(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得し、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶し、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定し、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする推奨アイテム出力方法。
【請求項２】
前記出力する処理では、前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報のうち、前記ユーザが検索画面で選択した検索項目と、入力した前記検索項目の値とから特定されるアイテムの情報を、推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする請求項１に記載の推奨アイテム出力方法。
【請求項３】
前記記憶部に記憶されている前記検索項目の情報を、検索したアイテムの価格に応じた時間に基づいて削除する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする請求項１又は２に記載の推奨アイテム出力方法。
【請求項４】
前記出力する処理では、前記ユーザが検索したアイテムに基づいて定まる期間内において前記類似するユーザが参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の推奨アイテム出力方法。
【請求項５】
アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得し、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶し、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定し、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推奨アイテム出力プログラム。
【請求項６】
アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得する取得部と、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶する記憶処理部と、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定する特定部と、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する出力部と、
を備える推奨アイテム出力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推奨アイテム出力方法、推奨アイテム出力プログラム、及び推奨アイテム出力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、Ｗｅｂやデータベースなどにおいてアイテムを検索しているユーザが興味を示す可能性の高いアイテムを特定し、推奨アイテムとして提示する技術として、協調フィルタリング手法が知られている。協調フィルタリング手法には、例えば、ユーザの情報やユーザがアクセスしたアイテムに基づいて類似ユーザを特定し、類似ユーザがアクセスしたアイテムを推奨アイテムとして提示する方法がある。また、協調フィルタリング手法には、アイテム自体の類似度に基づいて、ユーザがアクセスしたアイテムに類似するアイテムを特定し、推奨アイテムとして提示する方法がある。
【０００３】
なお、特許文献１〜３等には、ユーザが閲覧しているコンテンツに関連する情報を推薦する技術について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−４８３２０号公報
【特許文献２】特開２０１１−１３５１８３号公報
【特許文献３】特開２０１２−２２３６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記協調フィルタリング手法では、ユーザがアイテムのどのような特徴に興味を示しているかを考慮して推奨アイテムを提示しているわけではないため、適切なアイテムを推奨アイテムとして提示できないおそれがある。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、適切な推奨アイテムの情報を出力することが可能な推奨アイテム出力方法、推奨アイテム出力プログラム、及び推奨アイテム出力装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一つの態様では、推奨アイテム出力方法は、アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得し、複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶し、前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定し、前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、処理をコンピュータが実行する推奨アイテム出力方法である。
【発明の効果】
【０００８】
適切な推奨アイテムの情報を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る情報提供システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】サーバの機能ブロック図である。
【図４】検索Ｉ／Ｆの一例を示す図である。
【図５】図５（ａ）は、特性項目テーブルのデータ構造を示す図であり、図５（ｂ）は、評価値テーブルのデータ構造を示す図であり、図５（ｃ）は、作業用テーブルのデータ構造を示す図である。
【図６】図６（ａ）は、グループテーブルのデータ構造を示す図であり、図６（ｂ）は、アクセス履歴テーブルのデータ構造を示す図であり、図６（ｃ）は、タイマ変数テーブルのデータ構造を示す図である。
【図７】ユーザ評価取得処理を示すフローチャートである。
【図８】タイマ管理処理を示すフローチャートである。
【図９】推奨アイテム提示処理を示すフローチャートである。
【図１０】ユーザ分類処理を示すフローチャートである。
【図１１】自己組織化マップの一例を示す図である。
【図１２】変形例を説明するための図（その１）である。
【図１３】変形例を説明するための図（その２）である。
【図１４】変形例を説明するための図（その３）である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、情報提供システムの一実施形態について、図１〜図１１に基づいて詳細に説明する。
【００１１】
図１には、一実施形態に係る情報提供システム１００の構成が概略的に示されている。本実施形態の情報提供システム１００は、ユーザが入力した検索条件に基づいてアイテム（例えば、ハードディスクやＳＳＤ（Solid State Drive）、ダイオードなどのアイテム）の情報をユーザに提供する。また、情報提供システムは、ユーザに推奨すべきアイテム（推奨アイテム）を特定し、特定した推奨アイテムの情報をユーザに提供する。
【００１２】
情報提供システム１００は、図１に示すように、推奨アイテム出力装置としてのサーバ１０と、利用者端末７０とを備える。サーバ１０と利用者端末７０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。
【００１３】
サーバ１０は、利用者端末７０において入力された検索条件に基づいて、アイテムの検索を行い、検索結果を利用者端末７０に出力する。また、サーバ１０は、利用者端末７０において入力された検索条件に基づいて、ユーザに推奨するアイテムを特定し、特定結果を利用者端末７０に出力する。図２には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図２に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（推奨アイテム出力プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（推奨アイテム出力プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図３に示す、取得部及び記憶処理部としてのユーザ評価取得部１２、特定部及び削除部としてのユーザ分類部１４、出力部としての情報提示部１６、及びタイマ管理部１８、としての機能が実現されている。なお、図３には、ＨＤＤ９６等に格納されている各種テーブルについても図示されている。各種テーブルには、特性項目テーブル２１、記憶部としての評価値テーブル２２、作業用テーブル２３、グループテーブル２４、アクセス履歴テーブル２５、及びタイマ変数テーブル２６が含まれる。
【００１４】
ユーザ評価取得部１２は、利用者端末７０に表示されている検索画面としての検索Ｉ／Ｆ（Interface）（図４参照）におけるユーザの操作を監視し、操作に基づいて評価値テーブル２２を更新する。この更新の際、ユーザ評価取得部１２は、特性項目テーブル２１を参照する。なお、図４の検索Ｉ／Ｆは、アイテムの情報（元物品番号や分類コード）を入力して、当該アイテムの代替品（完全互換部品）を検索したが、完全互換部品が検索されなかった場合に活用されることを想定した検索Ｉ／Ｆである。ただし、これに限らず、アイテムの代替部品が検索されたが、さらに条件を更新して詳細検索を行いたい場合にユーザからの指定で表示される検索Ｉ／Ｆであってもよい。具体的には、図４の検索Ｉ／Ｆは、元物品番号や分類コードに対応するアイテム（例えばダイオード）の検索条件（取り扱い区分、パッケージ形状、端子数など）を入力して、検索条件に対応するアイテムを検索するための画面である。
【００１５】
ここで、特性項目テーブル２１は、図５（ａ）に示すように、「index」と、「特性項目」の各フィールドを有する。「index」のフィールドには、各特性項目に割り当てられた識別情報が格納され、「特性項目」のフィールドには、検索Ｉ／Ｆにおいて検索項目として選択されたアイテムの特性項目の名称が格納される。なお、特性項目は、図４の検索Ｉ／Ｆにおいて矢印にて指し示している「容量値」や「定格電圧１」が表示された欄に含まれる項目であり、ユーザが着目したアイテムの特徴の種類（特徴種）である。なお、「容量値」や「定格電圧１」の具体的な値（１６Ｖ等）は、「検索値」を意味する。
【００１６】
評価値テーブル２２は、ユーザが検索Ｉ／Ｆにおいて各特性項目を何回選択したかを、検索対象のアイテムごとに記録するテーブルであり、図５（ｂ）に示すようなデータ構造を有する。具体的には、評価値テーブル２２は、「ユーザ」、「同期フラグ」、「特性項目」の各フィールドを有する。「ユーザ」のフィールドには、ユーザの識別情報が格納される。「同期フラグ」には、現在同期処理を行っているか否かを示すフラグが格納される。本実施形態では、同期処理を行っている場合には、同期フラグとして「FALSE」が格納され、同期処理を行っていない場合には、同期フラグとして「TRUE」が格納される。「特性項目」のフィールドには、各特性項目が各ユーザによって何回選択されたかを示す値が格納される。なお、ユーザ評価取得部１２は、特性項目のフィールドに格納された値（評価値）を、ユーザが検索項目として選択する度に＋１するが、検索項目が所定時間選択されない場合には、値をリセットする（０に戻す）。なお、特性項目の「評価値」を以下においては「選択回数」とも呼ぶものとする。なお、評価値テーブル２２は、検索対象のアイテムごとに用意されているものとする。
【００１７】
図３に戻り、ユーザ分類部１４は、評価値テーブル２２に基づいて作業用テーブル２３を作成し、作業用テーブル２３に基づいて類似するユーザをグループに分け、各グループの情報をグループテーブル２４に格納する。ここで、作業用テーブル２３は、図５（ｃ）に示すように、評価値テーブル２２のうち、同期フラグが「TRUE」のユーザの情報を纏めたテーブルである。また、グループテーブル２４は、類似するユーザを纏めたグループの情報を格納するテーブルであり、図６（ａ）に示すようなデータ構造を有する。具体的には、グループテーブル２４は、図６（ａ）に示すように、「グループ」、「所属ユーザ」の各フィールドを有する。「グループ」のフィールドには、グループの識別情報が格納され、「所属ユーザ」のフィールドには、各グループに属するユーザの識別情報が格納される。
【００１８】
情報提示部１６は、グループテーブル２４及びアクセス履歴テーブル２５を参照して、ユーザに推奨すべきアイテムを決定し、利用者端末７０に対して出力する。ここで、アクセス履歴テーブル２５は、ユーザがアクセスしたアイテムの履歴を管理するテーブルであり、図６（ｂ）に示すようなデータ構造を有する。具体的には、アクセス履歴テーブル２５は、図６（ｂ）に示すように、「ユーザ」、「アイテム」の各フィールドを有する。「ユーザ」のフィールドには、ユーザの識別情報が格納され、「アイテム」のフィールドには、各ユーザがアクセスしたアイテムの識別情報が格納される。
【００１９】
タイマ管理部１８は、タイマ変数テーブル２６に基づいて、各特性項目に対して設定されたタイマ変数が所定値になった場合に、その旨をユーザ分類部１４に通知する。ここで、タイマ変数テーブル２６は、各ユーザの各特性項目に設定されたタイマ変数を管理するテーブルであり、図６（ｃ）に示すようなデータ構造を有する。具体的には、タイマ変数テーブル２６は、「ユーザ」、「特性項目」、「タイマ変数」の各フィールドを有する。「ユーザ」のフィールドには、ユーザの識別情報が格納され、「特性項目」のフィールドには、ユーザが選択した特性項目の識別情報が格納される。また、「タイマ変数」のフィールドには、評価値テーブル２２をリセットするタイミングとなったか否かを判断するために用いられるタイマ変数が格納される。
【００２０】
図１に戻り、利用者端末７０は、ＰＣ（Personal Computer）などの端末であり、図４の検索Ｉ／Ｆを表示部上に表示し、入力部を介してユーザが入力した検索条件をサーバ１０に送信する。また、利用者端末７０は、サーバ１０において検索条件に基づいて検索された結果を受信して、表示部上に表示する。更に、利用者端末７０は、サーバ１０から推奨アイテムの情報を受信し、表示部上に表示する。
【００２１】
（情報提供システムの処理）
次に、情報提供システム１００の処理について、サーバ１０の処理を中心に、図７〜図１０のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ詳細に説明する。
【００２２】
（ユーザ評価取得処理）
まず、サーバ１０によるユーザ評価取得処理について、図７のフローチャートに沿って説明する。図７のユーザ評価取得処理は、ユーザが検索Ｉ／Ｆにおいて、どの特性項目を選択したかを集計する処理である。
【００２３】
図７の処理では、まずステップＳ１０において、ユーザ評価取得部１２が、いずれかの利用者端末７０において、図４の検索Ｉ／Ｆが表示されるまで待機する。なお、図４の検索Ｉ／Ｆが表示されるのは、前述のように、アイテムの情報（元物品番号や分類コード）を入力して、当該アイテムの代替品を検索したが、完全互換部品が検索されなかった場合や、当該アイテムの代替品が見つかった場合に、さらに条件を変更した詳細検索を行いたい場合である。なお、図４の検索Ｉ／Ｆの画面は、情報提示部１６が利用者端末７０に対して送信する。
【００２４】
利用者端末７０に検索Ｉ／Ｆが表示された後は、ステップＳ１２に移行し、ユーザ評価取得部１２は、検索Ｉ／Ｆが表示された利用者端末７０を利用するユーザの同期フラグを「FALSE」に設定する。この場合、ユーザ評価取得部１２は、図５（ｂ）に示す評価値テーブル２２において、ユーザの同期フラグを「FALSE」にする。
【００２５】
次いで、ステップＳ１４では、ユーザ評価取得部１２は、特性項目を変更したか否かを判断する。なお、図４の検索Ｉ／Ｆの矢印で指し示す欄は、最初は空白な状態になっているものとする。したがって、ユーザが当該欄において、１つの特性項目を検索項目として選択した場合、又は一旦選択した特性項目を変更した場合に、ステップＳ１４の判断は肯定されることになる。
【００２６】
ステップＳ１４の判断が否定された場合には、ステップＳ２０に移行するが、ステップＳ１４の判断が肯定された場合には、ステップＳ１６に移行する。
【００２７】
ステップＳ１６に移行すると、ユーザ評価取得部１２は、評価値テーブル２２の変更した特性項目の評価値（選択回数）を＋１する。例えば、ユーザＵ１がindex＝Ｂ０の特性項目を選択した場合には、ユーザ評価取得部１２は、図５（ｂ）の評価値テーブル２２において、ユーザＵ１の特性項目Ｂ０の値を２から３に変更する。
【００２８】
次いで、ステップＳ１８では、ユーザ評価取得部１２が、タイマ変数テーブル２６のタイマ変数の値を０にする。なお、タイマ変数テーブル２６の検索したユーザに対応付けられている特性項目の中に、変更後の特性項目が存在していない場合には、変更後の特性項目を追加するとともに、タイマ変数の値を０に設定する。その後は、ユーザ評価取得部１２は、ステップＳ２０に移行する。
【００２９】
ステップＳ２０に移行すると、ユーザ評価取得部１２は、検索が実行されたか否かを判断する。すなわち、ユーザ評価取得部１２は、図４の検索Ｉ／Ｆにおいて、ユーザにより「検索」ボタンが押されたか否かを判断する。このステップＳ２０の判断が否定された場合には、ステップＳ１４に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ２２に移行する。
【００３０】
ステップＳ２２に移行すると、ユーザ評価取得部１２は、評価値テーブル２２において、ユーザの同期フラグを「TRUE」に戻す。ステップＳ２２の後は、ステップＳ１０に戻り、ユーザ評価取得部１２は、上述した処理を繰り返し実行する。
【００３１】
（タイマ管理処理）
次に、タイマ管理部１８によるタイマ管理処理について図８のフローチャートに沿って説明する。図８の処理は、タイマ変数テーブル２６のタイマ変数を管理する処理である。なお、図８の処理は、図７の処理と同時並行的に実行される処理である。
【００３２】
図８の処理では、まずステップＳ３０において、タイマ管理部１８が、所定時間が経過するまで待機する。なお、本実施形態では、所定時間は１秒であるものとする。ステップＳ３０の判断が肯定されて、ステップＳ３２に移行すると、タイマ管理部１８は、全タイマ変数を所定時間分増やす。所定時間が１秒である場合には、タイマ管理部１８は、タイマ変数テーブル２６（図６（ｃ））に存在する全てのタイマ変数の値を＋１する。
【００３３】
次いで、ステップＳ３４では、タイマ管理部１８は、全ユーザを指定したか否かを判断する。ここでは未だ１人も指定していないので、次のステップＳ３６に移行し、タイマ管理部１８は、未指定のユーザを１人指定する。
【００３４】
次いで、ステップＳ３８では、タイマ管理部１８は、指定したユーザのタイマ変数のうち、未指定のタイマ変数の値が存在するか否かを判断する。このステップＳ３８の判断が否定された場合には、ステップＳ３４に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ４０に移行する。
【００３５】
ステップＳ４０に移行すると、タイマ管理部１８は、未指定のタイマ変数の１つを指定する。次いで、ステップＳ４２では、タイマ管理部１８が、指定したタイマ変数が閾値より大きいか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ３８に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ４４に移行する。
【００３６】
ここで、閾値は、ユーザが検索しているアイテムの単価（例えば平均）に基づいて定められるものとする。例えば、予め定められている固定時間間隔をGLOBAL_UNIT_FLUSHTIME、アイテムの単価をITEM_COSTとすると、閾値CONST_TIMEは、一例として、次式（１）にて表すことができる。
CONST_TIME＝GLOBAL_UNIT_FLUSHTIME×ITEM_COST      …（１）
【００３７】
上式（１）のように、アイテムの単価が安いほど閾値を小さくし、アイテムの単価が高いほど閾値を大きくすることで、特性項目の選択回数のリセット時間を適切な時間に設定することができる。例えば、単価が安いアイテムは、設計上の置き換えや、部品の収束の頻度も高いため、注目する特性項目の選択回数について、短い時間で判定を行う必要がある。このため、単価が安いアイテムについては、短いリセット時間を設定する。また、単価が高いアイテムは、長期間置き換えなどの変化がないため、注目する特性項目の選択回数について、長い時間で判定を行うこととすればよい。このため、単価が高いアイテムについては、長いリセット時間を設定する。
【００３８】
ステップＳ４２の判断が肯定され、ステップＳ４４に移行すると、タイマ管理部１８は、評価値テーブル２２において、指定したユーザの指定した特性項目の評価値（選択回数）を０にするよう、ユーザ分類部１４に指示を出す。ユーザ分類部１４は、指示に応じて、指定した特性項目の評価値を０にする（リセットする）。また、タイマ管理部１８は、タイマ変数テーブル２６から、指定したユーザの該当する特性項目を削除する。
【００３９】
その後は、ステップＳ３８に戻り、未指定のタイマ変数の値が存在していれば（Ｓ３８：肯定）、指定し（Ｓ４０）、閾値との比較を行った結果に基づく処理を実行する（Ｓ４２、Ｓ４４）。そして、指定したユーザの全タイマ変数を指定した後（Ｓ３８：否定）は、ステップＳ３４に戻り、次の未指定のユーザを指定し（Ｓ３６）、上記と同様の処理（Ｓ３８〜Ｓ４４）を実行する。
【００４０】
このようにして、全ユーザの指定及び全タイマ変数の指定が行われた後は、ステップＳ３４の判断が肯定され、図８の全処理を終了する。なお、図８の処理は、繰り返し実行される。すなわち、ステップＳ３２以降の処理は、所定時間（本実施形態では１秒）ごとに繰り返し実行されることになる。
【００４１】
（推奨アイテム提示処理）
次に、図９、図１０のフローチャートに沿って、ユーザ分類部１４及び情報提示部１６による推奨アイテム提示処理について説明する。図９、図１０の処理は、ユーザに対して、検索したアイテムの情報及び推奨するアイテムの情報を提示する処理である。なお、本処理についても、前述したユーザ評価取得処理（図７）及びタイマ管理処理（図８）と同時並行的に行われる処理である。
【００４２】
図９の処理では、まず、ステップＳ５０において、ユーザ分類部１４が、ユーザによって検索が実行されるまで待機する。すなわち、図４の検索Ｉ／Ｆの「検索」ボタンがユーザによって押されると、ユーザ分類部１４は、ステップＳ５２に移行する。
【００４３】
ステップＳ５２に移行すると、ユーザ分類部１４は、ユーザ分類処理のサブルーチンを実行する。このステップＳ５２においては、図１０のフローチャートに沿った処理が実行される。
【００４４】
（ユーザ分類処理（Ｓ５２））
図１０の処理では、まずステップＳ７０において、ユーザ分類部１４が、全ユーザを指定したか否かを判断する。このステップＳ７０の判断が否定されると、ステップＳ７２に移行し、ユーザ分類部１４は、未指定のユーザを１人指定する。
【００４５】
次いで、ステップＳ７４では、ユーザ分類部１４が、評価値テーブル２２から、指定したユーザの同期フラグを取得する。次いで、ステップＳ７６では、ユーザ分類部１４が、取得した同期フラグが「TRUE」であるか否かを判断する。このステップＳ７６の判断が否定された場合には、ステップＳ７０に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ７８に移行する。
【００４６】
ステップＳ７８に移行すると、ユーザ分類部１４は、作業用テーブル２３に指定したユーザの情報をコピーする。具体的には、ユーザ分類部１４は、評価値テーブル２２のうち、同期フラグを除く指定したユーザの情報を、作業用テーブル２３にコピーする。その後は、ステップＳ７０に戻る。
【００４７】
ステップＳ７０に戻ると、上述した処理（Ｓ７０〜Ｓ７８）が繰り返し実行され、全ユーザの指定が終了した段階で、ステップＳ７０の判断が肯定されて、ユーザ分類部１４は、ステップＳ８０に移行する。なお、作業用テーブル２３は、上述のように評価値テーブル２２から、同期フラグが「TRUE」のデータを取り出したものである。すなわち、作業用テーブル２３は、評価値テーブル２２の一部であるといえる。
【００４８】
ステップＳ８０に移行すると、ユーザ分類部１４は、作業用テーブル２３からスコア（特性項目の評価値（選択回数））を取得する。次いで、ステップＳ８２では、ユーザ分類部１４が、ユーザ分類計算を実行する。この場合、ユーザ分類部１４は、一例として、自己組織化マップ（ＳＯＭ：Self-Organizing Map）のアルゴリズムを用いて、各ユーザの特性項目の選択回数からユーザを分類し、類似するユーザを特定する。なお、ユーザ分類部１４は、ＳＶＭ（Support Vector Machine）によりユーザを分類してもよい。
【００４９】
以下、ユーザ分類部１４が実行するＳＯＭアルゴリズムについて詳細に説明する。ＳＯＭアルゴリズムは、ニューラルネットワークの一種で、入力層と競合層の二重構造で構成され、与えられた入力情報の類似度を競合層上のニューロン間の距離で表現するモデルである。競合層のニューロン（ノード）は二次元格子状に配置される。
【００５０】
（ａ） まず、ユーザ分類部１４は、全ての競合層のノードｉ（本実施形態ではユーザ）の参照ベクトルｍi（本実施形態では特性項目の選択回数）をランダムな値に初期化する。
【００５１】
（ｂ） 次いで、ユーザ分類部１４は、入力データからランダムに選んだデータ（ランダムに選択したユーザによる特性項目の選択回数）を入力ベクトルｘと設定する。
【００５２】
（ｃ） 次いで、ユーザ分類部１４は、次式（２）より、入力ベクトルｘと競合層のノードｉの参照ベクトルｍｉとのユークリッド距離を求め、その距離が最小となる勝者ノードｃを見つける。すなわち、ランダムに選択したユーザによる特性項目の選択回数と最も類似する特性項目の選択回数を有するノードを勝者ノードｃとする。なお、次式（２）のｉは、ｉ＝１，２，３，…，Ｍである。
｜ｘ−ｍc｜＝ｍｉｎ｜ｘ−ｍi｜      …（２）
【００５３】
ここで、例えば、図５（ｂ）のユーザＵ０の特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数と、ユーザＵ１の選択回数とから求まる距離は、次式（３）のように表すことができる。
{（３−０）2＋（０−２）2＋（７−５）2＋（０−３）2＋（４−５）2}1/2
≒５．２                                                …（３）
【００５４】
また、例えば、図５（ｂ）のユーザＵ０の特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数と、ユーザＵ２の選択回数とから求まる距離は、次式（４）のように表すことができる。
{（３−５）2＋（０−０）2＋（７−３）2＋（０−０）2＋（４−２）2}1/2
≒３．５                                                …（４）
【００５５】
なお、ユークリッド距離を求める場合には、特性項目ごとに重み付けして、重み付きユークリッド距離を求めることができる。例えば、特性項目の選択頻度による重み付けを適用する場合（選択頻度が高いほど重みを大きくする場合）には、次式（５）のように、重みｗjとして、全ユーザによる特性項目ｊの選択回数Ｎｊを、全ての特性項目の選択回数Ｎallで除した値を用いることができる。
Ｗj＝Ｎj／Ｎall      …（５）
【００５６】
このような重みｗjを用いることで、多くのユーザに選択されている特性項目の距離への影響は大きくなり、ユーザによってほとんど選択されない特性項目の距離への影響は小さくなる。
【００５７】
一方、例えば、選択頻度が低いほど重みを大きくする場合には、重みＷjとして、次式（６）で示すような値を用いることができる。
Ｗj＝｛１−（Ｎj／Ｎall）｝      …（６）
多くのユーザに選択されている特性項目は、自然と距離に反映されるが、ほとんど選択されない特性項目は距離計算時に然程反映されない。しかし、実際には、ユーザによる特性項目の違いが距離計算において最も意味を持つべきものである。したがって、上式（６）のような重みｗjを用いることで、選択頻度が低い特性項目を各ユーザが選択した回数の差がユークリッド距離に与える影響を大きくすることができる。
【００５８】
例えば、図５（ｂ）の特性項目Ａ０の重みが０．３、Ｂ０の重みが０．２、Ｃ０の重みが０．１、Ｄ０の重みが０．３、Ｅ０の重みが０．１であったとする。この場合、図５（ｂ）のユーザＵ０による特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数と、ユーザＵ１による特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数とから求まる距離は、次式（７）のように表すことができる。
{０．３×（３−０）2＋０．２×（０−２）2＋０．１×（７−５）2＋０．３×（０−３）2＋０．１×（４−５）2}1/2≒２．６
…（７）
【００５９】
また、例えば、図５（ｂ）のユーザＵ０による特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数と、ユーザＵ２による特性項目Ａ０〜Ｅ０の選択回数とから求まる距離は、次式（８）のように表すことができる。
{０．３×（３−５）2＋０．２×（０−０）2＋０．１×（７−３）2＋０．３×（０−０）2＋０．１×（４−２）2}1/2≒１．４
…（８）
【００６０】
なお、上式（５）、（６）の値の大小と、上式（７）、（８）の値の大小とを比較すると分かるように、重みを用いる場合と用いない場合とでは、距離の大小関係は変化しない。
【００６１】
（ｄ） 次いで、ユーザ分類部１４は、競合層において、勝者ノードｃとその近傍（周囲）のノードの参照ベクトルｍiを次式（９）に基づいて更新する。なお、次式（９）で近傍の参照ベクトルｍiを更新する場合、距離が遠いほど、更新回数が多くなるほど、更新による参照ベクトルｍiの変化は小さくなる。
ｍi（ｔ＋１）＝ｍi＋ｈci（ｔ）ｍi[ｘ（ｔ）−ｍi（ｔ）]      …（９）
なお、ｈciは近傍関数と呼ばれ、式（１０）のようなガウシアン関数で定義される。
【００６２】
【数１】
0006634972.tif 000002
【００６３】
上記（ａ）〜（ｄ）を繰り返すことにより、自己組織化が実現される。
【００６４】
図１１には、ＳＯＭを用いたユーザ分類の結果の一例が示されている。図１１において、各点はユーザを示す。ユーザの集合は集合を表現する便宜上、中心点から各ユーザをずらして表示してある。図１１の場合、８×８グリッドにユーザが分類されるため、グリッドごとに、グリッドに含まれるユーザを同一のグループとし、同一グループ内のユーザを類似ユーザと定義する。また、グリッドの距離が近いほど、ユーザグループ間の類似度が近いことを示す。なお、図１１において、同一のマークのユーザは、同一部署に属するユーザを示している。なお、自己組織化マップでは初期段階では、各ユーザの初期重みはランダムに割り振られることが多いが、ユーザ毎に更新頻度の高い特性項目を反映し、決定してもよい。
【００６５】
次いで、ステップＳ８４では、ユーザ分類部１４が、グループテーブル２４を生成する。具体的には、ユーザ分類部１４は、類似するユーザが含まれるグループそれぞれに対して識別情報を付与し、グループの識別情報ごとに、グループに所属するユーザの識別情報をグループテーブル２４に格納する。以上の処理が行われると、図１０の全処理を終了し、図９のステップＳ５４に移行する。
【００６６】
ステップＳ５４に移行すると、情報提示部１６は、検索結果及び推奨アイテムを表示する処理を実行する。具体的には、情報提示部１６は、アイテムの詳細情報を格納する不図示のアイテムＤＢを検索して、検索Ｉ／Ｆ上で入力された検索条件を満足するアイテムの情報を検索結果として、検索したユーザの利用者端末７０に送信する。また、情報提示部１６は、検索しているユーザと類似するユーザをグループテーブル２４から抽出し、類似するユーザがアクセスしたアイテムの情報をアクセス履歴テーブル２５から取得する。そして、情報提示部１６は、取得したアイテムの情報のうち、検索結果に含まれないアイテムの情報を推奨アイテムの情報として、検索したユーザが利用する利用者端末７０に送信する。
【００６７】
なお、情報提示部１６は、類似するユーザがアクセスしたアイテムの情報のうち、ユーザが検索Ｉ／Ｆ上で選択した検索項目（特性項目）及び入力した検索値が合致するアイテムの情報を推奨アイテムの情報として出力してもよい。
【００６８】
次いで、ステップＳ５６では、情報提示部１６は、詳細表示の指示が入力されたか否かを判断する。このステップＳ５６の判断が否定された場合には、ステップＳ６０に移行する。一方、検索結果や推奨アイテムのいずれかがユーザによって選択され、アイテムの詳細情報を表示する旨の指示が出された場合には、ステップＳ５６の判断が肯定され、ステップＳ５８に移行する。
【００６９】
ステップＳ５８に移行すると、情報提示部１６は、選択されたアイテムの詳細な情報を不図示のアイテムＤＢから取得し、利用者端末７０に送信する。利用者端末７０は、受信した情報を表示部上に表示する。また、情報提示部１６は、詳細な情報が表示されたアイテムをアクセス履歴テーブル２５に記録する。ステップＳ５８の処理の後は、ステップＳ６０に移行する。
【００７０】
ステップＳ６０に移行すると、ユーザ分類部１４は、検索終了か否かを判断する。このステップＳ６０の判断が否定された場合には、ステップＳ５６に戻るが、肯定された場合には、図９の全処理を終了する。
【００７１】
（具体例）
ここで、具体例について説明する。
一例として、アイテムとしてツェナーダイオードの置換候補（代替候補）を検索する場合について説明する。ツェナーダイオードの置換候補を検索する場合、ユーザは、検索Ｉ／Ｆ上で、検索項目として特性項目（ピン数、パッケージ、故障率、寿命、ツェナー電圧等）を選択し、選択した特性項目の具体値（検索値）を入力する。
【００７２】
サーバ１０では、ユーザ分類部１４が、ユーザが検索Ｉ／Ｆにおいて選択した特性項目（例えば、寿命など）を取得し、選択した特性項目に基づいて、自己組織化マップ等を用いてユーザグループを生成する（Ｓ８０〜Ｓ８４）。そして、サーバ１０では、検索したユーザに類似するユーザが過去にアクセスしたツェナーダイオード等を、アクセス履歴テーブル２５から抽出して、検索したユーザが利用する利用者端末７０に送信する（Ｓ５４）。この場合、例えば、ユーザが「寿命が３年以上」という検索条件で検索をしていた場合には、類似するユーザが過去にアクセスしたツェナーダイオード等のうち、寿命が３年以上という検索条件に該当するツェナーダイオード等の情報のみを利用者端末７０に送信することとしてもよい。
【００７３】
なお、ツェナーダイオードは、置き換えが頻繁に起きるため、タイマ管理処理（図８）において利用するタイマ変数の閾値は小さめの値を設定する（ステップＳ４２参照）。
【００７４】
以上のように、本例では、検索傾向（選択する特性項目の傾向）が類似するユーザが過去にアクセスしたツェナーダイオード等の情報を、ツェナーダイオードを検索しているユーザに対して提供する。これにより、推奨アイテムの情報として適切な情報提供することが可能である。実際、複数部署の従業員が情報提供システム１００を運用した結果、図１１のような自己組織化マップが得られたが、この結果からは、ユーザが選択している特性項目と同様の特性項目を選択している従業員が同一部署の従業員であるとは限らないことが分かる。このため、自己組織化マップに基づく類似ユーザがアクセスしたアイテムの情報を推奨アイテムとすることにより、ユーザの所属等によらず、ユーザの興味に合った有用な情報をユーザに提供することができる可能性が高いと考えられる。
【００７５】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、サーバ１０のユーザ評価取得部１２は、アイテムを検索する際に用いる検索Ｉ／Ｆ（図４）において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目（特性項目）の情報を取得するとともに、評価値テーブル２２に記憶する（Ｓ１６）。そして、ユーザ分類部１４は、評価値テーブル２２に基づいて、ユーザに類似するユーザを特定する（Ｓ８０〜Ｓ８４）。更に、情報提示部１６は、類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する（Ｓ５４）。これにより、ユーザの検索傾向（選択する特性項目の傾向）が類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を推奨アイテムとしてユーザに提示することができるので、推奨アイテムとして適切な（ユーザの要求に適合した）アイテムの情報を提示することが可能となる。
【００７６】
ここで、類似ユーザをユーザの情報やユーザのアイテム選択結果に基づいて特定する場合には、（１）初見ユーザはユーザの情報やアイテム選択結果が分からないため利用できない、（２）ユーザがアクセスしたアイテムが異なれば、類似ユーザを抽出できない、（３）ユーザがアイテム自体ではなく、アイテムの特徴量（特性項目）に興味がある場合を考慮できない、などの事情がある。また、アイテム間の類似度に基づいて推奨アイテムをユーザに提示する場合には、（１）ユーザが過去にアクセスしたアイテムの履歴が必要となる、（２）ユーザがどのアイテムの特徴量（特性項目）に興味があるかを考慮できない、などの事情がある。これに対し、本実施形態では、ユーザの興味を考慮して、初見ユーザ等であっても適切な推奨アイテムの情報を提示することが可能となっている。
【００７７】
また、本実施形態では、類似するユーザが過去に参照したアイテムのうち、ユーザが検索Ｉ／Ｆで選択した特性項目と、検索値とから特定されるアイテムの情報を、推奨するアイテムの情報として出力することができる。これにより、ユーザが検索しているアイテムと類似するアイテムの情報を推奨アイテムの情報として提示することができる。
【００７８】
また、本実施形態では、評価値テーブル２２に記憶されている各特性項目の評価値（選択回数）を、検索したアイテムの価格に応じた閾値に基づいて削除することとしている。これにより、アイテムの置き換え、代替品の出現頻度等に基づく適切なタイミングで評価値のリセットを行うことが可能となる。
【００７９】
また、本実施形態では、評価値テーブル２２の評価値を更新しているユーザの同期フラグを「FALSE」に設定するので、ユーザグループを生成する際に、更新中の評価値を用いないようにすることができる。
【００８０】
なお、上記実施形態では、アクセス履歴テーブル２５において、各ユーザが各アイテムに最後にアクセスした日時を記録しておき、当該日時に基づいて、ユーザに推奨アイテムの情報として提示するか否かを判断することとしてもよい。例えば、最後にアクセスした日時からの期間が所定期間以内であるアイテムの情報のみを推奨アイテムの情報として提示する。ここで、所定期間は、アイテム種類に基づいて定めることができる。例えば、アクセス履歴テーブル２５に格納されているアイテムのうち最も単価が高いアイテムと、最も単価が安いアイテムとを取得し、その平均値を求める。そして、平均値よりも単価が高いアイテムについては、長期の所定期間を設定する一方、平均値よりも単価が安いアイテムについては、短期の所定期間を設定するようにする。このようにすることで、ツェナーダイオードのように安価な部品（すなわち商品の切り替え周期が短いアイテム）については、過去の短い期間内に類似ユーザがアクセスしたアイテムの情報をユーザに提供することができる。一方、高価な部品（すなわち商品の切り替え周期が長いアイテム）については、過去の長い期間内に類似ユーザがアクセスしたアイテムの情報をユーザに提供することができる。これにより、商品の切り替え周期にあわせて、適切な推奨アイテムの情報をユーザに提供することができる。なお、単価に基づいて所定期間を設定する場合に限らず、その他の情報（例えば、寿命や故障率など）に基づいて所定期間を設定することとしてもよい。
【００８１】
なお、上記実施形態においては、推奨アイテムのほかに、類似ユーザがどのような特性項目を選択する傾向にあるかを、ユーザに対して提示するようにしてもよい。
【００８２】
なお、上記実施形態では、タイマ管理部１８は、タイマ変数テーブル２６のタイマ変数をカウントアップする（Ｓ３２）場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、特性項目が変更された場合に、ステップＳ１８においてタイマ変数テーブル２６のタイマ変数をアイテムごとに定めた閾値と同一の値に設定することとし、ステップＳ３２では、タイマ変数をカウントダウンするようにしてもよい。この場合、ステップＳ４２では、タイマ変数の値が０になったか否かを判断するようにすればよい。
【００８３】
なお、上記実施形態では、ユーザが検索Ｉ／Ｆを用いた検索を行う度に、ユーザグループを生成する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、所定時間ごとに、ユーザグループを生成する処理（Ｓ５２）を、図９の処理とは別に実行するようにしてもよい。
【００８４】
なお、上記実施形態では、検索対象のアイテムが、ツェナーダイオードなどの部品である場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、一般的なＥＣサイトの商品を検索対象のアイテムとしてもよい。この場合、サーバ１０は、ユーザが商品を検索する際に選択した検索項目（特性項目）に基づいて、ユーザグループを生成し、ユーザグループに属するユーザがアクセスした商品を検索したユーザに対して推奨商品として提示することとしてもよい。なお、商品がハードディスクであれば、特性項目は回転数等であり、商品がカーテンであれば、特性項目は柄等であり、商品がクッションであれば、特性項目は材質等である。
【００８５】
例えば、ＥＣサイトにおける各ユーザの服の購入履歴が、図１２に示すようなものであったとする。この場合、強調フィルタリング手法を用いるとすると、新たな服を購入するＡさんに対しては、ＡさんがＴシャツの購入頻度が高いこと（Ｔシャツに興味があること）に着目して、Ｔシャツを購入している他のユーザ（例えば同世代のＢさん）が購入したＴシャツを推薦することになる。これに対し、上記実施形態の方法を用いた場合には、Ａさんが服を購入する際に、特性項目「色」を選択することが多いことに基づいて、Ａさんと類似する人を特定する。そして、Ａさんが特性項目「色」として「青」を選択した場合には、Ａさんに類似する人（例えばＣさん）が購入した青色の服（例えば青色のワイシャツ）をＡさんに推薦する。これにより、検索傾向が類似するユーザが過去に購入した服の情報を推奨情報としてユーザに提示することができるので、ユーザの要求に適合した情報を提示することが可能となる。なお、Ａさんに対して、Ｃさんが購入した青色のワイシャツを提示するとともに、強調フィルタリング手法に基づいてＢさんが購入したＴシャツを提示してももちろん良い。なお、服以外の商品、例えば靴や帽子等においても、上記のような情報提示を行うことが可能である。
【００８６】
また、例えば、ＥＣサイトにおける各ユーザの炊飯器の購入履歴が、図１３に示すようなものであったとする。この場合、強調フィルタリング手法を用いるとすると、新たな炊飯器を購入するＡさんに対しては、過去に大型炊飯器を購入しているので、Ａさんに例えば同世代のＢさんが購入した大型の炊飯器をＡさんに推薦することになる。これに対し、上記実施形態の方法を用いた場合には、Ａさんが炊飯器を購入する際に、特性項目「サイズ」を選択することが多いことに基づいて、Ａさんと類似する人（例えばＢさんとＣさん）を特定する。そして、Ａさんが特性項目「サイズ」として「大」を選択した場合には、Ａさんに類似する人が購入したサイズ「大」の炊飯器をＡさんに推薦する。また、Ａさんが特性項目「サイズ」として「小」を選択した場合には、Ａさんに類似する人が購入したサイズ「小」の炊飯器をＡさんに推薦する。これにより、検索傾向が類似するユーザが過去に購入した商品の情報を推奨情報としてユーザに提示することができるので、ユーザの要求に適合した情報を提示することが可能となる。なお、炊飯器以外の家電やその他の商品においても、上記のような情報提示を行うことが可能である。
【００８７】
また、例えば、旅行プランの検索サイトの旅行商品を検索対象のアイテムとしてもよい。例えば、宿泊先の予約サイトにおける各ユーザの予約履歴が、図１４に示すようなものであったとする。なお、図１４の項目「目的」には、ユーザが選択した宿泊の目的「出張」や「レジャー」が格納される。この場合、強調フィルタリング手法を用いるとすると、新たにホテルを予約しようとしているＡさん（東京駅近郊のホテルを予約する頻度が高い）に対して、他の人が予約した東京駅近郊のホテルを推薦することになる。これに対し、上記実施形態の方法を用いた場合には、Ａさんがホテルを予約する際に、特性項目「目的」を選択することが多いことに基づいて、Ａさんと類似する人（例えば、ＢさんとＣさん）を特定する。そして、Ａさんが特性項目「目的」として「レジャー」を選択した場合には、Ａさんに類似する人が予約した目的「レジャー」のホテルをＡさんに推薦する。これにより、ユーザの要求に適合した情報を提示することが可能となる。
【００８８】
更に、例えば、賃貸物件検索サイトの賃貸物件の情報を検索対象のアイテムとしてもよい。この場合、検索項目（特性項目）には、場所、家賃、間取り、駅からの距離などが含まれることになる。
【００８９】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００９０】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９１】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００９２】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これ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内において種々変形実施可能である。
【００９３】
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得し、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶し、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定し、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする推奨アイテム出力方法。
（付記２）  前記出力する処理では、前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報のうち、前記ユーザが検索画面で選択した検索項目と、入力した前記検索項目の値とから特定されるアイテムの情報を、推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記１に記載の推奨アイテム出力方法。
（付記３）  前記記憶部に記憶されている前記検索項目の情報を、検索したアイテムの価格に応じた時間に基づいて削除する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記１又は２に記載の推奨アイテム出力方法。
（付記４）  前記出力する処理では、前記ユーザが検索したアイテムに基づいて定まる期間内において前記類似するユーザが参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の推奨アイテム出力方法。
（付記５）  アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得し、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶し、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定し、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推奨アイテム出力プログラム。
（付記６）  前記出力する処理では、前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報のうち、前記ユーザが検索画面で選択した検索項目と、入力した前記検索項目の値とから特定されるアイテムの情報を、推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記５に記載の推奨アイテム出力プログラム。
（付記７）  前記記憶部に記憶されている前記検索項目の情報を、検索したアイテムの価格に応じた時間に基づいて削除する、処理を前記コンピュータが更に実行することを特徴とする付記５又は６に記載の推奨アイテム出力プログラム。
（付記８）  前記出力する処理では、前記ユーザが検索したアイテムに基づいて定まる期間内において前記類似するユーザが参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記５〜７のいずれかに記載の推奨アイテム出力プログラム。
（付記９）  アイテムの検索画面において、ユーザがアイテムを検索した際に選択した検索項目の情報を取得する取得部と、
複数のユーザが過去に選択した検索項目の情報をユーザ毎に記憶する記憶部に前記取得する処理で取得した前記検索項目の情報を記憶する記憶処理部と、
前記記憶部を参照して、前記ユーザに類似するユーザを特定する特定部と、
前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する出力部と、
を備える推奨アイテム出力装置。
（付記１０）  前記出力部は、前記類似するユーザが過去に参照したアイテムの情報のうち、前記ユーザが検索画面で選択した検索項目と、入力した前記検索項目の値とから特定されるアイテムの情報を、推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記９に記載の推奨アイテム出力装置。
（付記１１）  前記記憶部に記憶されている前記検索項目の情報を、検索したアイテムの価格に応じた時間に基づいて削除する削除部を更に備える付記９又は１０に記載の推奨アイテム出力装置。
（付記１２）  前記出力部は、前記ユーザが検索したアイテムに基づいて定まる期間内において前記類似するユーザが参照したアイテムの情報を、前記ユーザに対して推奨するアイテムの情報として出力する、ことを特徴とする付記９〜１１のいずれかに記載の推奨アイテム出力装置。
【符号の説明】
【００９４】
１０  サーバ（推奨アイテム出力装置）
１２  ユーザ評価取得部（取得部、記憶処理部）
１４  ユーザ分類部（特定部、削除部）
１６  情報提示部（出力部）
２２  評価値テーブル（記憶部）
【図１】
0006634972.tif 000003
【図２】
0006634972.tif 000004
【図３】
0006634972.tif 000005
【図４】
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【図５】
0006634972.tif 000007
【図６】
0006634972.tif 000008
【図７】
0006634972.tif 000009
【図８】
0006634972.tif 000010
【図９】
0006634972.tif 000011
【図１０】
0006634972.tif 000012
【図１１】
0006634972.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
0006634972.tif 000015
【図１４】
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