(57)【要約】【課題】アイテムの推薦に利用するのに、より有用な情報を、より多く利用者に登録させることができるようにする。【解決手段】アイテム紹介システム１においては、アイテム間の関連付けは、クライアントのユーザにより行われるが、そのアイテム間の関連性を擬似的に証券化し、ユーザ同士で自由に取引することができるようにしている。サーバ１１は、このようにクライアントのユーザによって予め登録されたり、取引されたりしたアイテム同士の関連付けに基づいて関連アイテムをユーザに紹介する。本発明は、情報処理装置に適用することができる。【選択図】図１
2008077385.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置であって、
前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理手段と、
前記管理手段により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記提示手段により提示された前記関連アイテムに基づいて所定の条件が満たされた場合、前記関連性に対応する関連付けを行ったユーザに対して、前記株式の量に応じて配当を分配する配当手段をさらに備える
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記管理手段により管理される前記関連性、および、前記アイテムのメタデータの両方に基づいて関連アイテムを決定する決定手段をさらに備え、
前記提示手段は、前記決定手段により決定された前記関連アイテムを提示する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理ステップと、
前記管理ステップの処理により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示ステップと
を備える情報処理方法。
【請求項５】
基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する処理を制御するコンピュータが実行可能なプログラムであって、
前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理ステップと、
前記管理ステップの処理により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムが記録されている記録媒体。
【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、プログラム並びに記録媒体に関し、特に、アイテムの推薦に利用するのに、より有用な情報を、より多く利用者に登録させ、さらに、その登録された情報をより効果的に利用してより効果的なアイテムの推薦を行うことができるようにした情報処理装置および方法、プログラム並びに記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、通信技術が発達し、インターネットに代表されるネットワークを介した様々な通信サービスが普及してきた。その中に、ユーザが大量のコンテンツや商品から嗜好に合ったものを適切に選択する（例えば購入する）ことができるようにするために、ユーザに対してお勧めのコンテンツや商品を紹介するリコメンデーション（推薦）システムがある。
【０００３】
このような、コンピュータシステムによるコンテンツや商品のリコメンデーションシステムにおいて、あるアイテムに類似したアイテムを提示する方法がある。そのための技術的解決法としては、大きく二つに分けてメタデータに基づくものと、ユーザの行動に基づくものがある。
【０００４】
メタデータに基づく方法としては、例えばPandora.com（http://www.pandora.com/）のサイトにおいて使用されている手法がある。この第１の手法の場合、起点となるアーティストまたは楽曲をユーザが選択すると、そのアーティストまたは楽曲の音楽的特徴（メタデータ）の類似性に基づいて、次々と楽曲が再生される。
【０００５】
また、ユーザの行動に基づくものとしては、例えばLast.fm（http://www.last.fm）のサイトにおいて利用されている手法がある。この第２の手法の場合、サーバは、各ユーザのアーティスト（楽曲）の再生履歴を蓄積しており、同一ユーザによって再生された回数の多いアーティスト同士は類似しているとしてユーザに提示する。
【０００６】
また、他のユーザの評価情報を利用して、あるユーザが未視聴のコンテンツに対する評価を予測し、良い予測評価値を得られるコンテンツを推薦する第３の手法も存在する（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】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.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、第１の手法の場合、メタデータが正確かつ十分に付与されている必要があり、そのためには膨大なコストが必要になる恐れがあった。また、実際のユーザの視聴行動に基づいてメタデータが付与されているわけではないので、関連が理解しづらい提示が行われる恐れもあった。
【０００８】
また、第２の手法や第３の手法の場合、サービスに参加しているユーザが誰も視聴していないコンテンツに対しては類似コンテンツが決まらない恐れがあった。
【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、コンテンツや商品を紹介するリコメンデーションシステムにおいて、アイテムの推薦に利用するのに、より有用な情報を、より多く利用者に登録させ、さらに、その登録された情報をより効果的に利用してより効果的なアイテムの推薦を行うことができるようにする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の側面は、基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置であって、前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理手段と、前記管理手段により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示手段とを備える情報処理装置である。
【００１１】
前記提示手段により提示された前記関連アイテムに基づいて所定の条件が満たされた場合、前記関連性に対応する関連付けを行ったユーザに対して、前記株式の量に応じて配当を分配する配当手段をさらに備えることができる。
【００１２】
前記管理手段により管理される前記関連性、および、前記アイテムのメタデータの両方に基づいて関連アイテムを決定する決定手段をさらに備え、前記提示手段は、前記決定手段により決定された前記関連アイテムを提示することができる。
【００１３】
本発明の側面はまた、基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置の情報処理方法であって、前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理ステップと、前記管理ステップの処理により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示ステップとを備える情報処理方法、プログラム、またはプログラムが記録された記録媒体である。
【００１４】
本発明の側面においては、アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる株式の対価を用いた取引、および、取引により更新される、アイテム間の関連性が管理され、その関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから関連アイテムが決定されてユーザに提示される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の側面によれば、アイテムを推薦することができる。特に、そのアイテムの推薦推薦に利用するのに、より有用な情報を、より多く登録させ、さらに、その登録された情報をより効果的に利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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。
【００１７】
本発明の側面は、基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置であって、前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理手段（例えば、図４の予測市場処理部２０１）と、前記管理手段により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示手段（例えば、図４の関連アイテム提示処理部２０２）とを備える情報処理装置である。
【００１８】
前記提示手段により提示された前記関連アイテムに基づいて所定の条件が満たされた場合、前記関連性に対応する関連付けを行ったユーザに対して、前記株式の量に応じて配当を分配する配当手段（例えば、図４の配当処理部２０３）をさらに備えることができる。
【００１９】
前記管理手段により管理される前記関連性、および、前記アイテムのメタデータの両方に基づいて関連アイテムを決定する決定手段（例えば、図４のアイテム類似度計算部２１３）をさらに備え、前記提示手段は、前記決定手段により決定された前記関連アイテムを提示することができる。
【００２０】
本発明の側面はまた、基準とする所定のアイテムから、前記アイテムに関連する関連アイテムを紹介するサービスをユーザに提供する情報処理装置の情報処理方法であって、前記アイテム間の関連性を株式とし、ユーザ同士により行われる前記株式の対価を用いた取引、および、前記取引により更新される、前記アイテム間の関連性を管理する管理ステップ（例えば、図６の買い注文処理および図８の売り注文処理）と、前記管理ステップの処理により管理される前記関連性に基づいて、基準とする所定のアイテムから前記関連アイテムを決定して前記ユーザに提示する提示ステップ（例えば、図１０の提示処理）とを備える情報処理方法、プログラム、またはプログラムが記録された記録媒体である。
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００２２】
図１は、本発明を適用したアイテム紹介システムの構成例を示すブロック図である。
【００２３】
図１において、アイテム紹介システム１は、ネットワーク１０を介して接続された、サーバ１１、並びに、クライアント１２およびクライアント１３により構成され、サーバ１１が、クライアントに対してアイテムを紹介（推薦）するシステムである。このアイテム紹介システム１は、例えばコンテンツの販売サービス等に利用される。
【００２４】
例えば、コンテンツの購入を希望するクライアント（のユーザ）は、購入するコンテンツを選択するために、コンテンツの販売側であるサーバ１１に対してコンテンツの情報を要求する。その要求に基づいて、サーバ１１は、コンテンツの情報をアイテムとして要求元のクライアントに紹介する。クライアントのユーザはその紹介されたコンテンツの情報を参照しコンテンツを購入するか否かを決定する。
【００２５】
このとき、サーバ１１は、クライアントのユーザによって予め登録されたアイテム同士の関連付けに基づいて関連アイテムをユーザに紹介する。この関連付けは、あるアイテムから他のアイテムへの結びつきを示し、その結びつきの度合い（総数または割合）を示すパラメータを関連度と称する。このアイテム間の関連付けは、クライアントのユーザによる、以下に説明する市場取引行動によって行われる。
【００２６】
このようにアイテム紹介システム１は、アイテムを紹介するリコメンデーションシステムであって、ユーザの明示的な評価行動だけではなく、アイテム間の関係の入力によってより望ましいアイテムの推薦を実現するシステムである。また、アイテム紹介システム１は、アイテムとアイテムの関係というコンテンツのドメイン（映画や音楽、Webページその他）に制約を受けないアプローチであるため、広く適用可能である。
【００２７】
なお、ここでコンテンツとは、例えば、音楽、映画、TV番組、および、まとまった文章等のメディアコンテンツ、並びに物販商品などを含む。
【００２８】
また、アイテムは、アイテム紹介システム１における情報提示やリコメンデーション（推薦）の単位であり、その内容は状況によって異なる。例えば、音楽であればアーティスト、アルバム、楽曲など、映画であれば個々の作品や、監督等のスタッフ、俳優、配給会社などがアイテムとなりうる単位である。すなわち個別の作品・商品に限らず、任意の属性（メタデータ）を共有するまとまりを含む。
【００２９】
なお、メタデータとは、音楽であればジャンルやアーティストの出身地・デビュー年、レビュー文に出現する単語、コンテンツから抽出された特徴量など、コンテンツを体験するユーザによらずコンテンツに付加されているあるいは内包するデータすべてである。
【００３０】
図１においては、アイテム紹介システム１が、１台のサーバ（サーバ１１）と、１つのネットワーク（ネットワーク１０）と、２台のクライアント（クライアント１２およびクライアント１３）により構成されるように示されているが、ネットワーク、サーバ、およびクライアントの数はいずれも任意であり、複数のネットワーク、複数のサーバ、または３台以上のクライアントを有するようにしてもよい。また、例えばサーバ側の処理の一部を、P2P技術などを用いてクライアント同士の処理としても良い。
【００３１】
ネットワーク１０は、例えば、インターネットやLAN（Local Area Network）に代表される１つまたは複数のネットワークである。ネットワーク１０は、有線のネットワークであってもよいし無線のネットワークであってもよいし、有線と無線が混在するネットワークであってもよい。
【００３２】
サーバ１１は、クライアントに対して、既に提示したアイテムに関連するアイテムや、クライアントに指定されたアイテム等を基準としてその基準アイテムに関連する関連アイテムを提示したり、その提示に利用する関連度の登録に関する処理を行ったり、紹介行為の成立の際に支払う報酬に関する処理を行ったりする。
【００３３】
各クライアントは、互いに独立に動作し、サーバ１１に対してアイテム間の関連付けに関する処理を行い、その関連付けに基づく紹介行為の成立時等には報酬を受け取る。また、このような処理とは独立して、各クライアントは、アイテムの提示要求を行い、関連アイテムの提示を受ける。
【００３４】
以下においては、関連度の付与に関する処理を行うクライアントをクライアント１２とし、アイテムの提示に関する処理を行うクライアントをクライアント１３として説明する。実際には、これらの処理は互いに独立しているので、１つのクライアントがこれらの処理の両方を行うこともあるし、いずれか一方の処理しか行わないこともある。また、各処理の実行タイミングは任意である。
【００３５】
以下に、アイテム紹介システム１における各装置の役割についてより詳細に説明する。
【００３６】
上述したように、アイテム紹介システム１においては、大きく分けて、アイテム間の関連付け、アイテムの提示、および、報酬の分配の３つの処理が行われる。
【００３７】
最初にアイテム間の関連付けについて説明するが、アイテム紹介システム１においては、アイテム間の関連付けは、擬似的に証券化され、市場原理に基づいて行われる。
【００３８】
後述するように、あるアイテム間の関連付けに基づいて行われたアイテムの紹介が所定の条件を満たすことによって、紹介行為が成立した場合、その関連付けを行ったユーザに対して報酬が支払われる。従って、各クライアントのユーザは、その報酬を受け取る権利を得ることを目的として関連付けを行う。つまり、各クライアントのユーザは、紹介行為の成立に寄与するアイテム間の関係を予測し、そのアイテム間への関連付けを行うようになる。
【００３９】
しかしながら、無秩序に関連付けを認めると、関連度の高い関連付けであっても、情報としての信頼性は低くなる恐れがあるので、アイテム紹介システム１においては、紹介行為の成立に寄与したアイテム間の関連付けを行ったユーザに所定量の報酬を分配するようにし、報酬の分配対象となるアイテム間の関連付けの関連度の総数に対する割合の多少により受け取る報酬が異なるようになされている。つまり、関連付けの数（関連度の総数）が多いほど、１つの関連付けに対する報酬は少なくなり、逆に関連付けの数が少ないほど、１つの関連付けに対する報酬が多くなるようになされている。
【００４０】
このように、各アイテム間の関連付けには価値が生じ、その価値は、報酬の機会の数と、１回の報酬の量のトレードオフによって決められるようになる。
【００４１】
また、アイテム紹介システム１においては、関連付け行為について、各アイテム間および各ユーザに対して制限を設けている。例えば、各ユーザが行う関連付けの最大数や、各アイテム間に行うことができる関連付けの最大数が制限される。この最大数は可変であってもよい。これにより、各アイテム間の関連付けの価値は、さらに確かなものになる。
【００４２】
さらに、アイテム紹介システム１においては、アイテム間の関連性（関連付けを行う権利）を、擬似的に証券化し、ユーザ同士で自由に取引することができるようにしている。すなわち、アイテム紹介システム１においては、関連付けという行為を予測とし、その関連性を証券化して（関連株とみなし）市場原理に基づいて自由に取引することができる予測市場が形成されるようになされている。
【００４３】
従って、クライアント１２のユーザは、サーバ１１に対して、アイテム間の関連付けとして、関連株の取得に関する処理を行う（点線矢印２１）。この関連株の取得は、サーバ１１より新規に取得してもよいし、他のユーザとの取引により取得してもよい。サーバ１１は、このような予測市場取引を管理する。また、サーバ１１は、その取引により発生する差損を、取引を行ったクライアントのユーザに反映させる（点線矢印２４）。さらに、サーバ１１は、このようにしてアイテム間に対して行われる関連付け（アイテム同士の関係）も管理する。
【００４４】
図２は、サーバ１１が管理する、アイテム間の関連付けに関する情報を模式的に示した図である。図２において、アイテム３１乃至アイテム３５は、予め用意された紹介対象である複数のアイテムを示しており、矢印４１乃至矢印４８は、クライアント１２が関連度を登録したアイテム間の関係を示している。
【００４５】
矢印４１乃至矢印４８に示されるように、アイテム３１乃至アイテム３５のそれぞれの間には、一方から他方へ向かう関係が双方向に存在する。例えば、アイテム３１とアイテム３５の間には、アイテム３１からアイテム３５へ向かう関係（矢印４２）と、アイテム３５からアイテム３１に向かう関係（矢印４８）とが存在する。図２に示される矢印４１乃至矢印４８は、このようなアイテム間の関連付けを示している。
【００４６】
例えば、クライアント１２のユーザがアイテム３１からアイテム３２に向かう関係で関連付けを行うと、サーバ１１は、その関連付け（矢印４１）をデータベースに登録して管理する。なお、サーバ１１は、必要に応じて、アイテム間の関係（矢印）毎に、関連度の総和や平均値等も算出して管理する。
【００４７】
図１に戻り、アイテムの提示を受けるクライアント１３は、上述した処理とは独立して、サーバ１１に対して、アイテムの提示要求（または関連アイテム提示要求）を行う（点線矢印２２）。サーバ１１は、この要求に基づいて、指定されたアイテムや既に提示したアイテムに関連するアイテムを、図２に示されるようなアイテム間の関連付けに関する情報より検索し、そのアイテムに関する情報をクライアント１３に提示する（点線矢印２３）。
【００４８】
例えば、コンテンツの販売サービスにおいて、クライアントのユーザが何らかのコンテンツを購入する際に、予め用意された大量のコンテンツの中から購入するコンテンツを無作為に検索する方法は、ユーザにとって、煩雑な作業を必要とするだけでなく、必ずしも購入を希望するような満足のいくコンテンツを見つけることができるとも限らないので、ユーザの購入意欲を低減させる恐れがある。
【００４９】
また、コンテンツの販売者が、お勧めのコンテンツをユーザに紹介するようにしても、販売者が選択したコンテンツをユーザが気に入るとは限らない。そこで、アイテム紹介システム１では、サーバ１１が、ユーザにアイテム同士の関連付けを行わせ、その行為により、ユーザの嗜好を把握し、ユーザの嗜好に適したアイテムの情報を提示する。
【００５０】
これにより、各ユーザは、自ら検索しなくても、提示されたアイテムを参照することができ、購入を検討するコンテンツの幅を容易に広げることができ、容易にユーザ自身が満足するコンテンツをより多く購入することができる。
【００５１】
このように、アイテム紹介システム１のサーバ１１は、クライアントのユーザに対して、アイテムを紹介する。
【００５２】
さらに、サーバ１１は、例えば、アイテム紹介に基づいてコンテンツが購入されるなど、予め定められた所定の条件が満たされた場合、紹介行為が成立したと判定し、その紹介行為の成立に寄与した関連付け、すなわち、コンテンツ購入のきっかけとなったアイテムの紹介に利用されたアイテム間の関係を関連付けたユーザに対して配当を分配する（点線矢印２４）。
【００５３】
アイテム紹介システム１は、例えば、コンテンツの販売サービス、コンテンツのダウンロードサービス、レンタルサービス、閲覧サービス等、どのようなサービスに利用されるようにしても良い。また、アイテム紹介システム１そのもののみで紹介サービスとして成立させるようにしてもよい。
【００５４】
以下においては、説明の簡略化のため、アイテム紹介システム１がコンテンツの販売サービスに利用され、コンテンツに関する情報をアイテムとして紹介するものとして説明する。
【００５５】
図３は、サーバ１１の内部の構成例を示すブロック図である。
【００５６】
図３において、サーバ１１のCPU（Central Processing Unit）１０１は、ROM（Read Only Memory）１０２に記憶されているプログラム、または記憶部１１３からRAM（Random Access Memory）１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM１０３にはまた、CPU１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【００５７】
CPU１０１、ROM１０２、およびRAM１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インタフェース１１０も接続されている。
【００５８】
入出力インタフェース１１０には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１１１、CRT（Cathode Ray Tube）、LCD（Liquid Crystal Display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１１２、ハードディスクなどより構成される記憶部１１３、モデムなどより構成される通信部１１４が接続されている。通信部１１４は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【００５９】
入出力インタフェース１１０にはまた、必要に応じてドライブ１１５が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１１３にインストールされる。
【００６０】
図４は、プログラムを実行するCPU１０１が有する機能を説明するための機能ブロック図である。
【００６１】
図４に示されるように、CPU１０１は、アイテム間の関連性を売買する予測市場における売買行為や、その予測市場の取引に基づいてアイテム間の関連付けを管理する予測市場処理部２０１、アイテム間の関連付けに基づいて関連アイテムをクライアント１３のユーザに提示する関連アイテム提示処理部２０２、および、クライアント１３のユーザへの紹介行為が成立した際の配当（報酬）の支払いに関する処理を行う配当処理部２０３を有する。
【００６２】
予測市場処理部２０１は、クライアント１２より、アイテム間の関連性を示す関連株の買い注文や売り注文を受け付ける取引要求処理部２１１、および、クライアント１２より供給される指示（関連株の売買）に対して、新たな関連付けや更新を行う関連度集計部２１２を有する。
【００６３】
関連アイテム提示処理部２０２は、クライアント１３からの要求を受け付ける情報提示要求処理部２２１、クライアント１３のユーザに対して関連アイテムの紹介を行うアイテム情報提示処理部２２２、および、アイテム間の類似度を算出するアイテム類似度計算部２２３を有する。
【００６４】
配当処理部２０３は、クライアント１３のユーザによるコンテンツ購入指示を受け付け、その購入に関する処理を行う購入処理受付部２３１、コンテンツの購入を紹介行為の成立とみなし、その紹介行為の成立に対する配当の額を計算する配当計算部２３２、および、算出された配当を、紹介行為の成立に寄与した関連度を付与したユーザに対して分配する配当分配処理部２３３を有する。
【００６５】
図５は、図３の記憶部１１３の内部の構成例を示す模式図である。
【００６６】
図５に示されるように、記憶部１１３は、予測市場におけるアイテム間の関連性（関連株）の取引に関する情報を蓄積して管理する関連度取引データベース３０１、クライアントのユーザに関する情報を蓄積して管理するユーザ情報データベース３０２、アイテム間に付与される関連度を蓄積して管理するアイテム間関連度データベース３０３、および、紹介するアイテムに関する情報を蓄積して管理するアイテム情報データベース３０４を有する。
【００６７】
以下に具体的な処理について説明する。
【００６８】
最初に、アイテム間の関連付け、すなわち、関連株の取引について説明する。上述したように、アイテム紹介システム１はアイテム間の関連性を株式（関連株）とし、その関連付けの量を示す関連度を株価とし、その取引の場としてのサービスを株式市場（予測市場）とみたて、クライアントのユーザ同士でその関連株を売買させるものである。これによって、ユーザ全体による、アイテム間の関連付けに対する価値や関心が関連度として表現され、関連付け（または関連度）の、情報としての信頼度が高まる。従って、その関連付け（関連度）に基づいて紹介された関連アイテムもまた、よりユーザに適した情報となる可能性が高くなる。つまり、サーバ１１は、ユーザにとって有用なアイテムを提示することができる。
【００６９】
また、ユーザは、紹介行為成立による報酬だけでなく、株式（関連株）の売買によっても利益を得ることが可能であるため、ユーザの、アイテム間への関連付けに対する意欲を向上させることができ、サーバ１１のデータベースには関連度というアイテム紹介にとって有用な情報が蓄積されやすくなる。
【００７０】
各アイテム間の初期状態は、関連株が誰にも保有されていない状態とする。初期状態においては、ある一定の株数（例えば1000株）の関連株が、最小単位（金額）により購入可能とされている。最小単位で1000株が買われた後、ユーザ間での株式の売買が開始される。
【００７１】
最初に、株式の購入について説明する。関連株を購入するクライアント１２のユーザは、サーバ１１に対して買い注文を発注する。サーバ１１は、その買い注文を処理する買い注文処理を実行する。買い注文処理の流れの例を図６のフローチャートを参照して説明する。必要に応じて、図７を参照して説明する。
【００７２】
買い注文処理が開始されると、予測市場処理部２０１の取引要求処理部２１１は、ステップＳ１において、図７に示されるように、クライアント１２よりネットワーク１０を介して供給される（図７の矢印４０１）買い注文を受け付ける。例えば、取引要求処理部２１１は、ユーザＡから、アイテムOiからアイテムOjへの関連株sijの買い注文を、株数mijとその買値bijとともに取得する。
【００７３】
買い注文を受け付けると、取引要求処理部２１１は、ステップＳ２において、ユーザ情報データベース３０２よりクライアント１２のユーザの、現在のユーザポイントを取得し（図７の矢印４０２）、そのユーザポイントを用いてポイント制限判定を行い、ステップＳ３において、その結果に基づいて、ポイント制限を超えたか否かを判定する。例えば、取引要求処理部２１１は、ユーザAが現在保有するユーザポイントを、株数とその買値の乗数mijbijと比較する。ステップＳ３にいて制限を超えたか否かを判定する。制限を超えていないと判定した場合、取引要求処理部２１１は、処理をステップＳ４に進める。
【００７４】
取引要求処理部２１１は、ステップＳ４において、関連度取引データベース３０１にアクセスし、現在の関連株sijの売値とその株数の組の情報を取得し（図７の矢印４０３）、売り注文を確認する。
【００７５】
取引要求処理部２１１は、ステップＳ５において売り注文が存在するか否かを判定し、存在すると判定した場合、すなわち、買い注文の条件を満たす、すなわち買値bij以下で売りに出されている関連株sijが存在すれば、取引が成立するとし、その情報を関連度集計部２１２に供給し（図７の矢印４０４）、処理をステップＳ６に進める。
【００７６】
関連度集計部２１２は、ステップＳ６において、現在取引が成立した結果の関連度を計算し更新する。ある時点でのアイテムOiとアイテムOj間の関連度wijは、その時点でのそのアイテム間の関連に対応する株sijの株価で決定する。ここで株価とは、例えばその時点でユーザに保有されている株の買値の総和を株式数で割ったものや、最近取引された全株数の10%の買値の平均、保留されている売り注文の中での最安値などである。関連度集計部２１２は、この株価に比例した値を新しい関連度として、アイテム間関連度データベース３０３に保存する（図７の矢印４０５）。
【００７７】
さらに、関連度集計部２１２は、ステップＳ７において、その取引結果に基づいてユーザ保有株を更新する。関連度集計部２１２は、取引が成立した結果、ユーザAが現在保有する株sijの株数をユーザ情報データベース３０２に保存する（図７の矢印４０６）。また、ユーザAに買われた株を売りに出していたユーザ群（仮にUijt：tはある時刻とする）の保有する株sijの株数を、売り数に応じて減じてユーザ情報データベース３０２に保存する。また、関連度集計部２１２は、ステップＳ８においてさらに、ユーザuが保有するユーザポイントから関連株購入に伴う分のポイントを減算する。この際、ユーザuの買い注文時のユーザ群Uijtのそれぞれから、売った株数に応じてポイントを足す。ここでポイントとは株式取引や配当のための通貨の単位であるが、どのような実体を持たせるかは任意であり、例えばシステム・サービスに依存するようにしてもよい。なお以下においては、説明の便宜上、日本円を単位として説明する。
【００７８】
以上のようにユーザポイントを減算すると、関連度集計部２１２は、買い注文処理を終了する。
【００７９】
また、ステップＳ５において、売り注文が存在しないと判定した場合、取引要求処理部２１１は、処理をステップＳ９に進め、取引が成立しなかったものとし、新たに条件を満たす売り注文が入った際に優先的に取引させるために、この買い注文を関連度取引データベース３０１に保存する（図７の矢印４０５）。買い注文を保存すると、取引要求処理部２１１は、買い注文処理を終了する。
【００８０】
また、ステップＳ３において、ポイント制限を超えたと判定した場合、取引要求処理部２１１は、売買を不成立とし、買い注文処理を終了する。
【００８１】
次に売り注文について説明する。関連株を売るクライアント１２のユーザは、サーバ１１に対して売り注文を発注する。サーバ１１は、その売り注文を処理する売り注文処理を実行する。売り注文処理の流れの例を図８のフローチャートを参照して説明する。なお、機能ブロックにおける処理の流れは、図７を参照して説明した買い注文の場合と基本的に同様であるのでその説明を省略する。
【００８２】
売り注文処理が開始されると、取引要求処理部２１１は、ステップＳ２１において、クライアント１２（ユーザB）から、アイテムOiからアイテムOjへの関連付けを行う関連株sijの売り注文を、注文株数mijとその売値bijとともに受け付ける。
【００８３】
売り注文を受け付けると、取引要求処理部２１１は、ステップＳ２２において、ユーザ情報データベース３０２より、ユーザBが現在保有する関連株sijの株数を取得して注文株数mijより多いか否かを確認する。取引要求処理部２１１は、ステップＳ２３において、その確認結果に基づいて、株数が不足するか否かを判定する。注文株数が保有株数より少ないと判定した場合、取引要求処理部２１１は、処理をステップＳ２４に進める。
【００８４】
ステップＳ２４において、取引要求処理部２１１は、関連度取引データベース３０１にアクセスして買い注文を確認し、現在の関連株sijの買値とその株数の組を問い合わせる。取引要求処理部２１１は、ステップＳ２５において、売り注文の条件を満たす、すなわち売値以上で買い注文があるか否かを判定し、存在すると判定した場合、処理をステップＳ２６に進める。
【００８５】
ステップＳ２６において、関連度集計部２１２は、現在取引が成立した結果の株価に応じて関連度を決定し、アイテム間関連度データベース３０３に保存する。また、関連度集計部２１２は、ステップＳ２７において、取引が成立した結果ユーザBが現在保有するsijの株数を更新し、ユーザ情報データベース３０２に保存する。さらに、関連度集計部２１２は、ユーザBから売られた株に買い注文を出していたユーザ群（仮にUijt：tはある時刻とする）の保有するsijの株数を、買い数に応じて足してユーザ情報データベース３０２に保存する。
【００８６】
関連度集計部２１２は、ステップＳ２８において、ユーザBが保有するポイントに売却に伴う分のポイントを足し、ユーザ群Uijtのそれぞれから、買い注文の株数に応じてポイントを減算し、それらの算出結果をユーザ情報データベース３０２に蓄積させ、売り注文処理を終了する。
【００８７】
また、ステップＳ２５において、買い注文が存在せずに、取引が成立しなかった場合、取引要求処理部２１１は、処理をステップＳ２９に進め、新たに条件を満たす買い注文が入った際に優先的に取引させるためにこの売り注文を関連度取引データベース３０１に保存し、売り注文処理を終了する。また、ステップＳ２３において、注文株数が保有株数より少なく株数が不足すると判定した場合、取引要求処理部２１１は、売買不成立として、売り注文処理を終了する。
【００８８】
図９を参照してより具体的に説明する。図９は、ある関連株（アイテムOiからアイテムOjへの関連株）の売買における、関連度取引データベース３０１に蓄積される株に関する情報の推移と、売買成立によるユーザポイント、保有株、および株価の推移を示している。なお、図９の例においては、すでに複数のユーザ（ユーザu3、ユーザu4、およびユーザu5を含む）によって規定の数の株が最小単位で買われているとする。
【００８９】
図９の初期状態においては、表４１１に示されるように、関連度取引データベース３０１には、注文は蓄積されておらず、状態４２１に示されるように、1000株の株価が1円に設定されている。
【００９０】
この初期状態において、ユーザu1が注文４２２に示されるように、50株を10円で買うように買い注文を出す。このとき、表４１１に示されるように株を売りに出しているユーザはいないので、ユーザu1の買い注文は、関連度取引データベース３０１の買い注文に保存される。このとき、売買は成立しないので関連度に変化は無い。
【００９１】
次に、注文４２３に示されるように、ユーザu2が50株を12円で買うように買い注文を出す。この場合も表４１２に示されるように、株を売りに出しているユーザはいないので、ユーザu2の買い注文は、関連度取引データベース３０１の買い注文に保存される。この時も、売買は成立しないので関連度に変化は無い。
【００９２】
ここで、関連株を保有しているユーザu3が、注文４２４に示されるように、30株を8円で売るように売り注文を出す。このとき、表４１３に示されるように、ユーザu1とユーザu2が買い注文を出しているが、買値の高いユーザu2が優先され、かつユーザu3の売値で買うことが出来る。この優先順位は逆でも良い。また、取引額を買い注文側の価格にするようにしてもよいし、売り注文側の価格にするようにしてもよいし、あるいはその間にするようにしてもよい。
【００９３】
これによって、表４１４に示されるように、ユーザu2は30株を取得することにより保有ポイントから240円減算され、ユーザu3は30株を譲渡して保有ポイントに240円加算される。またこの取引によって株の買値の総和は970(ユーザu2とユーザu3以外の保有者の分)+240(今の取引の分)=1220円となるので、株価＝関連度は1.21円となる。
【００９４】
さらに、株を保有しているユーザu4が、注文４２５に示されるように、50株を12円で売るように売り注文を出す。このときユーザu1とユーザu2が買い注文を出しているが、まず買値の高いユーザu2がユーザu4より、ユーザu4の売値12円で株を買う。これに対してユーザu1の買値は10円でありユーザu4の売値に届かないので、ユーザu1は買うことが出来ない。ユーザu4の買われなかった分は、表４１５に示されるように、関連度取引データベース３０１に売り注文として保存される。
【００９５】
これによってユーザu2は、表４１５に示されるように、20株取得して保有ポイントから240円減算され、ユーザu4は20株譲渡して保有ポイントに240円加算される。またこの取引によって株の買値の総和は950+240(3.の取引の分)+240(今の取引の分)=1430円となるので、株価＝関連度は1.43円となる。
【００９６】
さらに、株を保有していたユーザu5が、注文４２５に示されるように、100株を10円で売るように売り注文を出す。このときユーザu1は12円で50株を購入することができる。ユーザu5の買われなかった分は関連度取引データベース３０１に保存される。
【００９７】
これによって、表４１６に示されるように、ユーザu1は50株を取得して保有ポイントから500円減算され、ユーザu5は50株を譲渡して保有ポイントに500円加算される。またこの取引によって株の買値の総和は900+240(3.の取引の分)+240(4.の取引の分)+500(今の取引分)=1880円となるので、株価＝関連度は1.88円となる。
【００９８】
以上のように、市場原理に基づいて行われた（取引された）アイテム間の関連付けは、サーバ１１による関連アイテムの提示（アイテムの推薦）に利用される。
【００９９】
サーバ１１が、アイテムの提示を要求するクライアント１３に対して実行する提示処理の流れの例を図１０のフローチャートを参照して説明する。必要に応じて図１１を参照して説明する。
【０１００】
提示処理が開始されると、関連アイテム提示処理部２０２の情報提示要求処理部２２１は、ステップＳ４１において、図１１に示されるように、クライアント１３よりネットワーク１０を介して供給される情報提示要求を受け付ける（図１１の矢印４３１）。情報提示要求を受け付けると、情報提示要求処理部２２１は、ステップＳ４２において、アイテム間関連度データベース３０３に蓄積されているアイテム間の関連付けに関する情報を取得し（図１１の矢印４３２）、その情報に基づいて関連アイテムを特定する。情報提示要求処理部２２１は、さらに、ステップＳ４３において、アイテム情報データベース３０４にアクセスし、関連元のアイテムの情報、および、関連先のアイテムの情報を取得し（図１１の矢印４３３）、それをアイテム情報提示処理部２２２に供給する（図１１の矢印４３４）。アイテム情報提示処理部２２２は、ステップＳ４４において、それらの情報に基づいて、関連アイテムに関する情報をクライアント１３のユーザに提示するための提示用情報を生成し、ステップＳ４５において、その提示用情報を、ネットワーク１０を介してクライアント１３に供給する（図１１の矢印４３５）ことにより、クライアント１３のユーザに提示する。提示用情報の提示が終了すると、アイテム情報提示処理部２２２は、提示処理を終了する。
【０１０１】
次に、紹介行為成立時（例えば、アイテム購入時）の配当の分配について説明する。上述したように、アイテム紹介システム１においては、関連アイテムの情報を参考にしてアイテムの購入等の行動があった場合に、その関連の株式を保有するユーザに対して配当（報酬）が支払われる。その配当量を関連度の値に反比例するように決定することにより、関連付け、すなわち、株式売買に対する貢献のインセンティブとすることができる。
【０１０２】
例えば株価が高い関連株は知名度や人気の高い（メジャーな）アイテム同士を関連付けるものであったり、アイテムの組み合わせが非常に妥当であったりするため、その情報を参考にアイテムの購入などが成立する（配当の機会が多い）可能性が高い。従って１回の配当は小額にすべきである。逆に、ユーザが、人気や知名度の低い（マイナーな）アイテム間の関連付けを行っても、その関連付けが紹介行為成立に寄与する可能性は低く、配当の機会が少ない可能性が高いが、株価は安価になるため購入しやすくなり、さらに１回の配当が大きければユーザにとって高いインセンティブとなる。このようにすることにより、アイテムの関連付けが一部のアイテム間に偏ることを抑制することができる。
【０１０３】
このような配当の計算や分配を行う配当分配処理の流れの例を、図１２のフローチャートを参照して説明する。必要に応じて、図１３を参照して説明する。
【０１０４】
配当分配処理が開始されると、配当処理部２０３は、ステップＳ６１において、クライアント１３による購入処理を受け付ける。図１３に示されるように、配当処理部２０３は、クライアント１３のユーザからネットワーク１０を介して供給されるアイテムの購入要求を受け付ける（図１３の矢印４４１）。このとき、アイテムOiの情報を閲覧した後、アイテムOiからアイテムOjという関連アイテムの情報を利用してアイテムOjに至り、最終的にアイテムOjを購入した場合に、アイテムOiとアイテムOjの関連の株式を保有するユーザに対して配当が発生する。つまり、ステップＳ６１の処理は、配当処理部２０３が配当の発生を認識する処理であり、例えば、アイテムOiからアイテムOjへの情報提示の遷移があっただけでも配当を発生させることとすれば、ここは情報提示要求を受け付ける処理となる。
【０１０５】
ステップＳ６２において、購入処理受付部２３１は、その購入処理により配当が発生するか否かを判定し、発生すると判定した場合、購入処理の情報を配当計算部２３２に供給し（図１３の矢印４４２）、処理をステップＳ６３に進める。ステップＳ６３において、配当計算部２３２は、関連度取引データベース３０１、アイテム間関連度データベース３０３、およびアイテム情報データベース３０４より、株価、株数、購入価格等の情報を取得する（図１３の矢印４４３乃至矢印４４５）。
【０１０６】
各情報を取得すると、配当計算部２３２は、ステップＳ６４において、それらの情報に基づいて配当値を算出する。アイテムOiとアイテムOjの関連の株価をpij、配当対象のユーザの保有株数をsiju、購入されたアイテムOjの価格がPjだとすると、例えばαPjsiju/pijなどが配当額となる。この配当はPjかwuijいずれかに依存、または両方に依存せず一定値とするようにしてもよい。また、関連のリンク元のアイテムOiの価格に連動するようにしてもよい。
【０１０７】
配当を算出すると、配当計算部２３２は、その結果を配当分配処理部２３３に供給する（図１３の矢印４４６）。配当分配処理部２３３は、ステップＳ６５において、ユーザ情報データベース３０２にアクセスし、その配当を用いてユーザポイントを更新する（図１３の矢印４４７）。
【０１０８】
例えばアイテムO1からアイテムO2への関連の株式s12が図９のように取引され、ユーザu1とユーザu2がそれぞれ50株ずつ保有しているとする。このときアイテムO2の価格が1000円、掛け率（上記α）が0.001で、あるユーザがアイテムO1の情報の閲覧の後、関連アイテム情報をもとにアイテムO2の情報を閲覧し、アイテムO2の購入を決定した場合、ユーザu1とユーザu2には0.001×1000×50/1.88=26.6円が配当される。
【０１０９】
更新を終了すると、配当分配処理部２３３は配当分配処理を終了する。また、ステップＳ６２において配当が発生しないと判定した場合、購入処理受付部２３１は、配当分配処理を終了する。
【０１１０】
サーバ１１は、また、上述した関連付け（関連度）に従って関連アイテムを提示するだけでなく、アイテムに付与されているメタデータも併用して関連アイテムを提示するようにしてもよい。メタデータを利用することによって、市場によって関連度が決定されない（紐付けられた株式が購入されていない）アイテムも提示可能になる。
【０１１１】
その場合の提示処理の流れの例を図１４のフローチャートを参照して説明する。必要に応じて図１５乃至図１８を参照して説明する。
【０１１２】
関連アイテム提示処理部２０２の情報提示要求処理部２２１は、ステップＳ８１において、クライアント１３よりネットワーク１０を介して供給される、なんらかのアイテムOiの情報提示を要求する情報提示要求を受け付ける（図１５の矢印４５１）。情報提示要求を受け付けると情報提示要求処理部２２１は、その要求をアイテム類似度計算部２２３に通知する（図１５の矢印４５２）。
【０１１３】
アイテム類似度計算部２２３は、ステップＳ８２において、アイテム間関連度データベース３０３にアクセスし、アイテムOiに関する関連度の情報を取得し（図１５の矢印４５３）、さらに、アイテム情報データベースにアクセスし、各アイテムのメタデータを取得する（図１５の矢印４５４）。
【０１１４】
アイテム類似度計算部２２３は、ステップＳ８３において、それらの情報に基づいてアイテム類似度を算出する。このアイテム類似度ｒは、例えば、メタデータでユークリッド距離を求め、その逆数に対して（正規化した）関連度を乗じた以下の式（１）を用いて求められる。
【０１１５】
【数１】
2008077385.tif 000003
【０１１６】
式（１）においてベクトルvihはアイテムOiのメタデータのベクトル表現の第h要素の値である。メタデータに関する距離尺度としてはユークリッド距離でなくとも、コサイン距離や都市間距離などでも良い。このほかにも類似度を求める関数としては、関連度に対して単調増加、メタデータによる距離に対して単調減少となるようなものであればなんでも良い。関連度が決定されていないアイテムのペアの場合は、例えば全関連度の平均値を仮の関連度として、上述した式（１）を用いて求めた類似度ｒを用いるようにしてもよい。
【０１１７】
アイテム類似度計算部２２３は、ステップＳ８４において、その算出結果に基づいて類似アイテムを特定する。ここではアイテムOiに対して関連性の強い数個のアイテムを類似アイテムとして数個選ぶ。
【０１１８】
アイテム情報提示処理部２２２は、ステップＳ８５において、提示用情報を作成し、ステップＳ８６において、その提示用情報を、ネットワーク１０を介してクライアント１３に供給することにより、ユーザに提示用情報を提示する（図１５の矢印４５６）。
【０１１９】
提示用情報の提示が終了すると、アイテム情報提示処理部２２２は、提示処理を終了する。
【０１２０】
例えばアイテム１乃至アイテム４に対して、図１６に示される表のように数値で表現されるメタデータ（メタ１乃至メタ５）が付与されていたとすると、アイテム１からアイテム２乃至アイテム４に対するユークリッド距離の逆数による類似度は、それぞれ、図１７に示される表のようになる。従って、各アイテムを類似している順（類似度の大きい順）に並べると、アイテム２、アイテム３、アイテム４となる。また、市場による関連度がw12=4.4、w13=2.1、w14=2.3となっている場合、上述した式（１）のような重み付きの類似度ｒを求めると、それぞれ、図１８にしめされる表のようになる。従って、各アイテムを類似している順（類似度の大きい順）に並べると、アイテム２、アイテム４、アイテム３となる。
【０１２１】
以上のように、アイテム間の関連付けに市場原理を用いることにより、結果として、多数のユーザの見解を反映した関連アイテムが提示される。また、配当が関連度に応じて決められるので、知名度や人気度の低い（マイナーな）アイテムに対する関連度の付与（株式購入）へのインセンティブとなり、結果として、幅広いアイテムに対して関連アイテムが提示可能となる。
【０１２２】
さらに、メタデータとあわせて類似度を決定することにより、関連度が付与されなかったアイテムに対しても関連アイテムが提示可能になると同時に、ユーザの主観的な類似性とメタデータによる客観的な類似性双方を反映した関連アイテムが提示可能となる。
【０１２３】
以上のように、サーバ１１は、クライアントのユーザに対して、より望ましい推薦を行うことができる。
【０１２４】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。上述した一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフウェアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１２５】
この記録媒体は、例えば、図３に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）（登録商標）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア１２１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM１０２や、記憶部１１３に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１２６】
なお、本明細書において、記録媒体に記録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もちろん、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。
【０１２７】
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。
【０１２８】
なお、以上において、一つの装置として説明した構成を分割し、複数の装置として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置として説明した構成をまとめて一つの装置として構成されるようにしてもよい。また、各装置の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置の構成の一部を他の装置の構成に含めるようにしてもよい。つまり、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。
【産業上の利用可能性】
【０１２９】
本発明は、情報処理装置に適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３０】
【図１】本発明を適用したアイテム紹介システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】アイテム間の関連付けを説明する模式図である。
【図３】図１のサーバの構成例を示すブロック図である。
【図４】サーバのCPUが有する機能を説明する機能ブロック図である。
【図５】記憶部の構成例を示す図である。
【図６】買い注文処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図７】買い注文処理に関する機能ブロックの動作の様子の例を示す図である。
【図８】売り注文処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図９】関連株取引の様子の例を示す図である。
【図１０】提示処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１１】提示処理に関する機能ブロックの動作の様子の例を示す図である。
【図１２】配当分配処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１３】配当分配処理に関する機能ブロックの動作の様子の例を示す図である。
【図１４】提示処理の流れの、他の例を説明するフローチャートである。
【図１５】提示処理に関する機能ブロックの動作の様子の、他の例を示す図である。
【図１６】アイテムのメタデータの例を示す表である。
【図１７】アイテム１からのめたデータによる類似度の例を示す表である。
【図１８】関連度を反映させた類似度の例を示す表である。
【符号の説明】
【０１３１】
１  アイテム紹介システム，  １１  サーバ，  １２  クライアント，  １３  クライアント，  ２０１  予測市場処理部，  ２０２  関連アイテム提示処理部，  ２０３  配当処理部，  ２１１  取引要求処理部，  ２１２  関連度集計部，  ２２１  情報提示要求処理部，  ２２２  アイテム情報提示処理部，  ２２３  アイテム類似度計算部，  ２３１  購入処理受付部，  ２３２  配当計算部，  ２３３  配当分配処理部，  ３０１  関連度取引データベース，  ３０２  ユーザ情報データベース，  ３０３  アイテム間関連度データベース，  ３０４  アイテム情報データベース
【図１】
2008077385.tif 000004
【図２】
2008077385.tif 000005
【図３】
2008077385.tif 000006
【図４】
2008077385.tif 000007
【図５】
2008077385.tif 000008
【図６】
2008077385.tif 000009
【図７】
2008077385.tif 000010
【図８】
2008077385.tif 000011
【図９】
2008077385.tif 000012
【図１０】
2008077385.tif 000013
【図１１】
2008077385.tif 000014
【図１２】
2008077385.tif 000015
【図１３】
2008077385.tif 000016
【図１４】
2008077385.tif 000017
【図１５】
2008077385.tif 000018
【図１６】
2008077385.tif 000019
【図１７】
2008077385.tif 000020
【図１８】
2008077385.tif 000021