(57)【要約】【課題】より適切に柔軟にカリキュラムなどを推薦することのできるシステムを提供する。【手段】学習履歴管理手段１４は、学習者ＤＢ１６に各ユーザの履修したカリキュラムを記録する。相関関係表生成手段１８および強相関グループ作成手段２４は、学習者ＤＢ１６に基づいて、履修傾向の類似するユーザ同士でグルーピングを行う。推薦手段２２は、対象ユーザの属するグループ全体の持つ履修履歴と対象ユーザの履修履歴とに基づいて、推薦するカリキュラムを決定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
端末装置からの申し込みに応じた処理を行うサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを備えた推薦システムであって、
端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、
サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するよう構成されており、
サーバ装置は、各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、対象ユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行うように構成された推薦システム。
【請求項２】
端末装置からの申し込みに応じた処理を行う推薦サーバ装置であって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するよう構成されており、
各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、対象ユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行うように構成された推薦サーバ装置。
【請求項３】
端末装置からの申し込みに応じた処理を行う処理を、コンピュータに行わせるためのプログラムであって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行し、
各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、対象ユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行う処理をコンピュータに行わせるためのプログラム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、各ユーザごとに、当該ユーザの要求履歴と要求履歴傾向の類似する他のユーザをグループ化することを特徴とするもの。
【請求項５】
請求項４のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、さらに、要求対象の持つ属性的類似性も加味して行うことを特徴とするもの。
【請求項６】
請求項４のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、さらに、各ユーザの属性的類似性も加味して行うことを特徴とするもの。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
当該ユーザが属するグループの中の他のユーザの要求履歴に含まれる要求対象のうち、当該ユーザの要求履歴に含まれていない要求対象を推薦対象候補とすることを特徴とするもの。
【請求項８】
請求項７のシステム、装置またはプログラムにおいて、
当該ユーザの要求傾向に類似する度合いの高い要求傾向を有する他のユーザの要求対象ほど、推薦の優先度を高くすることを特徴とするもの。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
ユーザにより端末装置から与えられた要求対象属性も考慮して、要求対象を推薦対象として抽出することを特徴とするもの。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記申し込みは、商品購入の申し込みまたはサービス提供の申し出であることを特徴とするもの。
【請求項１１】
請求項１０のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記申し込みは、サーバ装置が配信する学習コンテンツの申し込みであることを特徴とするもの。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記要求対象が複数集まって要求対象組が構成されていて、あらかじめ、要求対象組とそれを構成する要求対象の定義をあらかじめ記録しており、
複数の要求対象を仮の推薦対象として算出し、
当該複数の仮の推薦対象と類似した要求対象によって構成される要求対象組を推薦対象とすることを特徴とするもの。
【請求項１３】
請求項１〜１１のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記要求対象が複数集まって要求対象組が構成されていて、あらかじめ、要求対象組とそれを構成する要求対象の定義をあらかじめ記録しており、
複数の要求対象を仮の推薦対象として算出し、
当該複数の仮の推薦対象と最も類似した要求対象によって構成される要求対象組を基本推薦対象とし、
当該複数の仮の推薦対象と選択された基本推薦対象を構成する要求対象との類似性が所定値以下の場合には、複数の仮の推薦対象に基づいて、前記基本推薦対象の要求対象を修正し、新たな要求対象組を生成し、これを推薦対象とすることを特徴とするもの。
【請求項１４】
端末装置からの申し込みに応じた処理を行う推薦サーバ装置であって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するよう構成されており、
推薦を行う対象とする対象ユーザの要求傾向に最も類似する要求傾向を有する他のユーザの要求履歴に含まれる要求対象のうち、当該対象ユーザの要求履歴に含まれていない要求対象を推薦対象として抽出することを特徴とする推薦サーバ装置。
【請求項１５】
端末装置からの申し込みに応じた処理を行うサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを用いた推薦方法であって、
端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、
サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するものであって、
サーバ装置は、各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、特定のユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行うことを特徴とする推薦方法。
【請求項１６】
端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する推薦サーバ装置と、当該推薦サーバ装置と通信可能な端末装置とを備えた学習コンテンツ推薦システムであって、
端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記推薦サーバ装置に向けて希望する学習コンテンツの受講申し込みを行い、
推薦サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末装置に提供するよう構成されており、
推薦サーバ装置は、各ユーザの学習コンテンツの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する履修傾向と、推薦を行う対象となる対象ユーザの有する履修傾向とに基づいて、当該対象ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行うように構成された学習コンテンツ推薦システム。
【請求項１７】
端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する推薦サーバ装置であって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末装置に提供するよう構成されており、
各ユーザの学習コンテンツの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する履修傾向と、推薦を行う対象となる対象ユーザの有する履修傾向とに基づいて、当該対象ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行うように構成された推薦サーバ装置。
【請求項１８】
端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する処理をコンピュータに行わせるためのプログラムであって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末装置に提供し、
各ユーザの学習コンテンツの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する履修傾向と、推薦を行う対象となる対象ユーザの有する履修傾向とに基づいて、当該対象ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行う処理をコンピュータに行わせるためのプログラム。
【請求項１９】
請求項１４〜１６のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、各ユーザごとに、当該ユーザの履修履歴と傾向の類似する他のユーザをグループ化することを特徴とするもの。
【請求項２０】
請求項１９のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、各ユーザがいずれの学習コンテンツを検索したかという検索履歴も考慮して行うことを特徴とするもの。
【請求項２１】
請求項１９のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、さらに、学習コンテンツの持つ属性的類似性も加味して行うことを特徴とするもの。
【請求項２２】
請求項１９のシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記グルーピングは、さらに、各ユーザの属性的類似性も加味して行うことを特徴とするもの。
【請求項２３】
請求項１６〜２２のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
各ユーザが履修した学習コンテンツによる学習効果を、端末装置から取得し、あるいは判断し、
履修履歴のうち、学習効果が所定値以下の学習コンテンツを、前記グルーピングの際の判断基準から除外することを特徴とするもの。
【請求項２４】
請求項１６〜２３のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
当該ユーザが属するグループの中の他のユーザの履修履歴に含まれる学習コンテンツのうち、当該ユーザの履修履歴に含まれていない学習コンテンツを推薦対象として抽出することを特徴とするもの。
【請求項２５】
請求項２４のシステム、装置またはプログラムにおいて、
当該ユーザの履修履歴に類似する度合いの高い履修履歴を有する他のユーザの学習コンテンツほど、推薦の優先度を高くすることを特徴とするもの。
【請求項２６】
請求項１６〜２５のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
ユーザ操作により端末装置から与えられた学習コンテンツ属性も考慮して、学習コンテンツを推薦対象として抽出することを特徴とするもの。
【請求項２７】
請求項１６〜２６のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、前記学習コンテンツが複数集まって学習コンテンツ組が構成されていて、あらかじめ、学習コンテンツ組とそれを構成する学習コンテンツの関係をあらかじめ記録しており、
複数の学習コンテンツを仮の推薦対象として算出し、
当該複数の仮の推薦対象と類似した学習コンテンツによって構成される学習コンテンツ組を推薦対象とすることを特徴とするもの。
【請求項２８】
請求項１６〜２６のいずれかのシステム、装置またはプログラムにおいて、
前記学習コンテンツが複数集まって学習コンテンツ組が構成されていて、あらかじめ、学習コンテンツ組とそれを構成する学習コンテンツの関係をあらかじめ記録しており、
複数の学習コンテンツを仮の推薦対象として算出し、
当該複数の仮の推薦対象と最も類似した学習コンテンツによって構成される学習コンテンツ組を基本推薦対象とし、
当該複数の仮の推薦対象と選択された基本推薦対象を構成する学習コンテンツとの類似性が所定値以下の場合には、複数の仮の推薦対象に基づいて、前記基本推薦対象の要求対象を修正し、新たな学習コンテンツ組を生成し、これを推薦対象とすることを特徴とするもの。
【請求項２９】
端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する推薦サーバ装置であって、
端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末に提供するよう構成されており、
推薦を行う対象とする対象ユーザの履修履歴に最も類似する履修履歴を有する他のユーザの履修履歴に含まれる学習コンテンツのうち、当該対象ユーザの履修履歴に含まれていない履修履歴を推薦対象として抽出することを特徴とする推薦サーバ装置。
【請求項３０】
端末装置からの申し込みに応じた学習コンテンツを提供するサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを用いた学習コンテンツ推薦方法であって、
端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、
サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを提供するものであって、
サーバ装置は、各ユーザの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する履修履歴と、特定のユーザの有する履修履歴とに基づいて、当該ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行うことを特徴とする学習コンテンツ推薦方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【従来技術】
ユーザの性格や購入履歴に応じて、サービスや商品を推薦するシステムが知られている。たとえば、特許文献１には、ユーザの学習記録に基づいて学習者の性格を推定し、当該学習者の性格に基づいて次に提供する教材を変えるシステムが開示されている。これにより、ユーザの性格に応じて、次に使用する教材を選択することができる。
【０００２】
しかしながら、学習者の性格だけに基づいて次に使用する教材を決定しているので、教材の選定が固定的となり、発展性がなくなる可能性があった。
【０００３】
この発明は、商品やサービスなどの推薦において、より発展性の高い推薦を行うことの可能なシステムを提供することを目的とする。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−１９６６５８号公報
【課題を解決するための手段】
（１）この発明に係る推薦システムは、端末装置からの申し込みに応じた処理を行うサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを備えた推薦システムであって、端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するよう構成されており、サーバ装置は、各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、特定のユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行うように構成されている。
【０００５】
したがって、他のユーザの要求の変動に応じて、当該ユーザに対する推薦対象がダイナミックに変化し、より発展性の高い推薦を行うことができる。
【０００６】
（４）この発明に係る推薦システムは、グルーピングにおいて、各ユーザごとに、当該ユーザの要求履歴と要求履歴傾向の類似する他のユーザをグループ化することを特徴としている。
【０００７】
したがって、同じような要求傾向を有する他のユーザの要求傾向に基づいて、申込対象を推薦することができる。
【０００８】
（５）この発明に係る推薦システムは、グルーピングにおいて、さらに、要求対象の持つ属性的類似性も加味して行うことを特徴としている。
【０００９】
したがって、要求対象の持つ属性も考慮してグルーピングを行うことができ、より適切に要求対象を推薦することができる。
【００１０】
（６）この発明に係る推薦システムは、グルーピングにおいて、さらに、各ユーザの属性的類似性も加味して行うことを特徴としている。
【００１１】
したがって、より適切に要求対象を推薦することができる。
【００１２】
（７）この発明に係る推薦システムは、当該ユーザが属するグループの中の他のユーザの要求履歴に含まれる要求対象のうち、当該ユーザの要求履歴に含まれていない要求対象を推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００１３】
したがって、他のユーザの傾向から見て当該ユーザにとって興味があると思われる要求対象を推薦することができる。
【００１４】
（８）この発明に係る推薦システムは、当該ユーザの要求傾向に類似する度合いの高い要求傾向を有する他のユーザの要求対象ほど、推薦の優先度を高くすることを特徴としている。
【００１５】
したがって、より適切に、当該ユーザにとって興味があると思われる要求対象を推薦することができる。
【００１６】
（９）この発明に係る推薦システムは、ユーザにより端末装置から与えられた要求対象属性も考慮して、要求対象を推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００１７】
したがって、ユーザが希望する要求対象の属性の範囲において、要求対象を推薦することができる。
【００１８】
（１０）この発明に係る推薦システムは、申し込みは、商品購入の申し込みまたはサービス提供の申し出であることを特徴としている。
【００１９】
したがって、ユーザに対して、サービスや商品の推薦を行うことができる。
【００２０】
（１１）この発明に係る推薦システムは、申し込みは、サーバ装置が配信する学習コンテンツの申し込みであることを特徴としている。
【００２１】
したがって、ユーザに対して、学習コンテンツの推薦を行うことができる。
【００２２】
（１２）この発明に係る推薦システムは、要求対象が複数集まって要求対象組が構成されていて、あらかじめ、要求対象組とそれを構成する要求対象の定義をあらかじめ記録しており、複数の要求対象を仮の推薦対象として算出し、当該複数の仮の推薦対象と類似した要求対象によって構成される要求対象組を推薦対象とすることを特徴としている。
【００２３】
したがって、より的確に、推薦対象を選択することができる。
【００２４】
（１３）この発明に係る推薦システムは、要求対象が複数集まって要求対象組が構成されていて、あらかじめ、要求対象組とそれを構成する要求対象の定義をあらかじめ記録しており、複数の要求対象を仮の推薦対象として算出し、当該複数の仮の推薦対象と最も類似した要求対象によって構成される要求対象組を基本推薦対象とし、当該複数の仮の推薦対象と選択された基本推薦対象を構成する要求対象との類似性が所定値以下の場合には、複数の仮の推薦対象に基づいて、前記基本推薦対象の要求対象を修正し、新たな要求対象組を生成し、これを推薦対象とすることを特徴としている。
【００２５】
したがって、適切な推薦対象が見いだせなかった場合には、自動的に、好ましい要求対象組を生成して推薦することができる。
【００２６】
（１４）この発明に係る推薦サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じた処理を行う推薦サーバ装置であって、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するよう構成されており、推薦を行う対象とする対象ユーザの要求傾向に最も類似する要求傾向を有する他のユーザの要求履歴に含まれる要求対象のうち、当該対象ユーザの要求履歴に含まれていない要求対象を推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００２７】
したがって、最も類似する要求傾向を有する他のユーザの要求履歴に基づいて、当該ユーザがまだ要求していない要求対象を推薦することができる。
【００２８】
（１５）この発明に係る推薦方法は、端末装置からの申し込みに応じた処理を行うサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを用いた推薦方法であって、端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する処理を実行するものであって、サーバ装置は、各ユーザの要求履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する要求傾向と、特定のユーザの有する要求傾向とに基づいて、当該ユーザに対して申し込み対象の推薦を行うことを特徴としている。
【００２９】
したがって、他のユーザの要求の変動に応じて、当該ユーザに対する推薦対象がダイナミックに変化し、より発展性の高い推薦を行うことができる。
【００３０】
（１６）この発明に係る学習コンテンツ推薦システムは、端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する推薦サーバ装置と、当該推薦サーバ装置と通信可能な端末装置とを備えた学習コンテンツ推薦システムであって、端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記推薦サーバ装置に向けて希望する学習コンテンツの受講申し込みを行い、推薦サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末装置に提供するよう構成されており、推薦サーバ装置は、各ユーザの学習コンテンツの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する履修傾向と、推薦を行う対象となる対象ユーザの有する履修傾向とに基づいて、当該対象ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行うように構成されている。
【００３１】
したがって、他のユーザの履修状況の変動に応じて、当該ユーザに対して推薦する学習コンテンツがダイナミックに変化し、より発展性の高い推薦を行うことができる。
【００３２】
（１９）この発明に係る学習推薦システムは、グルーピングにおいて、各ユーザごとに、当該ユーザの履修履歴と傾向の類似する他のユーザをグループ化することを特徴としている。
【００３３】
したがって、同じような要求傾向を有する他のユーザの要求傾向に基づいて、申込対象を推薦することができる。
【００３４】
（２０）この発明に係る学習推薦システムは、グルーピングにおいて、各ユーザがいずれの学習コンテンツを検索したかという検索履歴も考慮して行うことを特徴としている。
【００３５】
したがって、履修履歴だけでなく検索履歴も考慮してグルーピングを行うことができる。
【００３６】
（２１）この発明に係る学習推薦システムは、グルーピングにおいて、さらに、学習コンテンツの持つ属性的類似性も加味して行うことを特徴としている。
【００３７】
したがって、各学習者の履修履歴における学習コンテンツの属性も考慮してグルーピングを行うことができる。
【００３８】
（２２）この発明に係る学習推薦システムは、グルーピングにおいて、さらに、各ユーザの属性的類似性も加味して行うことを特徴としている。
【００３９】
したがって、ユーザ属性の類似した他のユーザの履修履歴に基づく推薦を行うことができる。
【００４０】
（２３）この発明に係る学習推薦システムは、各ユーザが履修した学習コンテンツによる学習効果を、端末装置から取得し、あるいは判断し、履修履歴のうち、学習効果が所定値以下の学習コンテンツを、前記グルーピングの際の判断基準から除外することを特徴としている。
【００４１】
したがって、効果のあった学習コンテンツだけをグルーピングの判断基準として、適切な推薦を可能としている。
【００４２】
（２４）この発明に係る学習推薦システムは、当該ユーザが属するグループの中の他のユーザの履修履歴に含まれる学習コンテンツのうち、当該ユーザの履修履歴に含まれていない学習コンテンツを推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００４３】
したがって、履修傾向の類似する他のユーザが履修した学習コンテンツのうち、当該ユーザが履修していない学習コンテンツを推薦することができる。
【００４４】
（２５）この発明に係る推薦システムは、当該ユーザの履修履歴に類似する度合いの高い履修履歴を有する他のユーザの学習コンテンツほど、推薦の優先度を高くすることを特徴としている。
【００４５】
したがって、より効果的な推薦を行うことができる。
【００４６】
（２６）この発明に係る推薦システムは、ユーザ操作により端末装置から与えられた学習コンテンツ属性も考慮して、学習コンテンツを推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００４７】
したがって、ユーザの希望するコンテンツ属性の範囲において、学習コンテンツの推薦を行うことができる。
【００４８】
（２７）この発明に係る推薦システムは、学習コンテンツが複数集まって学習コンテンツ組が構成されていて、あらかじめ、学習コンテンツ組とそれを構成する学習コンテンツの関係をあらかじめ記録しており、複数の学習コンテンツを仮の推薦対象として算出し、当該複数の仮の推薦対象と類似した学習コンテンツによって構成される学習コンテンツ組を推薦対象とすることを特徴としている。
【００４９】
したがって、より的確に学習コンテンツ組を推薦することができる。
【００５０】
（２８）この発明に係る推薦システムは、学習コンテンツが複数集まって学習コンテンツ組が構成されていて、あらかじめ、学習コンテンツ組とそれを構成する学習コンテンツの関係をあらかじめ記録しており、複数の学習コンテンツを仮の推薦対象として算出し、当該複数の仮の推薦対象と最も類似した学習コンテンツによって構成される学習コンテンツ組を基本推薦対象とし、当該複数の仮の推薦対象と選択された基本推薦対象を構成する学習コンテンツとの類似性が所定値以下の場合には、複数の仮の推薦対象に基づいて、前記基本推薦対象の要求対象を修正し、新たな学習コンテンツ組を生成し、これを推薦対象とすることを特徴としている。
【００５１】
したがって、適切な学習コンテンツ組が見いだせない場合には、自動的に新たな学習コンテンツ組を生成して、これを推薦対象とすることができる。
【００５２】
（２９）この発明に係る推薦サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて学習コンテンツを提供する推薦サーバ装置であって、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを端末に提供するよう構成されており、推薦を行う対象とする対象ユーザの履修履歴に最も類似する履修履歴を有する他のユーザの履修履歴に含まれる学習コンテンツのうち、当該対象ユーザの履修履歴に含まれていない履修履歴を推薦対象として抽出することを特徴としている。
【００５３】
したがって、最も類似する履修傾向を有する他のユーザの要求履歴に基づいて、当該ユーザがまだ履修していない学習コンテンツを推薦することができる。
【００５４】
（３０）この発明の学習コンテンツ推薦方法は、端末装置からの申し込みに応じた学習コンテンツを提供するサーバ装置と、当該サーバ装置と通信可能な端末装置とを用いた学習コンテンツ推薦方法であって、端末装置は、ユーザの指令を受けて、前記サーバ装置に向けて申し込みを行い、サーバ装置は、端末装置からの申し込みに応じて、当該申し込みに対応する学習コンテンツを提供するものであって、サーバ装置は、各ユーザの履修履歴に基づいて各ユーザをグルーピングし、当該グループが有する理数履歴と、特定のユーザの有する履修履歴とに基づいて、当該ユーザに対して学習コンテンツの推薦を行うことを特徴としている。
【００５５】
「グループが有する要求傾向」とは、当該グループに関連する要求傾向であり、グループの平均的な要求傾向やグループ内の特定のユーザの要求傾向などを含む概念である。
【００５６】
「申し込みに対応する処理」には、申し込みに応じて行う受注処理、商品送信処理、アクセス許可キーやパスワードなどの発行処理を含む。
【００５７】
「要求履歴」とは、少なくともサーバ装置に対して何らかの処理を申し込んだ履歴であり、実施形態では、履修履歴がこれに対応する。
【００５８】
「要求傾向」とは、過去の要求における傾向をいい、どのような要求対象を要求したかなどの傾向を含む概念である。
【００５９】
「要求対象」とは、サーバ装置に対して行う申し込みの対象であり、商品やサービスを含む概念である。実施形態では、カリキュラムや学習パーツがなどがこれに該当する。
【００６０】
「要求対象組」とは、要求対象が複数集まって構成されるものをいう。実施形態では、学習パーツが集まって構成されるカリキュラムがこれに該当する。
【００６１】
「学習コンテンツ」とは、学習に利用されるプログラムやデータであり、実施形態では、カリキュラムや学習パーツがこれに対応する。
【００６２】
「学習コンテンツ組」とは、学習コンテンツが複数集まって構成されるものをいう。実施形態では、学習パーツが集まって構成されるカリキュラムがこれに該当する。
【００６３】
「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【００６４】
この発明の一実施形態による推薦システムを、学習システムに適用した場合を例として説明する。
【００６５】
図１は、本システムの全体構成である。インターネット８を介して、多数の端末装置２、４およびサーバ装置６が通信可能に接続されている。サーバ装置６は、学習コンテンツを記録しており、端末装置２、４の要求に応じて、記録されている学習コンテンツを提供する。また、サーバ装置６は、端末装置２を使用する学習者（ユーザ）に対して、学習コンテンツを推薦する機能を有している。
【００６６】
図２に、サーバ装置６の推薦に関連する部分の機能を示す。サーバ装置６は、端末との通信を行う通信手段１２備えている。また、カリキュラム検索手段３０は、端末装置２、４からの検索要求を受けて、カリキュラムデータベース（ＤＢ）２６を検索し、検索結果を端末装置２、４に送り返す。カリキュラム提供手段３２は、端末装置２、４のユーザからの要求に応じて、カリキュラムＤＢ２６に記録されているカリキュラム（学習コンテンツ）を提供する。この実施形態では、端末装置２、４のブラウザに対して学習コンテンツを表示し、カリキュラムの提供を行うようにしている。しかし、学習コンテンツをダウンロードするようにして提供してもよい。
【００６７】
学習履歴管理手段１４は、各ユーザに提供したカリキュラムを記録するものである。つまり、各ユーザの学習履歴（履修履歴）を、学習履歴データベース（ＤＢ）１６に記録蓄積するものである。また、学習履歴管理手段１４は、カリキュラム終了したユーザに対して満足度を問い合わせ、また、テストを行って理解度を評価し、満足度と理解度の合計である学習効果も併せて学習履歴として記録するようにしている。
【００６８】
相関抽出手段１８は、学習履歴ＤＢ１６に記録された学習履歴のうち、理解度が所定値以下のものを取り除いて、各ユーザごとにどのようなカリキュラムを履修したかを示す相関関係表２０を生成する。
【００６９】
強相関グループ作成手段２４は、この相関関係表２０に基づいて、強相関グループ情報２８を生成する。強相関グループ情報２８は、各ユーザごとに、関連度の高い他のユーザを示した表である。つまり、各ユーザごとに、形成されたグループを示すものである。
【００７０】
推薦手段２２は、強相関グループ情報２８と学習者ＤＢ１６に基づいて、推薦するカリキュラムを決定する。推薦手段２２は、当該推薦カリキュラムの説明情報を、カリキュラムＤＢ２６が読み出して、通信手段１２を介し、端末装置２、４に送信する。このようにして、適切なカリキュラムを推薦することができる。
【００７１】
なお、この実施形態では、学習履歴管理手段１４と推薦手段２２によってカリキュラム推薦部３６が構成され、相関関係表生成手段１８と強相関グループ作成手段２４によって強相関グループ作成部３８が構成されている。
【００７２】
学習履歴管理手段１４は、図７のステップＳ３２がこれに対応する。相関関係表生成手段１８は、図１０のステップＳ６１がこれに対応する。強相関グループ作成手段２４は、図１０のステップＳ６２、Ｓ６３がこれに対応する。推薦手段２２は、図１４のステップＳ８２、Ｓ８３、Ｓ８４がこれに対応する。カリキュラム検索手段３０は、図７のステップＳ３１がこれに対応する。
【００７３】
図３に、サーバ装置６のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ４８には、ディスプレイ４０、キーボード／マウス４２、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４４、通信回路４６、メモリ５０、ハードディスク５２が接続されている。通信回路４６は、インターネットと通信をするための回路である。メモリ５０は、ＣＰＵ４８のワーク領域として使用するものである。ハードディスク５２には、学習者ＤＢ１６、カリキュラムＤＢ２６、相関関係表５８、強相関グループ情報６０が記録される。さらに、オペレーティングシステム（マイクロソフト社のＷＩＮＤＯＷＳ（商標）など）６４、学習処理を進行するための学習プログラム６３、推薦を行うための推薦プログラム６２も記録されている。
【００７４】
この学習プログラム６３、推薦プログラム６２は、ＣＤ−ＲＯＭ６６から、ＣＤ−ＲＯＭドライブ４４を介してインストールされたものである。この実施形態では、これらプログラムは、ＯＳ６４と協働して処理を行うようにしているが、学習プログラム６３、推薦プログラム６２単体で機能するようにしてもよい。
【００７５】
端末装置２や４のハードウエア構成は、基本的にサーバ装置６と同じである。ただし、ハードディスク５２には、学習者ＤＢ１６、カリキュラムＤＢ２６、相関関係表５８、強相関グループ情報６０、推薦プログラム６２、学習プログラム６３は記録されておらず、ブラウザプログラムが記録されている。端末装置２、４からは、このブラウザプログラムによって、サーバにアクセスするようにしている。
【００７６】
図４に、会員登録処理における端末装置２（または４）側の処理とサーバ装置６側の処理を示す。端末装置（学習者端末）２の処理は、ブラウザプログラムの行う処理である。サーバ装置６の処理は、学習プログラム中の会員登録処理の部分である。
【００７７】
ユーザが端末装置２を操作して会員登録画面の要求を行う。これにより、端末装置２のＣＰＵは、会員登録画面をサーバ装置６に対して要求する（ステップＳ１）。これに応じて、サーバ装置６のＣＰＵ４８は、会員登録画面を返送する（ステップＳ１１）。図５に、会員登録画面を示す。
【００７８】
ユーザによって入力された情報は、サーバ装置６に送り返される（ステップＳ２）。サーバ装置６の（サーバ装置６のＣＰＵ４８による処理を、サーバ装置６の処理と省略する。以下同じ）は、これを学習者ＤＢ１６に登録する（ステップＳ１２）。その後、登録の通知を、端末装置２に送信する。
【００７９】
図６に、学習者ＤＢ４５の内容である学習者情報を示す。端末装置２から送信されてきた基本個人情報（姓名など）、経歴情報（出身など）が記録される。さらに、サーバ装置６は、各ユーザに対してユニークな識別符号（ＩＤ）を与えて記録する。また、登録日時も記録する。なお、学習履歴の欄は、当該ユーザが履修を行うことによって追加されていく。
【００８０】
図７に、カリキュラムの検索と履修の処理を示す。端末装置２の処理は、ブラウザプログラムにより処理を示すものである。サーバ装置６の処理は、推薦プログラムの検索履修の部分を示すものである。
【００８１】
ユーザの操作により、端末装置２からカリキュラム（学習プログラム）検索画面の要求があると、図８に示すようなカリキュラム検索画面が、サーバ装置６から返送される。端末装置２においてユーザが検索条件を入力し、検索ボタンをクリックすると、検索指令がサーバ装置６に送信される（ステップＳ２１）。サーバ装置６は、これを受けて、与えられた検索条件に従って、カリキュラムＤＢ２６を検索する。
【００８２】
図９に、カリキュラムＤＢの内容を示す。カリキュラムごとにユニークに付されたＩＤ、登録日時が記録されている。また、基本情報として、タイトル、概要説明文、制作者名などが記録されている。さらに、キーワード検索のためのキーワードや、対象とする受講者の年齢・学歴などの属性が記録されている。また、このカリキュラムを構成するパーツが記述されている。ここで、パーツとは、カリキュラムを細分化した単位要素である。たとえば、カリキュラムが、「技術者のための知的財産入門」であれば、パーツとして、「特許の歴史」「特許要件」「特許出願手続」「特許権の効力」・・・などが記述されることになる。
【００８３】
図７に戻って、サーバ装置６は、検索結果を端末装置２に返信する（ステップＳ３１）。これを受けて、端末装置２のユーザは、受講したいカリキュラムがあればこれを選択して受講を要求する。サーバ装置６は、これを受け、端末装置２に向けて、当該カリキュラムのパーツを端末装置２に送信する。端末装置２は、このパーツに基づいて、学習を進める（ステップＳ２２）。
【００８４】
サーバ装置６は、図６の学習者ＤＢ１６における当該ユーザの「学習履歴」の欄に、ユーザが受講した当該カリキュラムのＩＤを記録する（ステップＳ３２）。このようにして、学習者ＤＢには、学習履歴が蓄積されていくことになる。
【００８５】
図１０に、演習および評価処理のフローチャートを示す。端末装置２の処理は、ブラウザプログラムによる処理であり、サーバ装置６の処理は推薦プログラムによる処理である。なお、サーバ装置６の処理を、カリキュラム推薦部３６と強相関グループ作成部３８の処理に分けて示している。これは、この実施形態においては、推薦プログラム６２が、カリキュラム推薦部３６のモジュールと強相関グループ作成部３８のモジュールとを備えているからである。
【００８６】
ユーザがカリキュラムを終了すると、端末装置２を操作して、演習・評価画面の要求を行う（ステップＳ４１）。サーバ装置６は、これを受けて、演習／評価画面を返信する（ステップＳ５１）。
【００８７】
演習・評価画面を図１１に示す。画面上部には、修了したカリキュラムの理解度を測るための演習問題が示されている。ユーザは、端末装置２を操作して解答を入力する。画面下部には、カリキュラムの内容を理解できたかどうかなど、カリキュラムに対するユーザの主観的評価を入力するエリアが示されている。
【００８８】
入力後、送信ボタンを押すと、これらの解答・入力は、サーバ装置６に送信される（ステップＳ４２）。これを受けて、サーバ装置６は、学習効果を評価する（ステップＳ５２）。つまり、演習の解答によって得られるカリキュラム内容に対する客観的な理解度と、評価に対する回答によって得られるカリキュラムに対する主観的な満足度とに基づいて、学習効果を評価する。たとえば、演習問題の各問ごとに点数を与えておき、正解なら当該点数を付与し、誤答なら０点として、全問題についての点数を合計して理解度を得ることができる。また、各評価の質問ごとに、「はい」の場合の配点と、「いいえ」の場合の配点とを決めておき、全室問についての点数を合計して満足度を得ることができる。全体としての学習効果は、理解度と満足度を合計したものとすればよい。
【００８９】
次に、サーバ装置６は、所定の学習効果に達していない（学習効果の低い）場合には学習効果フラグを「０」、所定の学習効果を越えている（学習効果のあった）場合には学習効果フラグを「１」とする。このようにして算定した学習効果フラグの値を、図６の学習者ＤＢの、当該ユーザの学習履歴の欄に反映する。つまり、当該ユーザの学習履歴欄において、当該カリキュラムのＩＤの後に、この学習フラグの値を追加する（ステップＳ５３）。図６においては、−の後に続けてフラグが記述されているのがわかる。
【００９０】
これにより、各ユーザの学習履歴欄に記述されている各カリキュラムについて、所定の学習効果を奏したか否かを判断することができる。なお、履修が開始されているものの、まだ、終了していないカリキュラムについては、このフラグが記述されない。図６の、ユーザＩＤ「０００００１」のカリキュラム「００１１３」などがこれに該当する。
【００９１】
次に、サーバ装置６は、学習者ＤＢの学習履歴欄に基づいて、相関関係表を生成する（ステップＳ６１）。この相関関係表は、各ユーザが終了したカリキュラムのうち、学習効果フラグが「１」のものを選択して表にしたものである。図１２に、相関関係表を示す。図１２では、たとえば、ユーザ「０００００１」が履修したカリキュラムのうち、学習効果のあったカリキュラムとして「０００１６８」「０００４２６」「０００７９５」「００１８６５」「００２６８３」「００２８４８」などが記述されている。
【００９２】
次に、サーバ装置６は、この相関関係表を用いて、学習履歴における相関の強いユーザをグルーピングし、強相関グループ情報を生成する（ステップＳ６２）。たとえば、図１２の相関関係表においては、ユーザ「０００００１」と「０００００３」がともにカリキュラム「００４２６」を有効に履修している（履修して学習効果を上げている）。したがって、ユーザ「０００００１」と「０００００３」は、相関値「１」を有することになる。ユーザ「０００００１」と「０００００３」が、他のカリキュラムにおいても共通していれば、相関値は「２」となる。つまり、ユーザＸとＹとの相関値は、両ユーザにおいて共通して有効に履修したカリキュラムの数Ｎとして算出できる。
【００９３】
上記の処理を、ユーザ「０００００１」を中心として、全てのユーザについて行う。これにより、ユーザ「０００００１」に関して、各ユーザの相関値を得ることができる。ユーザ「０００００１」は、この相関値が「１」以上の他のユーザとグループを構成することになる。これら他のユーザを、ユーザ「０００００１」の強相関グループとする。
【００９４】
図１３は、強相関グループ情報である。ユーザ「０００００１」は、ユーザ「０００００３」「０００４８２」「００１８６２」などとグループを構成していることが示されている。なお、サーバ装置６は、相関ユーザ１の欄に最も相関値の高いユーザを記述し、相関ユーザ２の欄、相関ユーザ３の欄と右へ行くほど相関値の低いユーザを記述する。また、ユーザ「０００００２」以下についても、上記と同様にして、強相関グループ情報を算出して記述する。
【００９５】
なお、サーバ装置６は、相関関係表、強相関グループ情報の更新において、変更のあったユーザについてのみこれを行う（ステップＳ６３）。
【００９６】
また、この実施形態では、いずれかのユーザがカリキュラムを終えるごとに相関関係表、強相関グループ情報を再計算するようにしている。しかし、所定期間ごと（たとえば、週末、月末など）に再計算を行うようにしてもよい。
【００９７】
次に、カリキュラムの推薦処理を図１４に示す。ユーザが、端末装置２からカリキュラム推薦のリクエストを行う（ステップＳ７１）。ここでは、ユーザ「０００００１」がカリキュラム推薦のリクエストを行ったものとする。このリクエストは、そのユーザＩＤ「０００００１」とともにサーバ装置６に送信される（ステップＳ８１）。サーバ装置６のカリキュラム推薦モジュール３６は、これを受けて、強相関グループ作成モジュール３８に対して、ユーザ「０００００１」の強相関グループ情報をリクエストする（ステップＳ８１）。
【００９８】
強相関グループ作成モジュール３８は、図１３の強相関グループ情報の中から、ユーザ「０００００１」に関するグループ情報を抽出して、カリキュラム推薦モジュール３６に与える（ステップＳ９１）。つまり、図１３の１行目のデータを与える。
【００９９】
これを受けて、カリキュラム推薦モジュール３６は、グループ情報に属する各ユーザが履修したカリキュラムを、学習者ＤＢから読み出して、図１５に示す中間表を生成する（ステップＳ８２）。なお、この中間表では、図１３の相関ユーザ１の欄に記載されているユーザから順に、記載される。つまり、相関値の高いユーザから順に記載されることになる。なお、この中間表は、一次的にメモリ５０上に生成される。また、この実施形態では、中間表に展開するカリキュラムとしては、学習効果フラグが「１」のもののみを選択するようにしている。しかし、「０」のものも含めて中間表を作成してもよい。
【０１００】
次に、カリキュラム推薦モジュール３６は、最も相関値の高いユーザ（図１５では、ユーザ「０００００３」）の履修コンテンツのうち、カリキュラム推薦をリクエストしたユーザ「０００００１」が履修していないカリキュラムを抽出する（ステップＳ８３）。なお、ユーザ「０００００１」が履修したカリキュラムは、学習者ＤＢ１６から取得することができる。
【０１０１】
このようにして抽出した推薦カリキュラムについて、推薦の優先度を決定する。この実施形態では、ユーザ「００００００３」の相関値を、優先度とする。ここでは、優先度の値が高いほど、優先度が高いとする。
【０１０２】
ユーザ「０００００３」についての処理を終えると、次に相関値の高いユーザ「０００４８２」について同様の処理を行う。ただし、ユーザ「０００００１」に関して抽出したカリキュラムと同じカリキュラムを抽出した場合には、当該カリキュラムの優先度を、ユーザ「０００００１」の相関値と、ユーザ「０００００３」の相関値とを加えた値とする。したがって、グループに属する多くのユーザに共通して抽出された推薦カリキュラムが、優先度が高くなる。
【０１０３】
以上の処理を、中間表の全てのユーザについて行う。このようにして得た推薦カリキュラムのうち、優先度の高いものから所定数を選択する。たとえば、優先度の高いものから３つを選択する。
【０１０４】
なお、この優先度を算出する際に、ユーザ「０００００１」が履修したカリキュラムと、各カリキュラムとの類似度を考慮して計算するようにしてもよい。
【０１０５】
次に、カリキュラム推薦モジュール３６は、各推薦カリキュラムの概要説明や各パーツの説明をカリキュラムＤＢから読み出す（ステップＳ８４）。続いて、カリキュラム推薦モジュール３６は、これらのデータをリクエストのあった端末装置２に返信する（ステップＳ８６）。
【０１０６】
これを受けて、端末装置２は、送られてきた推薦カリキュラムのデータを表示する（ステップＳ７２）。図１６に、端末装置２において表示される推薦画面を示す。タイトルとしてカリキュラム名が表示され、概要説明が表示される。また、このカリキュラムを構成する各パーツの説明も表示される。なお、次ボタン１０２を押すことにより、次の推薦候補を表示することができる。この表示順序は、前記優先度の高いものの順に行われる。
【０１０７】
このようにして、ユーザに対してカリキュラムの推薦を行うことができる。なお、この実施形態では、ユーザは、推薦画面から申し込みボタン１０４を押してカリキュラム提供を要求し、当該カリキュラムの履修を行うことができる。
【０１０８】
なお、上記実施形態では、カリキュラム単位で推薦を行うようにしたが、パーツ単位で上記と同様の処理を行って、パーツについて推薦を行うようにしてもよい。つまり、図１５の中間表を生成する際に、カリキュラムＤＢ２６を参照して、カリキュラムに代えて、各ユーザが履修したカリキュラムに含まれるパーツを記述すれば、パーツ単位での推薦を行うことができる。なお、異なるカリキュラムに同一のパーツが含まれていた場合には、１つのパーツに統合する。
【０１０９】
また、上記のようにパーツ単位で中間表を作成しつつ、カリキュラムについて推薦を行うようにしてもよい。このような実施形態による推薦処理を、図１７に示す。ステップＳ８３では、中間表に記述されている学習パーツのうち、推薦をリクエストしたユーザの履修していない学習パーツを抽出する。これら各学習パーツについて、カリキュラムにおいて説明したと同様の手法により優先度を算出し、優先度の高いものから順に、所定数の学習パーツを選択する。
【０１１０】
次に、カリキュラム推薦モジュール３６は、この所定数の学習パーツ（学習パーツ列）を、強相関グループ作成モジュールに与える（ステップＳ８４）。この学習パーツ列を受けた強相関グループ作成モジュール３８は、この学習パーツ列に最も近い構成を有するカリキュラムをカリキュラムＤＢ２６から検索する。
【０１１１】
検索は以下のようにして行う。学習パーツ列を、各カリキュラムごとにそれに含まれる学習パーツと比較し、合致度Ｍを算出する。ここで、合致度Ｍは、学習パーツ列とカリキュラム学習パーツとで合致したパーツの数ＭＭを、学習パーツ列のパーツの数ＭＥで乗じたものである。このようにして各カリキュラムごとに合致度を算出し、最も合致度の高いカリキュラムを検索結果として得る。
【０１１２】
強相関グループ作成モジュール３８は、検索したカリキュラムをその合致度とともにカリキュラム推薦モジュール３６に伝える（ステップＳ９２）。これを受けたカリキュラム推薦モジュール３６は、合致度が所定値を越えているかどうかを判断する。所定値を越えていれば、このカリキュラムを推薦カリキュラムとして端末装置２に送信する（ステップＳ８６）。
【０１１３】
合致度が所定値を越えていなければ、学習パーツ列によって新たなカリキュラムを生成する（ステップＳ８５）。この新たなカリキュラムを強相関グループ作成モジュール３８に伝え、カリキュラムＤＢに新規登録させる（ステップＳ９３）。また、この新たなカリキュラムを推薦カリキュラムとして端末装置２に送信する（ステップＳ８６）。
【０１１４】
以上のようにすれば、単なるカリキュラムの推薦だけでなく、新たなカリキュラムの生成を行うこともできる。
【０１１５】
なお、上記では、学習パーツ列によって新たなカリキュラムを生成したが、カリキュラムを学習パーツ列によって修正して新たなカリキュラムを生成してもよい。たとえば、学習パーツ間の類似度をあらかじめ記録しておく。カリキュラムに含まれる学習パーツと学習パーツ列との間で合致しない不一致学習パーツを選び出す。カリキュラムに含まれる不一致学習パーツのうち、学習パーツ列に含まれる不一致学習パーツと最も類似度の低いものを選択する。このようにして選択されたカリキュラム中の不一致学習パーツを、学習パーツ列中の不一致学習パーツと交換する。このようにして、カリキュラムを修正する。
【０１１６】
上記の各実施形態では、同一履修のカリキュラムの数に基づいて相関値を算出している。しかし、相関値（どの程度相関しているかの度合いを示す値）の算出において、カリキュラム間の類似度をあらかじめ定義しておき、この類似度を相関値の算出に反映してもよい。２つのカリキュラムの特徴が近接しているほど類似度を高くし、離れているほど類似度を低くする。同一のカリキュラムは、類似度が最も高く「１」とする。２つのユーザの相関値を算出する場合には、比較する両ユーザの履修カリキュラムを総当たりで比較し、各比較における両カリキュラムの類似度を合計すればよい。
【０１１７】
上記各実施形態では、学習効果のあったカリキュラムの中から推薦カリキュラムを選択している。しかし、学習効果のなかったカリキュラムや学習を開始して終了していないカリキュラムも対象としてもよい。また、各ユーザによるカリキュラムの検索結果も履歴として記録しておき、この検索されたカリキュラムも推薦の対象としてもよい。
【０１１８】
上記各実施形態では、各ユーザごとにグルーピングを行っている。したがって、１人のユーザが複数のグループに属する可能性がある。これに対し、１人のユーザが必ず１つのグループにのみ属するようにグルーピングをしてもよい。なお、グルーピングの際に、各ユーザの属性（性格、出身学部など）の類似性を考慮してもよい。
【０１１９】
上記各実施形態では、いずれのカリキュラムを推薦するかを決定するための優先度算出において、ユーザ間の相関値を用いている。しかし、さらに、各ユーザがいずれのカリキュラムを検索したかを記録しておき、推薦をリクエストしたユーザが検索したカリキュラムの優先度を高くするようにしてもよい。
【０１２０】
また、最も高い相関値を有するユーザの履修したカリキュラムの中で、推薦をリクエストしたユーザが履修していないカリキュラムを推薦カリキュラムとしてもよい。この場合、グルーピングを行ってもよいし、行わなくともよい。
【０１２１】
なお、図１３の強相関グループ情報において、各ユーザごとに相関値を併せて記録しておけば、後の処理の際に容易に相関値を得ることができる。
【０１２２】
また、推薦をリクエストする際に、ユーザが、所望のカリキュラムの属性（料金、履修期間、分野などの特徴）を端末装置から入力するようにし、推薦カリキュラムを選ぶ際に、この属性を考慮するようにしてもよい。たとえば、この属性に合致するカリキュラムのなかから、上記実施形態の手法によって推薦カリキュラムを選択するようにしてもよい。
【０１２３】
上記各実施形態では、ユーザの要求によって、カリキュラムの推薦を行っている。しかし、ユーザの要求がなくとも、サーバ装置６の側から自発的に推薦を行うようにしてもよい。たとえば、ユーザがカリキュラムを修了した際に、推薦を行うことができる。
【０１２４】
上記実施形態では、教育カリキュラムの提供を例として説明した。しかし、サーバ装置６にアクセスして商品やサービスに対する購入・提供などの要求を行う場合一般に適用することができる。また、複数の商品を組み合わせたセット商品や複数のサービスを統合した統合サービスなどは、上記実施形態におけるカリキュラムと学習パーツと同じように扱うことができる。
【０１２５】
上記各実施形態では、インターネット８によって通信を行っているが、ＬＡＮなどのネットワークによって通信を行うようにしてもよい。
【０１２６】
なお、上記各実施形態では、端末装置２、４とサーバ装置６とによって構築されているが、１台のコンピュータにて、これら装置の処理を行うようにしてもよい。この場合、複数のユーザが、この１台のコンピュータを用いることになる。たとえば、自動販売機などの場合には、このような形態があり得る。
【０１２７】
なお、上記実施形態では、サーバ装置６の算出した推薦内容を、端末装置２のブラウザにて表示するよいうにしている。しかし、メールなどによって送信してもよい。また、コンピュータ操作による電話やファクシミリによって、ユーザに伝達してもよく、プリントアウトをユーザに郵送してもよい。
【０１２８】
また、端末装置２からサーバ装置６に購入などの要求を行う場合だけでなく、購入要求などは、電話などで行い、その購入要求データを別途サーバ装置６に入力するような場合にも、適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態による推薦システムの全体構成である。
【図２】サーバ装置６機能ブロックを示す図である。
【図３】サーバ装置６のハードウエアを示す図である。
【図４】会員登録処理のフローチャートである。
【図５】会員登録画面を示す図である。
【図６】学習者情報を示す図である。
【図７】カリキュラムの検索と履修処理を示す図である。
【図８】カリキュラム検索画面を示す図である。
【図９】カリキュラムＤＢを示す図である。
【図１０】演習および評価のフローチャートを示す図である。
【図１１】演習・評価画面を示す図である。
【図１２】相関関係表を示す図である。
【図１３】強相関グループ情報を示す図である。
【図１４】推薦処理のフローチャートである。
【図１５】中間表を示す図である。
【図１６】推薦画面を示す図である。
【図１７】他の実施形態による推薦処理のフローチャートである。
【符号の説明】
２、４・・・端末装置
６・・・サーバ装置
８・・・インターネット
【図１】
2004178521.tif 000003
【図２】
2004178521.tif 000004
【図３】
2004178521.tif 000005
【図４】
2004178521.tif 000006
【図５】
2004178521.tif 000007
【図６】
2004178521.tif 000008
【図７】
2004178521.tif 000009
【図８】
2004178521.tif 000010
【図９】
2004178521.tif 000011
【図１０】
2004178521.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2004178521.tif 000014
【図１３】
2004178521.tif 000015
【図１４】
2004178521.tif 000016
【図１５】
2004178521.tif 000017
【図１６】
2004178521.tif 000018
【図１７】
2004178521.tif 000019
【手続補正書】
【提出日】平成15年1月23日(2003.1.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施形態による推薦システムを、学習システムに適用した場合を例として説明する。


【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2004178521.tif 000020
【図２】
2004178521.tif 000021
【図３】
2004178521.tif 000022
【図４】
2004178521.tif 000023
【図５】
2004178521.tif 000024
【図６】
2004178521.tif 000025
【図７】
2004178521.tif 000026
【図８】
2004178521.tif 000027
【図９】
2004178521.tif 000028
【図１０】
2004178521.tif 000029
【図１１】
2004178521.tif 000030
【図１２】
2004178521.tif 000031
【図１３】
2004178521.tif 000032
【図１４】
2004178521.tif 000033
【図１５】
2004178521.tif 000034
【図１６】
2004178521.tif 000035
【図１７】
2004178521.tif 000036