(57)【要約】【課題】データ分析及びレコメンデーションに係わる技術において、ユーザが自分の興味・関心のあるジャンルを容易に認識すること等ができる仕組みを提供する。【解決手段】本システムでは、ユーザ行動情報をもとにデータ分析処理することにより、当該ユーザのジャンル群に対する関心度（Ｋ）を計算し、当該計算した関心度（Ｋ）のデータを用いて、ジャンルをノードとして配置することで、当該ユーザのジャンル群に対する関心性を表す第１のマップを画面に表示する処理を行う。【選択図】図１
2010218376.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて情報を処理するシステムであり、
所定の情報処理システムによって提供されるサービスまたは商品に係わるユーザの行動情報を収集し、前記ユーザの行動情報をもとにデータ分析処理することにより、当該ユーザの前記サービスまたは商品に係わるジャンル群に対する関心度を計算し、当該計算した関心度のデータを用いて、ジャンルをノードとして配置することで、当該ユーザの前記ジャンル群に対する関心性を表す第１のマップを画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【請求項２】
請求項１記載のユーザ関心ジャンル分析システムにおいて、
ユーザ群の行動情報をもとにデータ分析処理することにより、各ユーザの前記ジャンル群に対する関心度を計算し、当該計算した関心度のデータを用いて、各ユーザの分布点を配置することで、当該ユーザ群の前記ジャンル群に対する関心の類似性を表す第２のマップを画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【請求項３】
請求項２記載のユーザ関心ジャンル分析システムにおいて、
ユーザの操作入力に応じて、前記第２のマップから特定のユーザまたはユーザ集合の分布点が選択されると、当該分布点を単位として作成される前記第１のマップを画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【請求項４】
請求項１記載のユーザ関心ジャンル分析システムにおいて、
前記行動情報をもとにデータ分析処理することにより、前記ユーザの前記ジャンル群に対する関心性における、ジャンル間の関連度を計算し、当該計算した関連度のデータを用いて、当該ジャンルのノードの配置の距離またはノード間のリンク線の種類を決めることで、前記第１のマップに前記ジャンル間の関連度を反映した内容として、画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【請求項５】
請求項１または２に記載のユーザ関心ジャンル分析システムにおいて、
前記画面に表示された情報をもとに、ユーザにより選択されたユーザの分布点に関連付けられるサービスまたは商品の情報をレコメンド情報として画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【請求項６】
請求項１または２に記載のユーザ関心ジャンル分析システムにおいて、
前記画面に表示された情報をもとに、ユーザにより選択されたジャンルに関連付けられるサービスまたは商品の情報をレコメンド情報として画面に表示する処理を行うこと、を特徴とするユーザ関心ジャンル分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信ネットワーク上のサーバシステムやユーザのＰＣなどの各種コンピュータによる情報処理及びデータ分析の技術に関し、特に、ユーザの行動履歴などの情報データに基づきデータ分析を行い、その結果に基づきユーザに対して有益な情報や物やサービスなどを提示、レコメンド（推薦）等するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットショッピング等において、ユーザによる商品の購入履歴や評価情報などの情報データをもとに、所定の手法でデータ分析を行い、ユーザに対して商品等をレコメンドする仕組みが存在する。例えば、インターネットショッピングを提供するＥＣ（電子商取引）サイトにおける「あなたにおすすめの商品」機能がある。
【０００３】
「あなたにおすすめの商品」機能では、「ユーザが購入した商品」（商品購入履歴情報）、「ユーザが評価を与えた商品」（例えば商品の使用感や内容に関する評価情報）などの情報データに基づき、それらの商品に対して何らかの関連性がある商品を、ユーザに対してレコメンドとして提示することができる。即ち、同一のユーザが購入する可能性が高いと考えられる商品（ユーザの志向性、興味・関心に合うと考えられる商品）を、所定の手法で計算することにより、おすすめ商品リストなどのレコメンド情報の形で提示している。
【０００４】
同様に、ユーザ群の商品購入履歴情報などを所定の手法（例えば協調フィルタリング）で計算することにより、レコメンド情報を提示することもできる。
【０００５】
ユーザは、表示画面のレコメンド情報を参照することで、当該おすすめ商品に興味があれば、その商品の購入等に移ることができる。その結果、ユーザにレコメンドされた商品は、ユーザにとって有益である場合もあるし、もとの商品との関連性に価値が無いこと等から有益ではない場合もある。
【０００６】
上記商品等のレコメンデーションに関する先行技術例としては、特開２００２−２３０４１７号公報（特許文献１）、特開２００８−２７３５８号公報（特許文献２）、特開２００８−２９９３７０号公報（特許文献３）などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−２３０４１７号公報
【特許文献２】特開２００８−２７３５８号公報
【特許文献３】特開２００８−２９９３７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来のデータ分析及びレコメンド機能においておすすめ商品として提示されるものは、例えばユーザが何らかの行動（購入など）により情報が登録された商品について、商品同士の関連性が高いと判断された商品が新たに提示されている。そのため、結果としておすすめされるものは、当該ユーザが既に持っている商品のシリーズ商品や備品であったり、例えば書籍の場合であれば同じタイトルや著者の書籍であったりすることが多い。
【０００９】
即ち、従来の機能では、本来ユーザがレコメンド機能に対して期待するところの１つである、新たな有益な商品の発見（提示）という機能（効果）に関しては不十分である。
【００１０】
また更に、従来の機能では、単におすすめ商品を所定の判断のもとに提示するところに留まっており、より発展して例えば、ユーザにとっての未開のジャンル（その商品等）への道標、といったものを提示するには至っていない。
【００１１】
本発明の主な目的は、データ分析及びレコメンデーションに係わる技術において、ユーザが自分の興味・関心のあるジャンル（テーマ等）を容易に認識することができ、ユーザにとっての新たな有益なジャンル（その商品等）の発見や探索を支援することができる仕組みを提供することである。更には、より発展して、関心ジャンルの提示、認識に基づいて、ユーザにとっての未開のジャンル（その商品等）への道標や指針を提示することができる仕組みを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。本発明は、コンピュータを用いて情報を処理するシステムであり、ユーザの行動情報をもとにデータ分析処理することにより、当該ユーザのジャンル群に対する関心度（Ｋ）を計算し、当該計算した関心度（Ｋ）のデータを用いて、ジャンルをノードとして配置することで、当該ユーザのジャンル群に対する関心性を表す第１のマップ（関心マップ）を画面に表示する処理を行う。
【００１３】
また、本システムは、ユーザ群の行動情報をもとにデータ分析処理することにより、各ユーザのジャンル群に対する関心度（Ｋ）を計算し、当該計算した関心度（Ｋ）のデータを用いて、ユーザを分布点として配置することで、ユーザ群のジャンル群に対する関心の類似性を表す第２のマップ（類似ユーザマップ）を画面に表示する処理を行う。
【００１４】
本システムは、ユーザ情報のデータ分析により、ユーザ（ユーザ群）が興味・関心のあるジャンル（テーマ等）を数値化し、ＧＵＩ（グラフィカルユーザインタフェース）を用いて可視化（表示）することにより、ユーザによるジャンル群（及びその関連商品等）に対する関心についての新たな発見などを支援・ナビゲートする機能を提供する。
【００１５】
本システムでは、商品購入履歴などのユーザ行動情報などをもとにしたデータ分析処理により、ユーザ毎のジャンル群に対する関心を関心度（Ｋ）として数値化し、ＧＵＩ画面に２次元のマップ（関心マップ：Ｍ１）などの形で表示する機能を有する。関心度（Ｋ）は、例えば、ジャンルのノードの大きさ（サイズ）などとして反映する。
【００１６】
また、ユーザ群に関して、上記ジャンル群に対する関心（マップＭ１）の違いや類似性を類似度（Ｌ）として数値化し、ユーザ間の類似性の関係を表すように、ＧＵＩ画面に２次元のマップ（類似ユーザマップ：Ｍ２）などの形で表示する機能を有する。このマップＭ２上では、関心が類似するユーザ分布点同士が近くに配置される。
【００１７】
また、マップＭ１の作成・表示では、データ分析処理により、ユーザ毎のジャンル群の関心におけるジャンル間の関連性を関連度（Ｒ）として数値化し、マップＭ１表示内容に反映してもよい。関連度（Ｒ）は、例えば、ジャンルのノード同士の距離やノード間リンク線の種類などとして反映する。
【００１８】
更に、本システムは、上記ジャンルやユーザ等に関するマップ等の情報をもとに、それに関連付けられる商品等の情報をレコメンド情報として作成し、表示する機能を備える。
【００１９】
マップにおけるノード（頂点）とする対象は、ジャンル（分野、カテゴリ、テーマ、トピック等）（それを表すワード（語））である。なお、使用する用語について一般的な意味や類似の用語を確認しておくと以下である。ジャンル：部門、種類、区分など。カテゴリ：範疇、区分、分野、種類、圏など。テーマ：主題、意図、題目、課題など。トピック：題目、話題、見出しなど。
【発明の効果】
【００２０】
本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下の通りである。本発明によれば、ユーザが自分の興味・関心のあるジャンルを容易に認識することができ、ユーザにとっての新たな有益なジャンルの発見や探索を支援することができる。更には、より発展して、関心ジャンルの提示、認識に基づいて、ユーザにとっての未開のジャンルへの道標や指針を提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施の形態の情報処理システム（ＥＣサイトシステム及びユーザ関心ジャンル分析システム）の構成を示す図である。
【図２】本実施の形態における、ユーザアクションデータと商品ジャンル分類データの例を示す図である。
【図３】本実施の形態における、関心度（Ｋ）データの作成処理及びデータ例を示す図である。
【図４】本実施の形態における、関連度（Ｒ）データの作成処理及びデータ例を示す図である。
【図５】本実施の形態における、類似度（Ｌ）データの作成処理及びデータ例を示す図である。
【図６】本実施の形態における、関心マップ（Ｍ１）及び類似ユーザマップ（Ｍ２）の作成処理及び表示処理を示す図である。
【図７】（ａ），（ｂ）は、本実施の形態における、レコメンドデータ作成及びレコメンド情報表示例を示す図である。
【図８】本実施の形態における、関心マップ（Ｍ１）の表示例を示す図である。
【図９】本実施の形態における、類似ユーザマップ（Ｍ２）の表示例を示す図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態における、自他ユーザ間の関心マップ（Ｍ１）の比較、及び差異のマップの表示例を示す図である。
【図１１】（ａ），（ｂ）は、本実施の形態における、関心マップ（Ｍ１）の変形例の表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００２３】
＜概要＞
図１〜図１１を用いて、本発明の一実施の形態の情報処理システムについて説明する。本システムは、ＥＣサイトシステム及びユーザ関心ジャンル分析システムを含んで成る。ユーザは、端末１０から通信ネットワーク９０を介して本システム（サーバ２０）にアクセスし、本システムの提供する処理機能を利用する。本システムにおいて提供及び実行する処理機能は主に以下である。
【００２４】
第１の段階として、ユーザ群のジャンル関心の分析及びそのＧＵＩ表示の処理機能を提供する。ＥＣサイトシステムからのデータ（ユーザ記録情報Ｔ１など）の収集に基づくデータ分析処理により、ユーザのジャンル（テーマ等）に対する関心性を分析する。即ちユーザのジャンル関心度（Ｋ）を計算し、ジャンルを示すワードをノードとして用いたマップ（ユーザ毎の関心マップＭ１）等を作成し、ユーザの端末１０の画面に表示する。また、ユーザ同士のジャンル関心の類似性を分析する。即ちユーザ間の類似度（Ｌ）を計算し、ユーザを分布点として用いたマップ（類似ユーザマップＭ２）等を作成し、表示する。ユーザは、ＧＵＩ画面を通じて、これらのマップ等の情報を自由に表示（閲覧）、操作することができる。
【００２５】
第２の段階として、上記第１の段階の処理結果に基づいたレコメンド処理機能を提供する。第１の段階で作成されたマップ等におけるユーザやジャンルのノードに対して関連付けられる商品などのレコメンド情報を作成し、ユーザに提示する。
【００２６】
＜システム＞
図１において、本実施の形態の情報処理システムの構成例を示している。ユーザ（クライアント）側の端末（コンピュータ）１０と、ＥＣサイトシステム及びユーザ関心ジャンル分析システムを含む情報処理システムとが通信ネットワーク９０を介して接続される構成である。本例では、ＥＣサイトシステム側でＥＣサイトを運営してユーザにインターネットショッピング等の機能を提供すると共に、ユーザ関心ジャンル分析システム側でユーザ関心ジャンル分析及びレコメンデーション等の機能を提供する。ＥＣサイトシステム側では、ユーザが端末１０からインターネットを介してＷｅｂインタフェース等で商品（サービス、コンテンツ等）の購入等が可能である。ユーザ関心ジャンル分析システム側では、同様にＷｅｂインタフェース等で、ユーザ関心ジャンル分析の処理機能（サービス）を利用可能である。なお、ＥＣサイトシステムとユーザ関心ジャンル分析システムとが独立して存在する形態なども可能である。
【００２７】
ユーザの端末１０は、例えばＰＣであり、Ｗｅｂブラウザ１１やインターネットショッピング機能などを備える。ユーザは、端末１０のＷｅｂブラウザ１１を用いて、サーバ２０から送付されたデータをもとに画面に表示される情報を閲覧し、ＥＣサイトでの商品購入等の行動や、あるいは、関心マップＭ１に関する操作などが可能となっている。一般的なＧＵＩ及びＷｅｂ等の技術を用いて、ユーザのコンピュータ（端末１０）のディスプレイ（表示装置）の画面に情報を表示する。ユーザは、画面の情報を見ながら、マウスやキーボード等の入力装置を操作して、情報の入力や選択などの動作（クリック、ドラッグ、テキスト入力、コマンド実行など）を行う。動作により、対応した情報処理が行われ、その結果を反映した内容が画面に表示される。
【００２８】
本情報処理システムは、サーバ２０やＤＢ（データベース）３０等を備える。サーバ２０やＤＢ３０は分散システムなどで実現される。サーバ２０は、Ｗｅｂサーバ処理部２１、ＥＣ処理部２２、データ収集処理部２３、データ分析処理部２４、データ表示処理部２５、レコメンド処理部２６等を備え、サーバコンピュータ群などにより実現される。ＤＢ２０は、ＥＣデータ３２、収集データ３３、分析データ３４、表示データ３５、レコメンドデータ３６等を格納する。
【００２９】
Ｗｅｂサーバ処理部２１は、Ｗｅｂサイトを提供するためのＷｅｂサーバ機能であり、多数の端末１０のＷｅｂブラウザ１１からのアクセス（要求）を受け付け、Ｗｅｂページ等の形で応答する処理を行う。
【００３０】
ＥＣ処理部２２は、Ｗｅｂサイトを通じたＥＣ機能である。例えば、ＥＣサイトとして、商品情報Ｔ０に基づく商品情報ページや商品購入ページなどを提供する。ＥＣ処理部２２は、ユーザの端末１０からの商品購入要求などに対して応答する処理などを行い、対応するＥＣデータ３２をＤＢ３０に格納する。
【００３１】
データ収集処理部２３は、ＥＣサイトシステム側のユーザ記録情報Ｔ１などからデータを収集し、ＤＢ３０に収集データ３３として蓄積する処理を行う。収集データ３３は、例えば、商品ジャンル分類データＴ２や、ユーザアクションデータＴ３を含む。
【００３２】
データ分析処理部２４は、収集データ３３を分析して、その結果を分析データ３４としてＤＢ３０に格納する処理を行う。分析データ３４は、関心マップＭ１等を作成するための数値情報などを含む。分析データ３４は、例えば、ユーザ毎の関心度（Ｋ）データＴ４、ユーザ毎の関連度（Ｒ）データＴ５、ユーザ間の類似度（Ｌ）データＴ６などを含む。
【００３３】
データ表示処理部２５は、分析データ３４をもとに、端末１０側へ送付して情報を表示させるための表示データ３５を作成する処理を行う。表示データ３５は、関心マップ（Ｍ１）データＴ７や、類似ユーザマップ（Ｍ２）データＴ８などを含む。当該マップデータは、関心度（Ｋ）等の数値データ以外にも例えば画像データなどを含んでもよい。
【００３４】
レコメンド処理部２６は、上記分析や表示に基づいてレコメンド情報を端末１０側に送付して表示させる場合におけるレコメンドデータ３６を作成する処理を行う。レコメンドデータ３６は、例えば、ユーザによりマップ中から選択されたジャンルやユーザ、またはユーザの関心の大きいジャンル等、に関連付けられる商品等の情報（おすすめ商品リスト情報など）を含む。
【００３５】
＜処理＞
本システムにおける基本的な処理を以下順に説明する（Ｓ０１等は処理ステップを示す）。
【００３６】
図１の構成で、ユーザの端末１０（Ｗｅｂブラウザ１１）からサーバ２０（Ｗｅｂサーバ処理部２１）に対して各種のアクセス（要求）が行われる。サーバ２０の各処理部が連携して情報処理を行い、ＤＢ３０（またはメモリ等）にデータを格納する。Ｓ０１では、ＥＣサイトシステム（ＥＣ処理部２２）に対して、商品購入や商品情報閲覧等の行動（アクション）のアクセスが行われる。Ｗｅｂサーバ処理部２１での受付処理を通じて、ＥＣ処理部２２は、商品購入等の要求を処理し、ＤＢ３０のＥＣデータ３２に反映する。またＥＣ処理部２２は、商品購入等が行われた場合、ユーザ記録情報Ｔ１に、履歴として記録する。
【００３７】
Ｓ０２では、ユーザ関心ジャンル分析システム（データ表示処理部２５等）に対して、マップ表示等のアクセスが行われる。Ｗｅｂサーバ処理部２１での処理を通じて、データ表示処理部２５は、マップ表示等の要求を処理し、データ分析処理部２４の分析データ３４を利用して、表示データ３５を作成し、Ｗｅｂページ等の形で、端末１０へ提供する。マップ表示等に用いるデータ（Ｔ４〜Ｔ６等）については、データ分析処理部２４などにより、事前にバックグラウンドで作成処理等を行っておいてもよく、これによりマップ表示要求の際にはすぐに応答することができる。
【００３８】
Ｓ０３では、同システム（レコメンド処理部２６等）に対して、レコメンド情報の表示またはレコメンド情報からの商品選択等のレコメンド処理に関するアクセスが行われる。Ｗｅｂサーバ処理部２１及びデータ表示処理部２５での処理を通じて、レコメンド処理部２６は、レコメンド情報表示等の要求を処理し、レコメンドデータ３６を作成し、それを用いて、Ｗｅｂページ等の形で、レコメンド情報として、端末１０へ提供する。
【００３９】
（１）（データ収集）  図２で、データ収集処理部２３により、ＥＣ処理部２２が管理するＥＣデータ３２のうちのユーザ記録情報Ｔ１などからデータを収集し、ユーザアクションデータＴ３としてＤＢ３０に蓄積する。なお収集元はＥＣサイトに限らず外部システム等としてもよい。また、データ分析処理部２４（またはデータ収集処理部２３など）により、ユーザアクションデータＴ３のスコア（ユーザ毎の商品に対する関心の度合いを表すスコア、例えば０〜５点）を付ける処理（スコアリング処理）を行う（後述）。
【００４０】
また一方、データ収集処理部２３などにより、商品ジャンル分類データＴ２を用意または作成する。Ｔ２を作成する場合は、データ分析処理部２４などにより商品情報Ｔ０などをもとにデータ分析処理することで作成する。例えば、商品情報Ｔ０内に出現するジャンルワード（「経済」等のジャンルを表すワード）を抽出し、出現頻度を評価することにより、商品ごとのジャンル性を表すスコア（例えば０〜５点）を付ける。またＴ２と併せて、ジャンル構造データＴ２１やジャンル基本座標データＴ２２も用意または作成される（後述）。
【００４１】
（２）（データ分析）  図３（及び図６）で、データ分析処理部２４は、商品ジャンル分類データＴ２と、ユーザアクションデータＴ３とを用いて、データ分析処理（Ｋ計算処理）（図６のＳ２１０）を行うことにより、関心度（Ｋ）データＴ４を作成する（後述）。
【００４２】
更に関心度（Ｋ）だけでなく関連度（Ｒ）を用いてマップ（Ｍ１）を作成する形態の場合は、データ分析処理部２４は、併せて、例えばＴ２（またはＴ０），Ｔ３などを用いて、ユーザ毎のジャンル間の関連度（Ｒ）データＴ５を作成する処理（Ｒ計算処理）（図４、図６のＳ２２０）を行う（後述）。
【００４３】
また、データ分析処理部２４は、ユーザ群の関心度（Ｋ）データＴ４などの分析により、ジャンル関心度Ｋ（または関心マップＭ１）に関するユーザ間の類似度（Ｌ）データＴ６を作成する処理（Ｌ計算処理）（図５、図６のＳ２３０）を行う（後述）。
【００４４】
関心度（Ｋ）データＴ４（またはそれに加えて関連度（Ｒ）データＴ５）は、関心マップＭ１等を作成するために必要である。類似度（Ｌ）データＴ６は、類似ユーザマップＭ２等を作成するために必要である。
【００４５】
また、図３のように、関心度（Ｋ）データＴ４から、単一のユーザ（例えばＵ１）単位の関心度（Ｋ）データ（５０１）を抽出し、例えばスコアの上位ランキング順のデータを得ることができる。関心度Ｋは、例えば０〜５点でスコアリングされる場合である（なおＫ等では小数点以下を省略）。同様に、ユーザ集合単位のマップを作成する場合も、ユーザ集合のデータを抽出することで可能である。また例えば、ジャンルノード数が多い場合などには、所定のスコアをしきい値として抽出（例えば２以上を抽出）してもよいし、上位から所定のジャンルノード数分を抽出してもよい。またＫが十分小さいものについては０点として除外してもよい。
【００４６】
（３）（データ表示）  図６で、データ表示処理部２５は、ユーザの端末１０のＷｅｂブラウザ１１とＷｅｂサーバ処理部２１との間での処理を通じて、端末１０の画面に、本ユーザ関心ジャンル分析システムのＧＵＩ画面を例えばＷｅｂページの形で表示する処理（Ｓ３００）を行う。
【００４７】
ユーザは、ＧＵＩ画面の表示情報に対して、マウス等の操作により、マップ表示要求や情報選択等を行う。データ表示処理部２５は、ユーザの端末１０からのマップ表示要求や情報選択等の情報を、Ｗｅｂサーバ処理部２１を通じて受け取ると、このイベントに応じた情報を応答、表示する処理を、データ分析処理部２４側の処理を利用して行う。
【００４８】
例えば、ユーザ（ユーザ分布点）等の選択及び関心マップＭ１表示要求に対しては、当該選択ユーザ（単一またはユーザ集合）単位の関心マップ（Ｍ１／Ｍ１’）のデータＴ７を、関心度（Ｋ）データＴ４（更には関連度（Ｒ）データＴ５）などを利用して作成（または既に存在する場合は参照）し、端末１０へ送信することで関心マップＭ１として画面に表示させる（後述の図８）。
【００４９】
また例えば、ユーザ（ユーザ分布点）等の選択及び類似ユーザマップＭ２表示要求に対しては、当該選択ユーザ（自分）を中心とした類似ユーザマップ（Ｍ２）のデータＴ８を、類似度（Ｌ）データＴ６などを利用して作成（または参照）し、端末１０へ送信することで類似ユーザマップＭ２として表示させる（後述の図９）。
【００５０】
また例えば、２つのユーザ（ユーザ分布点）等の選択及びそれらの差異のマップＭ１’’の表示要求に対しては、当該選択ユーザ単位の各関心マップ（Ｍ１／Ｍ１’）のデータＴ７などをもとに、差分計算などにより作成し、端末１０へ送信することで、差異のマップＭ１’’として表示させる（後述の図１０）。
【００５１】
（４）（レコメンデーション）  図７で、レコメンド処理の際には、レコメンド処理部２６により、上記データ表示処理までの処理結果（ユーザアクションデータＴ３など）、及びデータ分析処理などを用いて、ジャンルまたはユーザと商品との関連付けによるレコメンドデータ３６を作成する処理を行う。
【００５２】
レコメンドデータ３６は、例えば、マップ中から選択されたジャンルに該当する商品のリストとする。あるいは、マップ中から選択されたユーザまたはユーザ集合に該当する商品（当該ユーザのＴ３のスコア合計値が高い商品、あるいは当該ユーザの関心度Ｋが高いジャンルに該当する商品、当該ユーザのＴ３の評価情報やお気に入り情報のスコアが高い商品など）のリストとする。
【００５３】
レコメンドデータ３６の作成は、事前に行っておいてもよいし、レコメンド情報表示要求の発生に応じて最新の作成を行ってもよい。また、本例ではレコメンドとして関連付けられる対象を商品の情報としているが、他の情報などとしてもよい。また、ユーザによる選択等の動作を介さずに、データ分析をもとに自動的にレコメンド情報を表示（例えば所定のＷｅｂページ内の一部に表示）することも可能である。
【００５４】
＜データ＞
関心度（Ｋ）データＴ４等を作成するための処理やデータについての例は以下である。
【００５５】
（Ｔ０）  商品情報Ｔ０（図２）は、ＥＣサイトで提供する商品に関する情報であり、例えば商品提供・販売元から１次的に提供される商品内容説明情報（テキストデータ等）や、商品ごとに対応付けられているメタデータ（属性情報）等がある。これらの情報には、商品の仕様、値段、ジャンル分類、キーワード等の情報が含まれているので、それをテキスト解析等により抽出して利用することができる。また特に、多くの場合、ジャンル分類の情報も含まれている。例えば商品が書籍の場合、出版社から、当該書籍の内容がどのようなものであるか等を示す商品内容説明情報などが提供されているので、それを利用する。
【００５６】
ＥＣサイト等の情報処理システムで適用するサービスや商品は、物品に限らず、例えばニュース記事などのデジタルコンテンツや文書なども可能である。また、有料に限らず、無料や公開の情報などを扱うシステムも可能である。また、ユーザ同士が有料または無料で商品、コンテンツ、情報などを公開、共有、取引などを行うシステムなども可能である。
【００５７】
（Ｔ１）  ユーザ記録情報Ｔ１（図２）は、ＥＣサイトでのユーザ群の行動の記録情報である。Ｔ１は、例えば、商品の購入履歴情報、商品情報Ｔ０の閲覧履歴情報、商品の評価情報、お気に入り情報／登録情報などを含む。
【００５８】
購入履歴情報は、商品購入ページ等から購入された商品に関する、商品ＩＤ、ユーザＩＤ、日時などの情報を含む。閲覧履歴情報は、商品情報ページ等の閲覧に関する、商品情報ＩＤ、商品ＩＤ、ユーザＩＤ、日時などの情報を含む。評価情報は、例えばユーザがカスタマーレビュー等により商品を評価した内容、例えば５段階評価付け情報などを含む。お気に入り情報／登録情報は、商品のジャンル（カテゴリ等）や属性、例えば商品が書籍であれば、著者、出版社／メーカといった情報をユーザがお気に入りとして指定・登録したお気に入り情報や、あるいは、ユーザが欲しい商品や気になる商品などをチェックした登録情報などである。その他、ユーザがキーワード検索した検索履歴情報や、ユーザが気になるジャンルやキーワード等をタグ付け等によって入力した情報など、各種情報が適用可能である。
【００５９】
（Ｔ２）  商品ジャンル分類データＴ２（図２）は、各商品が持つジャンル性を分類したデータであり、商品（商品ＩＤ）毎に、どのようなジャンル（ジャンルワード）に分類されるか（各ジャンルに関するジャンル性を表すスコア）がスコアリングされている。ジャンル性のスコアを例えば０〜５点としている。例えば、ある商品（Ｓ００１）は、「文学」ジャンル性が５点、「人文」ジャンル性が１点、等である。
【００６０】
Ｔ２は、予め用意されるデータを用いる形態としてもよいし、データ分析などにより作成及び随時更新する形態としてもよい。Ｔ２をデータ分析により作成する場合、例えば、データ分析処理部２４により、商品情報Ｔ０（商品内容説明情報など）を解析し、上記スコアを付ける。このスコアリングの手法としては、例えば、商品情報Ｔ０（テキストデータ）の中のジャンルワードの出現頻度を評価する公知の手法などが適用可能である。
【００６１】
（Ｔ２１）  ジャンル構造データＴ２１は、ノード（ジャンルノード）として扱うジャンル（ジャンルワード）群とその分類構造を示すデータである。Ｔ２１は、ジャンル（ジャンルワード）群に関する、少なくともジャンル（大分類）−サブジャンルの階層関係を含む、ディレクトリ型などのデータ構造である。なおジャンル構造によっては、グラフ（ネットワーク）型のデータ構造などを用いてもよい。本例では、ディレクトリ型の場合を示し、最上位階層に大分類のジャンル（「人文」、「政治」、「経済」、……）があり、その下に、例えば「経済」に属するサブジャンル（「経営」、「販売」、「会計」、……）があり、更にその下に例えば「知財」に属するサブジャンル、といったように続く。Ｔ２１は、予め用意する場合、例えばＥＣサイトシステム側で用いている商品ジャンル分類データを用いてもよいし、その他、一般的な図書館情報分類などを用いてもよい。
【００６２】
（Ｔ２２）  ジャンル基本座標データＴ２２は、ユーザ間の比較のために、ジャンルノードをマップ（Ｍ１）に配置する際に用いる全ユーザ共通で基本となる座標データ（ジャンルノードの配置の絶対座標及び距離を規定するデータ）である。Ｔ２２は、各ジャンル（ノード）毎の座標データ（Ｘ，Ｙ）などを持つ。Ｔ２２では、例えば、一般に自明的に関連性が高いと捉えられているジャンル間（例えば「経済」と「投資」）の距離が小さくなるように予め配置されてもよい（この場合ノード同士の距離は当該ジャンル同士の関係をある程度表している）。ただし、一般に関係性が判断しにくいジャンルも存在するので、完全なものではない。また、一般的な情報などに基づくデータ分析によりＴ２２の内容を作成・更新するようにしてもよい。
【００６３】
（Ｔ３）  ユーザアクションデータＴ３（図２）は、Ｔ１をもとに作成される、ユーザ毎のアクション（商品購入等の行動）による商品への関心性を表すスコアのデータである。即ち、ユーザ（Ｕ）毎に、どの商品（Ｓ）にどの程度の関心があるか（商品関心性のスコア）がスコアリングされている。「購入」等のアクション種別ごとの所定の重み付けによりスコアリングする（後述）。
【００６４】
（Ｔ４）  ユーザ毎のジャンル関心度（Ｋ）データＴ４（図３）は、Ｔ２、Ｔ３をもとに作成され、ユーザ（Ｕ）毎に、どのジャンル（Ｇ）にどの程度の関心があるか（ジャンル関心性のスコア）がスコアリングされている。
【００６５】
（Ｔ５）  ユーザ毎のジャンル関連度（Ｒ）データＴ５（図４）は、ユーザ（Ｕ）毎に、ジャンル（Ｇ）同士がどの程度関連しているか（ジャンル関連性のスコア）がスコアリングされている。
【００６６】
（Ｔ６）  ユーザ間の類似度（Ｌ）データＴ６（図５）は、ユーザ間のジャンル関心（マップＭ１）の類似性がスコアリングされている。
【００６７】
（Ｔ７）  ユーザ（群）のジャンル関心マップ（Ｍ１）データＴ７は、ユーザ単位のジャンル群への関心（関心度Ｋ）を示すマップ（Ｍ１）の表示用のデータである。このマップ（Ｍ１）は、Ｋ，Ｒなどのデータを用いて作成される。Ｒを用いる場合は、ユーザ単位の関心ジャンル間の関連性もマップ（Ｍ１）内に反映される。
【００６８】
（Ｔ８）  類似ユーザマップ（Ｍ２）データは、ユーザ間の類似度（Ｌ）に従ってユーザ（ユーザ分布点）群が配置されたマップ（Ｍ２）の表示用のデータである。このマップ（Ｍ２）は、Ｌなどのデータを用いて作成される。
【００６９】
＜Ｋ計算処理＞
図６のジャンル関心度（Ｋ）データＴ４を作成する処理（Ｓ２１０）では、例えば以下のようにＫを計算する。基本的には図３のようにＴ２とＴ３のデータを集計することで、Ｔ４のＫのスコアを付けることができる。
【００７０】
例えば、ユーザＵ１に関して、Ｔ３のユーザＵ１のテーブルでは、商品（商品ＩＤ）ごとに、アクションとして、「購入」、「閲覧」、「評価」、「お気に入り」などの項目に応じたスコアを有する。例えば当該商品が１つ購入された場合、＋３点を付ける。例えば当該商品の商品情報ページが１回閲覧された場合、＋１点を付ける。例えば当該商品に対するユーザ評価が０〜５点で付けられる。例えば当該商品がユーザのお気に入りの場合に＋２点が付けられる。あるいは、ユーザが関心が無い商品（ジャンル）を意図的に本システムの分析から外すためにマイナス点を付けることもできる。商品関心性のスコアにおける対象全アクションのスコアを合計することで、総合的な関心の度合いを表すスコア合計値が得られる（例えば商品Ｓ０１５では５点）。
【００７１】
Ｔ３から得られる、ユーザ単位（例えばＵ１）の商品群（例えばＳ０１５，Ｓ１１４，……）における商品ごとのスコア合計（ＳＳとする）を用いて、Ｔ２から得られる、同商品群の各ジャンル（Ｇ１（文学），Ｇ２（人文），……）のジャンル性のスコア（ＧＳとする）（ＧＳ１，ＧＳ２，……）を重み付けする。即ち、スコア合計（ＳＳ）が大きい商品ほど、当該商品の各ジャンル性のスコア（ＧＳ）が大きくなるように重み付けする。例えば、乗算値（ＧＳ’＝ＧＳ×ＳＳ）とする。そして、ユーザ単位（例えばＵ１）の商品群における重み付け後の各ジャンル性のスコア（ＧＳ’）を、ジャンル毎（Ｇ１，Ｇ２，……）に集計する。これにより、ユーザ単位における各ジャンル（Ｇ１，Ｇ２，……）の関心の度合いを表すスコアが得られるので、当該スコアを関心度Ｋのレベル（例えば０〜５点）に変換することで、Ｔ５のユーザごとの各ジャンルの関心度Ｋが得られる。
【００７２】
＜Ｒ計算処理＞
図６のジャンル関連度（Ｒ）データＴ５を作成する処理（Ｓ２２０）では、例えば以下のようにＲを計算する。関連度Ｒは、ユーザごとに、ジャンル（ジャンルワード）間の関連性を所定の手法でスコアリングした値である。本例では、ユーザによる商品に対する購入等のアクションにおいて、当該商品が２つ（複数）のジャンルに跨る（関連する）ものである場合、この２つ（複数）のジャンルのＲが大きくなるようにスコアリングされる。例えば、ユーザＵ１が、経済と政治に跨る内容の書籍を購入している場合、データ分析により、当該Ｒが大きく計算される。ユーザ単位のデータを分析してＲを作成するので、このＲには当該ユーザの特性が反映されている。
【００７３】
図４で、単一ユーザ（例えばＵ１）単位のジャンル関連度（Ｒ）データ（５０２）を作成する際、各ジャンル間の関連性を表すスコア（例えば０〜５点）を付ける。例えば「経済」と「政治」の関連度が５、「経済」と「ＩＴ」の関連度が４、などである。
【００７４】
データ分析処理部２４は、例えば、商品ジャンル分類データＴ２の内容とユーザアクションデータＴ３の内容とを分析することで、関連度Ｒを計算する。例えば、あるユーザＵ１に関して、「経済」と「政治」に跨る内容の商品（それらのジャンル性のスコアが高い商品）を多く購入している場合、「経済」と「政治」の関連度Ｒのスコアを高くする。
【００７５】
また、データ分析処理部２４は、例えば、当該ユーザ（Ｕ１）の購入商品等の商品情報（５０３）を分析し、商品情報内に出現するジャンルワード群（「経済」等のジャンルを表すワード、ｇ１等）を評価して、Ｒのスコアを付ける。例えば、当該ユーザ（Ｕ１）が購入した商品群（Ｓｘ，Ｓｙ，……）の商品情報内のジャンルワード群の解析において、特定のジャンルワード同士（例えばｇ２とｇ３）が共通して出現する頻度が高い場合、当該ジャンルワードに対応付けられるジャンル同士のＲのスコアを高くする。なお商品情報内でジャンルに関係が少ない一般ワード等はフィルタリングして除く。
【００７６】
また例えば、上記Ｒなどを計算する際、公知の多変量解析（主成分分析など）の手法を用いてもよい。即ち、この分析により、ジャンルワード群の関係性を２次元平面座標（ジャンルノード配置）として求め、それを変換などすることで、Ｒなどのスコアを得てもよい。例えば、ユーザ毎のジャンル間の関連度Ｒを計算する場合（Ｒを用いたマップＭ１を作成する場合）、以下である。ユーザが購入した商品等の商品情報Ｔ０等からジャンルワード群を抽出し、その集計データに対し、多変量解析（主成分分析）の処理を実行する。これにより、ジャンルワード同士の関連度を数値（距離）として求める。主成分分析の場合、第１主成分と第２主成分を求め、これらをノードの２次元座標（Ｘ，Ｙ）とする。関連性が大きいジャンルワード同士は近くに配置されることになる。このデータを用いてマップを作成可能である。
【００７７】
また、先に計算された関心度Ｋをもとに所定の演算をすることで関連度Ｒを概略的に計算する方法も考えられる。例えば、「経済」と「政治」のＲを計算する際、「経済」のＫが５点、「政治」のＫが４点のとき、当該Ｒを、（５＋４）÷２＝４．５点とする等である。
【００７８】
＜Ｌ計算処理＞
図６のユーザ間の類似度（Ｌ）データＴ６を作成する処理（Ｓ２３０）では、例えば以下のようにＬを計算する。図５で、データ分析処理部２４は、例えば図３のようなユーザ群の関心度（Ｋ）データＴ４をもとに、対象とする２つのユーザ（例えばＵ３，Ｕ４）の行を比較し、差異を評価する。その差分評価値が小さいほど類似度（Ｌ）のスコアを大きくし、逆に大きい場合はスコアを小さくする。例えばジャンルごとのスコアの差分をとり、それらのジャンル群での加算値を差分評価値とする。例えばユーザＵ３，Ｕ４の類似度（Ｌ）は、差分評価値が例えば２（例えば［「文学」差分値０］＋［「人文」差分値１］＋［「政治」差分値１］＋［「経済」差分値０］＝２）と小さいので、Ｌを例えば５と大きくする（例えばＬ＝０〜５点）。同様に各ユーザ同士の類似度（Ｌ）が計算される。
【００７９】
＜ＧＵＩ＞
次に、データ表示処理におけるＧＵＩ画面の表示情報の遷移例について以下説明する。画面の種類としては、例えば、メイン画面、関心マップＭ１の画面、類似ユーザマップＭ２の画面、レコメンド情報の画面などがある。ユーザは、端末１０での操作に応じて、各画面の間を自由に遷移することができる。
【００８０】
メイン画面は、省略も可能であるが、本システム（ユーザ関心ジャンル分析システム）のＧＵＩ画面であり、例えばＷｅｂページの形式で表示される。例えば、ＥＣサイト内の一部、またはＥＣサイトからのリンクにより本ページを表示する。メイン画面では、例えばユーザが利用可能なメニュー（コマンド）項目等、あるいはＷｅｂのハイパーリンク等を表示する。
【００８１】
ユーザの操作により、例えば、特定のユーザ（Ｕｘ）及び関心マップＭ１表示指示が選択されると、関心マップＭ１を画面に表示する（Ｓ３０１）。Ｕｘは、自分、または他人、またはユーザ集合（ユーザ群、ユーザグループ）、または自分と他人の対、などである。当該Ｕｘの指定選択に応じた内容のマップＭ１（自分のマップＭ１、他人のマップＭ１、ユーザ集合のマップＭ１’、自分と他人の差異のマップＭ１’’等）が表示される。
【００８２】
また、自分を示すＵｘ及び類似ユーザマップＭ２表示指示が選択されると、類似ユーザマップＭ２を画面に表示する（Ｓ３０２）。このマップＭ２では、例えば自分を中心点として類似度Ｌに応じたユーザ分布点が同心円状に配置される。
【００８３】
また、例えばマップＭ１とマップＭ２との間では、自由に遷移が可能であり、どちらを先に表示することも可能である。マップＭ１表示状態から、自分を示すＵｘ及びマップＭ２表示指示が選択されると、マップＭ２を表示する。マップＭ２表示状態から、類似度Ｌまたは特定ユーザＵｘ及びマップＭ１表示指示が選択されると、マップＭ１を表示する。
【００８４】
また、マップＭ１またはＭ２等の表示状態から、ジャンル（ジャンルノード）またはユーザ、及びレコメンド指示が選択されると、対応するレコメンド情報を画面に表示する（図７）。
【００８５】
また、マップＭ１やマップＭ２の表示状態などから、ジャンル変更の指示（ジャンル階層移動指示、ジャンルノード指定等）が入力された場合は、処理対象としているジャンル階層を指定されたものに変更する。例えばメニューからの選択や、例えばマップ中の「経済」ノードをユーザがクリックして所定のコマンドを実行すること等によって、サブジャンル単位の表示に遷移できる。その際、ジャンル構造データＴ２１（図２）等を用いる。例えば、大分類のジャンルの状態から、特定のジャンル（そのジャンルノード）が選択されると、その特定のジャンルに関連付けられるサブジャンル群によるマップＭ１やマップＭ２の表示に遷移する。例えば、「経済」ジャンルノードが選択されると、そのサブジャンル（「経営」、「販売」等を含む）に関するマップが表示される。サブジャンル単位の処理自体は前述同様に可能である。
【００８６】
＜Ｍ１：関心マップ（単一ユーザ）＞
図８は、ユーザ単位（例えばユーザＵ１）の関心マップＭ１（画面６０１）の表示例である。このマップＭ１は、２次元平面の画像において、グラフ（ネットワーク）構造的な外見を持つ。このマップＭ１では、ジャンルを表す枠（ノード：ジャンルノード）（例えば楕円形状）と、それらのノード間を接続する線（リンク線）とを有する。ジャンルノードは、ジャンル単位、例えば、「経済」、「政治」、「ＩＴ」、「数学」、「歴史」、「投資」、「法律」、等に対応付けられる。ノードには、ジャンルを表すワード（ジャンルワード）が表示される。
【００８７】
図８の例は、あるユーザ（例えばＵ１）の関心度Ｋのデータ（前記図３の５０１、Ｋが２以上のジャンル分）と関連度Ｒのデータ（前記図４の５０２、Ｋが２以上のジャンル分）とを用いる場合である。
【００８８】
ジャンルに対するユーザの関心度Ｋの大きさに応じて、ノード及びその中のジャンルワードの表示の大きさを決める。例えば、Ｋ＝５の「経済」、Ｋ＝４の「政治」、Ｋ＝３の「ＩＴ」などの順に小さくなっている。また、サイズ以外にも、フォントや色やノード形状などを変えてもよい。また、ノードに関心度Ｋの数値を表示してもよい。
【００８９】
ノードは、関心度Ｋが大きいものを優先して表示する。また例えばＫが一番大きいノード（例えば「経済」）をマップ（画面、ウィンドウ等）の中心に配置してもよい。またユーザが着目したい特定のジャンルノードを、色を変えたり、マップの中心に移動したりすることができる。また例えば、ジャンルの数が多い場合などのために、表示するノードの数を自由に増減させる機能を設け、例えばＫが所定値以上（例えば２以上）のジャンルのノードのみを表示する。
【００９０】
マップのノード配置位置（座標）の形態は、大きくは、絶対座標方式と相対座標方式がある。絶対座標とする場合、ジャンル基本座標データＴ２２に基づき配置する。相対座標とする場合、例えばノード同士の関連度Ｒなどのデータ分析に基づき、Ｒに応じたノード間距離となるように配置する。
【００９１】
図８の例では、マップＭ１におけるノード配置位置（座標）を、ジャンル基本座標データＴ２２に基づいて決めている。Ｔ２２の基本座標をもとに、ユーザが見やすいように、適宜調整を加えて配置、表示する。即ち、例えばＫやＲ等に応じてノードを基本座標から少しずらした位置に配置する。これによりノードが重なったり隣接し過ぎないようにする。Ｔ２２のような絶対座標を用いることにより、各ユーザのマップＭ１同士では、同じジャンルは同じような位置に配置されるので、ユーザは比較等がしやすい。
【００９２】
また、図８の例では、ノード同士の間を、Ｒに応じた種類のリンク線で接続している。例えば、Ｒが大きいノード同士は、太い線（目立つ線）とし、Ｒが小さいノード同士は、細い線、またはリンク線を無しとする。Ｒを用いたマップＭ１の場合は、ジャンル同士の関連性も意識しやすくなる。ジャンル間の関連性に関しては、自動的なデータ分析処理結果によってノードの配置を決めることで、予想外の関連性が見出される場合もあり得る。
【００９３】
＜Ｍ２：類似ユーザマップ＞
類似ユーザマップＭ２の表示機能については以下である。マップＭ２では、自分と他人のユーザ単位のジャンル関心（マップＭ１）を、類似度Ｌで関連付けて、自分を中心とした距離として表示する。
【００９４】
図９のマップＭ２の画面において、２次元の楕円（同心円）形状のマップＭ２の中心には、自分（ユーザＵ１）を示すユーザ分布点がある。中心から外側（半径方向）に向かって、類似度Ｌが小さくなる順に他ユーザの分布点が配置されている。円周方向ではＬが同じとする。類似度Ｌの段階（レベル）に応じて環状の領域に区切って表示される。本例では、Ｌが１〜５点の５段階の場合である。参考としてＬの数値を示している。また例えばＬのしきい値（例えば２以上）によって表示対象を絞ってもよい。
【００９５】
なお例えば同じ類似度Ｌの環状の領域内では、複数の該当ユーザが存在する場合、それらのユーザの分布点を、当該環状の領域（円周）上に、ランダムに配置してもよいし、また当該ユーザ間の類似度Ｌにおける詳細（図５）を反映して、類似ユーザ同士をなるべく近くに配置するようにしてもよい。またマップＭ２上における概略的なジャンル領域分布を予め決めておいて、当該ジャンルへの関心度Ｋが高いユーザを当該ジャンル領域に配置するようにしてもよい。
【００９６】
マップＭ２の表示状態において、ユーザは、マウス操作等により、ユーザ分布点または類似度Ｌを選択する。ユーザは、単一ユーザ（自分や他人）や、ユーザ群（グループ、集合）の指定が可能である。９０１は、ユーザの分布点である。９０２は、マウスポインタである。９０３は、ユーザ集合（例えばＵＸ）をマウスドラッグにより選択する場合の領域である。９０４は、ユーザ集合を所定のエリア単位で１クリック（例えば円周部をクリック）で選択する場合のエリアである。また、ユーザは、ボックス（入力部）９０５を用いて、類似度Ｌを直接指定入力することも可能である。
【００９７】
単一ユーザ（その分布点）が指定された場合、当該単一ユーザを単位とした関心マップＭ１を表示する（図８等）。同様に、ユーザ群（その領域等）が指定された場合、当該ユーザ群を単位とした関心マップＭ１’を表示する。また、マップＭ１等を表示する際、画面を遷移してもよいが、遷移せずにＭ２と同じ画面内に指定部分（ユーザ分布点など）と関連付けてマップＭ１を表示してもよい。図９では、自分（Ｕ１）のマップＭ１と、自分と類似度ＬがＬ＝４と近い他ユーザＵ２のマップＭ１と、その他のユーザ（Ｕ３〜Ｕ６）のマップＭ１、及びユーザ集合（ＵＸ）のマップＭ１などを、Ｍ２と関連付けて示している。
【００９８】
また、マップＭ２に関しては、図９のような２次元の場合に限らず１次元の場合も可能である。１次元の場合、このマップＭ２は、類似度Ｌによるバーなどの形となる。例えば、バーの一方側の端部に自分のユーザ分布点を配置し、他方側、類似度Ｌが小さくなるに従って、他ユーザの分布点を配置する。バーの中で、ユーザが、所望の点を選択する（クリックやポインタのスライドなど）。選択された点（対応する類似度Ｌ）に対応付けられるユーザに関するマップＭ１／Ｍ１’を表示する。選択された点に該当するユーザが複数存在する場合は、例えば該当ユーザ群がまとめて選択される形としてもよいし、あるいはその中からランダムに単一ユーザが選択される形などとしてもよい。
【００９９】
＜Ｍ１’：関心マップ（ユーザ集合）＞
ユーザ集合単位の関心マップＭ１’は、当該ユーザ集合における平均的なジャンル関心の度合いを表すものとして得られる。ユーザ集合による関心マップＭ１’を表示する場合の処理は、基本的に単一ユーザの関心マップＭ１を表示する場合と同様である。当該ユーザ集合のデータ情報を平均化など統計的に処理すればよい。
【０１００】
＜Ｍ１’’：ユーザ間の差異のマップ＞
図１０は、２つのユーザの関心マップＭ１の差異を表示する機能を用いた場合である。例えば（ａ）のユーザＵ１（自分）のマップＭ１と、（ｂ）のユーザＵ２（他人）のマップＭ１との差異部分（即ちジャンル関心の差異）を、（ｃ）のように差異のマップ（Ｍ１’’）として表示した例である。ここでは、類似度Ｌが比較的高いユーザ同士での例である。なおユーザ集合のマップＭ１’との差異を表示する場合も同様である。
【０１０１】
また本例では、Ｋが大きい「経済」ジャンルノードに着目し、当該ノードに関係する情報を表示した場合である。また本例では、差異情報として、Ｕ１とＵ２の差異におけるＵ１関心有り（Ｕ２関心無し）の部分（例えば「ＩＴ」）と、Ｕ２関心有り（Ｕ１関心無し）の部分（例えば「英語」）との両方を、種類（例えば色や線種）を区別して表示した場合である。それらの一方のみの表示も勿論可能である。
【０１０２】
なお、この差異のマップ（Ｍ１’’）の情報は、当該ユーザ（Ｕ１，Ｕ２）間の類似度Ｌのデータ６１４とも関係している。また、このマップ（Ｍ１’’）を用いずに直接にＭ１同士を比較しても勿論構わない。
【０１０３】
また、各種マップの表示では、関心度Ｋのしきい値などの条件を変えることで、表示するノードの数を少なくするように絞り込むことや逆に増やすこと等が可能である。
【０１０４】
＜Ｍ１：関心マップ（変形例）＞
また、図１１の（ａ）のマップＭ１の例は、関連度Ｒを用いず関心度Ｋ（例えばユーザＵ１のＫデータ）のみを用いた場合である。ノード配置は図８と同様の絶対座標基準とし、リンク線は用いない。
【０１０５】
また、図１１の（ｂ）のマップＭ１の例は、関連度Ｒを用いて、ノード配置（座標）を、ノード（ジャンル）同士のＲに応じて決めた場合である。即ち、ノード同士の位置及び距離関係は、Ｒに応じた相対的なもの（相対座標）になっている。ジャンル基本座標データＴ２２は用いない。ノードの大きさはＫが反映されている。また、ノード間に、Ｒの大きさに応じたリンク線を表示した場合である。リンク線の長さにはＲの大きさが反映されている。なおノード間距離にＲが反映されているのでリンク線は必須では無い。またリンク線が多くなりすぎる場合などにはリンク線を無しとしてもよい。また、参考としてリンク線にＲの数値を示している。
【０１０６】
また、上記のような関連度Ｒの使用有無、即ち表示するマップの種類は、ユーザが自由に選択できる。
【０１０７】
その他の例として、マップＭ１の中心に関心度Ｋが最上位のノードを中心（着目）ノードとして配置し、その中心ノードから周辺に放射状に他のノードを接続する形などとしてもよい。周辺のノード同士ではリンク線などを付けない。この場合、Ｋに応じてノードのサイズ、あるいは例えばノード間距離（中心ノードからの距離）を決める。また、Ｒを用いる場合は、Ｒに応じてノード間距離（中心ノードからの距離）やそのリンク線の種類を決める。また、マップＭ１の表示形式を類似ユーザマップＭ２と同様の同心円などの形式に合わせてもよい。即ち、マップＭ１の中心に例えばＫが最上位のノードを中心（着目）ノードとして配置し、その中心ノードから周辺に同心円状に他のノードを配置する。この場合、ユーザは、中心ジャンルに対する他ジャンルとの関係性を認識しやすい。
【０１０８】
＜解釈例＞
例えば、本システムの処理の結果、図８（８０１）のような関心マップＭ１、図９のような類似ユーザマップＭ２が得られたとする。即ち、マップＭ１により、ユーザＵ１は、「経済」に一番関心があり、２番目に「政治」、３番目に「ＩＴ」、４番目に「数学」、「歴史」、「投資」、「法律」などに関心がある。ユーザＵ１は、類似ユーザマップＭ２を用いて自分と類似度Ｌが近い他ユーザ（例えばＵ２）の関心をみてみると、例えば図１０のように、自分が今まであまり意識していなかったり明るくなかったりする「英語」や「芸術」や「福祉」といったジャンルに関心があるとわかる。これにより、ユーザＵ１にとっては、新たに「英語」ジャンル等への関心を広げる契機となる。また例えば、自分（Ｕ１）の関心の強い部分（「ＩＴ」等）をみて自分の強みや志向性等を確認したり、偏りを認識したり、ジャンル間の関連を考察したり、といったこともできる。上記説明は大分類の例であるが、実際にはより細かなサブジャンル等の単位でユーザが関心を比較したりできる。
【０１０９】
ユーザ特性に応じて適度な類似度Ｌを持つ他ユーザの関心ジャンルを提示することが有効であるため、本実施の形態では、マップＭ２を用いて自由に類似度Ｌが異なるユーザの関心ジャンルを提示可能としている。ユーザＵ１は、自分と類似する他ユーザの関心ジャンルを見ることで、それを手掛かりとしてジャンルへの関心を広げてゆくことがしやすい。
【０１１０】
＜レコメンド処理＞
レコメンド処理の詳しい例としては以下である。例えば、ユーザ（Ｕ１）により、マップＭ１またはＭ２から、気になる他ユーザまたはジャンルが選択されると、当該選択ユーザ（例えばＵ２）またはジャンル（例えば「英語」）に対し関連付けられる商品（例えば当該ユーザＵ２が購入等している英語関連のおすすめ書籍）の商品情報が、レコメンド情報（おすすめ商品リスト情報）として表示される。例えばリストからユーザが商品項目を選択すると、その商品の詳細情報のページ（ＥＣサイト）へリンクし、商品購入等が可能である。
【０１１１】
図７では、ユーザ選択に応じたレコメンド情報の作成及び表示の例である。（ａ）は、単一ユーザ（例えばＵ２）が選択された場合であり、（ｂ）は、他ユーザ集合（ＵＸ）が選択された場合である。（ａ）で、レコメンド処理部２６は、ユーザアクションデータＴ３をもとに、ユーザＵ２のスコアデータ（商品ごとのスコア合計値）を用いる。例えばスコア合計値の大きい順におすすめ商品とする。対応する表示情報（画面８０１）であるおすすめ商品リストでは、「あなたが選んだユーザＵ２さんの関心を参考にしたおすすめ商品リスト」等のメッセージで、おすすめ商品の順に、商品項目情報（商品情報Ｔ０に基づく）及びハイパーリンク（商品詳細情報ページ等へのリンク）等を表示する。
【０１１２】
同様に、（ｂ）で、レコメンド処理部２６は、ユーザアクションデータＴ３をもとに、選択されたユーザ集合（ＵＸ）を構成するユーザ群（Ｕｘ，Ｕｙ，Ｕｚ，……）のスコアデータ（商品ごとのスコア合計値）を用い、それらを統合したスコア（統合スコア）を計算（例えば加算平均）する。そして、統合スコアの大きい順に、おすすめ商品とする。対応する表示情報（画面８０２）であるおすすめ商品リストでは、「あなたが選んだユーザグループの関心を参考にしたおすすめ商品リスト」等のメッセージで、おすすめ商品順に、商品項目情報等を表示する。
【０１１３】
＜実施の形態の効果等＞
本実施の形態によれば以下のような効果がある。本実施の形態では、自他ユーザの関心ジャンルを分析するシステム、それをＧＵＩにより支援・ナビゲートするシステム、更には、自他ユーザの関心ジャンルをベースにした商品レコメンドシステムなどを実現している。ユーザは、ＧＵＩ画面を通じて、自由に関心マップＭ１等の情報を閲覧（表示）、操作することができる。また、ジャンルやユーザの選択により、それに関連付けられるレコメンド情報を得ることができ、ユーザにとって有益な商品などが得られる。
【０１１４】
これにより、ユーザは、自分や他人の現状のジャンル関心性を認識・確認することができ、また、自他ユーザ間の関心の違いなどを比較や分析することができる。また、ユーザは自由にジャンル等を辿り、自分がよく知らないジャンルや未開のジャンルを探索したり、関連するジャンル等への関心を広げることができ、新しい発見などが得られる。特に、ユーザは、自分と関心が類似した他ユーザや、自分の関心ジャンルに隣接するジャンルなどに基づき、新たなジャンル（その商品等）へと関心を広げることができる。また、多様なジャンル群の中でユーザに応じたジャンルへの道標を提示することで、ユーザは、勉強や仕事上の自己研鑽などのための方向性（次にどのジャンルへ進めばよいか等）を模索、見出すことができる。また、ユーザ同士で関心を比べて楽しむといったことも可能である。
【０１１５】
また、ユーザのジャンル関心をベースにしたレコメンド情報とすることで、ユーザがレコメンド商品等を有益と感じる可能性が高くなる。また、ユーザが気になるジャンル等の商品購入等へすぐに移ることができる。また、ユーザの関心ジャンル等を広げることで、ユーザにとって有益なだけでなく、商品等のマーケットを広げることにもつながる。
【０１１６】
また、本ユーザ関心ジャンル分析システムは、ＥＣサイトからユーザ行動情報を収集してデータ分析に利用しているが、ＥＣサイトに限らず、各種の内部または外部の情報処理システムから取得されるユーザ行動情報を利用してもよい。その情報処理システムでは、何らかのサービス、商品等をユーザに提供し、ユーザ行動情報とは、そのサービス、商品等に係わるユーザ管理情報である。即ち、本ユーザ関心ジャンル分析システムで扱うジャンル群とは、その情報処理システムのサービス、商品等に係わるジャンルの情報である。一例として、その情報処理システムは、ジャンル群を選択肢とした講座や研修などのサービスを提供するシステムである。
【０１１７】
以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本発明は、インターネット上のＥＣサイト等や、個人のＰＣ等のソフトウェアなど、各種の情報処理システムに利用可能である。
【符号の説明】
【０１１９】
１０…コンピュータ（端末）、１１…Ｗｅｂブラウザ、２０…サーバ、２１…Ｗｅｂサーバ処理部、２２…ＥＣ処理部、２３…データ収集処理部、２４…データ分析処理部、２５…データ表示処理部、２６…レコメンド処理部、３０…ＤＢ（データベース）、３２…ＥＣデータ、３３…収集データ、３４…分析データ、３５…表示データ、３６…レコメンドデータ、５０１…関心度（Ｋ）データ、５０２…ユーザの関連度（Ｒ）データ、５０３…商品情報、６０１，６１１，６１２…画面（関心マップ）、６１３…画面（差異のマップ）、６１４…類似度（Ｌ）データ、８０１，８０２…画面（おすすめ商品リスト情報）、Ｔ０…商品情報、Ｔ１…ユーザ記録情報、Ｔ２…商品ジャンル分類データ、Ｔ３…ユーザアクションデータ、Ｔ４…関心度（Ｋ）データ、Ｔ５…関連度（Ｒ）データ、Ｔ６…類似度（Ｌ）データ、Ｔ７…関心マップ（Ｍ１）データ、Ｔ８…類似ユーザマップ（Ｍ２）データ、Ｍ１，Ｍ１’，Ｍ１’’…関心マップ、Ｍ２…類似ユーザマップ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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