(57)【要約】【課題】  ユーザ間コミュニケーション支援に伴ってアイテムの利用を増大させることを可能とし、更にアイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定することを可能とすること。【解決手段】  他の利用者との情報交換を希望する一の利用者に対して、利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記類似度を高めるアイテムを選択するアイテム選択手段とを設ける。【選択図】      図１
2010020804.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項３】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項４】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
【請求項５】
前記アイテム選択手段は、前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下であるアイテムを、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記類似度を高めるアイテムとして選択する、
ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載のサーバ装置。
【請求項６】
前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルと、他の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のサーバ装置。
【請求項７】
前記利用者類似度計算手段は、
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を１つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載のサーバ装置。
【請求項８】
前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用日時を示す利用日時情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用者類似度計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載のサーバ装置。
【請求項９】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【請求項１０】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【請求項１１】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【請求項１２】
利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
【請求項１３】
利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
【請求項１４】
利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
【請求項１５】
利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
【請求項１６】
利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ間コミュニケーションを支援する技術に関するものであり、特にコン
テンツや物品情報などのアイテムに対する好みが似たユーザ間のコミュニケーションを容
易にするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュニケーション支援プログ
ラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットの普及により、電子メール、電子掲示板、チャット等の手段を使
ったコミュニケーションが盛んに行われている。また新たなコミュニケーション相手を探
すためのシステムも登場している。
【０００３】
例えば、以下の特許文献では、利用者が閲覧したＷｅｂサイトや購入したアイテムの履
歴データを使って、利用者間相関のある他の利用者を検出し、興味の似た利用者を紹介す
る方法が開示されている。閲覧履歴や購入履歴を使って処理しているため、利用者に対し
て煩雑な操作を要求することなく、興味の似た他の利用者を紹介することが可能である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３２４９２号公報
【特許文献２】特開２００２−２４６９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
アイテムを提供する事業者にとっては、ユーザ間コミュニケーションの支援に伴って、
コンテンツや物品等のアイテムの利用が増大することが望ましい。一方、ユーザの心理と
して、アイテム自体にはそれほど魅力を感じなくても、他のユーザとのコミュニケーショ
ンが可能になるならばアイテムを利用しても良い、という場合がある。しかしながら、従
来技術では、このようなユーザの心理に応えることが出来ず、ユーザ間コミュニケーショ
ン機能の提供を直接的にアイテムの利用増大につなげることが出来なかった。
【０００６】
また、従来の方法では、利用者間で共通に利用されたアイテムの数を使って、利用者間
の関連性を判定している。この為、利用者間の関連性を精度良く求めることが難しい。例
えば、利用者Ａと利用者Ｂの間で共通に利用されたアイテム数と、利用者Ａと利用者Ｃの
間で共通に利用されたアイテム数が同じ場合、従来の方法では、利用者Ａと利用者Ｂの関
連性と、利用者Ａと利用者Ｃの関連性は等しいものとして計算される。しかし通常、利用
したアイテムの数は利用者毎に異なっている。上記の例で、利用者Ｂが利用したアイテム
の数が、利用者Ｃの利用したアイテムの数より少ないとすると、利用者Ａと利用者Ｂの関
連性が、利用者Ａと利用者Ｃの関連性よりも高いと判断することが妥当である。しかしな
がら、従来の方法においては、個々の利用者の利用したアイテムの数が考慮されておらず
、利用者間の関連性を精度よく計算することが難しかった。
【０００７】
更に、ある利用者と共通のアイテムを利用した利用者しか紹介の対象とすることが出来
ないため、利用者によっては紹介可能な人数が限られるという問題があった。
【０００８】
そこで本発明は、ユーザ間コミュニケーション支援に伴ってアイテムの利用を増大させ
ることを可能とし、更にアイテムに対する興味や嗜好の似た利用者を精度よく選定し、な
おかつ他の利用者と共通するアイテムを利用することが少ない利用者に対しても紹介可能
な人数を増やすことを可能とするサーバ装置、コミュニケーション支援方法、及びコミュ
ニケーション支援プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
そこで、上記課題を解決するために本発明は以下の装置、方法及びプログラムを提供す
るものである。
（１）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
（２）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
（３）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択する紹介者選択手段と、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
（４）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置において、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するアイテム属性格納手段と、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納する利用者属性格納手段と、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて格納する利用履歴格納手段と、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用者類似度計算手段と、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とする紹介者選択手段と、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とする予備紹介者選択手段と、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するアイテム選択手段と、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するコミュニケーション管理手段とを備え、
前記アイテム選択手段で選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信する、
ことを特徴とするサーバ装置。
（５）  前記アイテム選択手段は、前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、前記一の利用者の前記利用頻度値が所定値以下であるアイテムを、前記一の利用者と前記予備紹介者との前記類似度を高めるアイテムとして選択する、
ことを特徴とする上記（１）〜（４）のいずれか一項に記載のサーバ装置。
（６）  前記利用者類似度計算手段は、前記一の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルと、他の利用者の前記利用頻度値で構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する、
ことを特徴とする上記（１）〜（５）のいずれか一項に記載のサーバ装置。
（７）  前記利用者類似度計算手段は、
前記利用頻度値を行列要素とする行列データを生成する利用頻度データ計算部と、
前記行列データに多変量解析手法を適用して求まる、前記各利用者を１つ以上の次元数を持つ情報空間に配置するためのスコアであり、前記行列データにおける利用者とアイテムとの相関を最大にし、かつ各々の次元が複数の前記アイテムに対応するという条件を満たすスコアを、前記利用者毎に計算するスコア計算部と、
前記情報空間において、前記一の利用者の前記スコアで構成されるベクトルと、他の利用者の前記スコアで構成されるベクトルとの角度または距離を計算し、この計算した角度または距離を用いて前記一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する類似度計算部とを有する、
ことを特徴とする上記（１）〜（５）のいずれか一項に記載のサーバ装置。
（８）  前記利用履歴格納手段は、前記利用者識別情報及び前記アイテム識別情報に加えて、前記利用者が前記アイテムを利用した利用日時を示す利用日時情報を関連付けて格納すると共に、
前記利用者類似度計算手段は、前記利用日時が新しいほど大きくなる重み付け処理を行って前記利用頻度値を計算する、
ことを特徴とする上記（１）〜（７）のいずれか一項に記載のサーバ装置。
（９）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
（１０）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
（１１）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
（１２）  利用者の端末装置に、ネットワークを介してアイテムに関する情報を提供するサーバ装置における利用者間のコミュニケーション支援方法であって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報を格納するステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて格納するステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴情報として格納するステップと、
前記利用履歴情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
を有することを特徴とするコミュニケーション支援方法。
（１３）  利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上である他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上である他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
（１４）  利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分他の利用者を選択して紹介者とするステップと、
前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
（１５）  利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が第１の基準値以上であり、かつ前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を紹介者として選択するステップと、
前記一の利用者との前記類似度が、前記第１の基準値未満でかつ第２の基準値以上であると共に、前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を予備紹介者として選択するステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
（１６）  利用者の端末装置にネットワークを介してアイテムに関する情報を提供し、利用者間のコミュニケーション支援を図るサーバ装置としてコンピュータを機能させるためのコミュニケーション支援プログラムであって、
アイテムを識別するアイテム識別情報を含むアイテム属性情報をアイテム属性格納手段に格納させるステップと、
利用者を識別する利用者識別情報と、前記利用者自身の属性情報である本人属性と、前記利用者の希望する紹介相手の属性情報である相手属性とを関連付けて利用者属性格納手段に格納させるステップと、
利用者がアイテムを利用したことに基づき、アイテムを利用した利用者の前記利用者識別情報と、その利用者により利用されたアイテムの前記アイテム識別情報とを関連付けて利用履歴格納手段に格納させるステップと、
前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、利用者毎の各アイテムに対する利用回数に関連した値である利用者毎の各アイテムに対する利用頻度値を求めると共に、前記利用履歴格納手段に格納された情報に基づいて、一の利用者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算するステップと、
前記一の利用者の前記相手属性に合致する前記本人属性を有する他の利用者を選択対象として、前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に第１の人数分を選択して紹介者とするステップと、
前記選択対象とされた他の利用者の中から、前記一の利用者との前記類似度が高い順に、前記紹介者として選択した以外の他の利用者を第２の人数分選択して予備紹介者とするステップと、
前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値をアイテム毎に加算した値である利用指数の大きい順、または前記予備紹介者に対応する前記利用頻度値の大きい順に、所定数を超えない数のアイテムを選択するステップと、
前記一の利用者と前記紹介者との利用者識別情報を関連付けて管理するステップと、
前記選択されたアイテムに対応する前記アイテム属性情報を前記アイテム属性格納手段から読み出して前記一の利用者の前記端末装置に送信するステップと、
をコンピュータに実行させるためのコミュニケーション支援プログラム。
【発明の効果】
【００１０】
以上の通り、本発明を用いれば、アイテムに対する利用者の利用履歴を使って処理を行
うため、サービス事業者が事前にアイテムの分類作業を行ったり、利用者がアイテムに対
する評価作業を行うことなく、当該利用者の興味や嗜好に合った他の利用者を探して紹介
することが可能となる。よって、本発明によれば、利用者は煩雑な手間をかけずに、自分
と興味や嗜好の似た利用者と容易にコミュニケーションを図ることが可能となる。
【００１１】
また、本発明によれば、情報交換可能な紹介者を増やすためには、どのようなアイテム
を利用したら良いのかを利用者に提示することが出来るので、利用者にとっての利便性が
高まると同時に、アイテム利用が促進されるという効果が生まれる。
【００１２】
また、本発明によれば、現在情報交換可能でないものの、今後、情報交換可能となる可
能性の高い人のプロフィール及びその為のアイテム情報を利用者に提示することが出来る
ので、利用者の利便性が非常に高まると同時に、利用者のアイテム利用意欲が非常に高ま
るという効果が生まれる。
【００１３】
また、本発明によれば、嗜好の類似する利用者を選択する処理において、利用者間で共
通に使われたアイテム数ではなく、各利用者をアイテムに対する嗜好類似性を反映した情
報空間に配置するようなスコアを用いている。従って、本発明を用いれば、従来よりも精
度良く類似利用者を選択することが可能となる。
【００１４】
さらには、スコア計算において、前記情報空間を複数のアイテムに関連する各々の座標
軸によって構成するようにすれば、対象となる利用者と共通のアイテムを利用していない
利用者をも含めて紹介者を紹介することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施例を適用したコミュニケーション支援システム全体の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者登録動作の処理ステップを示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者属性格納部１４のデータ形式を示す図である。
【図４】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおけるアイテム情報提供動作の処理ステップを示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用履歴格納部１５のデータ形式を示す図である。
【図６】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおけるアイテム属性格納部１３のデータ形式を示す図である。
【図７】本発明の第１の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける紹介者情報提供動作の処理ステップを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者類似度計算部１６の利用者インデックスメモリのデータ形式を示す図である。
【図９】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者類似度計算部１６のアイテムインデックスメモリのデータ形式を示す図である。
【図１０】本発明の第１及び第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者類似度計算部１６で使用する関数ｆ（ｘ）の特性を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける端末装置２の紹介者表示画面の一例を示す図である。
【図１２】本発明の第１の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける端末装置２の紹介アイテム表示画面の一例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システム全体の構成を示す図である。
【図１４】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける利用者登録動作の処理ステップを示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける拡張利用者属性格納部２２のデータ形式を示す図である。
【図１６】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける紹介者情報提供動作の処理ステップを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける紹介者選定部１７の紹介者選定動作の詳細処理ステップを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける予備紹介者選定部１８の予備紹介者選定動作の詳細処理ステップを示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおけるアイテム選択部１９の紹介アイテムメモリのデータ形式を示す図である。
【図２０】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける端末装置２の紹介者表示画面の一例を示す図である。
【図２１】本発明の第２の実施例を適用したコミュニケーション支援システムにおける端末装置２の紹介アイテム表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［第１の実施例］
図１は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第１の実施例を適用し
たコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図１からわかるよう
に当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ１と
利用者の利用する複数の端末装置２とが、インターネット等のネットワーク３を介して接
続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成されるコ
ンテンツ、または／及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
【００１７】
サーバ１は、ネットワーク３の制御を行う送受信部１１と、各アイテムを識別するため
のアイテムＩＤ、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部１
３と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ＩＤ等を格納する利用者属性格納
部１４と、利用されたアイテムのアイテムＩＤとそれを利用した利用者の利用者ＩＤを記
録格納する利用履歴格納部１５とを有している。
【００１８】
また、このサーバ１は、利用履歴格納部１５のデータに基づき、他の利用者との情報交
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部１６と、紹介要求者との類似度が第１の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部１７と、紹介要求者との類似度が第１の基準未満でかつ第２の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部１８と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部１９と、紹介
者択部１７で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部２０と、計時機能を備えた当該サーバ１全体を制御する制御部２
１とを有している。
【００１９】
なお、この図１においては、サーバ１の各部１１〜２１をハードウェア的に示している
が、これは、各部１１〜２１を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現してもよ
い。これにより、当該サーバ１として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、
その他のコンピュータにより実現可能となる。
【００２０】
さらに、サーバ１の各処理部を複数のコンピュータに分散させて実現することも可能で
ある。
【００２１】
端末装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置２としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
【００２２】
［実施の形態の動作］
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
【００２３】
〔利用者登録動作〕
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ１側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図２に
示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利用
者は、ステップＳ１において端末装置２を操作して例えば利用者の希望する利用者ＩＤ、
希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコンタ
クト情報、から成る利用者属性の入力を行う。この利用者により入力された利用者属性は
、ネットワーク３を介してサーバ１側に送信される。
【００２４】
サーバ１は、制御部２１の制御により、利用者から送信された利用者属性を送受信部１
１を介して受信し、当該利用者が入力した利用者ＩＤが既に利用者属性格納部１４に登録
されているか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００２５】
利用者属性格納部１４には、図３に示すような形式で、利用者を一意に識別できる利用
者識別情報である利用者ＩＤ、パスワード、コンタクト情報が格納されている。制御部２
１は、ステップＳ２において、利用者から送信された利用者ＩＤが、利用者属性格納部１
４に既に格納されていないことを確認した場合、ステップＳ３において、利用者属性格納
部１４に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ＩＤ、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
【００２６】
また、制御部２１は、ステップＳ２において、利用者から送信された利用者ＩＤが、利
用者属性格納手段１４に既に格納されていると判定した場合には、送受信部１１を介して
端末装置２に対し、新たな利用者ＩＤの入力を促すメッセージを送信する（ステップＳ４
）。
【００２７】
なお、本実施例においては、利用者がコンタクト情報を入力し、サーバ装置に格納する
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
【００２８】
〔アイテム情報提供動作〕
次に、このようにサーバ１側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図４に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップＳ１１において、利用者は端末装置２を操作して前記登録
した利用者ＩＤ及びパスワードの入力を行う。端末装置２は、利用者により入力された利
用者ＩＤ及びパスワードをサーバ１に送信する。
【００２９】
サーバ１の制御部２１は、この利用者ＩＤ及びパスワードを送受信部１１を介して受信
し、ステップＳ１２において利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置２側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者ＩＤやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ＩＤ或いはパスワードの入力を行うこととなる。
【００３０】
次に、サーバ１の制御部２１は、利用者から送信された利用者ＩＤ及びパスワードと、
利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップＳ１３において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または／
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段１３から読み出し、端末装置２に送信する。ステップＳ１４において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置２からサーバ１に当該アイテムＩＤが送
信される。次にステップＳ１５において、利用者が指定したアイテムのアイテムＩＤと、
当該利用者の利用者ＩＤと、サーバ１の制御部２１で計測した利用日時とが、図５に示す
ような形式で、サーバ１の利用履歴格納部１５に格納される。
【００３１】
次に、サーバ１は端末２に対してアイテム本体データを送信し、ステップＳ１６におい
て利用者は端末２でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
【００３２】
アイテム属性格納部１３には、図６に示すような形式で、アイテムを一意に識別するア
イテムＩＤ毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
【００３３】
（利用者認証動作）
サーバ１は、図７に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段１５のデータを使
って紹介者情報の提供を行う。
【００３４】
ステップＳ２１において、利用者は端末装置２を操作して前記登録した利用者ＩＤ及び
パスワードの入力を行う。端末装置２は、利用者により入力された利用者ＩＤ及びパスワ
ードをサーバ１に送信する。
【００３５】
サーバ１の制御部２１は、この利用者ＩＤ及びパスワードを送受信部１１を介して受信
し、ステップＳ２２において利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置２側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者ＩＤやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ＩＤ及びパスワードの入力を行うこととなる。
【００３６】
（利用頻度データの作成動作）
次に、サーバ１の制御部２１は、利用者から送信された利用者ＩＤ及びパスワードと、
利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップＳ２３において、利用者類似度計算部１６が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データＡを作成する。以下では、利用履歴格納部１５に格納されている利用者
数をＭ、アイテム数をＮとする。
【００３７】
ステップＳ２３において利用者類似度計算部１６は、まず、図８に示す形式の利用者Ｉ
Ｄと利用者インデックス値i（i＝１〜Ｍ）の対応データを作成し、利用者類似度計算部１
６の利用者インデックメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者の
利用者インデックス値をＵとする
また、図９に示す形式のアイテムＩＤとアイテムインデックス値j（j＝１〜Ｎ）の対応
データを作成し、利用者類似度計算部１６のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者ｉ（i＝１〜Ｍ）がアイテムｊ（j＝１〜Ｎ）を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者ＩＤをＵＴ[ｉ]、アイテムｊのアイテムＩＤをＣＴ[ｊ]として、
利用履歴格納部１５から、利用者ＩＤがＵＴ[i]で、アイテムＩＤがＣＴ[j]であるレコー
ドを読み出し、この数をカウントすることにより求められる。
【００３８】
利用者ｉがアイテムｊをＬ回利用しているものとし、その利用日時をＴ[i][j][k]（k＝
１〜Ｌ）、現在日時をＴcとした場合、利用者類似度計算部１６は、以下の数式（１）を
用いて、利用者iのアイテムｊに対する利用頻度値ａ[ｉ][ｊ]（ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｎ)
を算出する。
【００３９】
【数１】
2010020804.tif 000003
ここで、この数式（１）に示す関数ｆ（ｘ）は、図１０に示すように入力ｘが大きくな
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムｊを１日
前に利用した場合は、１ヶ月前に同じアイテムｊを利用した場合に比べ、そのアイテムｊ
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部１６は、このようにして利用頻度ａ[i][
j]を要素とするＭ行Ｎ列の行列の利用頻度データＡを作成する。
【００４０】
このように、利用者がアイテムを利用した利用日時を記録し、利用日時が新しい程大き
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図１０に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
【００４１】
そして、この利用頻度データＡが作成されると、サーバ１はステップＳ２４に進む。
【００４２】
（利用者類似度計算の第１方式の動作）
次に、ステップＳ２４では、図１に示す利用者類似度計算部１６が、利用者Ｕと他の利
用者（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）との類似度を計算する。利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][
U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を計算する方法としては種々の方法を適用可能である。例えば、
数式（２）に従い、利用者Ｕと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
【００４３】
利用者類似度計算部１６は、計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類
似度計算部の類似度メモリＶに格納する。
【００４４】
【数２】
2010020804.tif 000004
（利用者類似度計算の第２方式の動作）
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
【００４５】
例えば、従来方法では、利用者の利用したアイテムの数に関係なく、利用者Ｕと利用者
Ｂ、利用者Ｕと利用者Ｃの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Ｕに
対する利用者Ｂと利用者Ｃの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
【００４６】
情報空間を構成する方法はいくつかあるが、最も単純な方法として、１つのアイテムを
１つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
【００４７】
利用者類似度計算部１６はステップＳ２４において、数式（３）に従って、情報空間内
で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者Ｕ
と他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とすることが出来る。
【００４８】
【数３】
2010020804.tif 000005
あるいは、利用者類似度計算部１６はステップＳ２４において、情報空間内での利用者
Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式（４）に
従って、利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を計算することが
出来る。ただし、数式（４）においてεは定数である。
【００４９】
【数４】
2010020804.tif 000006
利用者類似度計算部１６は、計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類
似度計算部の類似度メモリＶに格納する。
【００５０】
（利用者類似度計算の第３方式の動作）
前述した利用者類似度計算の第２の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
【００５１】
具体的には、この利用者類似度計算部１６は、利用頻度データＡに対し、例えば多変量
解析の一手法である数量化３類を適用して情報空間を構成する。数量化３類自体は、例え
ば「数量化」（林 知己夫著、朝倉書店）に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアＸ[i][q](i＝１〜Ｍ，ｑ＝１〜
Ｑ)、固有値λ[q]（q＝１〜Ｑ）が得られる。ここでＱは、１≦Q＜min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、１次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Ｑ次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアＸ[i][q]は、利用頻度データＡにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
【００５２】
また、各々の座標軸は１つのアイテムに対応しているわけではなく、複数のアイテムと
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
【００５３】
例えば、利用者Ｕはアイテム１のみを利用しており、利用者Ｂはアイテム２のみを利用
している場合、従来方法では、利用者Ｕと利用者Ｂは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム１とアイテム２の両方を利用しているとすると、アイテム１とアイテム２は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Ｕと利用者Ｂにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Ｕのスコアと利用者Ｂのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
【００５４】
また、任意の２人のサンプルスコアＸ[i1][q]、Ｘ[i2][q]（i1≠i2）の距離あるいは角
度が近い場合には、２人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
【００５５】
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に数量化３類を適用することとしたが、
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
【００５６】
利用者類似度計算部１６はステップＳ２４において、数式（５）に従って、情報空間内
で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者Ｕ
と他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とすることが出来る。
【００５７】
【数５】
2010020804.tif 000007
あるいは、利用者類似度計算部１６はステップＳ２４において、数式（６）に従って、
情報空間内で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とす
ることが出来る。ただし、数式（６）においてγは定数である。
【００５８】
【数６】
2010020804.tif 000008
利用者類似度計算部１６は計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類似
度計算部の類似度メモリＶに格納する。
（紹介者の選定動作）
次に、ステップＳ２５において紹介者選択部１７が利用者Ｕと類似度が所定の基準（第
１の基準）よりも高い利用者を紹介者として選択する。
【００５９】
選択方法としては、以下の２つの方法のいずれかを用いることが出来る。
【００６０】
１つ目の方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリＶから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜
Ｍ、i≠Ｕ）を読み出し、Ｄ[i][U]≧α（ただしαは定数）を満たす利用者iを紹介者とす
る。（なお、紹介者選定条件としてＤ[i][U]＞αとしてもよい。）
もう１つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリＶから類似度Ｄ[i][U]（i＝１
〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み出し、類似度の高い順にＲ人選択して紹介者とする方法である。た
だしＲは所定の定数である。
【００６１】
紹介者選択部１７は、利用者類似度計算部１６の利用者インデックスメモリを使って、
紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者ＩＤを求め、紹介者選択部１７の紹介
者メモリに書き込む。
【００６２】
（予備紹介者の選定動作）
次に、ステップＳ２６において、予備紹介者選択部１８が利用者Ｕと類似度が第１の基
準よりも低く、かつ第２の基準よりも高い利用者を予備紹介者として選択する。
【００６３】
選択方法としては、以下の２つの方法のいずれかを用いることが出来る。
【００６４】
１つ目の方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリＶから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜
Ｍ、i≠Ｕ）を読み出し、α＞Ｄ[i][U]≧β（ただしβはα＞βである定数）を満たすiを
予備紹介者とする。また、予備紹介者の選定条件としてα＞Ｄ[i][U]＞βとしてもよい。
（なお、紹介者選定条件としてＤ[i][U]＞αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα
≧Ｄ[i][U]≧βまたはα≧Ｄ[i][U]＞βとなる。）
もう１つの方法は、利用者類似度計算部の類似度メモリＶから類似度Ｄ[i][U]（i＝１
〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み出し、類似度の高い順に並べた時の（Ｒ＋１）人目から（Ｒ＋Ｓ）
人目までのＳ人を選択して予備紹介者とする。ただしＳは所定の定数である。
【００６５】
予備紹介者選択部１８は、利用者類似度計算部１６の利用者インデックスメモリを使っ
て、予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利用者ＩＤを求め、予備紹介者
選択部１８の予備紹介者メモリに書き込む。
【００６６】
（アイテムの選定動作）
次に、ステップＳ２７において、アイテム選択部１９が、利用者Ｕと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。まず、アイテム選択部１９は、予備紹介者の
集合をＨとして、数式（７）に従って、予備紹介者集合Ｈでのアイテム利用指数η[j]（j
＝１〜Ｎ）を計算する。次にアイテム利用指数η[j]を大きい順にソートし、値の大きな
順に、利用者Ｕの利用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j]≦δ（
ただし、δは定数）であるアイテムを所定数だけ選択する。
【００６７】
【数７】
2010020804.tif 000009
アイテム選択部１９は、利用者類似度選択部１６のアイテムインデックスメモリを使っ
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムＩＤを求め、アイテムＩＤ
をアイテム選択部１９の紹介アイテムメモリに書き込む。
【００６８】
（紹介者情報送信動作）
次に、サーバ１のコミュニケーション管理部２０はステップＳ２８において、利用者Ｕ
に対する紹介者の利用者ＩＤを紹介者選択部１７の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者ＩＤをキーにして利用者属性格納部１４から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部１１を介して、利用者Ｕとの類似度の順位と合わせて端末装
置２に送信する。
【００６９】
（紹介アイテム情報送信動作）
次に、サーバ１の制御部２１はステップＳ２９において、利用者Ｕに対する紹介アイテ
ムのアイテムＩＤをアイテム選択部１９の紹介アイテムメモリから順次読み出し、更に、
アイテムＩＤをキーにしてアイテム属性格納部１３から該当するアイテムの名称等の属性
情報を読み出し、送信部１１を介して、アイテム利用指数の順位と合わせて端末装置２に
送信する。
【００７０】
（紹介者情報の表示動作）
ステップＳ３０において、端末装置２は、サーバ１から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図１１に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置２の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップＳ３１に移行する。
【００７１】
（紹介アイテムの表示動作）
ステップＳ３１において、端末装置２は、サーバ１から受信した紹介アイテムの順位と
、紹介アイテムの属性情報を図１２に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さ
いアイテムほど、利用した後に紹介可能となる紹介者の数が増える可能性が高いアイテム
である。
【００７２】
次にステップＳ３２において、利用者が各アイテムに対応している「選択」ボタンを押
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置２からサーバ１に当該アイテムＩＤが送
信される。
【００７３】
次にステップＳ３３において、利用者が指定したアイテムのアイテムＩＤと、当該利用
者の利用者ＩＤと、サーバ１の制御部２１で計測した利用日時とが、図５に示すような形
式で、サーバ１の利用履歴格納部１５の利用履歴メモリに格納される。
【００７４】
次に、サーバ１は端末２に対してアイテム本体データを送信し、ステップＳ３４におい
て利用者は端末２でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
【００７５】
このようにして利用者Ｕが紹介アイテムを利用することにより、利用者Ｕと予備紹介者
とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Ｕと予備紹介者との類似度が大きくなる。従
って、利用者Ｕが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、前回の予備紹介者が紹介者
に変更される可能性が高く、利用者Ｕは新たな紹介者と情報交換出来るようになる。
【００７６】
以上が本発明の第１の実施例の説明である。なお上記のステップＳ２３からステップＳ
２７までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップＳ２３からステップＳ２７までをサーバ１の制御部２１の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部１７の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部１８の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部１９の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップＳ２８からステップＳ３４の動作を行っても良い。
［第２の実施例］
図１３は、本発明のサーバ装置及びコミュニケーション支援方法の第２の実施例を適用
したコミュニケーション支援システムの全体の構成を示している。この図１３からわかる
ように当該コミュニケーション支援システムは、アイテムに関する情報を提供するサーバ
１と利用者の利用する複数の端末装置２とが、インターネット等のネットワーク３を介し
て接続されることで構成されている。アイテムとは、テキスト、音楽、映像等で構成され
るコンテンツ、または／及びオンラインショッピングで扱われる物品である。
【００７７】
サーバ１は、ネットワーク３の制御を行う送受信部１１と、各アイテムを識別するため
のアイテムＩＤ、及び各アイテムの名称等の属性データを格納するアイテム属性格納部１
３と、各利用者を識別する利用者識別情報である利用者ＩＤ等を格納する利用者属性格納
部１４と、利用者ＩＤと共に利用者の性別、年齢、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の
年齢、性別、趣味等の紹介希望条件を格納する拡張利用者属性格納部２２と、利用された
アイテムのアイテムＩＤとそれを利用した利用者の利用者ＩＤを記録格納する利用履歴格
納部１５とを有している。
【００７８】
また、このサーバ１は、利用履歴格納部１５のデータに基づき、他の利用者との情報交
換を希望する紹介要求者と他の利用者とのアイテムに対する嗜好の類似度を計算する利用
者類似度計算部１６と、紹介要求者との類似度が第１の基準以上である利用者を紹介者と
して選択する紹介者選択部１７と、紹介要求者との類似度が第１の基準未満でかつ第２の
基準以上である利用者を予備紹介者として選択する予備紹介者選択部１８と、紹介要求者
と予備紹介者との類似度を高めるようなアイテムを選択するアイテム選択部１９と、紹介
者択部１７で選択された紹介者と当該利用者とが情報交換可能になるように管理を行うコ
ミュニケーション管理部２０と、計時機能を備えた当該サーバ１全体を制御する制御部２
１とを有している。
【００７９】
なお、この図１３においては、サーバ１の各部１１〜２２をハードウェア的に示してい
るが、これは、各部１１〜２２を内蔵プログラム処理としてソフトウェア的に実現しても
よい。これにより、当該サーバ１として、パーソナルコンピュータ、ワークステーション
、その他のコンピュータにより実現可能となる。
【００８０】
さらに、サーバ１の各処理部を複数のコンピュータに分散させて実現することも可能で
ある。
【００８１】
端末装置２は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ネットワーク制御回路、キーボードやマウス
等の入力装置、ディスプレイ等の表示装置で構成されており、内蔵されたプログラムによ
り処理動作を行う。この端末装置２としては、一般的なパーソナルコンピュータを用いる
ことができる。
【００８２】
［実施の形態の動作］
次に、このような構成を有する当該実施の形態のコミュニケーション支援システムの動
作説明をする。
【００８３】
〔利用者登録動作〕
当該実施の形態のコミュニケーション支援システムにおいてサービスを受けるためには
、利用者はサーバ１側に利用者登録を行うようになっている。この利用者登録は、図１４
に示すフローチャートに従って行われるようになっており、利用者登録を行う際には、利
用者は、ステップＳ５１において端末装置２を操作して例えば利用者の希望する利用者Ｉ
Ｄ、希望するパスワード、電子メールあるいは電話番号等の他者がコンタクト時に使うコ
ンタクト情報などの利用者属性と、自己の年齢、性別、趣味等の自己属性、紹介希望相手
の年齢、性別、趣味等の希望条件である拡張利用者属性の入力を行う。利用者により入力
された利用者属性及び拡張利用者属性は、ネットワーク３を介してサーバ１側に送信され
る。
【００８４】
サーバ１は、制御部２１の制御により、端末装置２より送信された利用者属性及び拡張
利用者属性を送受信部１１を介して受信し、当該利用者が入力した利用者ＩＤが既に利用
者属性格納部１４に登録されているか否かを判定する（ステップＳ５２）。
【００８５】
利用者属性格納部１４には、図３に示すような形式で、利用者を一意に識別できる利用
者識別情報である利用者ＩＤ、パスワード、コンタクト情報が格納される。制御部２１は
、ステップＳ５２において、利用者から送信された利用者ＩＤが、利用者属性格納部１４
に既に格納されていないことを確認した場合、ステップＳ５３において、利用者属性格納
部１４に新たなエントリを割り当て、受信した当該利用者の利用者ＩＤ、パスワード、コ
ンタクト情報を格納する。
【００８６】
次に制御部２１は、ステップＳ５４において拡張利用者属性格納部２２に新たなエント
リを割り当て、利用者の年齢、性別、趣味等の自己属性及び紹介希望相手の年齢、性別、
趣味等の紹介希望条件を格納する。拡張利用者属性格納部２２には、図１５に示すような
形式で、利用者ＩＤと共に利用者の年齢、性別、趣味、紹介希望相手の年齢、性別、趣味
などが格納される。もちろん、拡張利用者属性格納部２２に格納する情報は、これらに限
定されず、更に利用者の自己紹介などを利用者に入力させ、これを格納しても良い。また
、１人の利用者に対して複数の紹介希望条件を格納できるようにしても良い。ただし、拡
張利用者属性には、利用者を特定する情報は含まれず、拡張利用者属性を開示しても利用
者間のコミュニケーションは出来ないようになっている。
【００８７】
制御部２１は、ステップＳ５２において、利用者から送信された利用者ＩＤが、利用者
属性格納手段１４に既に格納されていると判定した場合には、送受信部１１を介して端末
装置２に対し、新たな利用者ＩＤの入力を促すメッセージを送信する（ステップＳ５５）
。
【００８８】
なお、本実施例においては、利用者がコンタクト情報を入力し、サーバ装置に格納する
が、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ装置
経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報の入力及び格納は不要である
。
【００８９】
〔アイテム情報提供動作〕
次に、このようにサーバ１側に利用者属性が登録されると、当該コミュニケーション支
援システムにおけるアイテム情報提供サービスを受けることが可能となる。この情報提供
サービスは、図４に示すフローチャートに従って行われるようになっており、情報提供サ
ービスを受ける場合、ステップＳ１１において、利用者は端末装置２を操作して前記登録
した利用者ＩＤ及びパスワードの入力を行う。端末装置２は、利用者により入力された利
用者ＩＤ及びパスワードをサーバ１に送信する。
【００９０】
サーバ１の制御部２１は、この利用者ＩＤ及びパスワードを送受信部１１を介して受信
し、ステップＳ１２において利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置２側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者ＩＤやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ＩＤ及びパスワードの入力を行うこととなる。
【００９１】
次に、サーバ１の制御部２１は、利用者から送信された利用者ＩＤ及びパスワードと、
利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップＳ１３において、テキスト、音楽、映像等で構成されるコンテンツ、または／
及びオンラインショッピングで扱われる物品情報であるアイテムに関する情報をアイテム
属性格納手段１３から読み出し、端末装置２に送信する。ステップＳ１４において、利用
者が利用したいアイテムを選択すると、端末装置２からサーバ１に当該アイテムＩＤが送
信される。次にステップＳ１５において、利用者が指定したアイテムのアイテムＩＤと、
当該利用者の利用者ＩＤと、サーバ１の制御部２１で計測した利用日時とが、図５に示す
ような形式で、サーバ１の利用履歴格納部１５に格納される。
【００９２】
次に、サーバ１は端末２に対してアイテム本体データを送信し、ステップＳ１６におい
て利用者は端末２でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
【００９３】
アイテム属性格納部１３には、図６に示すような形式で、アイテムを一意に識別するア
イテムＩＤ毎に、名称、アイテム本体データの格納場所等の属性が格納されている。なお
アイテム属性として、名称の他に、アイテムの制作者、制作時期、ジャンル、概要説明等
の情報をアイテム属性格納部に格納し、利用者に提供するようにしても良い。
〔紹介者情報提供動作〕
利用者は所定の回数以上アイテム情報提供サービスを受けアイテムを利用した後、当該
利用者とアイテムに対する嗜好の類似した他の利用者の紹介を受けることが可能になる。
【００９４】
（利用者認証動作）
サーバ１は、図１６に示すフローチャートに従って、利用履歴格納手段１５のデータを
使って紹介者情報の提供を行う。利用者がアイテムを利用した後、当該利用者に対して紹
介者情報を提供することが可能になる。
【００９５】
ステップＳ６１において、利用者は端末装置２を操作して前記登録した利用者ＩＤ及び
パスワードの入力を行う。端末装置２は、利用者により入力された利用者ＩＤ及びパスワ
ードをサーバ１に送信する。
【００９６】
サーバ１の制御部２１は、この利用者ＩＤ及びパスワードを送受信部１１を介して受信
し、ステップＳ６２において利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパス
ワードと比較する。そして、両者の一致が検出された場合にのみ、以下に説明する情報提
供サービスを行う。なお、両者が不一致であった場合には、端末装置２側にエラーコード
を返信する。これにより、利用者は、利用者ＩＤやパスワードの入力誤り等に気付き、再
度、正確な利用者ＩＤ或いはパスワードの入力を行うこととなる。
【００９７】
（利用頻度データの作成動作）
次に、サーバ１の制御部２１は、利用者から送信された利用者ＩＤ及びパスワードと、
利用者属性格納部１４に登録されている利用者ＩＤ及びパスワードとの一致を検出すると
、ステップＳ６３において、利用者類似度計算部１６が、以下に説明するような行列形式
の利用頻度データＡを作成する。以下では、利用履歴格納部１５に格納されている利用者
数をＭ、アイテム数をＮとする。
【００９８】
ステップＳ６３において利用者類似度計算部１６は、まず、図８に示す形式の利用者Ｉ
Ｄと利用者インデックス値i（i＝１〜Ｍ）の対応データを作成し、利用者類似度計算部１
６の利用者インデックスメモリに格納する。以下では、紹介者情報を要求している利用者
の利用者インデックス値をＵとする。
【００９９】
また、図９に示す形式のアイテムＩＤとアイテムインデックス値j（j＝１〜Ｎ）の対応
データを作成し、利用者類似度計算部１６のアイテムインデックスメモリに格納する。そ
して、利用者ｉ（i＝１〜Ｍ）がアイテムｊ（j＝１〜Ｎ）を利用した回数を算出する。こ
れは、利用者iの利用者ＩＤをＵＴ[ｉ]、アイテムｊのアイテムＩＤをＣＴ[ｊ]として、
利用履歴格納部１５から、利用者ＩＤがＵＴ[i]で、アイテムＩＤがＣＴ[j]であるレコー
ドの数をカウントすることにより求められる。
【０１００】
利用者ｉがアイテムｊをＬ回利用しているものとし、その利用日時をＴ[i][j][k]（k＝
１〜Ｌ）、現在日時をＴcとした場合、利用者類似度計算部１６は、以下の数式（１）を
用いて、利用者iのアイテムｊに対する利用頻度値ａ[ｉ][ｊ]（ｉ＝１〜Ｍ、ｊ＝１〜Ｎ)
を算出する。
【０１０１】
ここで、この数式（１）に示す関数ｆ（ｘ）は、図１０に示すように入力ｘが大きくな
るに従って出力が減少する特性を持つ重み関数である。従って、例えばアイテムｊを１日
前に利用した場合は、１ヶ月前に同じアイテムｊを利用した場合に比べ、そのアイテムｊ
の利用頻度が高い値となる。利用者類似度計算部１６は、このようにして利用頻度ａ[i][
j]を要素とするＭ行Ｎ列の行列の利用頻度データＡを作成する。
【０１０２】
このように、利用者がアイテムを利用した利用日時を記録し、利用日時が新しい程大き
な重み係数を使って利用頻度データを作成すれば、後の紹介者選択処理において、利用者
の最新の興味や嗜好を反映した紹介者選択が可能となる。もちろん、利用者の最新の興味
や嗜好を反映させる必要がない場合は、図１０に示した特性とは異なる特性の関数を用い
ても良い。例えば、入力によらずに一定値を出力する関数を用いても良い。
【０１０３】
そして、この利用頻度データＡが作成されると、サーバ１はステップＳ６４に進む。
【０１０４】
（利用者類似度計算の第１方式の動作）
次に、ステップＳ６４では、図２に示す利用者類似度計算部１６が、利用者Ｕと他の利
用者（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）との類似度を計算する。利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][
U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を計算する方法としては種々の方法が適用可能である。例えば、
数式（２）に従い、利用者Ｕと他の利用者が共通に利用したアイテム数をカウントして、
類似度とすることが出来る。
【０１０５】
利用者類似度計算部１６は、計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類
似度計算部の類似度メモリＶに格納する。
【０１０６】
（利用者類似度計算の第２方式の動作）
利用者間の類似度を計算する際に、情報空間を構成し、情報空間内に各利用者を配置し
た上で、情報空間内の距離あるいは角度を使って利用者間の類似度を表わすことにより、
従来方法よりも高い精度で類似利用者を選定することが可能になる。
【０１０７】
例えば、従来方法では、利用者の利用したアイテムの数に関係なく、利用者Ｕと利用者
Ｂ、利用者Ｕと利用者Ｃの間で共通に利用されたアイテム数が同じであれば、利用者Ｕに
対する利用者Ｂと利用者Ｃの関連性は等しくなってしまう。一方、情報空間内に各利用者
を配置することにより、利用者間で共通に利用されたアイテム数だけでなく、各利用者の
利用した他のアイテム数も考慮して利用者間の関連性を求めることができる。
【０１０８】
情報空間を構成する方法については、多数の方法が適用可能である。最も単純な方法と
して、１つのアイテムを１つの座標軸に対応させた情報空間を用いることが出来る。
【０１０９】
利用者類似度計算部１６はステップＳ６４において、数式（３）に従って、情報空間内
で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者Ｕ
と他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とすることが出来る。
【０１１０】
あるいは、利用者類似度計算部１６はステップＳ６４において、情報空間内での利用者
Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を用いて、数式（４）に
従って、利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を計算することが
出来る。ただし、数式（４）においてεは定数である。
【０１１１】
利用者類似度計算部１６は、計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類
似度計算部の類似度メモリＶに格納する。
【０１１２】
（利用者類似度計算の第３方式の動作）
前述した利用者類似度計算の第２の動作では、他の利用者と共通するアイテムが少ない
利用者に対して紹介者を増やすことが難しい。そこで、複数のアイテムと複数の利用者と
の関連性を利用して、各々の座標軸を複数のアイテムに対応させることにより、他の利用
者と共通するアイテムが少ない利用者に対しても紹介者を増やすことが可能となるような
情報空間を算出する。
【０１１３】
具体的には、この利用者類似度計算部１６は、利用頻度データＡに対し、例えば多変量
解析の一手法である数量化３類を適用して情報空間を構成する。数量化３類自体は、例え
ば「数量化」（林 知己夫著、朝倉書店）に詳細に説明されているのでここでは省略する
が、これを適用すると、各利用者に対してサンプルスコアＸ[i][q](i＝１〜Ｍ，ｑ＝１〜
Ｑ)、固有値λ[q]（q＝１〜Ｑ）が得られる。ここでＱは、１≦Q＜min(M, N)を満たす所
定の整数であり、情報空間の次元を表わす。固有値λ[q]は、１次元目のλ[1]が最大で、
次元数と共に順次減少し、Ｑ次元目のλ[Q]が最小になっている。
サンプルスコアＸ[i][q]は、利用頻度データＡにおいて利用者とアイテムの相関を最大に
するという条件で算出された数量である。利用者の利用頻度の高いアイテムは、利用者の
好むアイテムと考えられるので、この情報空間は利用者のアイテムに対する嗜好を反映し
た空間と言える。
【０１１４】
また、各々の座標軸は１つのアイテムに対応しているわけではなく、複数のアイテムと
対応しており、似たような性質のアイテムがある場合に、同一のアイテムを利用していな
い利用者同士を関連づけることが出来る。
【０１１５】
例えば、利用者Ｕはアイテム１のみを利用しており、利用者Ｂはアイテム２のみを利用
している場合、従来方法では、利用者Ｕと利用者Ｂは全く関連性が無いと判定されてしま
い、互いに紹介対象とすることは不可能である。しかしながら仮に、他の多くの利用者が
アイテム１とアイテム２の両方を利用しているとすると、アイテム１とアイテム２は似た
性質のアイテムと考えられ、利用者Ｕと利用者Ｂにもある程度の関連性があると判定する
のが妥当である。本発明ではこのような場合に、利用者Ｕのスコアと利用者Ｂのスコアは
、全く無関係ではなく、ある程度近い値となる。このため、共通するアイテムを利用して
いない利用者同士であっても、関連性を見出すことが可能である。
【０１１６】
また、任意の２人のサンプルスコアＸ[i1][q]、Ｘ[i2][q]（i1≠i2）の距離あるいは角
度が近い場合には、２人のアイテムに対する嗜好は類似しており、距離あるいは角度が遠
い場合には、嗜好は異なっていると判断できる。
【０１１７】
なお、当該実施の形態では、前記スコアの計算に数量化３類を適用することとしたが、
これは、同様な結果の得られる他の統計手法を用いるようにしてもよい。
【０１１８】
利用者類似度計算部１６はステップＳ６４において、数式（５）に従って、情報空間内
で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの角度を計算し、利用者Ｕ
と他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とすることが出来る。
【０１１９】
あるいは、利用者類似度計算部１６はステップＳ６４において、数式（６）に従って、
情報空間内で利用者Ｕを示すベクトルとその他の利用者iを示すベクトルの間の距離を計
算し、これを利用して利用者Ｕと他の利用者の類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）とす
ることが出来る。ただし、数式（６）においてγは定数である。
【０１２０】
利用者類似度計算部１６は計算した類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を利用者類似
度計算部の類似度メモリＶに格納する。
【０１２１】
（紹介者の選定動作）
次に、ステップＳ６５において紹介者選択部１７が利用者Ｕと類似度が所定の基準（第
１の基準）よりも高く、なおかつ利用者Ｕの紹介希望条件と合致する自己属性を持つ利用
者を紹介者として選択する。
【０１２２】
ステップＳ６５の詳細処理を図１７に示す。
ステップＳ８１においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを１にセットする。
ステップＳ８２においては、計算結果を一時的に保持するための紹介者選択部１７のバ
ッファメモリＺを初期化する。
【０１２３】
ステップＳ８３においては、制御変数iが利用者Ｕと異なるか否かを判定する。異なる
場合にはステップＳ８４に進み、同じ場合にはステップＳ８６に進む。
【０１２４】
ステップＳ８４においては、紹介者選択部１７は、拡張利用者属性格納部２２を参照し
て、利用者Ｕの紹介希望条件（性別、年齢、趣味等）が利用者iの自己属性（性別、年齢
、趣味等）に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップＳ８５に進み、一致し
ない場合はステップＳ８６に進む。
【０１２５】
ステップＳ８５においては、利用者iと利用者Ｕとの類似度Ｄ[i][U]を利用者類似度計
算部の類似度メモリＶから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリＺに格
納する。
ステップＳ８６においては、紹介者の候補を表わす制御変数iを１増やす。
【０１２６】
ステップＳ８７においては、制御変数iが利用者類似度計算部１６の利用者インデック
スメモリに登録されている利用者数Ｍ以下であるか否かを判定する。Ｍ以下である場合に
はステップＳ８３に進み、Ｍより大きい場合にはステップＳ８８に進む。
【０１２７】
ステップＳ８８においては、バッファメモリＺに格納されたデータを類似度Ｄ[i][U]を
大きい順にソートし、次の２つの方法のいずれかにより紹介者を選択する。
【０１２８】
１つ目の方法は、バッファメモリＺから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み出
し、Ｄ[i][U]≧α（ただしαは定数）を満たす利用者iを紹介者とする。（なお、紹介者
選定条件としてＤ[i][U]＞αとしてもよい。）
もう１つの方法は、バッファメモリＺから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み
出し、類似度の高い順にＲ人選択して紹介者とする方法である。ただしＲは所定の定数で
ある。
【０１２９】
ステップＳ８９においては、利用者類似度計算部１６の利用者インデックスメモリを使
って、ステップＳ８８で選択した紹介者の利用者インデックスiから紹介者の利用者ＩＤ
を求め、類似度の大きな順に紹介者選択部１７の紹介者メモリに書き込む。
【０１３０】
（予備紹介者の選定動作）
次に、ステップＳ６６において、予備紹介者選択部１８が利用者Ｕと類似度が第１の基
準よりも低く、かつ第２の基準よりも高く、なおかつ利用者Ｕの紹介希望条件と合致する
自己属性を持つ利用者を予備紹介者として選択する。
【０１３１】
ステップＳ６６の詳細処理を図１８に示す。
ステップＳ９１においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを１にセットする。
ステップＳ９２においては、計算結果を一時的に保持するための予備紹介者選択部１８
のバッファメモリＧを初期化する。
【０１３２】
ステップＳ９３においては、制御変数iが利用者Ｕと異なるか否かを判定する。異なる
場合にはステップＳ９４に進み、同じ場合にはステップＳ８６に進む。
【０１３３】
ステップＳ９４においては、予備紹介者選択部１８は、拡張利用者属性格納部２２を参
照して、利用者Ｕの紹介希望条件（性別、年齢、趣味等）が利用者iの自己属性（性別、
年齢、趣味等）に一致するか否かを判定する。一致する場合はステップＳ９５に進み、一
致しない場合はステップＳ９６に進む。
【０１３４】
ステップＳ９５においては、利用者iと利用者Ｕとの類似度Ｄ[i][U]を利用者類似度計
算部の類似度メモリＶから読み出し、制御変数iの値と対応させてバッファメモリＧに格
納する。
ステップＳ９６においては、予備紹介者の候補を表わす制御変数iを１増やす。
【０１３５】
ステップＳ９７においては、制御変数iが利用者類似度計算部１６の利用者インデック
スメモリに登録されている利用者数Ｍ以下であるか否かを判定する。Ｍ以下である場合に
はステップＳ９３に進み、Ｍより大きい場合にはステップＳ９８に進む。
【０１３６】
ステップＳ９８においては、バッファメモリＧに格納されたデータを類似度Ｄ[i][U]を
大きい順にソートし、次の２つの方法のいずれかにより予備紹介者を選択する。
【０１３７】
１つ目の方法は、バッファメモリＧから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み出
し、α＞Ｄ[i][U]≧β（ただしβはα＞βである定数）を満たすiを予備紹介者とする。
また、予備紹介者の選定条件としてα＞Ｄ[i][U]＞βとしてもよい。（なお、紹介者選定
条件としてＤ[i][U]＞αとした場合には、予備紹介者の選定条件はα≧Ｄ[i][U]≧βまた
はα≧Ｄ[i][U]＞βとなる。）
もう１つの方法は、バッファメモリＧから類似度Ｄ[i][U]（i＝１〜Ｍ、i≠Ｕ）を読み
出し、類似度の高い順に並べた時の（Ｒ＋１）人目から（Ｒ＋Ｓ）人目までのＳ人を選択
して予備紹介者とする方法である。ただしＳは所定の定数である。
【０１３８】
ステップＳ９９においては、利用者類似度計算部１６の利用者インデックスメモリを使
って、ステップＳ９８で選択した予備紹介者の利用者インデックスiから予備紹介者の利
用者ＩＤを求め、類似度の大きな順に予備紹介者選択部１８の予備紹介者メモリに書き込
む。
【０１３９】
（アイテムの選定動作）
次に、ステップＳ６７において、アイテム選択部１９が、利用者Ｕと予備紹介者の類似
度を高めるような紹介アイテムを選択する。ステップＳ６６で選択された予備紹介者の集
合をＨとして、これに属する予備紹介者h（h∈Ｈ）と表わす。アイテム選択部１９は、予
備紹介者ｈについて、利用頻度データa[h][j]（j＝１〜Ｎ）が大きい順に、利用者Ｕの利
用頻度が所定の定数δより小さいアイテム、すなわちa[U][j] ≦δ（ただし、δは定数）
であるアイテムを所定の数Ｅだけ選択する。この条件を満たすアイテム数がＥに満たない
場合は、条件を満たすアイテム数だけ選択する。
【０１４０】
アイテム選択部１９は、利用者類似度選択部１６のアイテムインデックスメモリを使っ
て、選択したアイテムのアイテムインデックスjからアイテムＩＤを求め、更に、利用者
類似度選択部１６の利用者インデックスメモリを使って、予備紹介者hの利用者インデッ
クスhから利用者ＩＤを求めて、予備紹介者の利用者ＩＤに対応させてアイテムＩＤをア
イテム選択部１９の紹介アイテムメモリに書き込む。紹介アイテムメモリは図１９のよう
な形式である。各予備紹介者の利用者ＩＤに対応して最大Ｅ個のアイテムのアイテムＩＤ
が格納されている。アイテム数がＥ個に満たない場合は、該当なしを示すＮＵＬＬ値が格
納されている。
【０１４１】
（紹介者情報送信動作）
次に、サーバ１のコミュニケーション管理部１２はステップＳ６８において、利用者Ｕ
に対する紹介者の利用者ＩＤを紹介者選択部１７の紹介者メモリから順次読み出し、更に
、紹介者の利用者ＩＤをキーにして利用者属性格納部１４から該当する利用者のコンタク
ト情報を読み出し、送受信部１１を介して、利用者Ｕとの類似度の順位と合わせて端末装
置２に送信する。
【０１４２】
（予備紹介者情報及び紹介アイテム情報送信動作）
次に、サーバ１の制御部２１はステップＳ６９において、利用者Ｕに対する予備紹介者
の利用者ＩＤと紹介アイテムのアイテムＩＤをアイテム選択部１９の紹介アイテムメモリ
から順次読み出す。そして、予備紹介者の利用者ＩＤをキーにして拡張利用者属性格納部
２２から該当する利用者の自己属性（性別、年齢、趣味等）を読み出す。また、アイテム
ＩＤをキーにしてアイテム属性格納部１３から該当するアイテムの名称等の属性情報を読
み出す。予備紹介者毎に自己属性とアイテムの属性情報を対応させて、これらを送信部１
１を介して端末装置２に送信する。
【０１４３】
（紹介者情報の表示動作）
ステップＳ７０において、端末装置２は、サーバ１から受信した紹介者の順位と紹介者
のコンタクト情報を図２０に示すような形式で画面に表示する。順位番号が小さい利用者
ほど当該利用者とのアイテムに対する嗜好が類似していることを示している。当該利用者
は、コンタクト情報に電子メールアドレスや電話番号を使って紹介者とコンタクトを取る
ことが可能になる。端末装置２の画面には、紹介アイテム画面に遷移するためのボタンも
表示されており、利用者がこれを押すことにより、ステップＳ７１に移行する。
【０１４４】
なお、利用者間のコミュニケーションに一般的な電子メールや電話を使わせず、サーバ
装置経由のメッセージ交換に限定する場合には、コンタクト情報は表示されず、サーバ装
置のメッセージ交換機能を使うためのボタン等が表示される。
【０１４５】
（紹介アイテムの表示動作）
ステップＳ７１において、端末装置２は、サーバ１から受信した予備紹介者の自己属性
を利用者Ｕの類似度の高い順に表示する。さらに予備紹介者の自己属性に対応させて、紹
介アイテムメモリの順序に従って紹介アイテムの属性情報を図２１に示すような形式で画
面に表示する。順位番号が小さいアイテムほど、利用した後に予備紹介者との類似度が高
まるアイテムである。
【０１４６】
次にステップＳ７２において、利用者が各アイテムに対応している「選択」ボタンを押
して利用したいアイテムを選択すると、端末装置２からサーバ１に当該アイテムＩＤが送
信される。
【０１４７】
次にステップＳ７３において、利用者が指定したアイテムのアイテムＩＤと、当該利用
者の利用者ＩＤと、サーバ１の制御部２１で計測した利用日時とが、図５に示すような形
式で、サーバ１の利用履歴格納部１５に格納される。
【０１４８】
次に、サーバ１は端末２に対してアイテム本体データを送信し、ステップＳ７４におい
て利用者は端末２でアイテムの表示・再生を行う。なお、アイテムが物品である場合は、
このステップは、事業者から利用者への物品の送付ステップとなる。
【０１４９】
このようにして利用者Ｕが紹介アイテムを利用することにより、利用者Ｕと予備紹介者
h（h∈Ｈ）とが共通に使用したアイテムが増え、利用者Ｕと予備紹介者hとの類似度が大
きくなる。従って、利用者Ｕが次回に紹介者情報の提供を要求した時点で、予備紹介者h
が紹介者の基準を満たす可能性が高くなり、予備紹介者hと情報交換出来る可能性が高い
。
【０１５０】
第２の実施例においては、利用者は、予備紹介者の自己属性を知った上で、情報交換を
希望する予備紹介者に合わせてアイテムの利用を進めることが出来るので、利用者にとっ
て利便性が更に高まると共に、利用者のアイテム利用意欲を更に高めることが出来る。
【０１５１】
以上が本発明の第２の実施例の説明である。なお上記のステップＳ６３からステップＳ
６７までを利用者への紹介者情報提供動作とは非同期に行うことも可能である。例えば、
ステップＳ６３からステップＳ６７までをサーバ１の制御部２１の計時装置に従い定期的
に処理し、あらかじめ各利用者毎に紹介者及び予備紹介者及び紹介アイテムを選択して、
紹介者選択部１７の紹介者メモリ及び予備紹介者選択部１８の予備紹介者メモリ及びアイ
テム選択部１９の紹介アイテムメモリに書き込んでおき、利用者が情報提供を要求した際
には、ステップＳ６８からステップＳ７４の動作を行っても良い。
【０１５２】
最後に、上述の実施の形態の説明は本発明の一例である。このため、本発明は、この実
施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的
思想を逸脱しない範囲であれば種々の変更が可能であることは勿論である。
【０１５３】
なお、上記したサーバの機能をプログラムによりコンピュータに実現させるようにしい
もよい。このプログラムは、記録媒体から読みとられてコンピュータに取り込まれてもよ
いし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
【符号の説明】
【０１５４】
１  サーバ
２  端末装置
３  ネットワーク
１１  サーバ１の送受信部
１３  サーバ１のアイテム属性格納部
１４  サーバ１の利用者属性格納部
１５  サーバ１の利用履歴格納部
１６  サーバ１の利用者類似度計算部
１７  サーバ１の紹介者選択部
１８  サーバ１の予備紹介者選択部
１９  サーバ１のアイテム選択部
２０  サーバ１のコミュニケーション管理部
２１  サーバ１の制御部
２２  サーバ１の拡張利用者属性格納部
【図１】
2010020804.tif 000010
【図２】
2010020804.tif 000011
【図３】
2010020804.tif 000012
【図４】
2010020804.tif 000013
【図５】
2010020804.tif 000014
【図６】
2010020804.tif 000015
【図７】
2010020804.tif 000016
【図８】
2010020804.tif 000017
【図９】
2010020804.tif 000018
【図１０】
2010020804.tif 000019
【図１１】
2010020804.tif 000020
【図１２】
2010020804.tif 000021
【図１３】
2010020804.tif 000022
【図１４】
2010020804.tif 000023
【図１５】
2010020804.tif 000024
【図１６】
2010020804.tif 000025
【図１７】
2010020804.tif 000026
【図１８】
2010020804.tif 000027
【図１９】
2010020804.tif 000028
【図２０】
2010020804.tif 000029
【図２１】
2010020804.tif 000030