(57)【要約】【課題】一般のユーザに人気があり且つ対象ユーザにとって新鮮なアイテムを確実に推薦することができる手法を備えたアイテム推薦装置を得る。【解決手段】複数のユーザが使用する各端末に接続された推薦処理サーバから推薦アイテムリストを取得し、対象ユーザに対してアイテムを推薦するアイテム推薦装置において、対象ユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶するとともに、対象ユーザ以外のユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶するログデータ蓄積部２２と、前記各アイテム利用履歴から推薦アイテムを選択する推薦アイテム処理部２３と、選択された推薦アイテムを推薦度順に並べた推薦アイテムリストを作成する推薦リスト作成部２４とを備え、前記推薦アイテムは、対象ユーザ以外のユーザによる利用頻度が高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度が低いアイテムの推薦度を高く設定して対象ユーザにとって新鮮なアイテムを確実に推薦する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザが使用する各端末に接続されるとともに、対象ユーザの端末に対してアイテムを推薦するアイテム推薦装置において、
前記対象ユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶するとともに、前記対象ユーザ以外のユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶する利用履歴記憶手段と、
前記各アイテム利用履歴から推薦アイテムを選択する推薦アイテム選択処理手段と、
選択された推薦アイテムを推薦度順に並べた推薦アイテムリストを作成する推薦アイテムリスト作成手段とを備え、
前記推薦アイテムは、前記対象ユーザ以外のユーザによる利用頻度が高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度が低いアイテムの推薦度が高く設定されたことを特徴とするアイテム推薦装置。
【請求項２】
前記推薦アイテム選択処理手段は、前記対象ユーザが既に利用したアイテムを除いたアイテムを選択する請求項１に記載のアイテム推薦装置。
【請求項３】
対象ユーザによるアイテムの利用頻度をＡ（０≦Ａ≦１）、対象ユーザ以外のユーザによるアイテムの利用頻度をＢ（０≦Ｂ≦１）とした場合に、前記推薦度は、Ｂ×（１−Ａ）の値を基準に決定する請求項１に記載のアイテム推薦装置。
【請求項４】
前記利用頻度は、各ユーザのアイテム利用における時間ログデータのみに基づき算出する請求項１に記載のアイテム推薦装置。
【請求項５】
複数のユーザが使用する各端末と、前記各端末が接続された推薦処理サーバとから構築されるシステムにおいて、
対象ユーザが利用する端末のアイテム利用履歴及び前記対象ユーザ以外のユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を前記推薦処理サーバ側で記憶するステップと、
前記各アイテム利用履歴に基づき、前記対象以外のユーザによる利用頻度が高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度が低いアイテムの推薦度が高く設定された推薦アイテムリストを前記推薦処理サーバ側で作成するステップと、
前記推薦アイテムリストを前記対象ユーザの端末側に提供するステップと、
提供された前記推薦アイテムリストにおける推薦度が高い推薦アイテムを対象ユーザの端末の画面に表示するステップと、
を備えたことを特徴とするアイテム推薦方法。
【請求項６】
請求項５に記載のアイテム推薦方法の各ステップをコンピュータにより実行することが可能なアイテム推薦プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のアイテム推薦プログラムが格納されたことを特徴とするコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末を利用している対象ユーザに対してコンテンツ等のアイテムを推薦する技術に関し、特に、対象ユーザのアイテム利用履歴及び対象ユーザ以外のユーザのアイテム利用履歴を分析して対象ユーザに対してアイテムを推薦するアイテム推薦装置、アイテム推薦方法、アイテム推薦プログラム及び記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザに対して、そのユーザ（対象ユーザ）のアイテム利用履歴及び他のユーザ（対象ユーザ以外のユーザ）のアイテム利用履歴を用いて、対象ユーザが興味を持つであろうアイテムを推薦する技術はレコメンド技術と呼ばれ、アイテムを推薦する手法に関して多くの提案がなされている。
【０００３】
例えば、非特許文献１〜非特許文献３においては、多数のユーザの利用履歴に基づき現在人気のあるアイテムをランキングし、ランキング上位のアイテムを推薦する技術が提案されている。これらは、ユーザを専門家と一般人に分類して解析する手法（非特許文献２）や、多次元上での解析を行う手法（非特許文献３）など様々な方法が存在する。
【０００４】
また、非特許文献４〜非特許文献７においては、協調フィルタリングを用いた推薦技術が提案されている。協調フィルタリングとは、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、対象となるユーザと類似した嗜好を持つユーザの情報を用いて推薦するアイテムを決定する手法である。これらは、加重平均を用いる手法（非特許文献４）や、タグを用いる手法（非特許文献７）など様々な手法が存在する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】"A Case Study in a Recommender System Based on Purchase Data" KDD 2011
【非特許文献２】"A novel recommender system fusing the opinions from experts and ordinary people" CAMRa 2010
【非特許文献３】"Context-aware POI Recommendations in an Automotive Scenario using Multi-Criteria Decision Making Methods" CaRR2011
【非特許文献４】"Personal History Based Recommendation Service System with Collaborative Filtering" ASEA 2008.
【非特許文献５】"NRCF: A Novel Collaborative Filtering Method for Service Recommendation" 2011 IEEE International Conference on Web Services
【非特許文献６】"Collaborative Filtering Recommendation Algorithm based on Cluster" 2011 International Conference on Computer Science and Network Technology.
【非特許文献７】"Personalized versus non-personalized tag recommendation: A suitability study on three social networks" Multitopic Conference (INMIC), 2011 IEEE
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１〜非特許文献３に記載された手法は、全てのユーザのアイテム利用履歴からアイテムの人気度を算出し、対象ユーザに対してアイテムの推薦を行うものである。そのため、アイテムを推薦するに際して、対象ユーザによるアイテムの利用履歴を考慮しておらず、既に対象ユーザが頻繁に利用しているアイテムが推薦されるという問題点があった。
【０００７】
また、非特許文献４〜非特許文献６に記載された手法は、協調フィルタリングを用いて多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、対象ユーザと嗜好の類似したユーザの情報を用いてアイテムの推薦を行うものである。そのため、対象ユーザと嗜好の一致したユーザ群の設定が必要であることや、推薦されるアイテムが偏るという問題点があった。
【０００８】
したがって、上記いずれの手法においても、対象ユーザに対して新しいアイテムを推薦する手法として不十分であった。
【０００９】
本発明は上記実情に鑑みて提案されたもので、一般のユーザに人気があり且つ対象ユーザにとって新鮮なアイテムを確実に推薦することができる手法を備えたアイテム推薦装置、アイテム推薦方法、アイテム推薦プログラム及び記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するため本発明（請求項１）は、複数のユーザが使用する各端末に接続されるとともに、対象ユーザの端末に対してアイテムを推薦するアイテム推薦装置において、前記対象ユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶するとともに、前記対象ユーザ以外のユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を記憶する利用履歴記憶手段（ログデータ蓄積部２２）と、前記各アイテム利用履歴から推薦アイテムを選択する推薦アイテム選択処理手段（推薦アイテム処理部２３）と、選択された推薦アイテムを推薦度順に並べた推薦アイテムリストを作成する推薦アイテムリスト作成手段（推薦リスト作成部２４）とを備え、前記推薦アイテムは、前記対象ユーザ以外のユーザによる利用頻度が高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度が低いアイテムの推薦度が高く設定されたことを特徴としている。
【００１１】
請求項２は、請求項１のアイテム推薦装置において、前記推薦アイテム選択処理手段（推薦アイテム処理部２３）は、前記対象ユーザが既に利用したアイテムを除いたアイテムを選択することを特徴としている。
【００１２】
請求項３は、請求項１のアイテム推薦装置において、対象ユーザによる利用頻度をＡ、対象ユーザ以外のユーザによる利用頻度をＢとした場合に、前記推薦度は、Ｂ×（１−Ａ）の値を基準に決定することを特徴としている。
【００１３】
請求項４は、請求項１のアイテム推薦装置において、前記利用頻度は、各ユーザのアイテム利用における時間ログデータのみに基づき算出することを特徴としている。
【００１４】
請求項５は、複数のユーザが使用する各端末と、前記各端末が接続された推薦処理サーバとから構築されるシステムにおいて、対象ユーザが利用する端末のアイテム利用履歴及び前記対象ユーザ以外のユーザが利用する端末のアイテム利用履歴を前記推薦処理サーバ側で記憶するステップと、前記各アイテム利用履歴に基づき、前記対象以外のユーザによる利用頻度が高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度が低いアイテムの推薦度が高く設定された推薦アイテムリストを前記推薦処理サーバ側で作成するステップと、前記推薦アイテムリストを前記対象ユーザの端末側に提供するステップと、提供された前記推薦アイテムリストにおける推薦度が高い推薦アイテムを対象ユーザの端末の画面に表示するステップと、を備えたアイテム推薦方法であることを特徴としている。
【００１５】
請求項６は、請求項５に記載のアイテム推薦方法の各ステップをコンピュータにより実行することが可能なアイテム推薦プログラムであることを特徴としている。
【００１６】
請求項７は、請求項６に記載のアイテム推薦プログラムが格納されたコンピュータに読み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、対象ユーザのアイテム利用履歴及び対象ユーザ以外のユーザのアイテム利用履歴に基づいたアイテムの利用頻度（スコア）をそれぞれ算出し、各利用頻度に基づいて、他ユーザには頻繁に利用されているが、対象ユーザには利用されていない新しいアイテムの推薦度を高く設定している。
その結果、対象ユーザに対して、これまでそのユーザが利用したことのない新鮮なアイテムを優先的に推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明のアイテム推薦装置を含むアイテム推薦システム全体のブロック図である。
【図２】端末画面における推薦アイテムの表示例を示す図である。
【図３】一つの端末（ｋ）に対してアイテム推薦システムが収集したログデータの例である。
【図４】推薦処理サーバにおけるアイテムの推薦手順を示すフローチャートである。
【図５】アイテム１に対する推薦アイテムの順位を示す推薦アイテムリストの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明のアイテム推薦システムの実施形態の一例について、図１を参照しながら説明する。
アイテム推薦システムは、複数のユーザが使用する各端末１と、前記各端末１が接続された推薦処理サーバ２とから構成されている。アイテムの推薦対象となる対象ユーザの使用する端末１０は、アイテム推薦システムとの間で情報の送受信が行われることで、推薦アイテムの情報が得られるように構築されている。この場合のアイテムとは、推薦する対象である動画などのコンテンツ、アプリケーションなどをまとめて呼ぶ総称である。
【００２０】
アイテム推薦システムの推薦処理サーバ２は、各端末１のうちの一つの端末（対象ユーザが使用する端末）１０が、あるアイテムｉを利用している時に、対象ユーザが次に利用するのに適したアイテムの推薦を行うものである。
推薦処理サーバ２は、オペレーティングシステム（ＯＳ）を含む基本プログラムや各種の基本デバイスが記憶されたＲＯＭと、各種のプログラムやデータが記憶されるハードディスクドライブ装置（ＨＤＤ）と、ＣＲ−ＲＯＭやＤＶＤ等の記憶媒体からプログラムやデータを読み出すメディアドライブ装置と、プログラムを実行するＣＰＵと、このＣＰＵにワークエリアを提供するＲＡＭと、外部装置と通信するパラレル／シリアルＩＦとを主要な構成としたコンピュータで構成され、記録媒体等を介してアイテム推薦プログラムがＨＤＤに格納されることで、各端末１との間でアイテム推薦のためのログデータの収集や端末１０に対する推薦アイテムの提示が行われる。
【００２１】
各端末（１，１０）は、アイテム起動部１１、ログデータ収集部１２、リスト解析部１３を有するとともに、入力部や表示画面等を備えた一般的なデバイスで構成されている。
【００２２】
各端末の構成について、対象ユーザが使用する端末１０を例に説明する。アイテム起動部１１は、端末１０において、希望のアイテムを起動するための処理部である。ログデータ収集部１２は、アイテム起動部１１で起動されているアイテムのログデータを検出し、一定時間毎に推薦処理サーバ２側へ出力する。
【００２３】
ログデータは、端末１０の電源が入っていた期間、画面操作を行っていた期間など、ユーザが活動していた期間（セッション）毎に収集される。セッションは、例えば２分以上端末１０の画面が消えた状態であったといった不活動行為によって分割される。
各セッションは、端末ＩＤ（ユーザが使用する端末を一意に決定する識別子）、日付（セッションの開始日）、時刻（セッションの開始時刻）、セッション時間（セッションが持続した時間[秒]）、アイテム利用時間（セッション中でアイテムを利用した時間[秒]）等の情報を含んでいる。なお、アイテム利用時間は、収集対象とするアイテムの数だけ存在する。
【００２４】
対象ユーザが使用する端末（対象端末）１０には、推薦アイテムを決定するリスト解析部１３が設けられている。すなわち、リスト解析部１３に推薦処理サーバ２から推薦アイテムリストの情報が提供され、あるアイテムが実行されている対象端末１０に適したアイテムを解析し、アイテム起動部１１へ推薦アイテム情報の出力を行う。
【００２５】
推薦処理サーバ２は、各端末１，１０からログデータを収集するログデータ収集部２１、収集したログデータを記録する利用履歴記憶手段としてのログデータ蓄積部２２、収集したログデータ（各アイテム利用履歴）から推薦する推薦アイテムを選択する推薦アイテム選択処理手段としての推薦処理部２３、推薦アイテムのリストを作成する推薦リスト作成部２４を備えている。
【００２６】
ログデータ収集部２１は、推薦アイテムの提供を受けたい対象ユーザが使用する端末１０、及び、対象ユーザが使用する以外の複数の端末１からログデータを収集する。すなわち、各端末（対象ユーザが使用する端末１０及びそれ以外の端末１）のログデータ収集部１２に記録されたアイテム利用履歴としてのログデータが推薦処理サーバ２のログデータ収集処理部２１に定期的（例えば２分毎）に収集される。
【００２７】
利用履歴記憶手段としてのログデータ蓄積部２２は、ログデータ収集処理部２１において収集されたログデータを定期的（例えば１週間毎）に蓄積する。したがって、ログデータ蓄積部２２には、対象ユーザが利用するアイテム利用履歴、及び、対象ユーザ以外のユーザが利用するアイテム利用履歴がそれぞれ記憶される。
【００２８】
対象ユーザが使用する端末１０のアイテム起動部１１におけるアプリケーションより、アイテム推薦要求を推薦処理サーバ２の推薦処理部２３が受け取ると、推薦処理部２３はログデータ蓄積部２２に蓄積された各ログデータから、対象ユーザが使用する端末１０に推薦するアイテムを選択する処理が行われる。推薦アイテムの選択処理に際しては、対象ユーザの端末１０のアイテム起動部１１からのアイテム起動情報に基づいて、対象ユーザが既に利用したアイテムを除いたアイテムが選択される。
推薦処理部２３におけるアイテム選択の手順についての詳細は後述する。
【００２９】
推薦リスト作成部２４は、推薦処理部２３で選択された推薦するアイテム情報について、推薦度順に並べた推薦アイテムリストを作成し、推薦アイテムリストの情報を端末１０側へ出力する。推薦リスト作成部２４においては、対象ユーザが既に利用したアイテムを除いた推薦アイテムの推薦アイテムリストが作成される。
【００３０】
推薦アイテムリストを受けとった端末１０は、リスト解析部１３で推薦アイテムリストを解析し、端末１０の表示部において推薦されたアイテムを示す。
端末１０の表示部では、例えば図２に示すように、画面３０の端部に複数（この例の場合、３個）の推薦アイテム窓３１が表示され、各推薦アイテム窓３１に推薦度が高い３個の推薦アイテムを表示することが行われる。この例では、推薦アイテムの推薦度が、アイテム２、アイテム６、アイテム４の順に高いものとなっている。対象ユーザは、この推薦アイテム窓３１内をクリックすることで、推薦アイテムを起動させることが可能となる。
【００３１】
次に、推薦処理部２３におけるアイテム選択の詳細手順について、図３のログデータ表及び図４のフローチャートを参照しながら説明する。
なお、ログデータを収集した端末の集合をＫ，端末の数をＮ，推薦アイテムの提供を受ける対象端末をｋself（∈Ｋ），利用しているアプリケーションをitemiとする。また、Ｍ日分のログデータを用いて処理を行うこととする。
【００３２】
端末における各アイテムの利用頻度を調査するに際して、先ず、１日分のログデータを朝昼晩の３つのように連続した時間帯から構成されるｎ個のクラスタに分割する（ステップ１０１）。
例えば、ユーザが使用する端末を一意に決定する識別子ｋが同じ端末（端末ｋ）におけるある日付（セッションの開始日）のログデータは、図３のように集計される。時刻はセッションの開始時刻であり、セッション時間はセッションが持続した時間[秒]であり、アイテム利用時間はセッション中でアイテムを利用した時間[秒]である。この例では、アイテムｉとアイテムｊについての利用時間及びアイテムベクトルの情報のみが表示されているが、アイテム利用時間及びアイテムベクトルは、それぞれ収集対象とするアイテムの数だけ存在する。
以下、ログデータにおける各情報の算出の仕方について説明する。
【００３３】
端末ｋ（∈Ｋ）のｄ日目（１≦ｄ≦Ｍ）のログデータからセッション時間ベクトルts(k,d)を生成する（ステップ１０２）。セッション時間ベクトルは、セッション時間をステップ１０１で分割したｎ個のクラスタ毎に集計したものであり、数１の式で示される。
【００３４】
【数１】
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【００３５】
なお、tsm(k,d)は、デバイスｋのｄ日目のログデータのうち、クラスタｍ（１≦ｍ≦ｎ）に属するセッションのセッション時間の合計である。
例えば図３のログデータにおいて、セッション時間ベクトルtsm(k,d)は、クラスタ毎のセッション時間の合計となるので、１１０（１０５＋５）、３１５（２４４＋７１）……５４９（１６７＋３８２）となる。
【００３６】
端末ｋ（∈Ｋ）のｄ日目（１≦ｄ≦Ｍ）のログデータを集計し、アイテムｉのアイテム利用時間ベクトルti(i,k,d)を生成する（ステップ１０３）。アイテム利用時間ベクトルは、アイテム利用時間をステップ１０１で分割したｎ個のクラスタ毎に集計したものであり、数２の式で示される。
【００３７】
【数２】
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【００３８】
なお、tim(i,k,d)は、デバイスｋのｄ日目のログデータのうち、クラスタｍ（１≦ｍ≦ｎ）に属するセッションにおけるアイテム（ｉ）のアイテム利用時間の合計である。
例えば図３のログデータにおいて、アイテム（ｉ）利用時間ベクトルtim(i,k,d)は、クラスタ毎のアイテム（ｉ）の利用時間の合計となるので、６１．８５（５６．８５＋５）、６３．５８（４４．５８＋１９）……５３７．３２（１５５．７６＋３８１．５６）となる。
また、別のアイテム（ｊ）に関して、アイテム（ｊ）利用時間ベクトルtjm(j,k,d)は、クラスタ毎のアイテム（ｊ）の利用時間の合計となるので、１３２．４１（６７．１５＋６５．２６）、２４６．８２（６５．０２＋１８１．８０）……２３５．２８（１７１．６７＋６３．６１）となる。
【００３９】
続いて、ログデータの各情報から各アイテムの利用頻度を算出し、アイテムの推薦度を算出する手順について説明する。各利用頻度は、各ユーザのアイテム利用における時間ログデータのみに基づき算出する。アイテムの利用時間が長いと、利用頻度が高いと判断するからである。
端末ｋ（∈Ｋ）のアイテムiの利用状況r(i,k)を数３の式で算出する（ステップ１０４）。
δ(ｘ)を数４のように定義すると、数３で算出されるr(i,k)は、Ｍ日のうち、端末ｋでアイテムｉが利用された日数となる。
【００４０】
【数３】
2014059816.tif 000005
【００４１】
【数４】
2014059816.tif 000006
【００４２】
次に、端末ｋ（∈Ｋ）のｄ日目（１≦ｄ≦Ｍ）のログデータを集計し、アイテムitemiとアイテムjの利用時間の相関係数Ｒ(i,j,k,d)を数５から算出する（ステップ１０５）。
【００４３】
【数５】
2014059816.tif 000007
【００４４】
但し、Ｍ（i,k,d），Ｃ（i,j,k,d）はそれぞれ数６及び数７で示される。
【００４５】
【数６】
2014059816.tif 000008
【００４６】
【数７】
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【００４７】
端末ｋ（∈Ｋ）のｄ日目（１≦ｄ≦Ｍ）のログデータを集計し、ステップ１０２で生成したセッション時間ベクトルts(k,d)と、ステップ１０３で生成したアイテム利用時間ベクトルti(i,k,d)から、アイテムitemi使用時におけるアイテムjの利用頻度f(j,k,d)を数８で算出する（ステップ１０６）。
【００４８】
【数８】
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【００４９】
但し、数８の分子であるＳ(ts(k,d)）は、数９で示されるｎ個のクラスタのセッション時間ベクトルの合計であり、分母であるＳ(ti(j,k,d)）は、数１０で示されるｎ個のクラスタにおけるアイテムjのアイテム利用時間ベクトルの合計である。
【００５０】
【数９】
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【００５１】
【数１０】
2014059816.tif 000012
【００５２】
次に、対象端末（kself）上でのアイテムitemiを利用している時の、ステップ１０４，１０５，１０６でそれぞれ算出した利用状況r(i,k)，相関係数Ｒ(i,j,k,d)，利用頻度f(j,k,d)に基づき、アイテムjのスコアscoreself(itemi,j)を数１１で算出する（ステップ１０７）。
すなわち、スコアscoreself(itemi,j)は、対象ユーザによるアイテム（ｉ）利用時におけるアイテム（ｊ）の利用頻度を表している。
【００５３】
【数１１】
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【００５４】
例えば、５日分のスコアscoreselfの平均は数１２で算出される。
式中、「０．９４９４」は相関係数Ｒ(i,j,k,d)の具体的な値であり、「０．２３２３」は利用頻度f(j,k,d)の具体的な値である。
【００５５】
【数１２】
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【００５６】
対象端末１０（kself）以外の端末１のログデータから、ステップ１０４，１０５，１０６でそれぞれ算出した利用状況r(i,k)，相関係数Ｒ(i,j,k,d)，利用頻度f(j,k,d)に基づき、アイテムitemiを利用している時のアイテムjのスコアscoreother(itemi,j)を数１３で算出する（ステップ１０８）。
すなわち、スコアscoreother(itemi,j)は、対象ユーザ以外のユーザによるアイテム（ｉ）利用時におけるアイテム（ｊ）の利用頻度を表している。
【００５７】
【数１３】
2014059816.tif 000015
【００５８】
例えば、対象端末以外の端末が６０個ある場合、６０人のユーザによる７日間のスコアscoreotherは、数１４で示される。
すなわち、アイテム選択処理の開始後に複数端末に関するデータが入力されることで、式１４によりスコアscoreotherが算出される（ステップ１０８）。
【００５９】
【数１４】
2014059816.tif 000016
【００６０】
ステップ１０７及びステップ１０８で算出した各スコアを用いて、推薦リストを作成するための推薦度としての推薦スコア（Scoreprediction(itemi,j)）を数１５で算出する（ステップ１０９）。
【００６１】
【数１５】
2014059816.tif 000017
【００６２】
数１５によれば、対象ユーザによるアイテムの利用頻度をＡ（０≦Ａ≦１）、対象ユーザ以外のユーザによるアイテムの利用頻度をＢ（０≦Ｂ≦１）とした場合に、推薦度（推薦スコア）は、Ｂ×（１−Ａ）の値を基準に決定されることになる。これにより、対象端末のユーザ以外の他ユーザには頻繁に利用されているが、対象ユーザには利用されていない新しいアイテムについての推薦度（推薦スコア）を高く算出することができる。
【００６３】
ステップ１０９で算出した推薦度の大きい順に推薦するアイテムjを並び替えて、推薦アイテムリストを作成する（ステップ１１０）。
推薦アイテムリストの作成は、アイテム起動部１１におけるアプリケーションからのアイテム推薦要求を推薦処理サーバ２の推薦処理部２３が受け取る毎に、ステップ１０１〜１１０の処理が行われることで実行される。
【００６４】
推薦アイテムリストは、例えば図５に示すように、アイテム１の使用時における推薦アイテムを推薦度順に並べたものである。図５の例によれば、アイテム１の使用時において、推薦度の一番高いアイテムは、推薦度（推薦スコア）０．６０８６のアイテム２であり、２番目が推薦度（推薦スコア）０．２４２９のアイテム６であり、三番目が推薦度（スコア）０．１２７８のアイテム４……となっている。
そして、対象ユーザの端末１０の画面３０には、前記した図２に示すように、推薦アイテム窓３１に、アイテム２、アイテム６、アイテム４の順に推薦度が高い推薦アイテムが表示される。
【００６５】
上述した推薦アイテムの選択手順によれば、対象ユーザ以外のユーザによる利用頻度Ｂが高く、且つ、対象ユーザによる利用頻度Ａが低いアイテムの推薦度が高く設定されることで、対象ユーザが使用する端末１０に対して、これまでそのユーザが利用したことのない新鮮なアイテムの推薦順を高くして推薦することができる。
【符号の説明】
【００６６】
１…端末、  ２…推薦処理サーバ、  １０…対象端末、  １１…アイテム起動部、  １２…ログデータ収集部、  １３…リスト解析部、  ２１…ログデータ収集部、  ２２…ログデータ蓄積部（利用履歴記憶手段）、  ２３…推薦処理部（推薦アイテム選択手段）、  ２４…推薦リスト作成部（推薦アイテムリスト作成手段）、  ３０…画面、  ３１…推薦アイテム窓。
【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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