(57)【要約】【課題】ユーザ毎に的確なアイテムの推薦が行えるようにする。【解決手段】複数のユーザの購入履歴から、アイテムI-01を購入した後、アイテムI-03を購入するユーザが多いといった情報を生成し、アイテムの購入に関する時系列パターンを生成する。ユーザU001がアイテムI-01を購入したとき、そのアイテムI-01が購入された後に購入される可能性が高いアイテムI-03が、時系列パターンが参照されることにより選択され、ユーザU001に推薦される。本発明は、所定のアイテムをネット上などで販売する店舗で管理されるサーバに適用できる。【選択図】図１６
2008176398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成手段と、
複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出手段と、
前記頻度抽出手段により抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成手段と、
推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記アクセス履歴から、前記ユーザを複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、
前記情報を推薦するユーザが前記複数のグループのうちのどのグループに属するかを特定する特定手段と
をさらに備え、
前記頻度抽出手段は、前記グループに属するユーザの時系列な履歴を用いて前記推移を抽出する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ルールは、前記抽出手段により頻度が高い推移であるとして抽出されたアイテムを推薦するルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ルールは、前記抽出手段により頻度が高い推移であるとして抽出されたアイテムの頻度のユーザ数に占める比率が、予め設定されている比率以上のアイテムを推薦するルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、かつ、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれるユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムを推薦するルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれ、かつ、他のジャンルに関しても同様の履歴が見られるようなユーザであると判断された場合、前記ユーザが属すると判断された前記グループとは異なるグループ内から類似するユーザのアクセス履歴を抽出し、その抽出された履歴にあるアイテムを推薦するルールである
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの後期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムを推薦するルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、前記パターンの後期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムを、所定数より少ない数だけ推薦するルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムを、所定数より多い数だけ推薦するというルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、複数の前記アクセス履歴に記録されている回数が多い順に並べられたアイテムのランキングを作成し、そのランキングの上位に入らないアイテムが多く含まれているようなユーザであると判断された場合、類似するパターンのうち、ランクが下位のアイテムを推薦するというルールである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成ステップと、
複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出ステップと、
前記頻度抽出ステップの処理で抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成ステップと、
推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定ステップと
を含む情報処理方法。
【請求項１２】
ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成ステップと、
複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出ステップと、
前記頻度抽出ステップの処理で抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成ステップと、
推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定ステップと
を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、例えば、所定のアイテムを購入したユーザに、そのアイテムに関連する他のアイテムを推薦するとき、推薦されるアイテムが、他のユーザが購入したアイテムの順序のパターンを考慮して選択されたアイテムであるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客の嗜好に基づいてテレビジョン番組、楽曲などのコンテンツや、商品などのアイテムを検索して推薦する、いわゆる、コンテンツパーソナライゼーションのための発明が提案されている（例えば、特許文献１参照）。コンテンツパーソナライゼーションには、協調フィルタリング(CF)と称する手法やコンテントベーストフィルタリング(CBF)と称される手法が広く使われている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１９４１０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したように、アイテムの購入者やコンテンツの閲覧者に対して、購入したアイテムや閲覧したコンテンツとは異なるアイテムやコンテンツを推薦するといったことは行われている。
【０００５】
例えば、ネット経由で本が購入されたときに、その本を購入した他のユーザが購入した本を推薦することが行われている。このような推薦は、例えば、協調フィルタリング（P. ResnIck, N. Iacovou, M. Suchak, P. Bergstrom, and J. RIedl. “GroupLens: Open ArchItecture for CollaboratIve FIlterIng of Netnews.” Conference on Computer Supported CooperatIve Work, pp. 175-186, 1994.に記載）に基づく処理により行われる。
【０００６】
協調フィルタリングによる推薦によれば、メタデータがなくても履歴の類似性によって推薦を実現することができるが、履歴の類似性を基に処理が行われるため、アイテム同士の関連性がないものまで推薦される可能性があった。
【０００７】
アイテム同士の関連性があったとしても、ユーザがその関連性を見出せないと、ユーザ側でなぜそのアイテムが推薦されたのかが理解できず、その推薦を受け入れにくいことがある。
【０００８】
例えば、初心者（入門者）が、初心者向けの本を購入したとしても、他のユーザが購入した本が、上級者向けの本であった場合、初心者に上級者向けの本が推薦されることがあった。このような推薦は、適切ではないと考えられる。
【０００９】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、より適切な推薦が行えることができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一側面の情報処理装置は、ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成手段と、複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出手段と、前記頻度抽出手段により抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成手段と、推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定手段とを備える。
【００１１】
前記アクセス履歴から、前記ユーザを複数のグループにグルーピングするグルーピング手段と、前記情報を推薦するユーザが前記複数のグループのうちのどのグループに属するかを特定する特定手段とをさらに備え、前記頻度抽出手段は、前記グループに属するユーザの時系列な履歴を用いて前記推移を抽出するようにすることができる。
【００１２】
前記ルールは、前記抽出手段により頻度が高い推移であるとして抽出されたアイテムを推薦するルールであるようにすることができる。
【００１３】
前記ルールは、前記抽出手段により頻度が高い推移であるとして抽出されたアイテムの頻度のユーザ数に占める比率が、予め設定されている比率以上のアイテムを推薦するルールであるようにすることができる。
【００１４】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、かつ、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれるユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムを推薦するルールであるようにすることができる。
【００１５】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれ、かつ、他のジャンルに関しても同様の履歴が見られるようなユーザであると判断された場合、前記ユーザが属すると判断された前記グループとは異なるグループ内から類似するユーザのアクセス履歴を抽出し、その抽出された履歴にあるアイテムを推薦するルールであるようにすることができる。
【００１６】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの後期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムを推薦するルールであるようにすることができる。
【００１７】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、前記パターンの後期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムを、所定数より少ない数だけ推薦するルールであるようにすることができる。
【００１８】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、前記パターンの初期の方のアイテムが履歴に含まれているようなユーザであると判断された場合、前記パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムを、所定数より多い数だけ推薦するというルールであるようにすることができる。
【００１９】
前記ルールは、推薦を行う対象となっているユーザの前記アクセス履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、複数の前記アクセス履歴に記録されている回数が多い順に並べられたアイテムのランキングを作成し、そのランキングの上位に入らないアイテムが多く含まれているようなユーザであると判断された場合、類似するパターンのうち、ランクが下位のアイテムを推薦するというルールであるようにすることができる。
【００２０】
本発明の一側面の情報処理方法は、ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成ステップと、複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出ステップと、前記頻度抽出ステップの処理で抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成ステップと、推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定ステップとを含む。
【００２１】
本発明の一側面のプログラムは、ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成ステップと、複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出ステップと、前記頻度抽出ステップの処理で抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成ステップと、推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定ステップとを含む処理をコンピュータに実行させる。
【００２２】
本発明の一側面の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴が生成され、複数の時系列な履歴が用いられて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数がカウントされ、そのカウント数が所定の値以上である推移が抽出され、抽出された推移から、複数のアイテムが存在する推移のパターンが生成される。そして、ユーザに対して情報が推薦されるとき、そのユーザがアクセスしたアイテムが基準とされ、そのアイテムのパターン内における位置の前または後に位置するアイテムが推薦される。
【発明の効果】
【００２３】
本発明の一側面によれば、より適切なアイテムの推薦を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、本発明の構成要件と、明細書または図面に記載の実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、本発明をサポートする実施の形態が、明細書または図面に記載されていることを確認するためのものである。従って、明細書または図面中には記載されているが、本発明の構成要件に対応する実施の形態として、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２５】
本発明の一側面の情報処理装置（例えば、図３のサーバ２）は、ユーザがアクセスしたアイテムとそのアイテムへのアクセス時期が関連付けられているアクセス履歴から、購入された順にアイテムを並べたときの時系列な履歴を生成する生成手段（例えば、図３のアイテム抽出部５６）と、複数の時系列な履歴を用いて、第１のアイテムから第２のアイテムに推移する回数をカウントし、頻度の高い推移を抽出する頻度抽出手段（っと江波、図３の推移カウント部５７、推移抽出部５８）と、前記頻度抽出手段により抽出された前記推移から、複数のアイテム同士の推移のパターンを生成するパターン生成手段（例えば、図３の時系列生成部５９）と、推薦する情報を選択するためのルールに基づき、前記情報を推薦するユーザがアクセスしてきたアイテムを基準とし、そのアイテムの前記パターン内における位置の前または後に位置するアイテムを前記推薦する情報のアイテムとして決定する決定手段（例えば、図３の推薦ルール選択部６０、推薦アイテム選択部６１）とを備える。
【００２６】
前記アクセス履歴から、前記ユーザを複数のグループにグルーピングするグルーピング手段（例えば、図３のグルーピング部５４）と、前記情報を推薦するユーザが前記複数のグループのうちのどのグループに属するかを特定する特定手段（例えば、類似グループ判断部５５）とをさらに備えるようにすることができる。
【００２７】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００２８】
［システムの構成について］
図１は、本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。ネットワーク１には、サーバ２、端末３−１乃至３−Ｎが接続されている。図１に示したシステムは、所定の情報を、ユーザに提供するシステムである。また、提供するための情報を生成するための解析なども行われる。ネットワーク１は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などから構成される。
【００２９】
サーバ２は、提供する情報を蓄積したり、提供するための情報を生成したりする。端末３−１乃至３−Ｎは、ユーザ側の端末である。例えば、端末３−１によりユーザが、所定のアイテムを購入、視聴したりする場合に操作される端末である。
【００３０】
以下の説明において、端末３−１乃至３−Ｎを個々に区別する必要がない場合、単に、端末３と記述する。また、図１においては、サーバ２を１つしか記載していないが、複数設けることも、勿論可能である。
【００３１】
本実施の形態においてアイテムとは、ネット上で売買される商品のことであり、例えば、ＣＤ（Compact DIsc）、本、家具など、ネット上で開店している店で購入手続を取り、配送されてくる商品や、楽曲のデータ、プログラムなど、ネット上で購入手続と引き渡しが行われる商品などであるとする。また、アイテムには、売買の対象とならないような商品も含まれ、例えばくちこみなどの情報や、テレビジョン番組の番組案内情報なども含まれる。
【００３２】
また、図１に示したシステムにおいて、ユーザに提供される所定の情報とは、アイテムを推薦するための情報であり、例えば、ＣＤを購入したユーザに対して、そのＣＤに関連性のある他のＣＤを推薦するための情報などである。以下の説明において、例えば、“アイテムを推薦する”との記載は、所定の商品の情報を、ユーザに提供することを意味するとする。
【００３３】
［サーバの構成および動作について］
図２は、サーバ２の内部構成例を示す図である。ＣＰＵ（Central ProcessIng UnIt）２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２、または記憶部２８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ（Random Access Memory）２３には、ＣＰＵ２１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、およびＲＡＭ２３は、バス２４により相互に接続されている。
【００３４】
ＣＰＵ２１にはまた、バス２４を介して入出力インターフェース２５が接続されている。入出力インターフェース２５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部２６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部２７が接続されている。ＣＰＵ２１は、入力部２６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、ＣＰＵ２１は、処理の結果を出力部２７に出力する。
【００３５】
入出力インターフェース２５に接続されている記憶部２８は、例えばハードディスクからなり、ＣＰＵ２１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部２９は、ネットワーク１を介して外部の装置（例えば、端末３）と通信する。また、通信部２９を介してプログラムを取得し、記憶部２８に記憶してもよい。
【００３６】
入出力インターフェース２５に接続されているドライブ３０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部２８に転送され、記憶される。
【００３７】
端末３は、基本的にサーバ２と同様の構成で構成することができるので、ここでは、その説明を省略する。
【００３８】
［第１の実施の形態におけるサーバの機能について］
図３は、第１の実施の形態におけるサーバ２の機能について説明するための図である。サーバ２は、アイテムを推薦するための機能を有する。サーバ２は、アイテムを推薦するための処理として、グルーピングの処理を実行し、時系列の情報を生成し、それらの情報を用いて推薦するためのアイテムを選択する機能を有する。具体的には、図３に示すような機能を有する。
【００３９】
サーバ２は、履歴テーブル管理部５１、アイテム情報テーブル管理部５２、グルーピング情報蓄積部５３、グルーピング部５４、類似グループ判断部５５、アイテム抽出部５６、推移カウント部５７、推移抽出部５８、時系列生成部５９、推薦ルール選択部６０、推薦アイテム選択部６１、および推薦情報提供部６２を含む構成とされている。
【００４０】
履歴テーブル管理部５１は、図４に示したような、所定のユーザが購入したアイテムと、そのアイテムを購入した日時が関連付けられた履歴テーブル８１を管理する。図４を参照するに、履歴テーブル８１には、例えば、日時“２００５／０８／２２／９：２５”に、ユーザIＤが“U001”のユーザが、アイテム“I-01”を購入したといった情報が、それぞれ関連付けられて記載される。
【００４１】
履歴テーブル管理部５１で管理されている履歴テーブル８１に記載される情報は、アイテムの販売を行っている店舗が管理するサーバ（不図示）などから供給される。情報の供給は、ネットワーク１（図１）を介して行われても良いし、紙媒体などに書き込まれ、送付されることにより行われるようにしても良い。
【００４２】
なお、上記したように、ここでは購入されたアイテムの履歴を管理するとして説明するが、アイテムやその情報などにアクセスしてきたことを履歴として記録し、その記録を履歴テーブル８１としてもよい。換言すれば、所定の情報にアクセスしてきたユーザを、アクセスしてきた時期と関連付けたアクセス履歴テーブルとして、履歴テーブル８１が管理されるようにしても良い。
【００４３】
サーバ２自体が、アイテムの販売を行っている店舗が管理するサーバであっても良い。このようなときには、サーバ２自体で、アイテムの販売が行われた時点で、履歴テーブル８１の記載を更新するようにすれば良い。
【００４４】
また、ここでは、アイテムが購入されたときに、履歴テーブル８１にその情報が記載されるとして説明を続けるが、換言すれば、履歴テーブル管理部５１は、ユーザが購入したアイテムの関する履歴テーブル８１を管理するとして説明を続ける。ただし、例えば、購入されたアイテムだけでなく、購入にいたらなくても、ユーザが情報を閲覧したアイテムに関する情報も合わせて履歴テーブル８１に記載するようにしても良い。
【００４５】
アイテム情報テーブル管理部５２は、図５に示したような、所定のアイテムとそのアイテムに関する情報が関連付けられたアイテム情報テーブル８２を管理する。図５を参照するに、例えば、アイテムI-01が書籍である場合、そのアイテムI-01の情報として作者や発行日といった情報が関連付けられて記載される。
【００４６】
グルーピング情報管理部５３は、グルーピング部５４による処理でグループ化された結果を管理する。グルーピング部５４は、履歴テーブル管理部５１で管理されている履歴テーブル８１を参照し、ユーザまたはアイテムをグルーピングし、なんらかの共通点があるグループを生成する。
【００４７】
類似グループ判断部５５は、アイテムを推薦する対象となるユーザが、どのグループに属するかを、グルーピング情報管理部５３で管理されているグループの情報を参照して判断する。
【００４８】
アイテム抽出部５６は、履歴テーブル管理部５１に管理されている履歴テーブル８１を参照し、一定頻度以上の履歴が残っているアイテムを抽出する。“一定頻度以上の履歴が残っているアイテム”とは、上記したように、履歴テーブル管理部５１に管理される履歴テーブル８１を、購入されたアイテムの履歴とした場合、１のアイテムに注目したとき、そのアイテムが購入された回数が、所定の回数以上であるアイテムのことである。また換言すれば、アイテムが購入された回数は、アイテムによっては、アイテムを購入したユーザ数と同等になる場合が多いので、１のアイテムに注目したとき、そのアイテムを購入したユーザ数としても良い。
【００４９】
推移カウント部５７は、アイテム抽出部５６により抽出されたアイテム同士の推移をカウントする。例えば、アイテム抽出部５６によりアイテムI-01とアイテムI-02が抽出され、アイテムI-01が購入された後に、アイテムI-02が購入された場合、
アイテムI-01→アイテムI-02
に推移したと判断され、このアイテムI-01からアイテムI-02への推移の回数が１回とカウントされる。推移カウント部５７は、このような推移の回数をアイテム毎にカウントする。
【００５０】
推移抽出部５８は、推移カウント部５７によりカウントされた推移の回数が、所定の値以上になっている推移を抽出する。
【００５１】
時系列生成部５９は、推移抽出部５８により抽出された推移を、時系列で並び替え、時系列データを生成する。例えば、アイテムI-01からアイテムI-02への推移が抽出され、アイテムI-02からアイテムI-03への推移が抽出された場合、
アイテムI-01→アイテムI-02→アイテムI-03
という時系列データ（時系列パターン）が生成される。
【００５２】
推薦ルール選択部６０は、ユーザに対してアイテムを推薦するときに、その推薦するアイテムの選択に関わるルールを選択する。後述するように、アイテムを推薦するユーザの特徴に応じたルールが複数設定されており、そのなかから１つのルールが選択され、そのルールに応じて推薦されるアイテムが選択されることにより、ユーザに適切なアイテムが推薦されるようにする。
【００５３】
推薦アイテム選択部６１は、推薦ルール選択部６０により選択されたルールに基づき、アイテム情報テーブル管理部５２で管理されているアイテム情報テーブル８２を参照し、ユーザに提供するアイテムを選択する。
【００５４】
推薦情報提供部６２は、推薦アイテム選択部６１により選択されたアイテムの情報を、ユーザ側に提供する。例えば、ネットワーク１を介して接続されている端末３−１に情報を提供する場合、推薦情報提供部６２は、ネットワーク１を介しで推薦するアイテムの情報を提供する。
【００５５】
このような機能を有するサーバ２の動作について図６のフローチャートを参照して説明する。なお、図６のフローチャートの処理が開始される前提とし、履歴テーブル管理部５１とアイテム情報テーブル管理部５２には、ぞれぞれ、所定数の情報が記載されている履歴テーブル８１とアイテム情報テーブル８２が管理されている状態であるとする。
【００５６】
ステップＳ２１において、グルーピング部５４は、グルーピングの処理を実行する。グルーピングの処理は、ユーザにアイテムを推薦する時点よりも前の時点で行われ、その結果は、グルーピング情報管理部５３に管理される。
【００５７】
ここで、ステップＳ２１におけるグルーピングの処理について説明する。グルーピングの第１の方法とし、履歴を、主成分分析やＰＬＳＡなどに基づいて次元圧縮し、その結果をクラスタリングして複数のグループを生成する方法を適用しても良い。クラスタリングでグルーピングを行う場合のグルーピング部５４の処理について、図７のフローチャートを参照して説明する。
【００５８】
ステップＳ５１において、グルーピング部５４は、情報を取得する。ステップＳ５１において取得される情報は、履歴テーブル管理部５１で管理されている履歴テーブル８１（図４）である。後段の処理のために、履歴テーブル８１から、図８に示したような履歴テーブル８１’（図４に示した履歴テーブル８１と区別を付けるために、ダッシュ（’）を付して記載する）が作成される。
【００５９】
図８に示した履歴テーブル８１’は、アイテムとそのアイテムを購入したユーザが関連付けられたテーブルである。例えば図８に示した履歴テーブル８１’には、アイテムI-01は、ユーザU001、ユーザU002、ユーザU003が購入し、アイテムI-02は、ユーザU003が購入し、アイテムI-03は、ユーザU001が購入したことが記載されている。
【００６０】
ステップＳ５１において、図８に示したような履歴テーブル８１’が取得される。ステップＳ５２において、多変量解析が実行される。例えば、図８に示したような履歴テーブル８１’に記載されている情報に対して、多変量解析が実行されることにより、図９に示したような数量化管理テーブル８３が作成される。すなわち、図７に示したような履歴テーブル８１’の購入パターンから、対応分析や主成分分析などの多変量解析により、ユーザが好んで購入するアイテム毎の特徴が、数次元のデータに数量化される。
【００６１】
ステップＳ５３において、数量化管理テーブル８３に記載されている情報（数値）が、マッピングされる。例えば、図９に示した数量化管理テーブル８３のうち次元１と次元２の欄に記載されている数値をマッピングすることを考える。次元１を例えばＸ軸、次元２を例えばＹ軸に対応させることにより、Ｘ軸とＹ軸の２軸からなる２次元に、数量化管理テーブル８３に記載されている各アイテムの特徴（情報）をマッピングすることができる。このようなマッピングが行われると、例えば、図１０に示したようなグラフを取得することができる。
【００６２】
図１０に示したグラフは、図９に示したような数量化管理テーブル８３に記載されているアイテムを、アイテム毎に、次元１と次元２の数値を用いて、マッピングした一例である。マッピングは、数量化管理テーブル８３に記載されているアイテム数分（例えば、１００アイテム分）に対して行われる。このような処理が行われるため、多変量変換を行うときの次元は、何次元にマッピングし、後述する処理が実行されるかにより、決定されればよい。例えば、２次元にマッピングされ、後述する処理が実行される場合には、多変量変換は、２次元のデータに数量化されればよい。
【００６３】
図１０に示したようなグラフが作成されると、ステップＳ５４（図７）において、クラスタが決定される。クラスタは、例えば、図１０に示したグラフを解析し、まとまりのある部分（点が集中している部分など）毎に分割し、その分割された領域をクラスタ１、クラスタ２などと順次割り当てることにより、クラスタが決定される。
【００６４】
クラスタリングは、例えば、k-meansや階層などの手法により行われる。
【００６５】
クラスタリングが行われることにより、例えば、図１０に示したグラフから、図１１に示したような結果が取得される。図１１に示した結果は、クラスタ１乃至５の５つのクラスタに分類されたときの状態を示している。各クラスタは、重なりがない状態で設定されている。このように、各クラスタに重なりがないように設定することにより、１つのアイテムに対して１つのクラスタを割り当てることが可能となる。
【００６６】
各クラスタに重なりがあっても良いように設定することも可能である。ソフトクラスタリング手法などと称されるクラスタリング手法を用いてクラスタリングを行った場合、クラスタに重なりが生じることがある。クラスタに重なりがあるような場合、例えば、クラスタ１が９０％、クラスタ２が１０％といったように、１つのアイテムに対して、複数のクラスタと占める割合が割り当てられる。ここでは、図１１に示したように、各クラスタには重なりがないとして説明を続ける。
【００６７】
このようにして、所定の情報からクラスタが導き出されると、ステップＳ５５（図７）において、導き出されたクラスタが記憶される。クラスタが決定されることにより、グルーピングの処理が終了したことになる。よって、このクラスタの情報が、グルーピングの結果として、グルーピング情報管理部５３に管理される。
【００６８】
グルーピングの第２の方法として、履歴をベクトル化し、代表的なパターンを幾つか設定し、その設定されたパターンをセントロイドした場合の距離を求め、最も近いパターンにグルーピングする方法でも良い。
【００６９】
図１２を参照し、ベクトル化によるグルーピングの方法について説明を加える。図１２において、黒塗りの三角形は代表ベクトルを示し、黒塗りの丸は各ユーザのベクトルを示す。代表ベクトルを設定し、その代表ベクトルを中心としたベクトル空間を設定する。このようにして、幾つかの代表的なパターン（グループ）を作成したあと、各ユーザのベクトルが、どのベクトル空間に配置されたかにより、どのグループにグルーピングされたかを判断し、その判断結果が、グルーピング情報として、グルーピング情報管理部５３に管理される。
【００７０】
また、ベクトル化によりグルーピングを行う場合、履歴の項目に重み付けを行い、重み付けが行われた結果を用いてグルーピングが行われるようにしても良い。
【００７１】
グルーピングの第３の方法として、全ユーザの履歴から頻度の高いアイテムを選択することによるグルーピングする方法を適用しても良い。例えば、グルーピングを行う前に、後述する時系列パターンを生成し、その時系列パターンを基にグルーピングを行う。時系列パターンは、アイテムが、購入された順に並べられたデータである。この時系列パターンは、複数生成される可能性があり、各データを１つのグループとすることでグルーピングが行われるようにしても良い。
【００７２】
グルーピングの第４の方法として、ジャンルでグルーピングしても良い。アイテムに適切なジャンルが付与されている場合、その付与されているジャンルで、例えば、同一のジャンルは同一のグループにグルーピングされるようにしても良い。
【００７３】
また、第１乃至第３の方法において、グルーピングされた各グループに対して、グループ内でさらにサブグループが形成されるようにグルーピングが行われるようにしても良い。サブグループが形成されるようにした場合、そのサブグループのグルーピング方法に、上記したグルーピングの第４の方法を適用してグルーピングされるようにしても良い。
【００７４】
ステップＳ２１（図６）において実行されるグルーピングの処理は、第１乃至第４の方法のうち、いずれの方法に基づいて行われても良い。
【００７５】
上記したグルーピングに適用できる方法の詳細が記載されている文献を記載しておく。
文献１：M.J.ZakI, EffIcIently mInIng frequent trees In a forest, Proc. of the 8th InternatIonal Conference on Kknowledge DIscovery and Data MInIng, pp71−80,2002.
文献２：A.TermIer, M-C Rousset, MSebag.,TreeFInder A fIrst Step towards XMLDDataMInIng, IEEE ICDM 02, pp450-457, 2002.
【００７６】
図６のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ２１においてグルーピングの処理が実行され、その結果が、グルーピング情報管理部５３に蓄積されると、ステップＳ２２に処理が進められる。
【００７７】
ステップＳ２２において、類似グループ判断部５５は、アイテムを推薦する対象となっているユーザの履歴と類似するユーザグループを特定する。類似するグループを特定するとは、ステップＳ２１において、グルーピングが行われることにより複数のグループが生成されたが、そのグループのうち、処理対象とされているユーザは、どのグループに属するかを判断することである。
【００７８】
例えば、処理対象とされているユーザが購入したアイテムの履歴を、履歴テーブル管理部５１で管理されている履歴テーブル８１を参照して読み出し、その読み出した履歴と、各グループ内における履歴とのマッチングを取り、そのマッチングの結果が最も高いグループが、処理対象とされているユーザが属するグループであると判断されるようにしても良い。
【００７９】
また、例えば、ユーザがアイテムを購入したときに、アイテムの推薦が行われるような場合、その処理対象とされているユーザが購入したアイテムが含まれるグループが、そのユーザが属するグループであると判断されるようにしても良い。
【００８０】
ステップＳ２２における処理が、類似グループ判断部５５で実行されることにより、ユーザU001乃至ユーザU005が属するユーザグループの履歴が、処理対象とされているユーザの履歴と類似していると判断された場合、例えば、図１３に示すような時系列履歴テーブル９１が、ステップＳ２３の処理として作成される。
【００８１】
図１３に示した時系列履歴テーブル９１は、所定のユーザが購入したアイテムが、時系列的に記載されているテーブルである。時系列履歴テーブル９１には、例えば、ユーザU001は、アイテムI-01、アイテムI-03、アイテムI-05、アイテムI-09、アイテムI-10の順で購入したことが記載されている。
【００８２】
図１３に示した時系列履歴テーブル９１は、図４に示したような履歴テーブル８１から作成することが可能であり、履歴テーブル管理部５１は、履歴テーブル８１と時系列履歴テーブル９１の両方を管理するようにしても良い。また、時系列履歴テーブル９１は、類似していると判断されたユーザグループ内に含まれるユーザの履歴から生成されるため、グルーピング情報管理部５３で管理されているグループに関する情報も適宜参照される。
【００８３】
図１３に示した時系列履歴テーブル９１は、アイテムI-01を基準として作成されたテーブルの例である。すなわち、アイテムI-01を購入したユーザをユーザグループ内から抽出し、そのユーザが購入したアイテムを、アイテムI-01から順に時系列に並べて記載したテーブルである。図１３に示した時系列履歴テーブル９１は、このように、アイテムI-01から始まるテーブルとして一例を示したが、アイテムI-01の前に他のアイテムが購入されているときもあり、アイテムI-01の前後にも、購入されたアイテムが時系列に並べられ記載されている。
【００８４】
ステップＳ２４において、推移カウント部５７は、アイテム相互の推移の回数をカウントし、その結果を、推移抽出部５８に供給する。ステップＳ２５において、推移抽出部５８は、頻度の高い推移を抽出する。ステップＳ２４とステップＳ２５における処理について説明する。
【００８５】
再度図１３に示した時系列履歴テーブル９１を参照して説明するに、ユーザU001乃至ユーザU005の５人の履歴からカウントされる回数は、アイテムI-01からアイテムI-03への推移は、２回（ユーザU001とユーザU003の２人）であり、アイテムI-01からアイテムI-05への推移は、１回（ユーザU002の１人）であり、アイテムI-01からアイテムI-10への推移は、１回（ユーザU004の１人）であり、アイテムI-01からアイテムI-11への推移は、１回（ユーザU005の１人）である。
【００８６】
このようなアイテム間の推移に関するカウントが行われる。所定のアイテムに注目したときに、そのアイテムの直後に購入されたアイテムのみをカウントの対象としても良いし（上記した例）、所定の期間の間に購入されたアイテムをカウントの対象としても良い（以下に示す例）。
【００８７】
図１３に示した時系列履歴テーブル９１は、アイテムI-01の直後に購入されたアイテム以外のアイテムも記載されている。図１３に示した時系列履歴テーブル９１に記載されているアイテムは、アイテムI-01が購入された時点を基準とし、その後の所定の期間に購入されたアイテムである。
【００８８】
このような時系列履歴テーブル９１に記載されているアイテム、すなわち、所定期間内に購入されたアイテムが、カウントの対象とされた場合、例えば、アイテムI-01からアイテムI-03への推移は、３回（ユーザU001、ユーザU003、およびユーザU005の３人）となる。
【００８９】
直後に購入されたアイテムだけをカウントの対象とすると、全く同じ商品を、同じ順序で購入するユーザは少ない可能性があり、カウントした結果が、０回とか１回という少ない回数の結果が多くなる可能性がある。このような可能性がある場合には、所定の期間内に購入されたアイテムを、カウントの対象として処理が行われるようにしてもよい。
【００９０】
また、所定の期間として、処理対象とされているアイテムよりも前の時点で購入されたアイテムが含まれるように、前後の期間が設定されるようにしても良い。
【００９１】
図１３に示した時系列履歴テーブル９１から、推移の回数が３回以上であるアイテムを記載すると、図１４に示したようになる。図１４に示したテーブルを、推移頻度テーブル９２とする。推移頻度テーブル９２は、所定のアイテム、この場合、アイテムI-01に対する推移の頻度が記載されているテーブルである。図１４に示した推移頻度テーブル９２を参照するに、アイテムI-01からアイテムI-03への推移は３回、アイテムI-01からアイテムI-05への推移は３回、アイテムI-01からアイテムI-09への推移は４回、アイテムI-01からアイテムI-10への推移は３回であることがわかる。
【００９２】
このように、図１３に示したような時系列履歴テーブル９１から図１４に示した推移頻度テーブル９２が作成される。このように、推移の回数が所定の回数以上であるアイテムに絞り込むことで、後段の処理を軽減することができるとともに、推薦するアイテムを適切に選択することが可能となる。
【００９３】
ステップＳ２４とステップＳ２５の処理が実行されることにより、図１４に示した推移頻度テーブル９２が作成されると、ステップＳ２６に処理が進められる。ステップＳ２６において、時系列生成部５９は、時系列パターンを生成する。時系列パターンとは、例えば、図１５に示すような時系列テーブル９３または時系列テーブル９３から読み取れるパターンである。
【００９４】
図１５に示した時系列テーブル９３について説明を加える。時系列テーブル９３は、時系列履歴テーブル９１から、推移頻度テーブル９２に記載されたアイテムのみを抽出したテーブルである。時系列テーブル９３は、図１５に示した例では、アイテムI-01を購入したユーザが、アイテムI-01を購入した後に購入したアイテムであり、複数のユーザが購入したアイテムを、時系列に並べ、記載したテーブルである。
【００９５】
例えば、ユーザU001は、アイテムI-01、アイテムI-03、アイテムI-05、アイテムI-09、アイテムI-10の順で購入し、それらのアイテムは、ユーザU002乃至U005も購入した頻度が高いことが、図１５に示した時系列テーブル９３からわかる。
【００９６】
このような時系列テーブル９３が生成されたあと、処理はステップＳ２７に進められる。ステップＳ２７において、推薦ルール選択部６０（図３）は、推薦ルールを選択する。ここで、推薦ルール選択部６０が選択肢として有しているルールについて説明する。
【００９７】
ルール１として、ステップＳ２５の処理で、頻度が高い推移であるとして抽出されたアイテムを推薦するルールがある。このルール１に従って推薦するアイテムが選択される場合、図１４に示した推移頻度テーブル９２に記載されているアイテムが推薦の対象とされる。推移頻度テーブル９２に記載されたアイテム数が多い場合、頻度の閾値を上げ、アイテム数を減らすようにしても良い。
【００９８】
例えば、図１４に示した推移頻度テーブル９２は、頻度が３回以上のアイテムが記載されるとして説明したが、頻度が３回以上であるとアイテム数が多いと判断されるときには、頻度を４回以上などと引き上げることによりアイテム数を絞り込むようにしても良い。
【００９９】
ルール１が適用され、図１４に示した推移頻度テーブル９２が作成された場合、アイテムI-01を購入したユーザに対しては、アイテムI-03、アイテムI-05、アイテムI-09、アイテムI-10が推薦される。
【０１００】
ルール２として、時系列頻度の高いアイテムだけを推薦するルールがある。このルール２は、ルール１のように、図１４に示した推移頻度テーブル９２を参照して推薦されるアイテムが選択される点は同様であるが、ルール２の場合、最も頻度が高いアイテムのみが推薦対象とされる点が異なる。最も頻度が高いアイテムが複数あれば、複数のアイテムが推薦される。
【０１０１】
ルール２は、推移頻度テーブル９２に記載されているアイテム数が多いときなどに適用され、ルール１と併用して用いることが可能である。例えば、ルール１を適用することを基本とし、アイテム数が多いと判断されるときにルール２を適用する（ルール２に切り換える）ようにしても良い。
【０１０２】
ルール２が適用され、図１４に示した推移頻度テーブル９２が作成された場合、アイテムI-01を購入したユーザに対しては、アイテムI-09が推薦される。
【０１０３】
ルール３として、近接する期間、例えば、１週間以内などの閾値を設定し、その期間内に存在するアイテムは、同時期に購入されたアイテムであると判断し、一度に推薦されるようにするというルールがある。同時期に同一のアイテムを購入したユーザ同士は、つながりが強い（何らかの共通点がある）と考えられ、同時期に同一のアイテムを購入した他のユーザが購入した他のアイテムが推薦されるようにする。
【０１０４】
ルール３が適用され、所定の期間内のアイテムが記載されるように設定されている状態で、図１３に示した時系列履歴テーブル９１が作成された場合、アイテムI-01を購入したユーザに対しては、図１３に示した時系列履歴テーブル９１に記載されている、例えば、アイテムI-03が推薦される。
【０１０５】
ルール４として、逆の順番も一定以上の頻度があるものについては順序を問わないと判断し、一度に推薦されるようにするというルールがある。上述した実施の形態においては、所定のアイテムが購入された時点を基準とし、その時点から後の時点で購入されたアイテムを、推薦の対象とするとして説明したが、前の時点で購入されたアイテムも推薦の対象とされるようにしても良い。
【０１０６】
例えば、同時購入などの場合、購入された時点よりも後の時点に購入されたアイテムのみを推薦の対象とするルールがあると、その同時購入されたアイテムは推薦の対象とならないときがあるが、ルール４を適用することで、同時購入のときにおけるアイテムも推薦の対象とすることが可能となる。ルール４は、ルール３において、近接する期間内に、同時購入や、過去の期間までを含めたルールであると換言できる。
【０１０７】
ルール４は、ルール３と同じように、同時期に同一のアイテムを購入したユーザ同士は、つながりが強い（何らかの共通点がある）と考えられ、同時期に同一のアイテムを購入した他のユーザが購入した他のアイテムが推薦されるようにする。
【０１０８】
ルール４が適用され、図１３に示した時系列履歴テーブル９１が作成された場合、例えば、アイテムI-03を購入したユーザには、アイテムI-01が推薦される。
【０１０９】
ルール５として、一定比率以上のユーザに見られるパターンのみを推薦するルールがある。ルール１などは、頻度の回数で選択するアイテムを決定するルールであったが、ルール５は、さらに頻度の回数を比率にし、その比率が予め設定されている比率以上のアイテムが推薦されるようにする。
【０１１０】
ルール５が適用され、図１４に示したような推移頻度テーブル９２が作成された場合であり、比率の閾値が８０％であると設定されているようなときには、推移頻度テーブル９２は、ユーザU001乃至U005の５人の履歴から作成され、アイテムI-09の頻度は４であり、その比率は８０％（＝４回／５人）となるので、アイテムI-01を購入したユーザには、アイテムI-09が推薦される。
【０１１１】
ルール６として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、かつ、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムしか履歴がない場合、そのようなユーザに対しては、時系列でアイテムが並び替えられた時系列パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムが推薦されるようにするルールがある。
【０１１２】
ルール６における、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、かつ、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムしか履歴がないようなユーザは、初心者であると判断することができる。
【０１１３】
アイテム数が一定数以下しか履歴にないということは、アイテムを購入し始めて間もないことを意味する。また、頻度の高い時系列パターンのうち、時系列の初期の方のアイテムしか履歴がないということは、アイテムを購入し続けている他のユーザが、アイテムを購入して間もない頃に購入したアイテムしか履歴に残っていないことを意味する。よって、初心者であると判断することができる。
【０１１４】
そのような初心者であると判断されるユーザには、初心者向けのアイテムや、中級者向けのアイテムが推薦されるようにする。そのために、時系列でアイテムが並び替えられたときに、比較的前の方にあるアイテム、すなわち換言すれば、他のユーザが初心者のときに購入したと判断されるアイテムが推薦されるようにする。
【０１１５】
また、初心者に対してたくさんのアイテムを推薦すると、推薦を受けた側で、推薦されたアイテムからどのアイテムを選択すればよいのか迷ってしまうことが考えられる。また、初心者に対しては、推薦対象とされるアイテム数が多くなる傾向にある。そのため、推薦するアイテム数を、一定数以下に抑えるようなルールも、合わせて設定されるようにしても良い。
【０１１６】
ルール７として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムしか履歴がない場合、かつ、他のジャンルに関しても同様の履歴が見られるような場合、他のジャンル（グループ）で類似するユーザの履歴を抽出し、その抽出された履歴に記載されているアイテムが、推薦対象とされているユーザに推薦されるようにするルールがある。
【０１１７】
ルール７における、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムしか履歴がない場合、かつ、他のジャンルに関しても同様の履歴が見られるようなユーザは、広く浅くアイテムを購入しているユーザであると判断することができる。
【０１１８】
履歴にアイテム数が一定数以上記録されているということは、アイテムの購入を始めてから時間が経過している、アイテムの購入に慣れているといったことを意味する。また、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムしか履歴がない場合、かつ、他のジャンルに関しても同様の履歴が見られるということは、初心者が好むようなアイテムを購入し、かつ、１つのジャンルを突き詰めるタイプではなく、多岐にわたるジャンルに興味を示していることを意味する。
【０１１９】
そのような広く、浅くアイテムを購入するようなタイプのユーザには、一般受けするような、例えば、ベストセラーとかベスト版などが、ジャンルを問わず推薦されるようにする。また、そのようなベストセラーとかベスト版などは、初心者のユーザに進めるには適しており、初心者に対しては上記したように、時系列でアイテムが並び替えられたときに、比較的前の方にあるアイテムが推薦されるため、ルール７においても、そのような推薦の仕方がされるとする。
【０１２０】
ルール８として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の後期（一定順番以降）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれているような場合、時系列でアイテムが並び替えられた時系列パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムが推薦され、一定数以上のアイテムが一度に推薦されるようにするというルールがある。
【０１２１】
ルール７と同じく、履歴にアイテム数が一定数以上記録されているということは、アイテムの購入を始めてから時間が経過している、アイテムの購入に慣れているといったことを意味する。また、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の後期（一定順番以降）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれるということは、アイテムを購入し続けている他のユーザが、アイテムを購入し始めてから相当な時間が経過した頃に購入したアイテムの履歴が残っていること意味する。よって、熟練者であると判断することができる。
【０１２２】
そのような熟練者と判断できるユーザには、熟練者向けのアイテムが推薦されるようにする。そのために、時系列でアイテムが並び替えら時系列パターンの、比較的後の方にあるアイテムが推薦されるようにする。
【０１２３】
また、熟練者であれば、比較的多くのアイテムを一度に推薦したとしても、自分にあったアイテムを的確に選択できると考えられるので、一定数以上のアイテムが一度に推薦されるようにする。
【０１２４】
ルール９として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されておらず、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の後期（一定順番以降）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれているような場合、時系列でアイテムが並び替えられた時系列パターンにおいて、比較的後の方にあるアイテムを、所定数より少ない数だけ推薦するというルールがある。
【０１２５】
ルール６と同じく、履歴に、アイテム数が一定数以下しか記録されていないということから、初心者であると判断できる。しかしながら、時系列パターンのうち時系列の後期（一定順番以降）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれるため、熟練者であるとも判断できる。このように、初心者であるか熟練者であるか判断できない場合もある。例えば、熟練者の人であるが、始めてサーバ２で管理されているアイテムを購入したようなときには、このような判断しづらい状況が発生すると考えられる。
【０１２６】
このようなときには、熟練者であると判断はするが、初心者である可能性もあるので、熟練者向けのアイテムを推薦するが、ルール８の熟練者に対して推薦するアイテム数よりも少なアイテム数が推薦されるようにする。
【０１２７】
ルール１０として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以上記録されており、頻度の高い時系列パターンのうち時系列の初期（一定順番以前）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれるような場合、時系列でアイテムが並び替えられ時系列パターンにおいて、比較的前の方にあるアイテムを、所定数より多い数だけ推薦するというルールがある。
【０１２８】
ルール８と同じく、履歴に、アイテム数が一定数以上記録されているということから、熟練者であると判断できる。しかしながら、時系列パターンのうちの前期（一定順番以前）の方のアイテムが履歴に一定頻度以上で含まれるため、初心者であるとも判断できる。このように、初心者であるか熟練者であるか判断できない場合もある。例えば、所定の分野では熟練者であるが、他の分野での勉強を新たに始めるためにアイテムを購入したような場合、このような判断しづらい状況が発生すると考えられる。
【０１２９】
このようなときには、熟練者であると判断はするが、初心者である可能性もあるので、初心者向けのアイテムを推薦するが、ルール６の初心者に対して推薦するアイテム数よりも多いアイテム数が推薦されるようにする。
【０１３０】
ルール１１として、推薦を行う対象となっているユーザの履歴に、アイテム数が一定数以上あり、一定数以上のユーザの履歴含まれるアイテム以外のアイテム、換言すれば、ユーザの履歴に含まれ、その含まれている回数が多い順にアイテムを並べたようなランキングを仮に作ったようなときに、そのランキングの上位に入らないようなアイテムが多い場合、類似の時系列パターンのうち、頻度が一定数以下のランクが下位のアイテムが推薦されるというルールがある。
【０１３１】
ルール７やルール８と同じく、履歴にアイテム数が一定数以上あるということは、アイテムの購入を始めてから時間が経過している、アイテムの購入に慣れているといったことを意味する。また、一定数以上のユーザの履歴含まれるアイテム以外のアイテムが多いということは、一般的に購入されているアイテム、例えば、ベストセラーのアイテムなどはあまり購入していないことを意味する。このような履歴を有するユーザは、初心者や熟練者といったような定義付けができないユーザであるといえる。
【０１３２】
このような定義づけできないユーザに対しては、比較的、小数の人が好むアイテムを好むと判断し、頻度が一定数以下のアイテムが推薦されるようにする。
【０１３３】
ルール６乃至１１においては、ユーザの履歴を用いて、初心者など判断するとした。しかしながら、サーバ２で管理し、販売しているアイテムを、サーバ２以外、例えば、実世界の店舗で購入できるような場合もあり、必ずしも、ユーザがサーバ２の管理の下、アイテムを購入するとは限らない。よって、サーバ２が、ユーザが購入したアイテムの全てを管理することができない場合もある。このような場合、ルール６乃至１１におけるユーザの履歴を用いた判断は、必須要件としなくても良い。
【０１３４】
上記したルール１乃至１１以外のルールをさらに設けても良いが、ここでは、ルール１乃至１１が推薦ルール選択部６０（図３）には設定されているとして説明を続ける。
【０１３５】
また、例えば、ルール６乃至１１を適用して推薦するアイテムを選択する場合、すなわち、ユーザのタイプを判断し、その判断に基づいて推薦するアイテムを選択する場合、時系列パターンをタイプ毎に生成し、熟練者型の時系列パターンのみを、初心者型のユーザに推薦するようにしても良い。
【０１３６】
推薦ルール選択部６０には、ルール１乃至１１のルールが予め設定されており、アイテムを推薦する対象となっているユーザに適したルールを、ステップＳ２７（図６）における処理として選択し、その選択したルールで推薦するアイテムを洗濯するように推薦アイテム選択部６１に指示する。
【０１３７】
ステップＳ２８において、推薦アイテム選択部６１は、アイテム情報テーブル管理部５２で管理されているアイテム情報テーブル８２を参照し、ルールに合うアイテムの情報を読み出す。読み出された情報は、推薦情報提供部６２に供給される。
【０１３８】
ステップＳ２９において、推薦情報提供部６２は、供給された情報を、ユーザ側に提供する。
【０１３９】
このように、アイテムを、購入された順に時系列的に並べ、その時系列的に並べたアイテムの情報を用いることで、所定のアイテムを購入したユーザに対して、その所定のアイテムの次に購入することが望ましいアイテムを推薦することが可能となる。
【０１４０】
よって、例えば、初心者に対して初心者向けのアイテムを推薦し、熟練者に対して熟練者向けのアイテムを推薦するといった推薦を行うことが可能となる。
【０１４１】
上述した実施の形態によれば、図１６を参照して説明するように、例えば、所定のアイテムを購入したユーザが、上記したルール６に該当し、初心者タイプであると判断されたときには、時系列的に前の方にあるアイテムU-01が推薦される。また、例えば、アイテムI-05を購入したユーザに対しては、時系列パターンのアイテムI-05の次のアイテムであるアイテムI-09が推薦される。
【０１４２】
アイテムを推薦する（アイテムの情報を提供する）だけでなく、何らかのアドバイスをさらにユーザ側に提供できるようにしても良い。アドバイスとして、例えば、初心者型であると判断されるユーザが、熟練者向けのアイテムを購入しようとしたとき、先に購入した方が良い初心者向けのアイテムがあることをアドバイスするようにしても良い。
【０１４３】
図１７を参照して説明する。時系列パターンが、アイテムI-01の次が、アイテムI-03またはアイテムI-05、アイテムI-03またはアイテムI-05の次が、アイテムI-09またはアイテムI-10であるようなときに、ユーザU001がアイテムI-01を購入した。このとき、ユーザU001に対しては、上記した処理が実行されることにより、アイテムI-03またはアイテムI-05が推薦される。
【０１４４】
しかしながら、ユーザU001は、アイテムI-01を購入した後、アイテムI-09を選択した。換言すれば、ユーザU001は、アイテムI-03またはアイテムI-05を購入せずに、アイテムI-09を購入しようとした。アイテムI-03やアイテムI-05を購入していないことは、履歴テーブル８１のユーザU001の履歴を参照することで判断することができる。
【０１４５】
このように、ある履歴を有するユーザにおいて、次のアイテムが選択されたときに、時系列パターンから判断して、一定順番以上離れ、かつ、その間にあるアイテムが履歴に無いような場合、ユーザに対してアイテムを選択し直すようにアドバイスし、時系列パターンの途中にあるアイテム、すなわちこの場合、アイテムI-03またはアイテムI-05を選択するようにアドバイスするようにしても良い。
【０１４６】
ところで、ここで、アイテムとして、テレビジョン放送の番組が取り扱われる場合について考える。上記したアイテムが、番組であった場合、履歴テーブル８１などは、ユーザが視聴した番組の履歴となる。よって、そのような履歴テーブル８１から作成される時系列履歴テーブル９１や、推移頻度テーブル９２なども、ユーザが視聴した番組が記載されていることになる。
【０１４７】
そのような視聴された番組を、所定の番組を視聴したユーザに推薦すると、既に放送された番組を推薦したことになる。推薦されたユーザ側は、推薦されても、その番組を視聴することはできない。よって、アイテムが番組であるような場合には、過去に放送された番組を推薦するのではなく、未来に放送される番組が推薦されるようにする。
【０１４８】
図１８に、アイテムとして番組を扱ったときに、作成される時系列パターンの一例を示す。図１８に示した例では、番組０１を視聴した視聴者は、番組０３または番組０５を視聴するパターンがあり、番組０３または番組０５を視聴した視聴者は、番組０９または番組１０を視聴するパターンがあることが、上記したような時系列的にアイテムを並べるといった処理を行うことにより判別されたとする。
【０１４９】
この番組０１や番組０３は、既に視聴者により視聴された番組であるので、例えば、番組０１を視聴した視聴者に、番組０３を視聴するように推薦しても、既に放送されてしまった番組０３を視聴することはできない。そこで、図１８に示したような番組に関する時系列パターンを、番組のメタデータなどを用いて、一般的な時系列パターンに書き換えるようにする。
【０１５０】
すなわち、テレビジョン放送の番組のような、情報として未来の情報を推薦する必要がある場合、ルール６などとして上述した時系列パターンによる成熟度別推薦を行うのが難しい傾向にあるので、メタデータレベルで間接協調フィルタを用いて、番組を時系列で推薦できるようにする。
【０１５１】
図１９は、図１８に示した番組のメタデータをまとめたテーブルである。例えば、図１９に示した番組情報テーブル１１１は、番組の情報として、制作国、出演者、およびキーワードが関連付けられたテーブルとされている。例えば、番組０１の制作国は“日本”であり、出演者は“俳優１”であり、キーワードは“ロマンス”であることが記載されている。同様に、番組０３の制作国は“日本”であり、出演者は“俳優２”であり、キーワードは“ロマンス”であり、番組０５の制作国は“日本”であり、出演者は“俳優３”であり、キーワードは“ロマンス”であり、番組０９の制作国は“イタリア”であり、出演者は“俳優４”であり、キーワードは“ロマンス”であり、番組１０の制作国は“アメリカ”であり、出演者は“俳優５”であり、キーワードは“ヒューマン”であることが記載されている。
【０１５２】
このような番組情報テーブル１１１に記載されている情報で、図１８に示した番組の時系列パターンを書き換えると、図２０に示すような時系列パターンになる。メタデータ０１は、番組０１のメタデータから抽出されたメタデータであり、制作国が“日本”であり、出演者が“俳優１”であり、キーワードが“ロマンス”であることが記載されている。メタデータ０２は、番組０３や番組０５のメタデータから抽出されたメタデータであり、制作国が“日本”であり、出演者が“俳優２または俳優３”であり、キーワードが“ロマンス”であることが記載されている。メタデータ０３は、番組０９や番組１０のメタデータから抽出されたメタデータであり、制作国が“イタリアまたはアメリカ”であり、出演者が“俳優４または俳優５”であり、キーワードが“ロマンスまたはヒューマン”であることが記載されている。
【０１５３】
メタデータ０１を有する番組を視聴した視聴者は、メタデータ０２を有する番組を視聴する傾向にあり、メタデータ０２を有する番組を視聴した視聴者は、メタデータ０３を有する番組を視聴する傾向にあることが、図２０の時系列パターンからわかる。
【０１５４】
メタデータ０１を有する番組を視聴した視聴者に対しては、メタデータ０２を有する番組（完全一致でなくてもよく、メタデータ０２に類似するメタデータを有する番組）を、例えばＥＰＧ（ElectronIc Program GuIde）から検索し、その検索結果を推薦するようにする。このようにすれば、過去の時系列パターンを用いて、未来の番組を推薦することができる。よって、視聴者の視聴する傾向に合わせた番組の推薦を行うことが可能となる。
【０１５５】
［第２の実施の形態におけるサーバの機能について］
第１の実施の形態におけるサーバ２は、図６のフローチャートを参照して説明したように、グルーピングの処理を実行してから、推薦までの処理を実行した。第１の実施の形態におけるサーバ２のように、グルーピングを推薦する処理に含ませることで、例えば、アイテム数が多い場合やユーザ数が多い場合に適した処理とすることができる。
【０１５６】
アイテム数やユーザ数が少ない場合、グルーピングしたとしても、グループに属するアイテム数やユーザ数が少なくなり、良好に機能しないことが考えられる。そこで、グルーピングの処理を行わずに推薦の処理を実行する場合を、第２の実施の形態として以下に説明する。
【０１５７】
例えば、開店したばかりで購入者が少なく、履歴が少ないようなときには、グルーピングを行わない第２の実施の形態を適用して推薦処理を行い、履歴が蓄積されてきたら、グルーピングを行う第１の実施の形態を適用して推薦処理を行うように切り換えるといったようなことも可能である。また、第１の実施の形態と第２の実施の形態を、併用することも可能である。
【０１５８】
図２１は、第２の実施の形態におけるサーバ２の機能について説明するための図である。サーバ２は、履歴テーブル管理部２０１、アイテム情報テーブル管理部２０２、アイテム抽出部２０３、推移カウント部２０４、推移抽出部２０５、時系列生成部２０６、推薦ルール選択部２０７、推薦アイテム選択部２０８、および推薦情報提供部２０９を含む構成とされている。
【０１５９】
履歴テーブル管理部２０１、アイテム情報テーブル管理部２０２、アイテム抽出部２０３、推移カウント部２０４、推移抽出部２０５、時系列生成部２０６、推薦ルール選択部２０７、推薦アイテム選択部２０８、および推薦情報提供部２０９は、図３に示した履歴テーブル管理部５１、アイテム情報テーブル管理部５２、アイテム抽出部５６、推移カウント部５７、推移抽出部５８、時系列生成部５９、推薦ルール選択部６０、推薦アイテム選択部６１、および推薦情報提供部６２と、基本的に同様の構成とされ、同様の処理を行うため、その詳細な説明は省略する。以下に、グルーピングの処理を実行しないことにより、グルーピングの処理が実行されるときとは異なる処理について説明を加える。
【０１６０】
図２２は、図２１に示したサーバ２の動作について説明するためのフローチャートである。
【０１６１】
ステップＳ１０１において、アイテム抽出部２０３は、一定頻度以上の履歴が残っているアイテムを、履歴テーブル管理部２０１に記憶されているテーブルを参照し、抽出する。アイテム抽出部２０３は、履歴テーブル管理部２０１で管理されている図４に示したようなテーブルを参照し、所定のアイテム（例えば、アイテムI-01）に注目し、その所定のアイテムが購入された回数（購入したユーザの数）をカウントする。このようなカウントを、アイテム毎に行う。そして、その結果が参照され、所定の回数以上、購入されたアイテムが抽出される。
【０１６２】
ステップＳ１０１における処理により、ユーザ側に推薦するアイテムの候補となりうるアイテムの総数が絞り込まれる。この絞り込みが行われるとき、図４に示したような履歴テーブル８１が参照されるとしたが、図１３に示すような時系列履歴テーブル９１が参照されるようにしても良い。
【０１６３】
ステップＳ１０２において、推移カウント部２０４は、アイテム相互の推移の回数をカウントする。このカウントは、所定のアイテムに注目したとき、そのアイテムの前後１推移ずつ決定される。
【０１６４】
図２３を参照して説明するに、アイテムI-01に注目したとき、アイテムI-01を購入する前にアイテムI-05を購入したという履歴があると、１だけカウントされる。アイテムI-01の前に購入したアイテムの全てに対してカウントを行った結果、アイテムI-05が最もカウント値が高いと、アイテムI-05からアイテムI-01への推移が決定される。
【０１６５】
同じく、アイテムI-01に注目したとき、アイテムI-01を購入した後にアイテムI-03またはアイテムI-04を購入したという履歴があると、そのアイテム毎に推移した回数がカウントされる。その結果、アイテムI-01からアイテムI-03に推移したカウント値が１０であり、アイテムI-01からアイテムI-04に推移したカウント値が２０であった場合、アイテムI-01からアイテムI-04への推移の方が、カウント値が高いので、アイテムI-01からアイテムI-04への推移が決定される。
【０１６６】
このような処理が行われることによりアイテムI-01に対しては、前後の推移を含め、
アイテムI-05→アイテムI-01→アイテムI-04
という時系列パターンが生成される。
【０１６７】
ステップＳ１０３において、アイテム毎に時系列パターンが生成される。そして、ステップＳ１０４において、生成されたアイテム毎の時系列パターンを解析することにより、全体としての時系列パターンが生成される。換言すれば、ステップＳ１０１の処理で抽出されたアイテム全体の時系列パターンが生成される。例えば、１００個のアイテムが抽出された場合、その１００個のアイテムが関係する時系列パターンが生成される。
【０１６８】
その結果、例えば、図２４に示したような時系列パターンが生成されたとする。図２４に示した時系列パターンについて説明する。アイテムI-05からは、アイテムI-01に推移する。アイテムI-01からは、同じカウント値のアイテムが存在したために（または所定の範囲内の差しかないために）、アイテムI-04か、または、アイテムI-10に推移する。
【０１６９】
アイテムI-04に推移した場合、アイテムI-04からはアイテムI-20に推移する。アイテムI-10に推移した場合、アイテムI-10からは、アイテムI-11に推移する。アイテムI-11からは、アイテムI-20に推移する。アイテムI-20へは、アイテムI-04から推移する場合と、アイテムI-11から推移する場合とで、同一のカウント値であったために、このような推移となった。
【０１７０】
このように、時系列パターンは、分岐するパターン（経路）があっても良い。
【０１７１】
このように、時系列パターンが生成されると、ステップＳ１０５（図２２）に処理が進められる。ステップＳ１０５において、推薦ルールが決定される。推薦ルールとしては、第１の実施の形態のところで説明した、ルール１乃至１１を適用することができる。また、推薦ルール選択部２０７は、予め設定されているルール１乃至１１のうちから１つのルールを選択するように構成することができる。
【０１７２】
しかしながら、第２の実施の形態の場合、アイテム数やユーザ数が少ないときに適用した方が、比較的有効であると考えられる。そして、アイテム数やユーザ数が少ないときには、ユーザの履歴を参照しても、その履歴に含まれるアイテム数が少ないことが考えられる。履歴に含まれるアイテム数が少ないと、結果として、初心者であると判断されることになるので、初心者であると判断されるユーザが多くなると考えられる。そこで第２の実施の形態を用いるときには、上記したルール１乃至１１を用いるのではなく、時系列パターンのなかで、ユーザが購入したアイテムの次のアイテムが推薦されるというルールを設定して、適用されるようにしても良い。
【０１７３】
例えば、図２４に示したような時系列パターンの場合、ユーザが購入したアイテムがアイテムI-01である場合、アイテムI-04かアイテムI-10が推薦される（両方とも推薦されようにしても勿論良い）。また、アイテムI-11も、アイテムI-10などと一緒に推薦されるようにしても良い。すなわち、１つの経路にあるアイテムだけでなく、分岐の経路に存在するアイテムも、合わせて推薦されるようにしても良い。
【０１７４】
ステップＳ１０６において、推薦アイテム選択部２０８は、推薦するアイテムを選択する。例えば、上記したように、購入されたアイテムの時系列パターンの位置よりも後に存在するアイテムが、推薦するアイテムとして選択される。その選択されたアイテムの情報は、ステップＳ１０７において、推薦情報提供部２０９によりユーザ側に提供される。
【０１７５】
このように、第２の実施の形態においては、グルーピングを行わずに時系列パターンを生成し、その時系列パターンを参照して、ユーザに対して推薦するアイテムが選択される。
【０１７６】
なお、上記したような時系列パターンの生成の仕方以外に、例えば、TreeMIner，TreeFInderによる木構造のマイニング手法を適用したり、ＧＡを用いた手法を適用したり、ユーザ間で、アイテム時系列（アイテムの購入順序）の相互相関をとり、一定のラグ（遅延）のもと、相関の高いものをカウントすることで生成したりしても良い。
【０１７７】
第２の実施の形態に基づいて推薦の処理が行われるようにしても、第１の実施の形態と同じ効果を得ることが可能である。すなわち、ユーザのタイプ、ユーザの学習の進度などに適したアイテムを推薦することが可能となる。
【０１７８】
本実施の形態が適用された推薦が行われると、適切な道筋で、徐々に深く所定の分野（領域）を学習するようなアイテムを、的確に推薦することが可能となる。
【０１７９】
また、従来の協調フィルタを用いた推薦の場合、履歴が類似しているだけで推薦されたアイテムは、推薦されたユーザにとって唐突に感じる可能性が高かったが、本実施の形態を適用することで、そのような唐突に感じるような推薦を行う可能性を低くすることが可能となる。また、ある領域の初心者、その領域に始めて興味を持った人などには、初心者用のコンテンツがなじみやすく、最初から熟練者や上級者用のコンテンツなどが推薦されると、興味を継続することが難しくなったりする可能性があるが、本実施の形態を適用することで、初心者には初心者用のアイテムが推薦され、上級者には上級者向けのアイテムが推薦されるようにすることが可能となる。
【０１８０】
［記録媒体について］
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム格納媒体からインストールされる。
【０１８１】
コンピュータにインストールされ、コンピュータによって実行可能な状態とされるプログラムを格納するプログラム格納媒体は、図２に示すように、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ＲＯＭ(Compact DIsc-Read Only Memory),DVD(DIgItal VersatIle DIsc)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（MInI-DIsc）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア３１、または、プログラムが一時的もしくは永続的に格納されるＲＯＭ２２や、記憶部２８を構成するハードディスクなどにより構成される。プログラム格納媒体へのプログラムの格納は、必要に応じてルータ、モデムなどのインターフェースである通信部２９を介して、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の通信媒体を利用して行われる。
【０１８２】
なお、本明細書において、プログラム格納媒体に格納されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１８３】
また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。
【０１８４】
なお、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１８５】
【図１】本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。
【図２】サーバの構成例を示す図である。
【図３】サーバの機能を示す図である。
【図４】履歴テーブルについて説明するための図である。
【図５】アイテム情報テーブルを説明するための図である。
【図６】推薦処理について説明するためのフローチャートである。
【図７】グルーピングについて説明するためのフローチャートである。
【図８】履歴テーブルについて説明するための図である。
【図９】数量化管理テーブルについて説明するための図である。
【図１０】クラスタについて説明するための図である。
【図１１】クラスタについて説明するための図である。
【図１２】グルーピングの他の方法について説明するための図である。
【図１３】時系列履歴テーブルについて説明するための図である。
【図１４】推移頻度テーブルについて説明するための図である。
【図１５】時系列テーブルについて説明するための図である。
【図１６】推薦するアイテムの選択について説明する図である。
【図１７】アドバイスについて説明するための図である。
【図１８】番組の時系列パターンについて説明するための図である。
【図１９】メタデータについて説明するための図である。
【図２０】メタデータにより書き換えられた時系列パターンを示す図である。
【図２１】サーバの機能を示す図である。
【図２２】推薦処理について説明するためのフローチャートである。
【図２３】アイテム間の推移のカウントについて説明するフローチャートである。
【図２４】分岐のある時系列パターンについて説明するための図である。
【符号の説明】
【０１８６】
１  ネットワーク，  ２  サーバ，  ３  端末，  ２１  ＣＰＵ，  ２２  ＲＯＭ，  ２３  ＲＡＭ，  ２８  記憶部，  ３１  リムーバブルメディア，  ５１  履歴テーブル管理部，  ５２  アイテム情報テーブル管理部，  ５３  グルーピング情報管理部，  ５４  グルーピング部，  ５５  類似グループ判断部，  ５６  アイテム抽出部，  ５７  推移カウント部，  ５８  推移抽出部，  ５９  時系列生成部，  ６０  推薦ルール選択部，  ６１  推薦アイテム選択部，  ６２  推薦情報提供部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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