(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの嗜好データを記憶する嗜好データ記憶手段と、
ユーザ間の嗜好データの類似度を計算する類似度計算手段と、
前記複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち当該類似度が第１所定値以上であるユーザを１以上選出する第１ユーザ選出手段と、
前記第１ユーザ選出手段により選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出手段と、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第１所定値未満且つ前記第１所定値よりも小さな第２所定値以上であるユーザを選出する第３ユーザ選出手段と、
前記第２ユーザ選出手段により選出されるユーザであり、且つ前記第３ユーザ選出手段により選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定手段と、
を含むことを特徴とする推薦システム。
【請求項２】
請求項１に記載の推薦システムにおいて、
前記嗜好データは、複数の情報要素のそれぞれについて、ユーザの嗜好の程度を示す数値を含み、
前記推薦情報決定手段は、前記各情報要素について、前記第２ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データと前記推薦対象ユーザの嗜好データとの類似度、及び各ユーザの嗜好データに含まれる数値に基づいて、当該情報要素について、前記推薦対象ユーザの嗜好の程度を示す数値を予測する予測手段を含む、
ことを特徴とする推薦システム。
【請求項３】
複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち当該類似度が第１所定値以上であるユーザを１以上選出する第１ユーザ選出ステップと、
前記第１ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第１所定値未満且つ前記第１所定値よりも小さな第２所定値以上であるユーザを選出する第３ユーザ選出ステップと、
前記第２ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第３ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
を含むことを特徴とする推薦方法。
【請求項４】
複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち当該類似度が第１所定値以上であるユーザを１以上選出する第１ユーザ選出ステップと、
前記第１ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第１所定値未満且つ前記第１所定値よりも小さな第２所定値以上であるユーザを選出する第３ユーザ選出ステップと、
前記第２ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第３ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
をコンピュータに実行させるための推薦プログラム。
【請求項５】
複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち当該類似度が第１所定値以上であるユーザを１以上選出する第１ユーザ選出ステップと、
前記第１ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出ステップと、
前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が前記第１所定値未満且つ前記第１所定値よりも小さな第２所定値以上であるユーザを選出する第３ユーザ選出ステップと、
前記第２ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザであり、且つ前記第３ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザでもあるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、
をコンピュータに実行させるための推薦プログラムを記憶した情報記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は推薦システム、推薦方法、推薦プログラム及び情報記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報検索やオンライン販売などの各種オンラインサービスにおいて、推薦アルゴリズムが利用されることが多くなっている。協調フィルタリングと呼ばれる推薦アルゴリズムでは、最初にユーザ間で嗜好データの類似度を計算し、ある推薦対象ユーザと嗜好データの類似度が高い別のユーザを選出する。そして、こうして選出されるユーザの嗜好を元にして推薦対象ユーザに推薦する情報を判断する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら上記従来手法によると、推薦アルゴリズムが長期間にわたり使用され、様々な情報が推薦されるにつれて、既に推薦対象ユーザに推薦された情報が再度推薦されるようになり、推薦対象ユーザの新たな興味・関心を掘り起こすことができないという問題がある。嗜好データの類似度がそれほど高くないユーザの嗜好を元にして、さらに多くの情報を推薦することも考えられるが、そうすると推薦される情報の中にノイズも多くなり、却ってユーザの利便性を損なう。【０００４】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、推薦対象ユーザに対して興味を湧かせる情報を継続的に提供できる推薦システム、推薦方法、推薦プログラム及び情報記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するために、本発明に係る推薦システムは、複数のユーザの嗜好データを記憶する嗜好データ記憶手段と、ユーザ間の嗜好データの類似度を計算する類似度計算手段と、前記複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第１ユーザ選出手段と、前記第１ユーザ選出手段により選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出手段と、前記第２ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定手段と、を含むことを特徴とする。【０００６】
また、本発明に係る推薦方法は、複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第１ユーザ選出ステップと、前記第１ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出ステップと、前記第２ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、を含むことを特徴とする。【０００７】
さらに、本発明に係る推薦プログラムは、複数のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第１ユーザ選出ステップと、前記第１ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザの嗜好データと、前記複数のユーザのうち全部又は一部のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、前記複数のユーザのうち１以上を選出する第２ユーザ選出ステップと、前記第２ユーザ選出ステップにおいて選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する推薦情報決定ステップと、をコンピュータに実行させるためのプログラムである。このプログラムはコンピュータ可読情報記憶媒体に格納されてよい。【０００８】
また、本発明の一態様では、前記第１ユーザ選出手段（ステップ）は、前記推薦対象ユーザと、嗜好データの類似度が第１所定値以上であるユーザを選出し、前記推薦システムは、前記推薦ユーザと、嗜好データの類似度が前記第１所定値未満且つ前記第１所定値よりも小さな第２所定値以上であるユーザを選出する第３ユーザ選出手段をさらに含み、前記推薦情報決定手段は、前記第２ユーザ選出手段により選出されるユーザであり、且つ前記第３ユーザ選出手段により選出されるユーザでもあるユーザの嗜好データに基づいて、前記推薦対象ユーザに推薦する情報を決定する。【０００９】
また、本発明の他の態様では、前記嗜好データは、複数の情報要素のそれぞれについて、ユーザの嗜好の程度を示す数値を含み、前記推薦情報決定手段は、前記各情報要素について、前記第２ユーザ選出手段により選出されるユーザのうち一部又は全部のユーザの嗜好データと前記推薦対象ユーザの嗜好データとの類似度、及び各ユーザの嗜好データに含まれる数値に基づいて、当該情報要素について、前記推薦対象ユーザの嗜好の程度を示す数値を予測する予測手段を含む。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る推薦システムの全体構成図である。
【図２】推薦の方法を模式的に示す図である。
【図３】サーバの機能ブロック図である。
【図４】嗜好データ記憶部の記憶内容を示す図である。
【図５】サーバの動作を示すフロー図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態について図面に基づき詳細に説明する。【００１２】
図１は、本発明の実施形態に係る推薦システムの全体構成図である。同図に示すように、推薦システム１０は、インターネットなどの通信ネットワーク１４にいずれも接続されたサーバ１６及び複数のユーザ装置１２から構成されている。サーバ１６は、公知のサーバコンピュータを中心に構成されており、電子商取引サーバ、ｅ−ラーニングやニュースなどの情報サービスサーバなどの機能を含んでいる。ユーザ装置１２は、各ユーザが使用するパーソナルコンピュータ、ホームサーバ、家庭用テレビ受像機、携帯電話機などの公知のコンピュータであり、通信ネットワーク１４を介してサーバ１６にアクセスして、サーバ１６が提供している各種サービスに関わるデータを受信し、それを表示する。また、例えば商品の購入手続きや情報の配信手続きなどの各種手続きのために、ポインティングデバイスやキーボードによりデータを入力し、この入力されたデータを通信ネットワーク１４を介してサーバ１６に送信できるようになっている。また、サーバ１６はユーザ装置１２毎に推薦データを生成する。ユーザ装置１２はこうして生成される推薦データを受信し、表示する。推薦データは、購入すべき商品、ユーザが読むべき書籍、視聴すべき音楽、受講すべき教育プログラムなどのリストである。【００１３】
図２は、サーバ１６における推薦データの生成方法を模式的に示している。同図において、ａ〜ｅは推薦システム１０のユーザ、すなわち各ユーザ装置１２のユーザを示している。ユーザａ（推薦対象ユーザ）に対して推薦データを生成する場合、まず推薦システム１０のユーザの中から、ユーザａとの類似度が高いユーザ（第１ユーザ群）を選出する。なお、本実施形態では、サーバ１６では各ユーザの嗜好データを管理しており、この嗜好データ間の類似度（相関値）をユーザ間の類似度としている。例えばユーザａとの類似度が０．８以上のユーザが第１ユーザ群に属するべきユーザであるとすれば、図２においてはユーザｂが第１ユーザ群に属することになり、ユーザｃ〜ｅは第１ユーザ群には属しない。【００１４】
次に、サーバ１６は、第１ユーザ群に属する各ユーザとの類似度が高いユーザ（第２ユーザ群）を選出する。第１ユーザ群に属するいずれかのユーザとの類似度が０．８以上のユーザが第２ユーザ群に属するべきユーザであるとすれば、図２においてはユーザｃ及びｄが第２ユーザ群に属することになる。さらに、サーバ１６は、ユーザａとの類似度が中くらいのユーザ（第３ユーザ群）を選出する。例えばユーザとの類似度が０．６以上０．８未満のユーザが第３ユーザ群に属するべきユーザであるとすると、図２においてはユーザｃ及びｅが第３ユーザ群に属することになる。その後、サーバ１６は、第２ユーザ群と第３ユーザ群との積集合を判断する。すなわち、推薦システム１０のユーザのうち、第２ユーザ群に属し、且つ第３ユーザ群にも属するユーザを調べる。図２においては、ユーザｃがこれに該当する。サーバ１６では、第２ユーザ群と第３ユーザ群との積集合に属するユーザの嗜好データに基づいて推薦データを生成する。図２の例では、ユーザｃの嗜好データに基づいてユーザａに対する推薦データが生成される。嗜好データは、情報アイテムごとにユーザが該情報アイテムを嗜好する程度を示す数値（評価数値）を含むベクトルデータであり、ユーザによる評価が済んでいない情報アイテムにはヌル（※）が、評価が済んでいる情報アイテムには評価数値が入力されている（図４参照）。情報アイテムは、ユーザによる評価の対象となり、且つユーザに対する推薦の対象となる情報であり、例えば商品の情報や教育プログラムなどのサービスの情報である。【００１５】
サーバ１６では、ユーザａ（推薦対象ユーザ）の嗜好データのうちヌルが入力されている情報アイテムを特定し、こうして特定された情報アイテムに対する評価数値を、上記積集合に属するユーザの嗜好ベクトルから抽出する。そして、それらの評価数値と、ユーザａと上記積集合に属する各ユーザとの類似度と、に基づいて、当該情報アイテムに対してユーザａが嗜好する程度の予測値を算出する。サーバ１６では、こうして得られる予測値が大きい値から順に所定数の情報アイテムをリスト化して推薦データとしたり、或いは予測値が所定値以上である情報アイテムをリスト化して推薦データとしたりする。そして、こうして得られる推薦データをユーザ装置１２に送信する。【００１６】
ここでサーバ１６の構成及び動作についてさらに詳細に説明する。図３は、サーバ１６の機能ブロック図である。同図に示すように、サーバ１６の機能には、ユーザ入力受信部２０、嗜好データ更新部２１、嗜好データ記憶部２２、類似度算出部２３、類似度データ記憶部２４、第１ユーザ選出部２５、第１ユーザ記憶部２６、第２ユーザ選出部２７、第２ユーザ記憶部２８、第３ユーザ選出部２９、第３ユーザ記憶部３０、推薦アイテム決定部３１、推薦データ送信部３２が含まれている。推薦アイテム決定部３１は、積集合算出部３１ａ、未評価アイテム抽出部３１ｂ、評価済みユーザ選出部３１ｃ、評価予測値算出部３１ｄ、推薦データ生成部３１ｅを含んでいる。これらの機能は、サーバ１６においてプログラムが実行されることにより実現されるものである。プログラムはＣＤ−ＲＯＭなどの情報記憶媒体に格納され、そこからサーバ１６にインストールされてもよいし、通信ネットワーク１４を介して他のコンピュータからダウンロードされもよい。【００１７】
まず嗜好データ記憶部２２は、推薦システム１０の各ユーザの嗜好データを記憶するものである。図４は、嗜好データ記憶部２２の記憶内容を示しており、同図に示されるように、嗜好データ記憶部２２は、各ユーザのユーザＩＤと、情報アイテムのＩＤ毎の評価数値（類似度データ）と、を関連づけて記憶している。上述のようにユーザＩＤにより特定されるユーザが未だ評価をしていない情報アイテムについてはヌル（ＮＵＬ）が設定されており、既に評価をしている情報アイテムについては評価数値が設定されている。類似度算出部２３では、嗜好データ記憶部２２に記憶された嗜好データに基づき、ユーザ間の嗜好データの類似度を算出する。具体的には、ユーザｉ及びユーザｊの嗜好データのうち評価数値が入力されているアイテムＩＤの集合Ｙｉｊを算出する。次式（１）は集合Ｙｉｊの一例を示している。【００１８】
【数１】
0005451644.tif 000002
【００１９】
次に、類似度算出部２３では、集合Ｙｉｊに含まれるアイテムＩＤに対するユーザｉ及びユーザｊの評価数値を要素とするベクトルの相関値を、ユーザｉとユーザｊの類似度ρｉｊとして算出する。類似度ρｉｊは、例えば次式（２）に従って算出される。類似度算出部２３では、以上の計算をすべてのユーザの組合せに対して実行し、その結果を類似度データ記憶部２４に記憶させる。【００２０】
【数２】
0005451644.tif 000003
【００２１】
第１ユーザ選出部２５では、推薦システム１０のユーザのうち推薦対象ユーザの嗜好データと、他のユーザの嗜好データと、の類似度に基づいて、推薦システム１０のユーザの中から１以上のユーザを第１ユーザ群として選出する。具体的には、推薦対象ユーザをユーザａとすると、類似度データ記憶部２４に記憶された類似度ρａｊが第１所定値（例えば０．８）以上であるユーザｊ（図２のユーザｂ）により第１ユーザ群を構成する。第１ユーザ群を構成するユーザのＩＤは第１ユーザ記憶部２６に記憶される。【００２２】
第２ユーザ選出部２７では、第１ユーザ記憶部２６に記憶されるユーザＩＤにより識別されるユーザｊに対して、類似度ρｉｊが上記第１所定値以上であるユーザｉ（図２のユーザｃ及びｄ）により第２ユーザ群を構成する。第２ユーザ群を構成するユーザのＩＤは第２ユーザ記憶部２８に記憶される。【００２３】
第３ユーザ選出部２９は、推薦対象ユーザをユーザａとすると、類似度データ記憶部２４に記憶された類似度ρａｊが上記第１所定値未満、第２所定値（例えば０．６）以上であるユーザｊ（図２のユーザｃ及びｅ）により第３ユーザ群を構成する。第３ユーザ群を構成するユーザのＩＤは第３ユーザ記憶部３０に記憶される。【００２４】
推薦アイテム決定部３１は、第２ユーザ群と第３ユーザ群の両方に属するユーザ（図２のユーザｃ）を特定し、特定されるユーザの嗜好データに基づいて推薦データを生成する。具体的には、積集合算出部３１ａは、第２ユーザ記憶部２８と第３ユーザ記憶部３０の両方に記憶されるユーザＩＤを抽出する。また、未評価アイテム抽出部３１ｂは、評価対象ユーザであるユーザａの嗜好データを嗜好データ記憶部２２から読み出し、ユーザａが未だ評価をしていない全ての情報アイテムのアイテムＩＤを抽出する。評価済みユーザ選出部３１ｃは、積集合算出部３１ａにより抽出されるユーザＩＤに関連する嗜好データを嗜好データ記憶部２２から読み出し、未評価アイテム抽出部３１ｂにより抽出される各アイテムＩＤについて評価数値（つまりヌルでない値）が嗜好データに設定されているユーザＩＤを選出する。こうして、ユーザａによる評価が済んでいない情報アイテムについて、既に評価をしているユーザの集合Ｅｋを決定する。この集合は、積集合算出部３１ａで算出される集合の部分集合となる。次式（３）は集合Ｅｋの一例を示している。【００２５】
【数３】
0005451644.tif 000004
【００２６】
評価予測値算出部３１ｄは、集合Ｅｋに属するユーザｉによるアイテムＩＤ＝ｋのアイテムに対する評価数値Ｓｉｋと、各ユーザｉとユーザａとの類似度ρａｉとに基づいて、ユーザａによるアイテムＩＤ＝ｋのアイテムに対する評価の予測値Ｓａｋを算出する。具体的には、評価予測値算出部３１ｄは次式（４）に従って予測値Ｓａｋを算出する。ここで、Ｓ’ｘはユーザｘの嗜好データに含まれる評価数値の平均値である。【００２７】
【数４】
0005451644.tif 000005
【００２８】
推薦データ生成部３１ｅは、評価予測値算出部３１ｄにより算出されるユーザａにより評価が未だされていないアイテムｋについての評価の予測値Ｓａｋに基づいて、推薦データを生成する。例えば、予測値Ｓａｋが所定値以上である情報アイテムのリストを推薦データとしたり、予測値Ｓａｋが大きいものから順に所定数の情報アイテムのリストを推薦データとしてよい。推薦データ送信部３２は、こうして生成される推薦データをユーザａが使用するユーザ装置１２に送信する。ユーザ装置１２では、この推薦データを受信して表示器により表示する。【００２９】
各情報アイテムについてユーザが評価の入力を行うと、その入力データはユーザ装置１２からサーバ１６に送信される。例えば、各情報アイテムに対してユーザが直接評価数値を入力し、入力された数値をサーバ１６に送信するようにしてもよい。或いは、各情報アイテムに係る商品を購入したり、各情報アイテムに係る教育プログラムを受講したり、といったように情報アイテムに関係して肯定的な手続きが実行された場合に、その情報をサーバ１６に送信してもよい。ユーザ入力受信部２０では、こうしたデータを受信し、嗜好データ更新部２１では、受信されるデータに基づいて各ユーザの嗜好データを更新する。【００３０】
図５は、サーバ１６の動作を示すフロー図である。同図に示す処理はサーバ１６が推薦データを生成し、ユーザ装置１２に送信する処理を示している。サーバ１６では、まず類似度算出部２３がユーザｉとユーザｊとが共に評価を済ませているアイテムの集合Ｙｉｊを生成する（Ｓ１０１）。そして、ユーザｉとユーザｊとの組合せについて類似度ρｉｊを上記式（２）に従って算出する（Ｓ１０２）。類似度算出部２３は、以上の処理を全てのユーザの組合せについて繰り返して実行する。【００３１】
その後、第１ユーザ選出部２５が、推薦対象ユーザであるユーザａとの類似度が第１所定値以上であるユーザの集合Ａ、すなわち第１ユーザ群を生成する（Ｓ１０３）。さらに、第２ユーザ選出部２７が、第１ユーザ群に属するユーザとの類似度が第１所定値以上であるユーザの集合Ｂ、すなわち第２ユーザ群を生成する（Ｓ１０４）。また、第３ユーザ選出部２９が、推薦対象ユーザであるユーザａとの類似度が第１所定値未満第２所定値以上であるユーザの集合Ｃ、すなわち第３ユーザ群を生成する（Ｓ１０５）。【００３２】
その後、積集合算出部３１ａが集合Ｂと集合Ｃとの積集合Ｄを算出する（Ｓ１０６）。そして、未評価アイテム抽出部３１ｂが評価対象ユーザであるユーザａが未評価であるアイテムのアイテムＩＤ（＝ｋ）を特定し、評価済みユーザ選出部３１ｃが集合Ｄの部分集合Ｅｋを生成する（Ｓ１０７）。そして、評価予測値算出部３１ｄがユーザａのアイテムＩＤ＝ｋに対する評価数値の予測値Ｓａｋを上記式（４）に従って算出する（Ｓ１０８）。評価評価済みユーザ選出部３１ｃ及び評価予測値算出部３１ｄは、Ｓ１０７及びＳ１０８の処理をユーザａの全ての未評価アイテムについて繰り返す。その後、推薦データ生成部３１ｅが評価予測値算出部３１ｄで算出される各未評価アイテムの評価予測値に基づいて推薦データを生成し（Ｓ１０９）、それを推薦データ送信部３２がユーザａのユーザ装置１２に送信する（Ｓ１１０）。【００３３】
以上説明した実施形態によると、評価対象ユーザと間接的に類似するユーザの嗜好データを元にして推薦データを生成するので、より多くのユーザの嗜好データを元にして多様な推薦データを生成できるようになる。また、評価対象ユーザとの類似度が中程度であっても、間接的には類似度が高いユーザ（図２のユーザｃ）の嗜好データを元にして推薦データを生成している。このため、推薦対象ユーザに対して興味を湧かせる情報を継続的に提供できるようになる。【００３４】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々の変形実施が可能である。例えば、ユーザ間の類似度や評価の予測値は上記式に限定されず、様々な算出式が用いられてよい。
【図１】
0005451644.tif 000006
【図２】
0005451644.tif 000007
【図３】
0005451644.tif 000008
【図４】
0005451644.tif 000009
【図５】
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