilisateur et des autres utilisateurs. L’entrée dudit utilisateur reflétée dans les données de recommandation ne se limite pas à l’entrée la plus récente (c’est-à-dire, à la dernière entrée). L’entrée dudit utilisateur reflétée dans les données de recommandation est, par exemple, toute entrée précédente dudit utilisateur. L’entrée des autres utilisateurs reflétée dans les données de recommandation ne se limite pas à l’entrée la plus récente (c’est-à-dire, à la dernière entrée). L’entrée d’autres utilisateurs reflétée dans les données de recommandation est, par exemple, toute entrée précédente d’autres utilisateurs. Par exemple, l’entrée des autres utilisateurs sur les éléments de couche intermédiaire, associés aux éléments de couche inférieure se rapportant à la proposition, est l’entrée des autres utilisateurs reflétée dans les données de recommandation. Par exemple, l’entrée dudit utilisateur sur les éléments de couche supérieure, associés aux éléments de couche intermédiaire se rapportant à l’entrée de tels autres utilisateurs, est l’entrée dudit utilisateur reflétée dans les données de recommandation. L’expression « l’entrée desdites données d’identification d’utilisateur, des données de couche intermédiaire, et des données de couche supérieure » inclut le fait que les données d’identification d’utilisateur, de couche intermédiaire, et de couche supérieure sont entrées en étant associées, et, par exemple, le fait que les données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées en étant associées aux données d’identification d’utilisateur. Si les données d’identification d’utilisateur, les données de couche intermédiaire, et les données de couche supérieure sont associées, le moment de la saisie de ces données n’est pas spécialement défini. L’expression « peuvent être obtenues via un modèle (par exemple, un modèle génératif de propositions) » inclut, par exemple, le cas d’une extraction à partir d'une base de données, et le cas d’une utilisation de la sortie d’un modèle entraîné. Le cas d’une extraction à partir d’une base de données inclut, par exemple, l’utilisation de données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs, accumulées dans une base de données. Le cas d’une utilisation de la sortie d’un modèle entraîné inclut, par exemple, le cas d’une utilisation de la sortie d'un modèle d’apprentissage configuré afin que les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs soient reflétées dans la sortie. Ledit modèle d’apprentissage apprend en fonction de l’entrée des utilisateurs. Le modèle (par exemple, le modèle génératif de propositions) est configuré, par exemple, afin de produire les données de recommandation, et afin que les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs différents d’un certain utilisateur soient reflétées dans les données de recommandation, lorsque les données d’identification d’utilisateur dudit utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées. Le modèle (par exemple, le modèle génératif de propositions) peut être configuré, par exemple, afin de produire les données de recommandation, et afin que les données de couche supérieure d’autres utilisateurs, et pas seulement les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, soient aussi reflétées dans les données de recommandation, lorsque les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées. L’expression « les données de couche supérieure d’autres utilisateurs sont reflétées dans les données de recommandation » inclut, par exemple, la sélection d’utilisateurs, en tant qu’autres utilisateurs, correspondant aux données de couche supérieure dont la relation avec les données de couche supérieure dudit utilisateur satisfait des conditions prédéterminées. Une condition prédéterminée est, par exemple, le fait que les données de couche supérieure dudit utilisateur et les données de couche supérieure d’autres utilisateurs soient identiques ou similaires. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions, car la relation entre les données de couche supérieure dudit utilisateur et les données de couche supérieure des autres utilisateurs satisfait les conditions prédéterminées. Par exemple, les autres utilisateurs participent à la sélection dudit élément de couche inférieure, par la réflexion des données de couche intermédiaire des autres utilisateurs sur les données de recommandation. La participation de tels autres utilisateurs est transmise audit utilisateur par les données de participation. Les données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation des autres utilisateurs dans le choix dudit élément de couche inférieure. Les données de participation sont, par exemple, générées avec les données de recommandation. Les données de participation sont, par exemple, générées par le modèle génératif de propositions. Les données de participation incluent, par exemple, les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs participant dans le choix des éléments de couche inférieure, ou bien, les données sur les éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire se rapportant auxdites données de couche intermédiaire. Les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs sont des données sur les éléments de couche inférieure se rapportant aux données de recommandation, c’est-à-dire, des données sur les éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche inférieure différents d’un certain élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Les éléments de couche inférieure, associés aux éléments de couche intermédiaire se rapportant auxdites données de couche intermédiaire, sont les éléments de couche inférieure se rapportant aux données de recommandation. La participation d’autres utilisateurs signifie, par exemple, que les données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs sont reflétées dans les données de recommandation lorsque les données de recommandation sont générées. La participation d'autres utilisateurs est transmise, par exemple, audit utilisateur avec l’association entre les éléments de couche supérieure et les éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. « Les éléments de couche supérieure et les éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur » devraient être des éléments de couche supérieure se rapportant aux données de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur, et le moment de la saisie des données par ledit utilisateur n’est pas spécialement défini. L’expression « les données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs sont reflétées dans les données de recommandation » inclut, par exemple, le fait qu’il y a des données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs, et que les éléments de couche inférieure, associés aux éléments de couche intermédiaire se rapportant auxdites données de couche intermédiaire, sont les éléments de couche inférieure se rapportant aux données de recommandation. L’expression « les données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs sont reflétées dans les données de recommandation » inclut, par exemple, l’utilisation des données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs pour générer les données de recommandation. L’expression « l’utilisation des données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs pour générer les données de recommandation » ne signifie pas, par exemple, que seules les données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs sont utilisées en elles-mêmes pour générer les données de recommandation, et inclut l’utilisation d’un modèle d’apprentissage configuré pour que les données de couche intermédiaire se rapportant à d’autres utilisateurs soient reflétées en sortie pour générer les données de recommandation. Ledit modèle d’apprentissage apprend en fonction de l’entrée des utilisateurs. Les autres utilisateurs incluent aussi les utilisateurs virtuels, et pas uniquement les utilisateurs réels, par exemple. Les utilisateurs virtuels incluent, par exemple, les sujets virtuels et les agents virtuels. Un sujet virtuel n'est pas un utilisateur réel. Un modèle de sujets virtuels n’est pas actualisé. Cependant, le modèle de sujets virtuels peut être actualisé, par exemple, par une mise à jour. En d’autres termes, le modèle de sujets virtuels n’est pas actualisé lors de l’utilisation du système (par exemple, le système de propositions interactif), mais il peut être actualisé par exemple lors de la mise à jour du système. Un agent virtuel n'est pas un utilisateur réel. Le modèle d'agents virtuels peut être actualisé. Le moment de l’actualisation du modèle d’agents virtuels n’est pas spécialement défini. Le modèle d’agents virtuels est, par exemple, actualisé en fonction de la situation. L’unité d’entrée (par exemple, une unité de réception des données d’entrée) et l’unité de sortie sont installées dans le même terminal. Ledit terminal est, par exemple, portable par l'utilisateur. Ledit terminal est, par exemple, un terminal portable appartenant à l'utilisateur. Le terminal portable est, par exemple, un téléphone intelligent. L’unité d’entrée (par exemple, une unité de réception des données d’entrée) inclut, par exemple, un écran tactile installé sur le terminal. L’unité de sortie est, par exemple, un écran d’affichage installé dans le terminal. L’état dans lequel les données de sortie sont produites n'est pas spécialement limité. Cela peut être, par exemple, un affichage ou du son. Par exemple, les données de sortie sont modifiées en conséquence dans un format approprié pour la sortie, lorsque les données de sortie sont produites. Les données de sortie sont produites après la réception des données d'entrée. Le moment où les données de sortie sont produites n’est pas spécialement défini, s’il suit la réception des données d’entrée. Les données de sortie sont, par exemple, produites en fonction des données d’entrée. Les données de sortie sont, par exemple, produites en relation avec les données d'entrée. Le système (par exemple, le système de propositions interactif) est un système de recommandation qui fait des propositions en fonction des données entrées par l’utilisateur. Le système (par exemple, le système de propositions interactif) peut être utilisé, par exemple, pour permettre à l’utilisateur d’essayer immédiatement les propositions dudit système. Le système (par exemple, le système de propositions interactif) peut être utilisé, par exemple, pour modifier les caractéristiques de sortie d’une source de force motrice dans un véhicule. Le véhicule peut être, par exemple, une voiture, un navire ou un drone. La source de force motrice devrait inclure, par exemple, un moteur thermique ou un moteur électrique. 5) Système mentionné au point 4 ; lesdites données de participation comprennent lesdites données de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs participant au choix desdits éléments de couche inférieure ; ou bien, les données sur lesdits éléments de couche inférieure associés auxdits éléments de couche intermédiaire se rapportant auxdites données de couche intermédiaire. D’après le système 5, il est possible de transmettre audit utilisateur la raison de la proposition, en produisant comme données de participation les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs reflétées dans les données de recommandation, ou les données sur les éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire desdites données de couche intermédiaire. Il est possible d’améliorer la fiabilité des propositions. Les données de participation devraient inclure les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs participant au choix des éléments de couche inférieure. Les données de participation peuvent inclure, par exemple, les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données intermédiaires et les éléments de couche supérieure se rapportant aux données de couche supérieure d’autres utilisateurs participant au choix des éléments de couche inférieure, et peuvent inclure les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire et les éléments de couche inférieure se rapportant aux données de couche inférieure d’autres utilisateurs participant au choix des éléments de couche inférieure. Si les données de participation incluent les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs participant au choix des éléments de couche inférieure, les données de recommandation peuvent être, par exemple, des données sur les éléments de couche inférieure qui reflètent l’entrée dudit utilisateur et l’entrée des autres utilisateurs. 6) Système mentionné au point 4 ; ledit modèle comprend : - une partie de modèle de couche intermédiaire générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sur ladite sortie ; - et une partie de modèle de couche supérieure générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur sur ladite sortie ; lesdites données de participation comprennent les données sur ladite partie de modèle de couche supérieure desdits autres utilisateurs, ou les données sur ladite partie de modèle de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs. D’après le système mentionné en 6, le modèle inclut une partie de modèle de couche intermédiaire et une partie de modèle de couche supérieure générées pour chacun des utilisateurs. Il est possible d’utiliser une combinaison appropriée de la partie de modèle de couche intermédiaire et de la partie de modèle de couche supérieure. Il est possible de faire des propositions en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par un certain utilisateur, et en concordance avec l’association des éléments de couche intermédiaire et des éléments de couche inférieure d’autres utilisateurs, par exemple, en utilisant une combinaison de la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs et de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Il est possible d’allier précision et diversité des propositions pour ledit utilisateur. Ici, d’après le système 6, il est possible de transmettre audit utilisateur la raison de la proposition, en produisant comme données de participation les données sur la partie de modèle de couche supérieure d’autres utilisateurs, ou les données sur la partie de couche intermédiaire d’autres utilisateurs. Il est possible d’améliorer la fiabilité des propositions. La partie de modèle de couche intermédiaire est générée pour chacun des utilisateurs. La partie de modèle de couche intermédiaire est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter les données de couche intermédiaire dudit utilisateur dans ladite sortie. La partie de modèle de couche intermédiaire apprend, par exemple, en fonction des données entrées. Les données sur la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs indiquent, par exemple, la relation entre l’entrée et la sortie dans la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs. La partie de modèle de couche supérieure est générée pour chacun des utilisateurs. La partie de modèle de couche supérieure est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter les données de couche supérieure dudit utilisateur dans ladite sortie. La partie de modèle de couche supérieure apprend, par exemple, en fonction des données entrées. Les données sur la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur indiquent, par exemple, la relation entre l’entrée et la sortie dans la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. 7) Il s’agit d’un système mentionné dans l’un des points 1 à 6 ; la structure d’évaluation de l’objet de l’utilisateur est composée desdits éléments de couche inférieure, desdits éléments de couche intermédiaire, et desdits éléments de couche supérieure ; lesdits éléments de couche supérieure sont les éléments les plus élevés dans ladite structure d’évaluation ; lesdits éléments de couche intermédiaire sont les éléments responsables desdits éléments de couche supérieure ; lesdits éléments de couche inférieure sont les éléments responsables desdits éléments de couche intermédiaire. D’après le système 7, une relation est construite, dans laquelle l’apparition des éléments de couche intermédiaire est due aux éléments de couche inférieure, et l’apparition des éléments de couche supérieure est due auxdits éléments de couche intermédiaire. Les éléments de couche supérieure et les éléments de couche inférieure sont reliés via les éléments de couche intermédiaire, dans la structure d’évaluation dans laquelle les éléments de couche supérieure sont les éléments les plus élevés. Par exemple, même si les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont identiques aux éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, les éléments de couche inférieure responsables des éléments de couche intermédiaire dudit utilisateur peuvent être différents des éléments de couche inférieure responsables des éléments de couche intermédiaire d’autres utilisateurs. Il est possible de produire comme données de recommandation les éléments de couche inférieure qui n’ont pas été évalués auparavant par ledit utilisateur, en faisant refléter sur les données de recommandation les données de couche intermédiaire concernant les éléments de couche intermédiaire de tels autres utilisateurs. Il est possible d’améliorer la diversité des propositions, même sans collecter une grande variété de données. Il est possible d’améliorer la diversité des propositions avec une petite quantité de données. L’expression « les éléments de couche intermédiaire sont responsables des éléments de couche supérieure » inclut, par exemple, le fait que l’apparition des éléments de couche supérieure est due aux éléments de couche intermédiaire. L’expression « les éléments de couche inférieure sont responsables des éléments de couche intermédiaire » inclut, par exemple, le fait que l’apparition des éléments de couche intermédiaire est due aux éléments de couche inférieure. Entre les éléments de couche inférieure, les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure, une relation est construite dans laquelle l’apparition des éléments de couche intermédiaire est due aux éléments de couche inférieure, et l’apparition des éléments de couche supérieure est due auxdits éléments de couche intermédiaire. Les éléments de couche supérieure et les éléments de couche inférieure sont reliés via les éléments de couche intermédiaire, dans la structure d’évaluation dans laquelle les éléments de couche supérieure sont les éléments les plus élevés. 8) Il s’agit d’un système mentionné dans l’un des points 2 à 7 ; ledit modèle choisit d’autres utilisateurs différents d’un certain utilisateur, en comparant lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur et lesdites données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par ledit utilisateur ; et ledit modèle est configuré afin que lesdites données de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs choisis soient reflétées dans lesdites données de recommandation. D’après le système 8, les autres utilisateurs sont choisis en comparant les données d’entrée. Par exemple, il est possible de réduire la charge de traitement lors du choix d’autres utilisateurs, par rapport au cas où les données d’entrée sont inférieures aux données du modèle lui-même formé pour chacun des utilisateurs, et au cas de comparaison de la sortie dudit modèle. Par exemple, dans le cas de l’utilisation d’un modèle complexe, si l’on accorde la priorité à la réactivité, il est possible de donner la priorité à la réactivité avec une réduction de la charge de traitement en sélectionnant les autres utilisateurs par comparaison des données d’entrée. Par exemple, des utilisateurs, se rapportant aux données de couche intermédiaire autres que celles d’un certain utilisateur, peuvent être choisis comme autres utilisateurs, si les données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur ne sont ni identiques ni similaires aux données de couche intermédiaire dudit utilisateur. La comparaison peut se faire, par exemple, pas uniquement avec les données de couche intermédiaire, mais aussi avec les données de couche supérieure. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions en comparant les données de couche supérieure. Par exemple, des utilisateurs, se rapportant aux données de couche supérieure autres que celles d’un certain utilisateur, peuvent être choisis comme autres utilisateurs, si les données de couche supérieure autres que celles dudit utilisateur sont identiques ou similaires aux données de couche supérieure dudit utilisateur. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions, car la sortie de la partie de modèle de couche supérieure des autres utilisateurs choisis est identique ou similaire à la sortie de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Les comparaisons entre les données de couche intermédiaire dudit utilisateur et les données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur incluent, par exemple, le classement en plusieurs groupes sur la base des données de couche intermédiaire dudit utilisateur et des données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur. 9) Système mentionné dans l’un des points 2 à 7 ; ledit modèle comprend : - une partie de modèle de couche intermédiaire générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sur ladite sortie ;et - une partie de modèle de couche supérieure générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur sur ladite sortie ; ledit modèle choisit d’autres utilisateurs, différents d’un certain utilisateur, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par ledit utilisateur, suivant l’un des points A à D étant : - A : ledit modèle choisit lesdits autres utilisateurs en comparant soit ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou soit ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur avec l’une ou l’autre desdites parties de modèle autres que celles dudit utilisateur ; - B : ledit modèle choisit lesdits autres utilisateurs en comparant la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur, et la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire autre que celle dudit utilisateur ; - C : ledit modèle classe en plusieurs groupes de couche intermédiaire lesdits utilisateurs, en utilisant la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire de chacun desdits utilisateurs ; et choisit lesdits autres utilisateurs à partir des groupes de couche intermédiaire auxquels ledit utilisateur n’appartient pas parmi lesdits groupes de couche intermédiaire ; - D : ledit modèle présente audit utilisateur une partie de modèle de couche intermédiaire ou une partie de modèle de couche supérieure autre que celle dudit utilisateur, et choisit comme autres utilisateurs les utilisateurs se rapportant à ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou à ladite partie de modèle de couche supérieure choisie par ledit utilisateur, parmi ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou ladite partie de modèle de couche supérieure présentées ; ledit modèle est configuré pour générer lesdites données de recommandation produites par l’utilisation soit de ladite partie de modèle de couche intermédiaire, soit de ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur, avec l’autre partie de modèle correspondant auxdits autres utilisateurs. D’après le système mentionné au point 9, le modèle comprend une partie de modèle de couche intermédiaire et une partie de modèle de couche supérieure générées pour chacun des utilisateurs. L’autre partie de modèle correspondant aux autres utilisateurs sélectionnés est utilisée lors de la génération des données de recommandation. Il est possible d’utiliser une combinaison appropriée de la partie de modèle de couche intermédiaire et de la partie de modèle de couche supérieure. Il est possible de faire des propositions en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par l’utilisateur, et en concordance avec l’association des éléments de couche intermédiaire et des éléments de couche inférieure d’autres utilisateurs, par exemple, en utilisant une combinaison de la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs et de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Il est possible d’allier précision et diversité des propositions pour ledit utilisateur. La sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire peut être obtenue, par exemple, en entrant les données de couche inférieure concernant les éléments de couche inférieure. La sortie de la partie de modèle de couche supérieure peut être obtenue, par exemple, en entrant la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire. Le procédé A peut être mis en œuvre, par exemple, en comparant les données relatives à l’autre partie de modèle (par exemple, les paramètres dans ladite partie de modèle). Dans le procédé A, par exemple, les utilisateurs, correspondant à la partie de modèle de couche intermédiaire dont la relation avec la partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur satisfait des conditions prédéterminées, peuvent être sélectionnés comme autres utilisateurs. Dans ce cas, une condition prédéterminée est, par exemple, d’avoir une relation qui n’est ni identique ni similaire à la partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur. Dans le procédé A, par exemple, les utilisateurs, correspondant à la partie de modèle de couche supérieure dont la relation avec la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur satisfait des conditions prédéterminées, peuvent être sélectionnés comme autres utilisateurs. Dans ce cas, une condition prédéterminée est, par exemple, d’avoir une relation qui est identique ou similaire à la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. D’après le procédé B, il est possible de réduire la charge de traitement lors de la sélection des autres utilisateurs, par rapport au cas où les données relatives à la partie de modèle de couche intermédiaire sont comparées, si les données relatives à la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire sont inférieures aux données relatives à la partie de modèle de couche intermédiaire (par exemple, les paramètres dans ladite partie de modèle), car la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire est comparée. Par exemple, dans le cas de l’utilisation d’un modèle complexe, si l’on accorde la priorité à la réactivité, il est possible de donner la priorité à la réactivité avec une réduction de la charge de traitement en sélectionnant les autres utilisateurs par comparaison de la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire. Le procédé B peut être mis en œuvre, par exemple, en comparant la sortie obtenue en entrant les données de couche inférieure sur les éléments de couche inférieure dans la partie de modèle de couche intermédiaire. Par exemple, des utilisateurs, se rapportant à la partie de modèle de couche intermédiaire autre que celle d’un certain utilisateur, peuvent être choisis comme autres utilisateurs, si la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire autre que celle dudit utilisateur n’est ni identique ni similaire à la partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur. Dans le procédé B, la comparaison peut se faire, par exemple, pas uniquement avec la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire, mais aussi avec la sortie de la partie de modèle de couche supérieure. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions en comparant la sortie de la partie de modèle de couche supérieure. Par exemple, des utilisateurs, se rapportant à la partie de modèle de couche supérieure autre que celle d’un certain utilisateur, peuvent être choisis comme autres utilisateurs, si la sortie de la partie de modèle de couche supérieure autre que celle dudit utilisateur est identique ou similaire à la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions, car la sortie de la partie de modèle de couche supérieure des autres utilisateurs choisis est identique ou similaire à la sortie de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. D’après le procédé C, il est possible de réduire la charge de traitement lors de la sélection des autres utilisateurs, car les autres utilisateurs devraient être choisis depuis ces groupes. Il existe, comme procédés de sélection des autres utilisateurs depuis ces groupes, par exemple, un procédé qui détermine la similitude ou la similarité entre les utilisateurs au sein de ces groupes et qui utilise les résultats qui en découlent, et un procédé qui sélectionne en priorité les utilisateurs professionnels, les utilisateurs célèbres, ou les utilisateurs avec de hautes compétences, entre autres, au sein de ces groupes. Les utilisateurs professionnels, les utilisateurs célèbres, ou encore les utilisateurs avec de hautes compétences, sont établis par avance, par exemple. Dans le procédé C, la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire, utilisée pour classer les utilisateurs en groupes de couche intermédiaire, peut être obtenue, par exemple, en entrant les données de couche inférieure concernant les éléments de couche inférieure dans la partie de modèle de couche intermédiaire. Par exemple, si ladite sortie est identique ou similaire, il est possible d’appartenir au même groupe. Dans le procédé C, par exemple, les utilisateurs ne sont pas uniquement classés en groupes de couche intermédiaire en utilisant la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire de chacun des utilisateurs, mais ils peuvent être aussi classés en groupes de couche supérieure en utilisant la sortie de la partie de modèle de couche supérieure de chacun des utilisateurs. Dans ce cas, par exemple, on choisit les autres utilisateurs à partir des utilisateurs, qui sont des utilisateurs appartenant à un groupe de couche supérieure auquel appartient un certain utilisateur, parmi les groupes de couche supérieure ; et qui sont des utilisateurs appartenant au groupe de couche intermédiaire auquel n’appartient pas ledit utilisateur, parmi les groupes de couche intermédiaire. Il est possible d’améliorer davantage la précision des propositions, car les autres utilisateurs choisis appartiennent au même groupe de couche supérieure que ledit utilisateur. Dans le procédé D, il est possible de choisir d’autres utilisateurs en se basant sur les intentions dudit utilisateur. Il devient plus facile d’inciter ledit utilisateur à essayer la proposition. Les utilisateurs (les utilisateurs autres qu’un certain utilisateur), se rapportant à la partie de modèle de couche intermédiaire ou à la partie de modèle de couche supérieure présentées, sont, par exemple, les utilisateurs célèbres, les utilisateurs professionnels, et les utilisateurs avec de hautes compétences. Ces utilisateurs sont, par exemple, établis à l’avance. Les utilisateurs (les utilisateurs autres qu’un certain utilisateur), se rapportant à la partie de modèle de couche intermédiaire ou à la partie de modèle de couche supérieure présentées, peuvent être sélectionnés, par exemple, en utilisant les résultats d’un questionnaire réalisé auprès dudit utilisateur. 10) Système mentionné au point 6 ou 9 ; si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle apprend de sorte que lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur soient reflétées dans ladite partie de modèle de couche supérieure correspondant audit utilisateur, à mesure que lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont reflétées dans ladite partie de modèle de couche intermédiaire correspondant audit utilisateur. D’après le système 10, la partie de modèle de couche intermédiaire et la partie de modèle de couche supérieure sont actualisées chaque fois que des données sont entrées. Il est possible de faire refléter les données d’entrée les plus récentes en sortie de chaque partie de modèle de couche intermédiaire et de couche supérieure. Il est possible d’améliorer davantage la précision et la diversité des propositions. L’expression « les données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont reflétées dans la partie de modèle de couche intermédiaire correspondant audit utilisateur » inclut, par exemple, le fait que les éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont produites par la partie de modèle de couche intermédiaire, lorsque les données de couche inférieure sur les éléments de couche inférieure associés aux éléments de couche intermédiaire se rapportant aux données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont entrées dans la partie de modèle de couche intermédiaire. L’expression « les données de couche supérieure dudit utilisateur sont reflétées dans la partie de modèle de couche supérieure correspondant audit utilisateur » inclut, par exemple, le fait que les éléments de couche supérieure se rapportant aux données de couche supérieure dudit utilisateur sont produites par la partie de modèle de couche supérieure, lorsque les données de couche intermédiaire sur les éléments de couche intermédiaire associés aux éléments de couche supérieure se rapportant aux données de couche supérieure dudit utilisateur sont entrées dans la partie de modèle de couche supérieure. Le terme « apprend » inclut, par exemple, l’actualisation des parties de modèle afin que les données d’entrée soient reflétées dans l’association de l’entrée et de la sortie ayant lieu dans les parties de modèle. L’actualisation des parties de modèle inclut, par exemple, la modification des paramètres dans les parties de modèle. 11) Système mentionné dans l’un des points 6, 9 et 10 ; ladite partie de modèle de couche intermédiaire est générée pour chacun desdits utilisateurs, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée de données de couche inférieure relatives auxdits éléments de couche inférieure, et afin que lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur soient reflétées dans ladite sortie ; ladite partie de modèle de couche supérieure est générée pour chacun des utilisateurs, prend la sortie venant de ladite partie de modèle de couche intermédiaire comme entrée, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée et afin que les données de couche supérieure dudit utilisateur soient reflétées dans ladite sortie. D’après le système 11, la sortie de la partie de modèle de couche supérieure est due à la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire. Il est possible d’associer la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire avec la sortie de la partie de modèle de couche supérieure. Par exemple, on suppose le cas où l’on utilise en combinaison la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs et la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Dans ce cas, il est possible de faire des propositions en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par un certain utilisateur, et en concordance avec l’association des éléments de couche intermédiaire et des éléments de couche inférieure d’autres utilisateurs. Il est possible de proposer à un utilisateur un élément de couche inférieure, qui est associé à un élément de couche intermédiaire d’autres utilisateurs, et qui est différent d’un élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire entrés par ledit utilisateur. Par exemple, on suppose le cas où l’on utilise en combinaison la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs et la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Dans ce cas, des données de couche inférieure sont entrées dans la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs ; plusieurs sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche intermédiaire d’autres utilisateurs sont entrées dans la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur ; et il est possible de prévoir la réaction dudit utilisateur par rapport aux propositions qui lui sont faites, en utilisant les sorties ainsi obtenues, c’est-à-dire, les sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Il est possible de faire des propositions, même si les éléments de couche inférieure n’ont pas été entrés par l’utilisateur, ou même s’ils ont été saisis par un petit nombre d’utilisateurs. Il est possible de réduire la quantité de données nécessaire pour faire des propositions de haute précision, car il est possible de prévoir la réaction dudit utilisateur par rapport aux propositions qui lui sont faites. L’expression « la partie de modèle de couche supérieure prend la sortie venant de la partie de modèle de couche intermédiaire comme entrée » signifie que la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire devrait être utilisée comme entrée de la partie de modèle de couche supérieure. Par exemple, la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire n’a pas besoin d’être entrée directement dans la partie de modèle de couche supérieure. Par exemple, la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire est stockée dans une mémoire, et la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire lue depuis ladite mémoire peut être entrée dans la partie de modèle de couche supérieure. 12) Système mentionné au point 11 ; si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré de sorte que lesdites données de couche inférieure sont entrées dans ladite partie de modèle de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur ; lesdites sorties obtenues à partir de ladite partie de modèle de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs sont entrées dans ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur ; les sorties obtenues à partir de ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur sont comparées, et ledit modèle est configuré afin de générer lesdites données de recommandation produites en utilisant les résultats de ces comparaisons. D’après le système 12, lors de la génération de données de recommandation, on compare les sorties, obtenues à partir de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur en entrant dans la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur les sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche intermédiaire des autres utilisateurs sélectionnés, puis on utilise ces résultats. Il est possible de trouver des éléments de couche inférieure en concordance avec l’association des éléments de couche intermédiaire et des éléments de couche inférieure chez d’autres utilisateurs, après avoir tenu compte de la concordance de l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire chez ledit utilisateur. Il est possible de faire des propositions, même si les éléments de couche inférieure n’ont pas été entrés par l’utilisateur, ou même s’ils ont été saisis par un petit nombre d’utilisateurs, en concordance avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire chez ledit utilisateur. Il est possible de prévoir la réaction dudit utilisateur par rapport aux propositions qui lui sont faites. Il est possible de réduire la quantité de données nécessaire pour faire des propositions de haute précision, car il est possible de prévoir la réaction dudit utilisateur par rapport aux propositions qui lui sont faites. L’expression « les sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur sont comparées, et les données de recommandation produites sont générées en utilisant les résultats de ces comparaisons » inclut, par exemple, le fait de choisir, parmi les sorties, la sortie la plus concordante avec l’association des éléments de couche supérieure et des éléments de couche intermédiaire chez ledit utilisateur ; et de choisir comme données de recommandation les éléments de couche inférieure se rapportant aux données de couche inférieure correspondant à ladite sortie sélectionnée. 1) Le terminal de la présente invention selon un mode de réalisation comprend : - une unité d’entrée ; - et une unité de sortie ; ladite unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite unité de sortie est configurée afin de produire les données de sortie qui comprennent les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. D’après le terminal 1, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions, de la même façon que le système selon un mode de réalisation de la présente invention. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. 2) Le terminal mentionné au point 1 comprend, par exemple, la configuration suivante. Lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite unité de sortie est configurée pour produire lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. 3) Le terminal mentionné au point 2 comprend, par exemple, la configuration suivante. si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. 4) Le terminal mentionné au point 2 ou 3 comprend, par exemple, la configuration suivante. lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Le terminal 2 peut, par exemple, avoir en plus une unité d’émission qui transmet lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure à l’extérieur du terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur. Le terminal 2 peut, par exemple, avoir en plus une unité de réception qui reçoit les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et des données de couche supérieure. Dans ce cas, l’unité de sortie produit les données de sortie, c’est-à-dire, les données de recommandation reçues. L’unité de réception peut également recevoir les données de participation. Dans ce cas, l’unité de sortie produit les données de recommandation et les données de participation reçues. Le terminal 1 est fabriqué, par exemple, en installant sur le terminal un programme d’application tel qu’il est mentionné ci-dessous. Un tel terminal 1 ainsi fabriqué est utilisé, par exemple, en faisant fonctionner le programme d’application installé. L’installation du programme d’application peut, par exemple, être effectuée automatiquement après le téléchargement du programme d’application, ou peut être effectuée en suivant les instructions d’une boîte de dialogue, ladite boîte de dialogue s’affichant et invitant à l’installation après le téléchargement du programme d'application. L’installation du programme d’application s’effectue, par exemple, à la suite d’une action de l'utilisateur. L’action dudit utilisateur est, par exemple, de télécharger le programme d’application et de suivre les instructions d’une boîte de dialogue qui s’affiche après le téléchargement. On peut prendre comme actions dudit utilisateur, par exemple, une demande d’installation du programme d’application au distributeur ou au fournisseur du programme d’application ; ou bien, le fait d’installer le programme d’application sur un terminal et de demander de pouvoir utiliser ledit terminal comme terminal 1 ; ou bien, une demande de fabrication du terminal 1. On peut prendre, comme actions du distributeur ou du fournisseur du programme d’application en fonction de la demande de l'utilisateur, par exemple, l’installation du programme d’application après le lancement du programme d’installation du programme d’application ; ou bien, permettre l’utilisation d’un terminal comme terminal 1 après installation du programme d’application sur ledit terminal. En d’autres termes, le terminal 1 est, par exemple, fabriqué à la demande de l'utilisateur. En outre, l’exécution automatique du processus d’installation du programme d’application est incluse, par exemple, dans les actions du distributeur ou du fournisseur du programme d’application permettant de répondre automatiquement à la demande de l'utilisateur. 1) Le programme d’application de la présente invention selon un mode de réalisation exécute les traitements suivants : - la réception des données d’entrée ; - la production des données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues ; ladite réception des données d’entrée comprend les données hiérarchiques intermédiaires, qui sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues comprend les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identique. D’après le programme d’application 1, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions, de la même façon que le système selon un mode de réalisation de la présente invention. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. 2) Le programme d’application mentionné au point 1 comprend, par exemple, la configuration suivante. lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues produit lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. 3) Le programme d’application mentionné au point 2 comprend, par exemple, la configuration suivante. si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. 4) Le programme d’application mentionné au point 2 ou 3 comprend, par exemple, la configuration suivante. lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Le programme d’application 2 peut, par exemple, transmettre lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure à l’extérieur du terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur. Le programme d’application 2 peut, par exemple, recevoir les données de sortie incluant les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et des données de couche supérieure. Dans ce cas, les données de sortie reçues sont produites. Les données de sortie peuvent inclure en plus les données de participation. 1) Le procédé exécuté par le terminal de la présente invention selon un mode de réalisation réalise : - la réception des données d’entrée ; - la production des données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues ; ladite réception des données d’entrée comprend les données hiérarchiques intermédiaires, qui sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues comprend les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. D’après le procédé 1 exécuté par le terminal, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions, de la même façon que le système selon un mode de réalisation de la présente invention. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. 2) Le procédé exécuté par le terminal mentionné au point 1 comprend, par exemple, la configuration suivante. lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues produit lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. 3) Le procédé exécuté par le terminal mentionné au point 2 comprend, par exemple, la configuration suivante. Si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. 4) Le procédé exécuté par le terminal mentionné au point 2 ou 3 comprend, par exemple, la configuration suivante. lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Le procédé 2 exécuté par le terminal peut, par exemple, transmettre lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure à l’extérieur du terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur. Le procédé 2 exécuté par le terminal peut, par exemple, recevoir les données de sortie incluant les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et des données de couche supérieure. Dans ce cas, les données de sortie reçues sont produites. Les données de sortie peuvent inclure en plus les données de participation. Il est possible d’appliquer, par exemple, les explications des termes utilisés pour le système 1 à 4 aux explications des termes utilisés pour le terminal 1 à 4, le programme d’application 1 à 4, et le procédé 1 à 4 exécuté par le terminal. Le terminal 1 à 4, le programme d’application 1 à 4, et le procédé 1 à 4 exécuté par le terminal peuvent inclure, par exemple, l’état du système de l’un des points 5 à 12. Dans ce cas, il est possible d’appliquer aux explications des termes utilisés pour l’état qu’inclut le terminal 1 à 4, le programme d’application 1 à 4, et le procédé 1 à 4 exécuté par le terminal, c’est-à-dire, pour l’état du système de l’un des points 5 à 12, les explications des termes utilisés pour l’état correspondant, c’est-à-dire, pour l’état du système de l’un des points 5 à 12. L’objectif susmentionné ainsi que les autres objectifs, caractéristiques, phases et avantages de cette invention devraient apparaître plus clairement à la lecture de la description détaillée des modes de réalisation de cette invention dont les plans sont ajoutés ci-dessous en annexe. En cas d’utilisation dans la présente description, le terme « et/ou » comprend toute combinaison d'un ou de plusieurs éléments énumérés connexes. En cas d’utilisation dans la présente description, l'utilisation des termes « incluant, possédant », « incluant, comprenant » ou « ayant » et leurs variations identifie la présence des caractéristiques, processus, opérations, éléments, composants et/ou leurs équivalents décrits, mais peut inclure une ou plusieurs étapes, mouvements, éléments, composants et/ou groupes de ceux-ci. Sauf définition contraire, tous les termes utilisés dans la présente description (y compris les termes techniques et scientifiques) ont le même sens que ceux généralement compris par l’homme du métier auquel appartient l'invention. Les termes tels que ceux définis dans les dictionnaires couramment utilisés doivent être interprétés comme ayant un sens compatible avec le sens dans le contexte de la technologie pertinente et de la présente divulgation, et ne seront pas interprétés de manière idéale ou trop formelle, sauf si cela est explicitement défini dans la présente description. Dans la description de la présente invention, il est entendu qu'un certain nombre de techniques et de procédés sont divulgués. Chacune de ces techniques présente des avantages individuels et chacune peut également être utilisée en conjonction avec une ou plusieurs, voire toutes les autres techniques divulguées. Par conséquent, dans un souci de clarté, la présente description s'abstient de répéter inutilement toutes les combinaisons possibles des différentes étapes. Néanmoins, la portée de la description et des revendications du brevet doivent être lues en tenant compte du fait que toutes ces combinaisons entrent dans le cadre de la présente invention et des revendications du brevet. Dans la description qui suit, à titre d'illustration, un certain nombre de détails spécifiques sont donnés pour permettre une compréhension complète de l'invention. Toutefois, il est clair pour l'homme du métier que la présente invention peut être réalisée sans ces détails particuliers. La présente divulgation doit être considérée comme un exemple de la présente invention et n'est pas destinée à limiter la présente invention à un mode de réalisation spécifique indiqué par les dessins ou explications suivants. Effets de l'invention D’après la présente invention, il est possible, avec le système, de réduire la charge de traitement, permettant ainsi de réduire les ressources matérielles, tout en alliant précision et diversité des propositions. Brève description des dessins : Schéma conceptuel montrant la configuration du système de propositions interactif selon un mode de réalisation de la présente invention. : Organigramme montrant le fonctionnement du système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sortie des données de participation. : Schéma conceptuel montrant la configuration du système de propositions interactif selon un exemple de variante d’un mode de réalisation de la présente invention. : Schéma conceptuel servant à expliquer la partie de modèle de couche intermédiaire et la partie de modèle de couche supérieure du présent exemple de variante. : Organigramme montrant le fonctionnement du système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sélection d’autres utilisateurs selon le procédé A, dans le système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sélection d’autres utilisateurs selon le procédé B, dans le système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sélection d’autres utilisateurs selon le procédé C, dans le système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sélection d’autres utilisateurs selon le procédé D, dans le système de propositions interactif indiqué sur la . : Schéma conceptuel servant à expliquer le modèle utilisé lors de la génération de données de recommandation produites, dans le système de propositions interactif indiqué sur la . : Illustration servant à expliquer un exemple de sortie de données de participation dans le système de propositions interactif indiqué sur la . Modes de réalisation de l'invention Les détails du système suivant un mode de réalisation de la présente invention sont expliqués ci-dessous tout en faisant référence aux dessins. En outre, le mode de réalisation décrit ci-dessous n’est qu’un simple exemple. La présente invention ne doit pas être interprétée de quelque manière que ce soit comme limitée par le mode de réalisation décrit ci-dessous. Le système de propositions interactif 10 sera expliqué comme système suivant un mode de réalisation de la présente invention, tout en faisant référence à la . Le système de propositions interactif 10 possède une unité de réception des données d’entrée 22 comme unité d’entrée, et une unité de sortie 24. L’unité de réception des données d’entrée 22 reçoit les données d’entrée pour chacun des utilisateurs. Les données d’entrée incluent les données d’identification d’utilisateur ; et les données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure, toutes deux comme données hiérarchiques intermédiaires. Les données de couche intermédiaire sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés aux éléments de couche inférieure. Les données de couche supérieure sont des données sur les éléments de couche supérieure entrés en étant associés aux éléments de couche intermédiaire. Les éléments de couche inférieure, les éléments de couche intermédiaire, et les éléments de couche supérieure devraient avoir une relation dans laquelle les éléments de couche inférieure et les éléments de couche intermédiaire sont associés, et dans laquelle les éléments de couche intermédiaire et les éléments de couche supérieure sont associés. Par exemple, la structure d’évaluation pour l’objet de l’utilisateur peut être configurée par les éléments de couche inférieure, les éléments de couche intermédiaire, et les éléments de couche supérieure. Dans ce cas, un élément de couche supérieure est l’élément le plus élevé dans ladite structure d’évaluation. Un élément de couche intermédiaire est un élément responsable d’un élément de couche supérieure. Un élément de couche inférieure est un élément responsable d’un élément de couche intermédiaire. L’unité de sortie 24 produit les données de sortie en fonction des données d'entrée reçues. L’unité de sortie 24 produit les données de sortie incluant les données de participation et les données de recommandation obtenues, via le modèle génératif de propositions 32 en tant que modèle, en fonction de l’entrée des données d’identification d’utilisateur, des données de couche intermédiaire, et des données de couche supérieure, si les données d’identification d’utilisateur d’un certain utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées. En outre, dans le présent mode de réalisation, l’unité de réception des données d’entrée 22 et l’unité de sortie 24 sont installées dans le terminal 20. Chacun des utilisateurs possède un terminal 20, par exemple. Dans l’exemple indiqué sur la , seul un terminal 20 appartenant à un certain utilisateur est illustré. Le modèle génératif de propositions 32 est configuré afin de produire les données de recommandation, et afin que les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs différents d’un certain utilisateur soient reflétées dans les données de recommandation, si les données d’identification d’utilisateur dudit utilisateur, et les données de couche intermédiaire et de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées. En outre, dans le présent mode de réalisation, le modèle génératif de propositions 32 est installé sur un service informatique cloud 30. Ici, les données de recommandation sont des données sur des éléments de couche inférieure différents d’un certain élément de couche inférieur entré par ledit utilisateur. Les données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation des autres utilisateurs dans le choix dudit élément de couche inférieure. Le fonctionnement du système de propositions interactif 10 sera expliqué tout en faisant référence à la . L’unité de réception des données d’entrée 22 reçoit les données d’entrée à l’étape S11. Lesdites données d’entrée sont envoyées dans le cloud 30. Le cloud 30 effectue le traitement de la génération de propositions à l’étape S2. Concrètement, le modèle génératif de propositions 32 sélectionne d’autres utilisateurs à l’étape S21. Par exemple, d’autres utilisateurs sont sélectionnés en comparant les données de couche intermédiaire dudit utilisateur avec les données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur. Le modèle génératif de propositions 32 génère les données de recommandation et les données de participation à l’étape S22. Les données de recommandation et les données de participation générées sont envoyées au terminal 20. L’unité de sortie 24 produit les données de recommandation et les données de participation à l’étape S12. L’exemple de sortie des données de participation est décrit en faisant référence à la . Dans l’exemple indiqué sur la , les données de participation sont affichées sur l’écran d’affichage du terminal 20. Dans l’exemple indiqué sur la (A), les données de participation incluent les données de couche intermédiaire d’autres utilisateurs participant à la sélection d’éléments de couche inférieure. En outre, dans l’exemple indiqué sur la (A), l’affichage utilise du texte et des images, mais il peut afficher également uniquement du texte, comme dans l’exemple indiqué sur la (B), par exemple. Dans l’exemple indiqué sur la (B), la partie « ○○○ » correspond aux éléments de couche inférieure, et la partie « a évalué à △△△ » correspond aux éléments de couche intermédiaire. D’après le système de propositions interactif 10, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. En outre, les données de participation ne sont pas nécessaires dans le système de propositions interactif 10. Exemple de variante La montre un exemple de variante du système de propositions interactif 10. Le système de propositions interactif 10A adopte un modèle génératif de propositions 32A, au lieu du modèle génératif de propositions 32, en comparaison du système de propositions interactif 10. Le modèle génératif de propositions 32A inclut la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36. En outre, sur la , seules sont illustrées la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 d’un certain utilisateur. En pratique, la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 sont générées pour chacun des utilisateurs. La partie de modèle de couche intermédiaire 34 est générée pour chacun des utilisateurs, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et afin de refléter les données de couche intermédiaire dudit utilisateur dans ladite sortie. La partie de modèle de couche supérieure 36 est générée pour chacun des utilisateurs, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et afin de refléter les données de couche supérieure dudit utilisateur dans ladite sortie. La partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 du présent exemple de variante seront expliquées en faisant référence à la . En outre, la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 d’un certain utilisateur sont illustrées sur la . Dans le présent exemple de variante, la partie de modèle de couche intermédiaire 34 est générée pour chacun des utilisateurs, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée de données de couche inférieure concernant les éléments de couche inférieure, et afin de refléter les données de couche intermédiaire dudit utilisateur dans ladite sortie. La partie de modèle de couche supérieure 36 est générée pour chacun des utilisateurs, prend la sortie venant de ladite partie de modèle de couche intermédiaire 34 comme entrée, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et afin de refléter les données de couche supérieure dudit utilisateur dans ladite sortie. Dans le présent exemple de variante, si les données d’identification d’utilisateur, les données de couche intermédiaire et les données de couche supérieure par rapport à un certain élément de couche inférieure sont entrées par un certain utilisateur, le modèle génératif de propositions 32A apprend de sorte que les données de couche supérieure dudit utilisateur soient reflétées dans la partie de modèle de couche supérieure correspondant audit utilisateur, à mesure que les données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont reflétées dans la partie de modèle de couche intermédiaire correspondant audit utilisateur. En d’autres termes, dans le présent exemple de variante, la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 prévues pour un utilisateur sont chacune actualisées, à chaque fois que des données sont entrées par ledit utilisateur. Le fonctionnement du système de propositions interactif 10A sera expliqué tout en faisant référence à la . Le fonctionnement du système de propositions interactif 10A diffère de celui du système de propositions interactif 10 par l’actualisation du modèle à l’étape S20. Concrètement, le modèle génératif de propositions 32A actualise la partie de modèle de couche intermédiaire 34 et la partie de modèle de couche supérieure 36 prévues pour l’utilisateur se rapportant aux données d'entrée, en utilisant les données d’entrée envoyées depuis le terminal 20. En outre, l’utilisateur est déterminé sur la base des données d’identification d’utilisateur incluses dans les données d'entrée. Une fois que le modèle est actualisé, les autres utilisateurs sont sélectionnés à l’étape S21. Le procédé de sélection des autres utilisateurs ne se limite pas au procédé mentionné dans les modes de réalisation ci-dessus. Dans le présent exemple de variante, les autres utilisateurs peuvent être sélectionnés suivant les points A à D ci-dessous, par exemple : - A : Les autres utilisateurs sont sélectionnés en comparant soit la partie de modèle de couche intermédiaire ou soit la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur avec l’une ou l’autre desdites parties de modèle autres que celles dudit utilisateur. - B : Les autres utilisateurs sont sélectionnés en comparant la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur avec la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire autre que celle dudit utilisateur. - C : Les utilisateurs sont classés en plusieurs groupes de couche intermédiaire, en utilisant la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire de chacun des utilisateurs ; et les autres utilisateurs sont sélectionnés à partir des groupes de couche intermédiaire auxquels ledit utilisateur n’appartient pas parmi lesdits groupes de couche intermédiaire. - D : Une partie de modèle de couche intermédiaire ou une partie de modèle de couche supérieure autre que celle dudit utilisateur sont présentées audit utilisateur, et les utilisateurs, se rapportant à la partie de modèle de couche intermédiaire ou à la partie de modèle de couche supérieure choisie par ledit utilisateur, sont sélectionnés comme autres utilisateurs, parmi la partie de modèle de couche intermédiaire ou la partie de modèle de couche supérieure présentées. Dans le point A, comme le montre la , les autres utilisateurs sont sélectionnés en comparant la partie de modèle de couche supérieure 36 d’un certain utilisateur (utilisateur A) et la partie de modèle de couche supérieure 36 autre que celle dudit utilisateur (utilisateur B), par exemple. Dans le point B, comme le montre la , les autres utilisateurs sont sélectionnés en comparant la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire 34 d’un certain utilisateur (utilisateur A) et la sortie de la partie de modèle de couche intermédiaire 34 autre que celle dudit utilisateur (utilisateur B), par exemple. Dans le point C, comme le montre la , plusieurs utilisateurs sont classés en plusieurs groupes G1 et G2, par exemple. Les autres utilisateurs sélectionnés dans le groupe G2, différent du groupe G1 auquel appartient l’utilisateur A. Dans le point D, comme le montre la , les données sur la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur et les données sur la partie de modèle de couche supérieure des utilisateurs autres que ledit utilisateur s’affichent sur l’écran du terminal 20, et ledit utilisateur est invité à choisir les autres utilisateurs. Après la sélection des autres utilisateurs, le modèle génératif de propositions ３２Ａ génère les données de recommandation et les données de participation à l’étape S22. Dans le présent exemple de variante, le modèle génératif de propositions 32A génère les données de recommandation produites par l’utilisation soit de la partie de modèle de couche intermédiaire 34, soit de la partie de modèle de couche supérieure 36 dudit utilisateur, avec l’autre partie de modèle correspondant aux autres utilisateurs sélectionnés. Dans le présent exemple de variante, comme le montre la , le modèle est généré en combinant la partie de modèle de couche supérieure 36 dudit utilisateur, et la partie de modèle de couche intermédiaire 34 des autres utilisateurs sélectionnés, par exemple. Les données de recommandation sont générées en utilisant la sortie dudit modèle. Par exemple, des données de couche inférieure sont entrées dans la partie de modèle de couche intermédiaire 34, les sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche intermédiaire 34 sont entrées dans la partie de modèle de couche supérieure 36, les sorties obtenues à partir de la partie de modèle de couche supérieure 36 sont comparées, et les données de recommandation sont générées en utilisant ces résultats. Il est possible de prévoir la réaction dudit utilisateur vis-à-vis des données de recommandation produites, en se référant à la sortie de la partie de modèle de couche supérieure 36. La précision des propositions s’améliore davantage. Le terminal 20 produit les données de recommandation et les données de participation à l’étape S12. L’exemple de sortie des données de participation est décrit en faisant référence à la . Dans l’exemple indiqué sur la , les données de participation sont affichées sur l’écran d’affichage du terminal 20. Dans l’exemple indiqué sur la , les données de participation incluent les données sur la partie de modèle de couche supérieure des autres utilisateurs, et les données sur la partie de modèle de couche intermédiaire des autres utilisateurs. Dans l’exemple indiqué sur la , la partie « ont évalué ◇◇◇ comme △△△ » correspond aux données sur la partie de modèle de couche intermédiaire des autres utilisateurs. En outre, la partie « J’aime △△△ » correspond aux données sur la partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur. Même dans le système de propositions interactif 10A décrit ci-dessus, il est possible de réduire la charge de traitement, tout en alliant précision et diversité des propositions. En d’autres termes, il est possible d’allier précision et diversité des propositions avec un niveau plus élevé si la charge de traitement est identique ou similaire à la charge de traitement classique. En outre, les données de participation ne sont pas non plus nécessaires dans le système de propositions interactif 10A. Autres modes de réalisation Les modes de réalisation et les exemples de variantes effectués dans au moins une des mentions écrites et illustrations de la présente description visent à faciliter la compréhension de la présente divulgation, et ne limitent pas le concept de la présente divulgation. Les modes de réalisation et les exemples de variantes susmentionnés peuvent être modifiés et améliorés sans s'écarter de l'objectif prévu. Ledit objectif prévu englobe des éléments égaux, des modifications, des suppressions, des combinaisons (par exemple, des combinaisons de caractéristiques entre les modes de réalisation et les variations), des améliorations et des changements qui peuvent être reconnus par l’homme du métier sur la base des modes de réalisation divulgués dans la présente description. Les limitations de la portée des revendications du brevet doivent être interprétées largement sur la base des termes utilisés dans le champ desdites revendications de brevet, et ne doivent pas être limitées aux modes de réalisation et aux exemples de variations décrits dans le présent document ou dans la poursuite de cette demande. De tels modes de réalisation et de tels exemples de variations doivent être interprétés comme non exclusifs. Par exemple, dans le présent document, les termes « préférable » et « bien » sont non exclusifs et signifient « préférable mais non limité à » et « bien mais non limité à ». Légende 10 : Système de propositions interactif 22 : Unité de réception des données d'entrée 24 : Unité de sortie 32 : Modèle génératif de propositions Système comprenant : - une unité d’entrée , - un modèle ,et - une unité de sortie , ladite unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Le système selon la revendication 1, ledit système est un système de propositions interactif ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite unité de sortie est configurée pour produire des données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Le système selon la revendication 2, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. Le système selon la revendication 2 ou 3, lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Le système selon la revendication 4, lesdites données de participation comprennent lesdites données de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs participant au choix desdits éléments de couche inférieure ; ou bien, les données sur lesdits éléments de couche inférieure associés auxdits éléments de couche intermédiaire se rapportant auxdites données de couche intermédiaire. Le système selon la revendication 4, ledit modèle comprend : - une partie de modèle de couche intermédiaire générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sur ladite sortie ; - et une partie de modèle de couche supérieure générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur sur ladite sortie ; lesdites données de participation comprennent les données sur ladite partie de modèle de couche supérieure desdits autres utilisateurs, ou les données sur ladite partie de modèle de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs. Le système selon l’une des revendications 1 à 6 , la structure d’évaluation de l’objet de l’utilisateur est composée desdits éléments de couche inférieure, desdits éléments de couche intermédiaire, et desdits éléments de couche supérieure ; lesdits éléments de couche supérieure sont les éléments les plus élevés dans ladite structure d’évaluation ; lesdits éléments de couche intermédiaire sont les éléments responsables desdits éléments de couche supérieure ; lesdits éléments de couche inférieure sont les éléments responsables desdits éléments de couche intermédiaire. Le système selon l’une des revendications 2 à 7 , ledit modèle choisit d’autres utilisateurs différents d’un certain utilisateur, en comparant lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur et lesdites données de couche intermédiaire autres que celles dudit utilisateur, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par ledit utilisateur ; et ledit modèle est configuré afin que lesdites données de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs choisis soient reflétées dans lesdites données de recommandation. Le système selon l’une des revendications 2 à 7 , ledit modèle comprend : - une partie de modèle de couche intermédiaire générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sur ladite sortie ;et - une partie de modèle de couche supérieure générée pour chacun desdits utilisateurs, configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée, et de refléter lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur sur ladite sortie ; ledit modèle choisit d’autres utilisateurs, différents d’un certain utilisateur, si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par ledit utilisateur, suivant l’un des points A à D étant : - A : ledit modèle choisit lesdits autres utilisateurs en comparant soit ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou soit ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur avec l’une ou l’autre desdites parties de modèle autres que celles dudit utilisateur ; - B : ledit modèle choisit lesdits autres utilisateurs en comparant la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire dudit utilisateur, et la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire autre que celle dudit utilisateur ; - C : ledit modèle classe en plusieurs groupes de couche intermédiaire lesdits utilisateurs, en utilisant la sortie de ladite partie de modèle de couche intermédiaire de chacun desdits utilisateurs ; et choisit lesdits autres utilisateurs à partir des groupes de couche intermédiaire auxquels ledit utilisateur n’appartient pas parmi lesdits groupes de couche intermédiaire ; - D : ledit modèle présente audit utilisateur une partie de modèle de couche intermédiaire ou une partie de modèle de couche supérieure autre que celle dudit utilisateur, et choisit comme autres utilisateurs les utilisateurs se rapportant à ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou à ladite partie de modèle de couche supérieure choisie par ledit utilisateur, parmi ladite partie de modèle de couche intermédiaire ou ladite partie de modèle de couche supérieure présentées ; ledit modèle est configuré pour générer lesdites données de recommandation produites par l’utilisation soit de ladite partie de modèle de couche intermédiaire, soit de ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur, avec l’autre partie de modèle correspondant auxdits autres utilisateurs. Le système selon la revendication 6 ou 9 , si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle apprend de sorte que lesdites données de couche supérieure dudit utilisateur soient reflétées dans ladite partie de modèle de couche supérieure correspondant audit utilisateur, à mesure que lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur sont reflétées dans ladite partie de modèle de couche intermédiaire correspondant audit utilisateur. Le système selon l’une des revendications 6, 9 et 10, ladite partie de modèle de couche intermédiaire est générée pour chacun desdits utilisateurs, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée de données de couche inférieure relatives auxdits éléments de couche inférieure, et afin que lesdites données de couche intermédiaire dudit utilisateur soient reflétées dans ladite sortie ; ladite partie de modèle de couche supérieure est générée pour chacun des utilisateurs, prend la sortie venant de ladite partie de modèle de couche intermédiaire comme entrée, et est configurée afin de produire une sortie par rapport à l’entrée et afin que les données de couche supérieure dudit utilisateur soient reflétées dans ladite sortie. Le système selon la revendication 11 ; si lesdites données de couche intermédiaire et lesdites données de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré de sorte que lesdites données de couche inférieure sont entrées dans ladite partie de modèle de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur ; lesdites sorties obtenues à partir de ladite partie de modèle de couche intermédiaire desdits autres utilisateurs sont entrées dans ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur ; les sorties obtenues à partir de ladite partie de modèle de couche supérieure dudit utilisateur sont comparées, et ledit modèle est configuré afin de générer lesdites données de recommandation produites en utilisant les résultats de ces comparaisons. Terminal comprenant : - une unité d’entrée ; - et une unité de sortie ; ladite unité d’entrée est configurée afin que chacun des utilisateurs entre au moins des données hiérarchiques intermédiaires ; lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite unité de sortie est configurée afin de produire les données de sortie qui comprennent les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Terminal selon la revendication 13, lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite unité de sortie est configurée pour produire lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Le terminal selon la revendication 14, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. Le terminal selon la revendication 14 ou 15 ; lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Programme d’application exécutant les traitements suivants : - la réception des données d’entrée ; - la production des données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues ; ladite réception des données d’entrée comprend les données hiérarchiques intermédiaires, qui sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues comprend les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Le programme d’application selon la revendication 17, lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues produit lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Le programme d’application selon la revendication 18 , si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. Le programme d’application selon la revendication 18 ou 19, lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation. Procédé exécuté par le terminal et réalisant : - la réception des données d’entrée ; - la production des données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues ; ladite réception des données d’entrée comprend les données hiérarchiques intermédiaires, qui sont des données sur les éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés à chaque élément de couche inférieure et de couche supérieure ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues comprend les données de recommandation obtenues via un modèle externe au terminal en fonction desdites données hiérarchiques intermédiaires entrées, si lesdites données hiérarchiques intermédiaires sont entrées par un certain utilisateur ; ledit modèle obtient lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs, et sur la base desdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues de chacun desdits utilisateurs, lesdites données hiérarchiques intermédiaires de chacun desdits utilisateurs sont associées à des données de recommandation, afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent lorsque lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur changent ; ou afin que lesdites données de recommandation, qui font les recommandations pour un certain utilisateur, changent même si lesdites données hiérarchiques intermédiaires obtenues dudit utilisateur sont identiques. Le procédé selon la revendication 21, lesdites données hiérarchiques intermédiaires comprennent : - les données de couche intermédiaire sur lesdits éléments de couche intermédiaire entrés en étant associés auxdits éléments de couche inférieure ; - et les données de couche supérieure sur lesdits éléments de couche supérieure entrés en étant associés auxdits éléments de couche intermédiaire ; ladite production desdites données de sortie en fonction desdites données d’entrée reçues produit lesdites données de sortie comprenant lesdites données de recommandation obtenues en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure via ledit modèle externe au terminal, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; ledit modèle est un modèle génératif de propositions configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur ; lesdites données de recommandation sont des données sur les éléments de couche inférieure différents dudit élément de couche inférieure entré par ledit utilisateur. Le procédé selon la revendication 22, si lesdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure sont entrées par rapport à un certain élément de couche inférieure par un certain utilisateur, ledit modèle est configuré pour produire lesdites données de recommandation en fonction de l’entrée desdites données de couche intermédiaire et de couche supérieure, et pour que lesdites données de recommandation reflètent lesdites données de couche intermédiaire des autres utilisateurs différents dudit utilisateur. Le terminal selon la revendication 22 ou 23 ; lesdites données de sortie comprennent en plus des données de participation ; lesdites données de participation sont des données servant à transmettre audit utilisateur la participation d’autres utilisateurs, différents dudit utilisateur, au choix dudit élément de couche inférieure se rapportant auxdites données de recommandation.