(57)【要約】【課題】Ｗｅｂサイト、店舗、利用者等におけるアクセス履歴が少ない場合でも、精度の高い紹介情報を提供することができる情報紹介装置、情報紹介方法、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とするものである。【解決手段】多数の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持し、履歴分析紹介装置から受信した所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、統合アクセス履歴保持手段から抽出し、利用者がアクセスしたアイテムと相関の高い第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出し、第２、３のアイテム群に含まれているアイテムのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出し、所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信するものである。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
履歴分析紹介装置と、履歴統合分析紹介装置とを具備する情報紹介システムであって、
上記履歴分析紹介装置は、
所定の利用者が所定のアイテムへアクセスした履歴を、利用者毎に、保持するローカルアクセス履歴保持手段と；
上記所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群を抽出する第１のアイテム群抽出手段と；
上記所定のアイテムと、上記第１のアイテム群とを送信する送信手段と；
を有し、
上記履歴統合分析紹介装置は、
上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を保持している統合アクセス履歴保持手段と；
上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出手段と；
上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出手段と；
上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出手段と；
上記第４のアイテム群を送信する第４のアイテム群送信手段と；
を有し、上記履歴分析紹介装置は、上記第４のアイテム群送信手段が送信した第４のアイテム群を受信し、上記第１のアイテム群と上記第４のアイテム群とを加えたアイテムのうちで、所望数のアイテムを上記利用者にお薦めアイテム群として紹介することを特徴とする情報紹介システム。
【請求項２】
請求項１において、
上記履歴統合分析紹介装置は、上記履歴分析紹介装置以外の装置から、定期的に、アクセス履歴の転送を受けることを特徴とする情報紹介システム。
【請求項３】
請求項１において、
上記所定の基準は、上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、出現回数の多いアイテムから、所定数抽出する基準であることを特徴とする情報紹介システム。
【請求項４】
請求項１において、
上記所定の基準は、上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとで共通して出現するアイテムを優先的に抽出する基準であることを特徴とする情報紹介システム。
【請求項５】
所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと、上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群とを、履歴分析紹介装置から受信する受信手段と；
上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を保持している統合アクセス履歴保持手段と；
上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出手段と；
上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出手段と；
上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出手段と；
上記第４のアイテム群を、上記所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信する第４のアイテム群送信手段と；
を有することを特徴とする履歴統合分析紹介装置。
【請求項６】
請求項５において、
上記履歴統合分析紹介装置は、上記履歴分析紹介装置以外の装置から、定期的に、アクセス履歴の転送を受けることを特徴とする履歴統合分析紹介装置。
【請求項７】
請求項５において、
上記所定の基準は、上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、出現回数の多いアイテムから、所定数抽出する基準であることを特徴とする履歴統合分析紹介装置。
【請求項８】
請求項５において、
上記所定の基準は、上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとで共通して出現するアイテムを優先的に抽出する基準であることを特徴とする履歴統合分析紹介装置。
【請求項９】
所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと、上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群とを、履歴分析紹介装置から受信する受信段階と；
上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持する統合アクセス履歴保持段階と；
上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出段階と；
上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出段階と；
上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出段階と；
上記第４のアイテム群を、上記所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信する第４のアイテム群送信段階と；
を有することを特徴とする情報紹介方法。
【請求項１０】
所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと、上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群とを、履歴分析紹介装置から受信する受信手順と；
上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持する統合アクセス履歴保持手順と；
上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出手順と；
上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出手順と；
上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出手順と；
上記第４のアイテム群を、上記所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信する第４のアイテム群送信手順と；
をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項１１】
所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと、上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群とを、履歴分析紹介装置から受信する受信手順と；
上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持する統合アクセス履歴保持手順と；
上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出手順と；
上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出手順と；
上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出手順と；
上記第４のアイテム群を、上記所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信する第４のアイテム群送信手順と；
をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多数の利用者が、多数のアイテムのそれぞれをアクセスしたアクセル履歴に基づいて、お勧めアイテムを紹介する情報紹介システム、情報紹介方法、プログラムおよび記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
多くの商品・情報を扱っているＷｅｂサイト、店舗等では、それらの商品・情報を、様々なジャンルに分類し、また、上記各ジャンルにおいて、特選商品、特価品等を用意し、これに伴い、商品、情報をさらに分類する。また、分類された商品の中から、個々の利用者に相応しい商品をお勧め商品として提示し、割引クーポンを出す場合には、利用者がより興味を持ちそうな商品・情報を提示するようにしている。
【０００３】
所定の利用者の興味がどこにあるかを知りたい場合、一般的には、上記所定の利用者に、興味のあるジャンルを指定してもらうが、この方法では、詳細な興味を把握することが困難である。したがって、所定の利用者に、興味のあるジャンルを指定してもらう場合、特定ジャンル内で、個別の商品を紹介することができないという問題がある。
【０００４】
また、従来、利用者の興味を知る方法として、個々の商品へのアクセス履歴を用いることによって利用者の興味を知る方法が知られている。この従来方法においては、商品単位で分析するので、個別の商品についてお勧めする商品を紹介することができるという特徴がある。
【０００５】
上記商品単位で分析する場合、協調フィルタリングの手法が、上記分析の方法としてよく使用されている。
【０００６】
上記協調フィルタリングの手法は、所定の利用者のアクセス履歴を、他の利用者のアクセス履歴と比較し、似たアクセス履歴を持つ利用者を検出し、上記似たアクセス履歴を持つ利用者として検出された利用者がアクセスした商品と、上記所定の利用者がアクセスした商品との関係性を示し、また、上記検出された利用者がアクセスした商品と上記所定の利用者との関係性を示す手法である。
【０００７】
この協調フィルタリングの手法では、商品全体の中から、所定の利用者がいくつかの商品へアクセスした履歴があれば、それらアクセス履歴に基づく商品を紹介することができる（たとえば、特許文献１、２、非特許文献１〜７参照）。
【０００８】
【特許文献１】
特開２００２−０８２６４１号公報
【特許文献２】
特開２００２−２９８００７号公報
【非特許文献１】
本橋健  外２名「ポータルサービスにおける広告・マーケティング技術」ＮＴＴ技術ジャーナル  Ｖｏｌ．１４，Ｎｏ．１，ｐｐ８５−８７，２００２
【非特許文献２】
本橋健  外１名「アクセス履歴を基に多様はｅビジネス展開を支援するアウェアネスネット」ＮＴＴ技術ジャーナル  Ｖｏｌ．１２，Ｎｏ．１１，ｐｐ８４−８５，２０００
【非特許文献３】
本橋健  外１名「アクセス履歴のみから利用者の嗜好を分析推薦するアウェアネスネット」情報処理学会、第６２回全国大会  特別トラック（１）グループウェアとネットワークサービス、全国大会講演論文集  ｐｐ．２５３−２５６  ２００１年３月
【非特許文献４】
鵜飼孝典  外１名「ブックマークの協調フィルタリングを利用したディレクトリ管理」情報処理学会研究報告グループウェアとネットワークサービス、Ｖｏｌ．４４，Ｎｏ．９，ｐｐ．４５−５０，２００２年５月
【非特許文献５】
帆足啓一郎  外３名「協調フィルタリングにおける評価値予測アルゴリズムを応用した検索式拡張手法、情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４３，Ｎｏ．４，２００２年４月
【非特許文献６】
Ｄ．  Ｇｏｌｄｂｅｒｇ  外３名  Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｖｅ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  ｔｏ  Ｗｅａｖｅ  ａｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔａｐｅｓｔｒｙ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ，  Ｖｏｌ．３５，  Ｎｏ．１２，  ｐｐ．５１−６０，  Ｄｅｃｅｍｂｅｒ  １９９２
【非特許文献７】
Ｕｐｅｎｄｒａ  Ｓｈａｒｄａｎａｎｄ  外１名  Ｓｏｃｉａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  Ａｕｔｏｍａｔｉｎｇ  “Ｗｏｒｄ  ｏｆ  Ｍｏｕｔｈ”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｆａｃｔｏｒｓ  ｉｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍｓ（ＣＨＩ’９５），  ｐｐ．２１０−２１７，  Ｍａｙ  １９９５
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記従来の協調フィルタリングの手法では、元となる情報が少なければ、お勧めアイテム（商品情報、イベント情報、文献情報等の情報）を紹介する場合における精度が低いという問題がある。
【００１０】
本発明は、Ｗｅｂサイト、店舗、利用者等におけるアクセス履歴が少ない場合でも、精度の高い紹介情報を提供することができる紹介装置、紹介方法、紹介プログラム、記録媒体を提供することを目的とするものである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、多数の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持し、履歴分析紹介装置から受信した所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、統合アクセス履歴保持手段から抽出し、利用者がアクセスしたアイテムと相関の高い第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出し、第２、３のアイテム群に含まれているアイテムのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出し、所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信するものである。
【００１２】
【発明の実施の形態および実施例】
図１は、本発明の一実施例である情報紹介システム１００を示す図である。
【００１３】
情報紹介システム１００は、履歴分析紹介装置１０と、履歴統合分析紹介装置２０とを有する。
【００１４】
履歴分析紹介装置１０は、ローカルアクセス履歴保持手段１１と、履歴紹介手段１２とを有する。
【００１５】
履歴統合分析紹介装置２０は、統合アクセス履歴保持手段２１と、統合履歴紹介手段２２とを有する。
【００１６】
ローカルアクセス履歴保持手段１１は、所定の利用者Ｕが所定のアイテムへアクセスした履歴を、利用者毎に、保持する手段である。
【００１７】
履歴紹介手段１２は、第１のアイテム群抽出手段と、送信手段とを有する。
【００１８】
第１のアイテム群抽出手段は、所定の利用者Ｕがアクセスした所定のアイテムＡと相関の高いアイテムである第１のアイテム群Ｉ１を抽出する手段である。
【００１９】
上記送信手段は、所定のアイテムＡと、第１のアイテム群Ｉ１とを送信する手段である。
【００２０】
統合アクセス履歴保持手段２１は、所定の利用者Ｕ以外の多数の利用者がアクセスした履歴を保持している手段である。
【００２１】
統合履歴紹介手段２２は、第２のアイテム群抽出手段と、第３のアイテム群抽出手段と、第４のアイテム群抽出手段と、第４のアイテム群送信手段とを有する手段である。
【００２２】
第２のアイテム群抽出手段は、履歴分析紹介装置１０から受信した所定のアイテムＡと相関の高いアイテムである第２のアイテム群Ｉ２を、統合アクセス履歴保持手段２１から抽出する手段である。
【００２３】
第３のアイテム群抽出手段は、第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群Ｉ３を、統合アクセス履歴保持手段２１から抽出する手段である。
【００２４】
第４のアイテム群抽出手段は、第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する手段である。
【００２５】
第４のアイテム群送信手段は、第４のアイテム群Ｉ４を送信する手段である。
【００２６】
また、履歴分析紹介装置１０は、第４のアイテム群送信手段が送信した第４のアイテム群Ｉ４を受信し、第１のアイテム群Ｉ１と第４のアイテム群Ｉ４とを加えたアイテムのうちで、所望数のアイテムを利用者Ｕにお薦めアイテム群として紹介する装置である。
【００２７】
また、履歴統合分析紹介装置２０は、履歴分析紹介装置１０以外の装置から、定期的に、アクセス履歴の転送を受ける。
【００２８】
上記所定の基準は、第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとのうちで、出現回数の多いアイテムから、所定数抽出する基準である。
【００２９】
なお、上記所定の基準は、第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとで共通して出現するアイテムを優先的に抽出する基準であるとしてもよい。
【００３０】
次に、情報紹介システム１００の動作をより具体的に説明する。
【００３１】
つまり、インターネットにおける情報提供サービスに、情報紹介システム１００を適用した場合の動作について説明する。
【００３２】
すなわち、利用者Ｕが、パソコンで、所定のＷｅｂサイトに設けられている履歴分析紹介装置１０を参照する際に、利用者Ｕによるアクセス履歴を、履歴統合分析紹介装置２０に送付し、利用者Ｕに対するお勧めアイテムの紹介を受ける場合の動作について説明する。
【００３３】
図２は、上記実施例の動作を示すフローチャートである。
【００３４】
まず、所定の利用者Ｕが、所定のアイテムＡをアクセスした場合、このアクセスしたアイテムＡの情報を、履歴分析照会サービスシステム１０に送信する（Ｓ１）。この場合、アイテムＡとしては、商品情報、イベント情報、文献情報、人脈情報、株情報等の種々の情報である。そして、利用者Ｕが購入したアイテムＡと相関の高いお薦めアイテム群（第１のアイテム群Ｉ１）（複数可）を、ローカルアクセス履歴保持手段１１から抽出する（Ｓ１１）。
【００３５】
ここで、履歴分析紹介装置１０は、お勧めアイテムとして５個のアイテムを利用者Ｕに紹介したいと考えているとする。そして、上記抽出された第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテム数が、５個以上であれば（Ｓ１２）、所定の基準（たとえば、出現回数が多いアイテムを紹介するという基準）に従った５個のアイテムを利用者Ｕに紹介する（Ｓ１３）。
【００３６】
ところが、上記抽出された第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテム数が、５個未満であれば（Ｓ１２）、アイテムＡと、アイテムＡと相関の高い第１のアイテム群Ｉ１とを、履歴統合分析紹介装置２０に、通知し、お勧めアイテムの紹介を依頼する（Ｓ１４）。
【００３７】
履歴統合分析紹介装置２０は、まず、アイテＡと相関の高い第２のアイテム群Ｉ２を、統合アクセス履歴保持手段２１から抽出する（Ｓ２１）。また、第１のアイテム群Ｉ１に含まれている各アイテムと相関の高い第３のアイテム群Ｉ３を抽出する（Ｓ２２）。そして、第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとのうちで、出現回数が多いアイテムを、第４のアイテム群Ｉ４として抽出する（Ｓ２３）。
【００３８】
上記抽出された第４のアイテム群Ｉ４を、履歴分析紹介装置１０に送信する（Ｓ２４）。
【００３９】
なお、第４のアイテム群Ｉ４を受信した履歴分析紹介装置１０は、アイテムＡと相関の高い第１のアイテム群Ｉ１（最初に求めたお薦めアイテム）と、第４のアイテム群Ｉ４とを加えたアイテムのうちで、５個のアイテムを、お薦めアイテム群とする（Ｓ３０）。
【００４０】
この場合、「５」から、第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテムの数を引いた数だけ、第４のアイテム群Ｉ４から出現回数が多いアイテムを抽出し、この抽出されたアイテムに、第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテムを加えたアイテムを、お勧めアイテム群とする。
【００４１】
また、第１のアイテム群Ｉ１と第４のアイテム群Ｉ４とに含まれている複数のアイテムのうちで、出現回数の多い順に５個のアイテムを選択し、この選択されたアイテムを、お勧めアイテム群としてもよい。
【００４２】
そして、履歴分析紹介装置１０が、上記お勧めアイテム群を利用者Ｕに送信する（Ｓ３１）。
【００４３】
なお、ステップＳ２３において、第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとから、第４のアイテム群Ｉ４を抽出する基準として、上記実施例では、「第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとのうちで、出現回数が多いアイテム」を抽出しているが、このようにする代わりに、「第２のアイテム群Ｉ２に含まれているアイテムと、第３のアイテム群Ｉ３に含まれているアイテムとで、共通しているアイテム」を抽出するような基準を採用するようにしてもよい。
【００４４】
すなわち、アイテムＡと相関の高い第２のアイテム群Ｉ２のアイテムのリストは、
・アイテムＢ
・アイテムＣ
・アイテムＤ
・アイテムＦ
・アイテムＫ
であるとする。
【００４５】
また、第１のアイテム群Ｉ１に含まれているアイテムと相関の高い第３のアイテム群Ｉ３のアイテムのリストは、
・アイテムＡ
・アイテムＤ
・アイテムＥ
・アイテムＫ
であるとする。
【００４６】
上記両アイテムリストに共通して含まれているアイテムは、アイテムＤとアイテムＫとの２つのアイテムであり、アイテムＤとＫとが、第４のアイテム群Ｉ４として抽出される。
【００４７】
また、情報紹介システム１００は、アイテム間の類似度計算を使って情報紹介する装置である。「アイテム間の類似度計算」は、ソーシャルフィルタリング（ｓｏｃｉａｌ  ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ  以下、「ＳＦ」という）と呼ばれ、広く知られ、上記非特許文献１〜７でも利用されている。
【００４８】
次に、情報紹介システム１００におけるＳＦ（ソーシャルフィルタリング）情報紹介の動作について説明する。
【００４９】
図３は、情報紹介システム１００におけるＳＦ（ソーシャルフィルタリング）情報紹介の動作を説明する図である。
【００５０】
利用者Ｕ０が直近に（１〜２日前、１〜２週間前等に）参照した情報を、直近の行動情報群Ｇ１とし、直近の行動情報群Ｇ１と類似度が高い情報を持っている利用者の群を、関連利用者群Ｇ２とする。なお、関連利用者群Ｇ２には、利用者Ｕ０が含まれていない。また、関連利用者群Ｇ２に含まれている利用者達が参照したことのある情報であって、情報群Ｇ１に含まれていない情報を、紹介行動情報群Ｇ３とする。
【００５１】
紹介行動情報群Ｇ３は、利用者Ｕ０が参照している情報と類似度が高いので、利用者Ｕ０が紹介行動情報群Ｇ３に興味を有すると推定し、利用者Ｕ０に、紹介行動情報群Ｇ３を紹介する。
【００５２】
ここで、関連利用者群Ｇ２に含まれている各関連利用者には、類似度の高さを示す値が付与され、上記類似度の高さを示す値を用い、紹介行動情報群Ｇ３に含まれている各情報の推定興味度を示す値を付与する。たとえば、上記推定興味度の高いものから、順に、紹介する。
【００５３】
なお、上記実施例において、お勧めアイテム群の数を５以外の複数に設定するようにしてもよい。
【００５４】
また、上記実施例では、利用者Ｕが、利用者ＵがアイテムＡをＷｅｂサイト等にアクセスした場合の例であるが、利用者ＵがアイテムＡを購入した場合に、上記実施例を適用することができる。
【００５５】
さらに、上記実施例では、履歴分析紹介装置１０が、Ｗｅｂサイトに設置されている場合であるが、履歴分析紹介装置１０が店舗に設置されている場合に、上記実施例を適用することができる。
【００５６】
上記実施例において、履歴統合分析紹介装置２０が、履歴分析紹介装置１０以外の装置からアクセス履歴を定期的に取得するので、アクセス履歴の少ないＷｅｂサイト、店舗が、精度の高い紹介情報を抽出することができる。したがって、アクセス履歴の少ないＷｅｂサイトや店舗においても、利用者の興味に合致した情報を提供することができる。
【００５７】
また、上記実施例によれば、店舗サービスにおいて取得した大量のアクセス履歴を、個々のＷｅｂサイトや店舗からの問い合わせに応じて、サービスすることができるので、新たなビジネス展開が可能である。
【００５８】
なお、上記実施例をプログラムの発明として把握することができる。
【００５９】
つまり、上記実施例は、所定の利用者がアクセスした所定のアイテムと、上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第１のアイテム群とを、履歴分析紹介装置から受信する受信手順と、上記所定の利用者以外の利用者がアクセスした履歴を、統合アクセス履歴保持手段に保持する統合アクセス履歴保持手順と、上記履歴分析紹介装置から受信した上記所定のアイテムと相関の高いアイテムである第２のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第２のアイテム群抽出手順と、上記第１のアイテム群に含まれているアイテムと相関の高いアイテムである第３のアイテム群を、上記統合アクセス履歴保持手段から抽出する第３のアイテム群抽出手順と、上記第２のアイテム群に含まれているアイテムと、上記第３のアイテム群に含まれているアイテムとのうちで、所定の基準に基づいて第４のアイテム群を抽出する第４のアイテム群抽出手順と、上記第４のアイテム群を、上記所定の利用者に紹介するお薦めアイテムの一部として、送信する第４のアイテム群送信手順とをコンピュータに実行させるプログラムの例である。
【００６０】
また、上記プログラムを、ＣＤ、ＤＶＤ、ＨＤ、半導体メモリ等の記録媒体に記録するようにしてもよい。
【００６１】
【発明の効果】
本発明によれば、アクセス履歴の少ないＷｅｂサイトや店舗においても、利用者の興味に合致した情報を、適切に提供することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例である情報紹介システム１００を示す図である。
【図２】上記実施例の動作を示すフローチャートである。
【図３】情報紹介システム１００におけるＳＦ（ソーシャルフィルタリング）情報紹介の動作を説明する図である。
【符号の説明】
１００…情報紹介システム、
１０…履歴分析紹介装置、
１１…ローカルアクセス履歴保持手段、
１２…履歴紹介手段、
２０…履歴統合分析紹介装置、
２１…統合アクセス履歴保持手段、
２２…統合履歴紹介手段。
【図１】
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【図２】
2004341584.tif 000004
【図３】
2004341584.tif 000005