(57)【要約】【課題】  ユーザの購買意欲をより促進させるレコメンデーションを実現する。【解決手段】  レコメンデーション装置１の商品ＤＢ４には、ＥＣサイト上で検索される商品の記事と該記事の投稿者の情報が記憶されている。商品検索部９は、ユーザ端末３をもってＥＣサイト上で検索された商品について商品ＤＢ４を参照し、該商品に関する全ての記事および該記事の投稿者を取得する。レコメンド制御部１０は、商品検索部９の取得した投稿者から、記事の公開を許諾している投稿者を選択する。レコメンド対象者検索部１１は、前記選択された投稿者から、ユーザ指定の条件に該当する投稿者を特定する。データ整形部１２は、レコメンド対象者検索部１１の特定した投稿者の情報および記事を整形フォーマット１５に従って整形し、表示データ１６を生成してユーザ端末３へ提示する。【選択図】  図１
2010113557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｗｅｂサイト上でユーザが端末をもって検索した商品の記事を提示するレコメンデーション装置であって、
前記検索商品に関する記事の投稿者から、ユーザ指定の条件に該当する者を探索する対象者検索手段を備え、
前記対象者検索手段の探索した投稿者の情報および投稿記事を、ユーザの端末に提示することを特徴とするレコメンデーション装置。
【請求項２】
前記検索商品に関する記事の投稿者から、他者に投稿記事の公開を許諾している投稿者を選択する制御手段をさらに備え、
前記対象者検索手段が、前記選択された投稿者から前記条件に該当する者を探索する
ことを特徴とする請求項１に記載のレコメンデーション装置。
【請求項３】
前記対象者検索手段の探索した該当者の情報および投稿記事を設定フォーマットに整形するデータ整形手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１または２のいずれか１項に記載のレコメンデーション装置。
【請求項４】
Ｗｅｂサイト上で検索される商品の記事および該記事の投稿者の情報を記憶する記憶手段と、
Ｗｅｂサイトへの記事の投稿に連動して、前記記憶手段の記憶情報を随時更新する更新手段とをさらに備え、
前記対象者検索手段が、前記記憶手段の記憶情報から検索された投稿者のうち、前記条件に該当する投稿者を探索する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のレコメンデーション装置。
【請求項５】
Ｗｅｂサイト上でユーザが端末をもって検索した商品の記事を提示するレコメンデーション方法であって、
対象者検索手段が、前記検索商品に関する記事の投稿者から、ユーザ指定の条件に該当する者を探索する第１ステップと、
前記探索した投稿者の情報および投稿記事を、ユーザの端末に送信する第２ステップとを有する
ことを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項６】
制御手段が、前記検索商品に関する記事の投稿者から、他者に投稿記事の公開を許諾している投稿者を選択するステップをさらに有し、
前記第１ステップは、前記選択された投稿者から前記条件に該当する者を探索する
ことを特徴とする請求項５記載のレコメンデーション方法。
【請求項７】
データ整形手段が、前記第１ステップで探索した該当者の情報および投稿記事を設定フォーマットに整形するステップをさらに有する
ことを特徴とする請求項５または６のいずれか１項に記載のレコメンデーション方法。
【請求項８】
Ｗｅｂサイト上で検索される商品の記事および該記事の投稿者の情報を記憶手段に記憶するステップと、
更新手段が、Ｗｅｂサイトへの記事の投稿に連動して、前記記憶手段の記憶情報を随時更新するステップとをさらに有し、
前記第１ステップは、前記記憶手段の記憶情報から検索された投稿者のうち、前記条件に該当する投稿者を探索する
ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか１項に記載のレコメンデーション方法。
【請求項９】
請求項１〜４のいずれか１項に記載のレコメンデーション装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするレコメンデーションプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＥＣサイトを利用するユーザに対し、該ユーザのニーズに合った情報を自動的に提示するレコメンデーション技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、インターネット上で商品やサービスを販売するサイトはＥＣサイト（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｃｏｍｍｅｒｃｅ  ｓｉｔｅ）と呼ばれる。このＥＣサイトにおいて、ある商品のページを閲覧したユーザのその後の行動は、（１）その商品を購入する、（２）他の商品を検索する、（３）検索を終了する、の３パターンに分類される。
【０００３】
ＥＣサイトのユーザを（１）（２）に誘導するために、ユーザの潜在的ニーズに応えた情報や商品を自動的に提示するレコメンデーション技術が知られている。より多くのユーザに商品を購入してもらう為に、ＥＣサイトでは各種のレコメンデーション技術が導入されている。
【０００４】
レコメンデーション技術の例としては、非特許文献１に記載の協調フィルタリング方式が知られている。この協調フィルタリング方式では、ユーザの行動履歴を基に商品間の関連性を分析し、ある商品を表示したときにその商品と関連性の高い商品を表示させるなどの手法を採用している。
【０００５】
また、特許文献１に記載のお薦めアイテム紹介方法では、アイテムを提供するサービスを実施するサーバが、クライアントの嗜好推定要因情報（アイテムへのアクセス履歴など）を利用してクライアントの嗜好を推定し、該クライアントが興味を持つであろうアイテムリストを紹介している。
【特許文献１】特開２００２−３１２６８２号公報
【非特許文献１】“情報のレコメンデーション方式に関する分類”，ｈｔｔｐ：／／ｊａｐａｎ．ｚｄｎｅｔ．ｃｏｍ／ｓｐ／ｆｅａｔｕｒｅ／０８ｅｃ／ｓｔｏｒｙ／０，３８０００８５０４７，２０３７４０６２，００．ｈｔｍ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、実際にユーザがＥＣサイトを利用する際には、商品Ａの詳細ページに到達した際に、上述の手法のように「商品Ａを購入した人はこんな商品も購入しています」と他の商品をレコメンデーションされても、商品Ａを購入するかどうかの判断には役立たない。ユーザにとっては、実際にその商品Ａを購入したユーザの使用感や感想（レビュー記事）の方が有益な情報となる。そこで、商品に対してユーザがクチコミやレビュー記事を投稿することが可能となっているＥＣサイトも存在する。
【０００７】
しかしながら、商品にクチコミやレビュー記事が投稿されていても、全てがユーザにとって有益な情報であるとは限らない。特に、投稿者が当該商品のジャンルに詳しいかどうかや、実際に当該商品を購入・使用したかなどにより、感想の軽重は異なる場合がある。
【０００８】
例えば、商品Ａの希少性などを重視するときは、その投稿者がどれだけ当該商品Ａもしくはそのジャンルに詳しいかが重要になる。しかし、商品Ａに最も詳しいと想定される製造担当者に「自社製品の商品Ａと他社製品の商品Ｂとでは、商品Ａの方が優れている」と投稿されても、客観的なレビューではなく、その内容に全幅の信頼を置けるユーザは少ない。
【０００９】
そこで、本発明は、このような問題に鑑み、ユーザの購買意欲をより促進させるレコメンデーションを実現することを解決課題としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、前記課題を解決するため、インターネット上で商品を購入しようとするユーザが投稿者のコメント（レビュー記事など）を参考にする際、参考にすべき投稿者の条件（年齢、嗜好など）を指定しておき、その条件に合った投稿者の記事を提示している。
【００１１】
具体的には、請求項１記載の発明は、Ｗｅｂサイト上でユーザが端末をもって検索した商品の記事を提示するレコメンデーション装置であって、前記検索商品に関する記事の投稿者から、ユーザ指定の条件に該当する者を探索する対象者検索手段を備え、前記対象者検索手段の探索した投稿者の情報および投稿記事を、ユーザの端末に提示することを特徴としている。
【００１２】
また、請求項２記載の発明は、前記検索商品に関する記事の投稿者から、他者に投稿記事の公開を許諾している投稿者を選択する制御手段をさらに備え、前記対象者検索手段が、前記選択された投稿者から前記条件に該当する者を探索することを特徴としている。
【００１３】
また、請求項３記載の発明は、前記対象者検索手段の探索した該当者の情報および投稿記事を設定フォーマットに整形するデータ整形手段をさらに備えることを特徴としている。
【００１４】
また、請求項４記載の発明は、Ｗｅｂサイト上で検索される商品の記事および該記事の投稿者の情報を記憶する記憶手段と、Ｗｅｂサイトへの記事の投稿に連動して、前記記憶手段の記憶情報を随時更新する更新手段とをさらに備え、前記対象者検索手段が、前記記憶手段の記憶情報から検索された投稿者のうち、前記条件に該当する投稿者を探索することを特徴としている。
【００１５】
また、請求項５記載の発明は、Ｗｅｂサイト上でユーザが端末をもって検索した商品の記事を提示するレコメンデーション方法であって、対象者検索手段が、前記検索商品に関する記事の投稿者から、ユーザ指定の条件に該当する者を探索する第１ステップと、前記探索した投稿者の情報および投稿記事を、ユーザの端末に送信する第２ステップとを有することを特徴としている。
【００１６】
また、請求項６記載の発明は、制御手段が、前記検索商品に関する記事の投稿者から、他者に投稿記事の公開を許諾している投稿者を選択するステップをさらに有し、前記第１ステップは、前記選択された投稿者から前記条件に該当する者を探索することを特徴としている。
【００１７】
また、請求項７記載の発明は、データ整形手段が、前記第１ステップで探索した該当者の情報および投稿記事を設定フォーマットに整形するステップをさらに有することを特徴としている。
【００１８】
また、請求項８記載の発明は、Ｗｅｂサイト上で検索される商品の記事および該記事の投稿者の情報を記憶手段に記憶するステップと、更新手段が、Ｗｅｂサイトへの記事の投稿に連動して、前記記憶手段の記憶情報を随時更新するステップとをさらに有し、前記第１ステップは、前記記憶手段の記憶情報から検索された投稿者のうち、前記条件に該当する投稿者を探索することを特徴としている。
【００１９】
また、請求項９記載の発明は、レコメンデーションプログラムであり、請求項１〜４のいずれか１項に記載のレコメンデーション装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１〜９記載の発明によれば、ユーザの指定した条件に該当する投稿者の記事のみを提示することから、ユーザの購買意欲をより促進させるレコメンデーションが実現される。
【００２１】
特に、請求項２．６記載の発明によれば、記事の投稿者は、記事の公開・非公開を任意に設定することができる。
【００２２】
また、請求項３．７記載の発明によれば、ユーザに提示する記事をユーザ端末に適した表示形式に整形することができる。
【００２３】
また、請求項４．８記載の発明によれば、ユーザにより投稿された商品に関する記事を以降のレコメンデーションに随時反映させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
図１は、本発明に係るレコメンデーション装置１を示している。このレコメンデーション装置１は、ネットワークを介してＥＣサイトを管理するＥＣサイトサーバ２と通信可能に接続されている。
【００２５】
ユーザは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのユーザ端末３をもって前記ＥＣサイトサーバ２に接続し、該ＥＣサイトサーバ２により提供されるＥＣサイトを利用して商品を検索する。このとき、前記レコメンデーション装置１は、検索された前記商品に関するレビュー記事のうち、前記ユーザにより指定された条件に該当する投稿者のレビュー記事のみを抽出し、前記ユーザ端末３に提示する。
【００２６】
なお、レコメンデーション装置１は、例えばネットワークに接続可能でレコメンデーションに関するプログラムを実行可能な計算機であればよい。また、該レコメンデーション装置１は、前記ＥＣサイトサーバ２の扱う商品やサービスのジャンルに限定されるものではなく、どのような商品であっても応用することができる。また、前記ユーザ端末３は、前記ＥＣサイトサーバ２と通信可能でブラウザなどの表示手段を備えていればよく、例えば携帯電話などのモバイル端末であってもよい。
【００２７】
前記レコメンデーション装置１は、図１に示すように、商品ＤＢ４，商品登録部５，ユーザＤＢ６，ユーザ登録部７，ログイン伝達部８，商品検索部９，レコメンド制御部１０，レコメンド対象者検索部１１，データ整形部１２，パラメータ変更指令部１３，パラメータ更新部１４を備えている。
【００２８】
前記商品登録部５は、ユーザにレコメンド（推奨）するＥＣサイトの商品、該商品に関するレビュー記事およびその投稿者のデータを前記商品ＤＢ４に登録する。
【００２９】
前記ユーザ登録部７は、ユーザＩＤなどのユーザ情報や各ユーザが閲覧を希望するレビュー記事の投稿者の条件などを前記ユーザＤＢ６に登録する。
【００３０】
前記ログイン伝達部８は、ユーザがＥＣサイトにログインしたことを前記ＥＣサイトサーバ２から受信し、該ユーザの指定条件を前記ユーザＤＢ６から取得して前記レコメンド対象者検索部１１へ送信する。
【００３１】
前記商品検索部９は、ユーザがＥＣサイト上で検索した商品について前記商品ＤＢ４を検索し、該商品に関する全てのレビュー記事およびその投稿者を取得する。
【００３２】
前記レコメンド制御部１０は、前記商品検索部９の取得した投稿者のうち、他者へのレコメンドが許諾されている投稿者を抽出する。
【００３３】
前記レコメンド対象者検索部１１は、前記レコメンド制御部１０の抽出した投稿者のうち、ユーザの指定条件に該当する投稿者を特定する。
【００３４】
前記データ整形部１２は、前記レコメンド対象者検索部１１の特定した投稿者のレビュー記事を整形フォーマット１５に従って整形して、ユーザに提示する表示データ１６を生成し、これを前記ＥＣサイトサーバ２へ返信する。
【００３５】
前記パラメータ変更指令部１３は、ユーザがＥＣサイト上で投稿したレビュー記事のデータなどを前記ＥＣサイトサーバ２から受信する。
【００３６】
前記パラメータ更新部１４は、前記パラメータ変更指令部１３の受信したデータを基に前記商品ＤＢ４および前記ユーザＤＢ６を更新する。
【００３７】
前記各機能ブロック４〜１４の機能は、前記レコメンデーション装置１の制御部（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ  Ｕｎｉｔ等）がレコメンデーションに関するプログラムを読み込んで実現されている。また、前記レコメンデーション装置１は、コンピュータの通常の構成要素、例えば図示省略のキーボードやマウスなどの入力部と、処理データなどを一時記憶する書き換え可能なメモリ（ＲＡＭ）と、前記ＥＣサイトサーバ２とのネットワーク接続に使用する通信デバイスと、ハードディスクドライブ装置などの記憶部と、ディスプレイなどの表示部とを備えている。このうち前記各ＤＢ４．６は、前記ハードディスクドライブ装置上に構築されている。また、前記ＥＣサイトサーバ２もコンピュータで構成され、前記と同様の構成要素を備えているものとする。以下、前記各機能ブロック４〜１４が実行する処理を説明する。
【００３８】
＜商品ＤＢ登録処理＞
前記ＥＣサイトサーバ２の商品マスタＤＢ２１には、該ＥＣサイトサーバ２の管理するＥＣサイトで扱う全ての商品および各商品に関するレビュー記事のデータが格納されている。このうち、ユーザにレコメンド（推奨）される対象となった商品および該商品のレビュー記事のデータが、前記ＥＣサイトサーバ２からネットワークを介して前記商品登録部５に送信される。前記商品登録部５は、受信したレコメンド対象の商品およびレビュー記事のデータを前記商品ＤＢ４に登録する。この結果、前記商品ＤＢ４には、ユーザにレコメンドされるＥＣサイトの商品データが蓄積される。
【００３９】
前記商品ＤＢ４のデータ例を図２に示す。前記商品ＤＢ４は、商品ＩＤや商品ジャンルなどが格納される商品一覧テーブルＡと、各商品に対して投稿されたレビュー記事および投稿者のユーザＩＤが格納されるレビューテーブルＢとを有しており、両テーブルＡ．Ｂは商品ＩＤで対応付けられている。
【００４０】
なお、このような前記商品ＤＢ４への商品データの登録は、通常はＥＣサイトがネットワーク上に公開される前に行われる。また、この商品データの登録は、管理者が前記入力部の操作をもって行うようにしてもよい。また、前記商品ＤＢ４および前記商品マスタＤＢ２１は個別に設けることなく、同一のＤＢとして前記レコメンデーション装置１または前記ＥＣサイトサーバ２のいずれか一方に設けてもよい。
【００４１】
＜ユーザＤＢ登録処理＞
次にユーザは、前記ユーザ端末３をもって前記ＥＣサイトサーバ２に接続し、該ＥＣサイトサーバ２の提供するＥＣサイト画面からユーザ登録を行う。ここでは、ＥＣサイトへのログインに使用するユーザＩＤ（以下、ＥＣサイトＩＤとする）や決済に関する情報などを登録する。これらの登録情報は、前記ＥＣサイトサーバ２に設けられたユーザ情報ＤＢ２２に格納される。
【００４２】
また、ユーザはこれと同時に、前記レコメンデーション装置１へのログイン用のユーザＩＤ（以下、単にユーザＩＤとする）を登録する。このユーザＩＤは、ユーザがレコメンデーションに関する各種設定を行う際に使用される。このユーザＩＤの登録処理について、図３のフローチャートを基に説明する。
【００４３】
Ｓ０１：ユーザは、ＥＣサイト画面からユーザＩＤを設定する。このユーザＩＤは数字であっても任意の文字列であってもよい。
【００４４】
Ｓ０２：次に、レコメンド用のユーザプロファイルを設定する。このユーザプロファイルは、ユーザの年齢（年代）や性別といった固定パラメータと、商品の購入などによって更新される変動パラメータとが存在する。変動パラメータの詳細については後述する。
【００４５】
Ｓ０３：次に、デフォルトのレコメンド方式および被レコメンド方式を設定する。レコメンド方式とは、自分がレコメンデーションを受ける場合、すなわち、自分が他者のレビュー記事を紹介してもらう際に、どのような投稿者の記事を希望するかの設定であり、いくつかの候補の中から選択して設定する。候補の例としては「購入者」「同年代」「そのジャンルに詳しい者」「嗜好が似ている者」「レコメンド不要」などが挙げられる。ここではいずれかをデフォルト値として設定してもよい。
【００４６】
また、被レコメンド方式とは、自分がレコメンデーションの対象となる場合、すなわち、自分のレビュー記事が他者に紹介されることを許諾するかどうかの設定であり、許可・不許可を選択する。ここではいずれかをデフォルト値として設定してもよい。
【００４７】
Ｓ０１〜Ｓ０３の設定はいずれもＥＣサイト画面上で行われ、各設定内容（ユーザＩＤ、ユーザプロファイル、レコメンド方式および被レコメンド方式）のデータは前記ＥＣサイトサーバ２の前記ユーザ情報ＤＢ２２に保存される。さらに、このデータは、前記ＥＣサイトサーバ２からネットワークを介して前記ユーザ登録部７に送信され、該ユーザ登録部７にて前記ユーザＤＢ６に登録される。
【００４８】
なお、前記ユーザＤＢ６と前記ユーザ情報ＤＢ２２は同期しており、同一ユーザの格納情報は整合性が保たれているものとする。また、前記両ＤＢは個別に設けることなく、同一のＤＢとして前記レコメンデーション装置１または前記ＥＣサイトサーバ２のいずれか一方に設けてもよい。また、前記ＥＣサイトＩＤと前記ユーザＩＤとを区別せず、ＥＣサイトへのログインをもって前記レコメンデーション装置１へのログインを認証するようにしてもよい。
【００４９】
ここで、前記ユーザＤＢ６のデータ例を図４に示す。前記ユーザＤＢ６は、ユーザＩＤ、年齢（年代）、前記変動パラメータなどが格納されるユーザ一覧テーブルＣと、ユーザごとの購入履歴や各商品に投稿したレビュー記事が格納される購入履歴・レビュー記事一覧テーブルＤと、各ユーザのレコメンド方式および被レコメンド方式が格納されるコメンド・被レコメンド方式選択テーブルＥとを有し、前記各テーブルＣ．Ｄ．ＥはユーザＩＤで対応付けられている。
【００５０】
ここで、前記変動パラメータの一例を示す。ここでは、変動パラメータＡ＝ユーザの延べ購入金額、変動パラメータＢ＝ユーザが他者にアドバイスができる程度の知識があるジャンル、変動パラメータＣ＝（変動パラメータＢの設定ジャンルにおける商品購入数Ｘ）／（各ユーザの購入した商品の総数Ｙ）としている。つまり、変動パラメータＣの値が高いユーザは、他者にアドバイスができるジャンルの商品を主に購入していることを示している。
【００５１】
前記変動パラメータＡおよびＣは、ユーザが商品を購入するたびに自動的に更新される。また、前記変動パラメータＢは、Ｓ０２のユーザプロファイル設定時にユーザにより入力・設定される。
【００５２】
＜レコメンデーション実施例＞
次に、ユーザが実際に商品を検索したときのレコメンデーション実施例を図５のフローチャートに基づき説明する。
【００５３】
Ｓ１１〜１３：まず、ユーザはＥＣサイト上で商品を検索し（Ｓ１１）、購入候補となる商品ページに到達する（Ｓ１２）。そして、前記ＥＣサイトＩＤおよび前記ユーザＩＤを用いて、ＥＣサイトサーバ２およびレコメンデーション装置１へのログインを行う（Ｓ１３）。このとき、Ｓ１３のログインを行った後にＳ１１．１２の商品検索を行うようにしてもよい。
【００５４】
Ｓ１４：ユーザがＥＣサイトサーバ２にログインすると、該ユーザのユーザＩＤが前記ＥＣサイトサーバ２から前記ログイン伝達部８に送信される。前記ログイン伝達部８は、受信したユーザＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、該ユーザのレコメンド方式を取得する。そして、取得したレコメンド方式のデータを前記レコメンド対象者検索部１１へ送信する。このとき、改めてユーザの希望するレコメンド方式をＥＣサイト画面から選択させてもよい。
【００５５】
Ｓ１５：次に、ユーザがＳ１２で到達した購入候補商品の商品ＩＤが、前記ＥＣサイトサーバ２から前記商品検索部９へ送信される。前記商品検索部９は、受信した商品ＩＤをもって前記商品ＤＢ４を参照し、前記レビューテーブルＢからこの商品に対して投稿された全てのレビュー記事および投稿者のユーザＩＤ（以下、投稿者ＩＤとする）を取得する。そして、取得した全てのレビュー記事およびその投稿者ＩＤのデータを前記レコメンド制御部１０へ送信する。
【００５６】
Ｓ１６：前記レコメンド制御部１０は、Ｓ１５で受信した全てのレビュー記事の投稿者のうち、他者への被レコメンドを許諾している投稿者を抽出する。すなわち、前記レコメンド制御部１０は、全てのレビュー記事の各投稿者ＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、前記レコメンド・被レコメンド方式選択テーブルＥの「他者への紹介」欄が「ｙｅｓ」の投稿者を抽出する。そして、抽出した被レコメンドを許諾している投稿者ＩＤおよびそのレビュー記事のデータを前記レコメンド対象者検索部１１へ送信する。
【００５７】
Ｓ１７：前記レコメンド対象者検索部１１は、Ｓ１６で受信した被レコメンドを許諾している投稿者のうち、Ｓ１４で前記ログイン伝達部８から受信したユーザの希望するレコメンド方式に該当する投稿者を特定する。この処理について、図６のフローチャートを基に説明する。
【００５８】
すなわち、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記レコメンド制御部１０から、他者への被レコメンドを許諾している投稿者ＩＤおよび該投稿者のレビュー記事のリストを取得する（Ｓ１７ａ）。これをリスト（Ａ）とする。
【００５９】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記ログイン伝達部８から受信したユーザのレコメンド方式が「ジャンルに詳しい者」であるかを確認する（Ｓ１７ｂ）。そうであればＳ１７ｃへ進み、それ以外の場合は後述するＳ１７ｇへ進む。
【００６０】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記リスト（Ａ）中の各投稿者ＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、前記ユーザ一覧テーブルＣから各投稿者の変動パラメータＢを取得する（Ｓ１７ｃ）。
【００６１】
そして、取得した該変動パラメータＢのジャンルがユーザの検索した購入候補商品のジャンルと一致している投稿者、すなわち購入候補商品のジャンルに詳しい投稿者のＩＤを選択し、これをリスト（Ｂ）とする（Ｓ１７ｄ）。なお、このとき選択される投稿者は、単数でも複数でもよい。
【００６２】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記リスト（Ａ）中の投稿者から、前記リスト（Ｂ）と合致した投稿者およびそのレビュー記事を抽出する（Ｓ１７ｅ）。そして、抽出した投稿者ＩＤとそのレビュー記事とをレコメンド対象とし、これをリスト（Ｃ）とする（Ｓ１７ｆ）。
【００６３】
Ｓ１７ｇ以降は、ユーザの指定したレコメンド方式の違いによる前記リスト（Ｂ）の生成手順に差異はあるものの、同様に前記リスト（Ａ）とリスト（Ｂ）とを照合してレコメンド対象を特定する処理（Ｓ１７ｅ．１７ｆ）を行う。したがって、以下はレコメンド方式ごとの前記リスト（Ｂ）の生成手順についてのみ説明する。
【００６４】
すなわち、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記ログイン伝達部８から受信したユーザのレコメンド方式が「同年代」であるかを確認する（Ｓ１７ｇ）。そうであればＳ１７ｈへ進み、それ以外の場合は後述するＳ１７ｊへ進む。
【００６５】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記リスト（Ａ）中の各投稿者ＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、前記ユーザ一覧テーブルＣから各投稿者の年代を取得する（Ｓ１７ｈ）。そして、取得した年代がユーザの年代と一致している投稿者のＩＤを選択し、これをリスト（Ｂ）とする（Ｓ１７ｉ）。
【００６６】
また、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記ログイン伝達部８から受信したユーザのレコメンド方式が「購入者」であるかを確認する（Ｓ１７ｊ）。そうであればＳ１７ｋへ進み、それ以外の場合は後述するＳ１７ｍへ進む。
【００６７】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記リスト（Ａ）中の各投稿者ＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、前記購入履歴・レビュー記事一覧テーブルＤから各投稿者の購入履歴を取得する（Ｓ１７ｋ）。そして、取得した購入履歴中に、ユーザの検索した購入候補商品が含まれている投稿者のＩＤを選択し、これをリスト（Ｂ）とする（Ｓ１７ｌ）。
【００６８】
また、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記ログイン伝達部８から受信したユーザのレコメンド方式が「嗜好が似ている者」であるかを確認する（Ｓ１７ｍ）。そうであればＳ１７ｎへ進み、それ以外の場合はレコメンドを行わないものとする。
【００６９】
次に、前記レコメンド対象者検索部１１は、前記リスト（Ａ）中の各投稿者ＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し、ユーザ一覧テーブルＣから各投稿者の変動パラメータＢおよびＣを取得する（Ｓ１７ｎ）。
【００７０】
そして、変動パラメータＢとユーザの検索した購入候補商品のジャンルとが一致している投稿者の中で、変動パラメータＣの値がユーザの変動パラメータＣの値と近い投稿者を選択し、これをリスト（Ｂ）とする（Ｓ１７ｏ）。
【００７１】
ここで変動パラメータＣは、ユーザの総購入商品数に対する、変動パラメータＢのジャンルにおける商品購入数の割合を示している。したがって、例えばユーザがほぼ１００％の割合で変動パラメータＢのジャンルの商品を購入している場合には、同様にほぼ１００％の割合で変動パラメータＢのジャンルの商品を購入している投稿者が「嗜好が似ている者」として抽出される。
【００７２】
なお、どの程度の数値であれば変動パラメータＣの値を近いとするかの閾値は、あらかじめ前記プログラムに設定されているものとする。前記閾値の例としては、ユーザの変動パラメータＣの上下２０％以内などが挙げられる。また「嗜好が似ている」の判断については、非特許文献１の協調フィルタリングの手法を用いてもよい。
【００７３】
Ｓ１８：前記レコメンド対象者検索部１１は、Ｓ１７ｆでレコメンド対象となったデータ、すなわち前記リスト（Ｃ）を選択し、これを前記データ整形部１２へ送信する。
【００７４】
Ｓ１９：前記データ整形部１２は、前記レコメンド対象者検索部１１から受信した前記リスト（Ｃ）中のレコメンド対象データを整形フォーマット１５に定義された形式に従って整形し、ユーザへの表示データ１６を生成する。
【００７５】
前記整形フォーマット１５は、ユーザに提示するレコメンド対象データの改行条件や改ページ条件などを定義する規則情報であって、前記ハードディスクドライブ装置などに格納されている。
【００７６】
前記表示データ１６の例としては、前記リスト（Ｃ）に含まれる投稿者ＩＤおよびレビュー記事の他に、投稿者の年齢（年代）、性別、購入履歴などを付加してもよい。
【００７７】
Ｓ２０：前記データ整形部１２は、前記表示データ１６を前記ＥＣサイトサーバ２へ返信し、前記ＥＣサイトサーバ２で保持している商品情報（商品の画像など）と併せてＥＣサイト上に表示させ、ユーザに提示する。この場合の表示例を図７に示す。あるいは、前記表示データ１６をネットワークを介して前記ユーザ端末３へ送信し、ユーザへ提示するようにしてもよい。
【００７８】
このように商品のレコメンド情報を提示されたユーザが該商品を購入したり、該商品に関するレビュー記事を投稿した場合、前記商品ＤＢ４および前記ユーザＤＢ６にその内容が反映される。以下、ユーザにより商品のレビュー記事が投稿された場合の処理について、図８のフローチャートを基に説明する。
【００７９】
Ｓ２１〜２２：ユーザによりＥＣサイト上で商品のレビュー記事が投稿されると（Ｓ２１）、該ユーザのＩＤ、該商品のＩＤおよび投稿されたレビュー記事のデータが前記ＥＣサイトサーバ２の商品マスタＤＢ２１に格納される。さらに該データは、ネットワークを介して前記パラメータ変更司令部１３へ送信される（Ｓ２２）。前記パラメータ変更司令部１３は、受信したユーザＩＤ、商品ＩＤおよびレビュー記事のデータを前記パラメータ更新部１４へ送信する。
【００８０】
Ｓ２３〜２４：前記パラメータ更新部１４は、Ｓ２２で受信した商品ＩＤをもって前記商品ＤＢ４を参照し（Ｓ２３）、前記レビューテーブルＢに投稿されたレビュー記事の内容およびユーザＩＤを追加する（Ｓ２４）。
【００８１】
また、前記パラメータ更新部１４は、Ｓ２２で受信したユーザＩＤをもって前記ユーザＤＢ６を参照し（Ｓ２３）、前記購入履歴・レビュー記事一覧テーブルＤに投稿されたレビュー記事の内容および商品ＩＤを追加する（Ｓ２４）。
【００８２】
なお、ここではユーザにより商品のレビュー記事が投稿された場合について説明したが、この他にユーザが商品を購入した場合や、ユーザの年齢（年代）が更新された場合についても、前記両ＤＢ４．６の関連するパラメータが同様に更新される。このように、パラメータ変更のトリガーを前記ＥＣサイトサーバ２から随時受信することにより、前記両ＤＢ４．６は最新の状態に更新される。
【００８３】
以上のように、前記レコメンデーション装置１によれば、ユーザの指定した条件に該当する投稿者のレビュー記事のみを提示することから、ユーザの購買意欲をより促進するレコメンデーションを実現することができる。
【００８４】
また、ユーザにとっては、希望する条件に当てはまる投稿者のレビュー記事のみがレコメンドされるので、その商品を購入するかどうかの判断を容易に行うことができる。また、レコメンドを希望する投稿者の条件を随時変更することができるので、ユーザは様々なシチュエーションに適したレコメンデーションを受信することができる。
【００８５】
さらに、嗜好が似ている投稿者の投稿履歴や購入履歴を閲覧すれば、ユーザは自分の潜在的ニーズを満たした商品を容易に発見することができる。
【００８６】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、例えばコンピュータを前記レコメンデーション装置１の各機能ブロック４〜１４として機能させるレコメンデーションプログラムとしても提供することができる。このプログラムは、コンピュータに前記各機能ブロック４〜１４の全ての機能を実現させるものでもよく、あるいは一部の機能を実現させるものであってもよい。
【００８７】
このプログラムは、Ｗｅｂサイトなどからのダウンロードによってコンピュータに提供される。また、前記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＤＶＤ−Ｒ，ＤＶＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＨＤＤ，Ｂｌｕ−ｒａｙ  Ｄｉｓｋ（登録商標）などの記録媒体１０に格納してコンピュータに提供してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８８】
【図１】本発明の実施形態に係るレコメンデーション装置の構成図。
【図２】同  商品ＤＢ４のデータ例。
【図３】同  レコメンデーション装置１へのユーザ登録処理フロー図。
【図４】同  ユーザＤＢ６のデータ例。
【図５】同  レコメンデーション実施例の処理フロー図。
【図６】同  レコメンド対象者検索部１１の処理フロー図。
【図７】同  レコメンド情報の表示例。
【図８】同  商品ＤＢ４およびユーザＤＢ６の更新処理フロー図。
【符号の説明】
【００８９】
１…レコメンデーション装置
２…ＥＣサイトサーバ
２１…商品マスタＤＢ
２２…ユーザ情報ＤＢ
３…ユーザ端末
４…商品ＤＢ（記憶手段）
５…商品登録部
６…ユーザＤＢ
７…ユーザ登録部
８…ログイン伝達部
９…商品検索部
１０…レコメンド制御部
１１…レコメンド対象者検索部
１２…データ整形部
１３…パラメータ変更指令部
１４…パラメータ更新部（更新手段）
１５…整形フォーマット
１６…表示データ
Ａ…商品一覧テーブル
Ｂ…レビューテーブル
Ｃ…ユーザ一覧テーブル
Ｄ…購入履歴・レビュー記事一覧テーブル
Ｅ…レコメンド・被レコメンド方式選択テーブル
【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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