(57)【要約】【課題】利用者が自分の判断基準に適合した商品の情報を手に入れることができるようにする。【解決手段】各利用者毎、商品の各カテゴリ毎に、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」であってイメージ語の因子となるものとの関係を表すイメージ語ネットを構築し、ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」が「商品の特徴を表すイメージ語」と一致するイメージ語ネットであって、ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、ある新商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨し、ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有するイメージ語ネットであって、ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨する。【選択図】        図２
2004318597.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各利用者毎に、少なくとも１つの商品のカテゴリについて、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」であって前記「主観的イメージ語」の因子となる少なくとも１つのものとの関係を表すイメージ語ネットを少なくとも１つ構築するイメージ語ネット管理処理手段と、
ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある新商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨するレコメンデーション処理手段と、
を備えることを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
前記レコメンデーション処理手段は、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨することを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
利用者に推奨する商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理手段を更に備えることを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理手段を更に備え、
前記掲示板処理手段は、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に推奨する商品の属性を基に、前記利用者に推奨する商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項５】
請求項１又は２に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
前記イメージ語ネット管理処理手段は、
利用者に第１の商品に対する「主観的イメージ語」を選択させ、利用者にその「主観的イメージ語」を選択した因子となる「商品の特徴を表すイメージ語」を選択させ、利用者が選択した「主観的イメージ語」と「主観的イメージ語」とにより前記イメージ語ネットを構築することを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項６】
請求項５に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
前記第１の商品は、利用者が選択したホームページに記載されている商品であることを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項７】
請求項５に記載のレコメンデーションシステムにおいて、
前記イメージ語ネット管理手段は、
利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度を上げることを特徴とするレコメンデーションシステム。
【請求項８】
各利用者毎に、少なくとも１つの商品のカテゴリについて、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」であって前記「主観的イメージ語」の因子となる少なくとも１つのものとの関係を表すイメージ語ネットを少なくとも１つ構築するイメージ語ネット管理処理ステップと、
ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある新商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨するレコメンデーション処理ステップと、
を備えることを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項９】
請求項８に記載のレコメンデーション方法において、
前記レコメンデーション処理ステップは、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨することを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載のレコメンデーション方法において、
利用者に推奨する商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理ステップを更に備えることを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１１】
請求項１０に記載のレコメンデーション方法において、
利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理ステップを更に備え、
前記掲示板処理ステップは、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に推奨する商品の属性を基に、前記利用者に推奨する商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１２】
請求項８又は９に記載のレコメンデーション方法において、
前記イメージ語ネット管理処理ステップは、
利用者に第１の商品に対する「主観的イメージ語」を選択させ、利用者にその「主観的イメージ語」を選択した因子となる「商品の特徴を表すイメージ語」を選択させ、利用者が選択した「主観的イメージ語」と「主観的イメージ語」とにより前記イメージ語ネットを構築することを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載のレコメンデーション方法において、
前記第１の商品は、利用者が選択したホームページに記載されている商品であることを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１４】
請求項１２に記載のレコメンデーション方法において、
前記イメージ語ネット管理ステップは、
利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度を上げることを特徴とするレコメンデーション方法。
【請求項１５】
各利用者毎に、少なくとも１つの商品のカテゴリについて、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」であって前記「主観的イメージ語」の因子となる少なくとも１つのものとの関係を表すイメージ語ネットを少なくとも１つ構築するイメージ語ネット管理処理ステップと、
ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある新商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨するレコメンデーション処理ステップと、
を備えることを特徴とするレコメンデーション方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のプログラムにおいて、
前記レコメンデーション処理ステップは、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨することを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
請求項１５又は１６に記載のプログラムにおいて、
前記レコメンデーション方法は、利用者に推奨する商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理ステップを更に備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
前記レコメンデーション方法は、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理ステップを更に備え、
前記掲示板処理ステップは、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に推奨する商品の属性を基に、前記利用者に推奨する商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行うことを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
請求項１５又は１６に記載のプログラムにおいて、
前記イメージ語ネット管理処理ステップは、
利用者に第１の商品に対する「主観的イメージ語」を選択させ、利用者にその「主観的イメージ語」を選択した因子となる「商品の特徴を表すイメージ語」を選択させ、利用者が選択した「主観的イメージ語」と「主観的イメージ語」とにより前記イメージ語ネットを構築することを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のプログラムにおいて、
前記第１の商品は、利用者が選択したホームページに記載されている商品であることを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
請求項１９に記載のプログラムにおいて、
前記イメージ語ネット管理ステップは、
利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度を上げることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、利用者に利用者の嗜好に適合した商品等を推奨するレコメンデーションシステム（ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍ）に関する。
【０００２】
【従来の技術】
インターネットを利用したショッピングシステムの中には、商品購入時に、購入希望商品以外に他の商品を利用者に推奨するレコメンデーション機能を持つシステムもある。
【０００３】
たとえば、あるサイトのフロントページにアクセスすると、そのフロントページには、「あなたにお勧め」のページがリンクされており、そのページには、利用者に対して推奨する商品等のリストが記載されている。
【０００４】
なお、本発明に関連する先行技術文献としては、以下のものがある。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−１４２９０７
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、推奨された商品は、本当にその利用者が興味のある商品でないことが多く、かえって利用者が迷惑を被ることが多い。
【０００７】
また、利用者は、より興味をもつ情報を受けるためには、個人を特定できる情報（氏名、住所、電子メールアドレス等）を登録しなければならないため、利用者の個人情報が流出するという問題点がある。
【０００８】
更に、同じ商品を見ても、各利用者毎に、その商品のどの性質に注目してどのように評価するかの基準が異なるため、ある利用者に、他人の商品に対する評価を利用して、商品を推奨することは適切でない。
【０００９】
更に、まだ誰も買っていない商品や新商品は、その商品が利用者にどのように評価されるかわからないため、そのような商品がそれを必要としている利用者に適切に推奨され難い。特に、ある利用者に、その利用者が購入した商品と同一の商品を購入した他人が購入した他の商品を勧める場合には、利用者に新商品を勧めることは不可能である。
【００１０】
更に、嗜好情報や個人情報をレコメンデーションシステムを提供している会社に開示しないと、商品の推奨を受けることができないことに利用者は強い抵抗感を持ちがちである。
【００１１】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、以下のことをその目的とする。
【００１２】
利用者が自分の判断基準に適合した商品の情報を手に入れることができるようにする。
【００１３】
従来不可能であった新商品の推奨も利用者に行うことができるようにする。
【００１４】
利用者が匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報により多く触れることができるようにする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
［１］自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることへの対応
「商品のどの性質に注目して、どう評価するか」という利用者によって異なるプロセスをイメージ語（形容詞等）を用いて各利用者毎にモデル化し、このモデルを「イメージ語ネット」とする。また、ログからとれるＷｅｂアクセス履歴、商品購入履歴を解析することで、利用者が興味を持つカテゴリ・雰囲気を発見し、これをイメージ語ネットとともに感性モデルとする。本発明でいう「感性」とは、商品に対する個々の利用者が示す考え方やとらえ方の特性のことをいう。この感性モデルを構築することで商品情報提供者は利用者の評価基準に合った商品の推奨が可能になり、利用者は自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることができるようになる。
【００１６】
［２］新商品の推奨ヘの対応
上記の商品のどのような性質に注目してどのように評価するかという機能を持つ感性モデルを構築し、新商品がどのような特徴を持つかということを分析することで、個々の利用者が新商品についてどう思うかを推定できるようになり、その結果、新商品も利用者に推奨することができるようになる。
【００１７】
［３］匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報を得ることへの対応
個人の特定を防ぐために感性モデルを匿名化する。この匿名感性モデルを用いることで利用者は匿名性を保ちながら興味を持ちそうな情報により多く触れることができるようになる。
【００１８】
本発明によれば、各利用者毎に、少なくとも１つの商品のカテゴリについて、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」であって前記「主観的イメージ語」の因子となる少なくとも１つのものとの関係を表すイメージ語ネットを少なくとも１つ構築するイメージ語ネット管理処理手段と、ある商品についての「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部が「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部と一致するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと同一のカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある新商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨するレコメンデーション処理手段と、を備えることを特徴とするレコメンデーションシステムが提供される。
【００１９】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記レコメンデーション処理手段は、更に、前記ある商品についての「主観的イメージ」と同一又は類似の「主観的イメージ」を有するイメージ語ネットであって、前記ある商品のカテゴリと異なったカテゴリに属するものが存在する場合に、前記ある商品をそのイメージ語ネットを有する利用者に推奨してもよい。
【００２０】
上記のレコメンデーションシステムは、利用者に推奨する商品を掲載したホームページがリンクされた、利用者毎に異なるＵＲＬを持つホームページを生成する掲示板処理手段を更に備えていてもよい。
【００２１】
上記のレコメンデーションシステムは、利用者が実際に閲覧した商品についての属性を格納する趣味・嗜好データベースを作成する趣味・嗜好データベース管理処理手段を更に備え、前記掲示板処理手段は、前記趣味・嗜好データベースに格納されている利用者が実際に閲覧した商品についての属性と、利用者に推奨する商品の属性を基に、前記利用者に推奨する商品を掲載したホームページへのリンクの順位付けを行ってもよい。
【００２２】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記イメージ語ネット管理処理手段は、利用者に第１の商品に対する「主観的イメージ語」を選択させ、利用者にその「主観的イメージ語」を選択した因子となる「商品の特徴を表すイメージ語」を選択させ、利用者が選択した「主観的イメージ語」と「主観的イメージ語」とにより前記イメージ語ネットを構築してもよい。
【００２３】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記第１の商品は、利用者が選択したホームページに記載されている商品であってもよい。
【００２４】
上記のレコメンデーションシステムにおいて、前記イメージ語ネット管理手段は、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」の因子として選択した「商品の特徴を表すイメージ語」を「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として有する第２の商品を利用者に提示し、利用者が前記第１の商品について持った「主観的イメージ語」を前記第２の商品についても持つかどうかを質問し、その質問に対して利用者から肯定的な返事を得たときに、前記第１の商品を用いて構築したイメージ語ネットの肯定的確度を上げてもよい。
【００２５】
【発明の実施の形態】
［１］構成
図１を参照すると、実施形態によるレコメンデーションシステムは大別すると２つの処理部（レコメンデーションシステム部１０１、Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部１０２）を備える。
【００２６】
レコメンデーションシステム部１０１は、３つの処理部（商品情報データベース管理処理部１０１−１、匿名感性モデル管理処理部１０１−２、レコメンデーション処理部１０１−３）を備える。
【００２７】
匿名感性モデル管理処理部１０１−２は、２つの処理部（イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１、趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２）を備える。
【００２８】
レコメンデーション処理部１０１−３は、匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１を備える。
【００２９】
Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部１０２は、２つの処理部（Ｗｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２）を備える。
【００３０】
趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を備える。
【００３１】
なお、図１に示した各部は、コンピュータをこれらの部分として機能させるためのプログラムを記録した記録媒体からコンピュータがそのプログラムを読み込んで、そのコンピュータがそのプログラムを実行することによっても実現することができる。
【００３２】
［２］実施方法
実施形態によるレコメンデーションシステムは以下の方法を行う（図２参照）。
【００３３】
［２．１］商品情報入力
（１）商品情報提供者（例えば、メーカ又は販売者と同一者であってもよい。）は新商品に関し、基本的な情報（商品名、カテゴリ、画像、色、素材）、その商品の言葉で表した雰囲気、「商品の特徴を表すイメージ語」及び「主観的イメージ語」を入力し、商品情報データベース１０１−４に登録する。
【００３４】
（２）登録後、商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−１、１０１−４−２、１０１−４−３が構築される。
【００３５】
［２．２］利用者のシステム利用手続き
（１）利用者は、予め、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトにアクセスし、利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を携帯情報端末（携帯電話、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）等）にダウンロードし、インストールしておく。また、パーソナルコンピュータでもレコメンデーションシステムによるサービスを受ける場合には、パーソナルコンピュータにもＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２をダウンロードして、インストールしておく。
【００３６】
（２）レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトに、利用者が携帯情報端末のＷｅｂブラウザでアクセスすると、そのＷｅｂページに本システムの利用するための、参加ボタンが表示される。
【００３７】
（３）参加ボタンを押すと、その利用者用の匿名感性掲示板２０４（図２参照）のＵＲＬが発行され、利用者はそのＵＲＬをＷｅｂブラウザのＢｏｏｋｍａｒｋ等に登録しておく。
【００３８】
（４）ＵＲＬ登録後、イメージ語ネットの構築のための作業を行う。イメージ語ネット構築後、携帯情報端末よりレコメンデーションシステム部１０１が利用可能となる。
【００３９】
［２．３］レコメンデーション
（１）レコメンデーション処理部１０１−３は、匿名感性モデルデータベース１０１−５にある利用者のイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１、趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２と商品データベース１０１−４にある商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−ｎの情報を使って、［５］で説明するマッチメイキングを行い、一人一人の利用者にあわせた商品情報を検索する。
【００４０】
（２）個々の検索結果は匿名感性モデルデータベース１０１−５に該当している利用者毎の匿名感性掲示板２０４に、掲示される。
【００４１】
（３）掲示情報は定期的に有効期限をチェックし、有効期限の切れたものは掲示板から削除する。また該当する匿名感性デ一夕ベース１０１−５−ｍが更新された場合には、掲示内容、掲示順位に変更が必要かどうかのチェックも行い、必要であれば匿名感性掲示板２０４を更新する。
【００４２】
［２．４］Ｗｅｂアクセスログ抽出
（１）利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトから携帯情報端末にダウンロードし、その携帯情報端末にインストールしておく。
【００４３】
同様に、利用者用のＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２を、レコメンデーションシステム部１０１のＷｅｂサイトからパーソナルコンピュータにダウンロードし、そのパーソナルコンピュータにインストールしておいてもよい。
【００４４】
（２）携帯情報端末にインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１は、利用者が情報端末を使ってＷｅｂページにアクセスしたログ情報から、利用者の趣味・嗜好情報（興味を持っている商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格、雰囲気（「主観的イメージ語」で表現したもの）等））を収集し、個人の趣味・嗜好データベース１０２−３を構築する。
【００４５】
同様に、パーソナルコンピュータにインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出システム部１０２のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１は、利用者が情報端末を使ってＷｅｂページにアクセスしたログ情報から、利用者の趣味・嗜好情報を収集し、個人の趣味・嗜好データベース１０２−４を構築してもよい。
【００４６】
携帯情報端末の個人の趣味・嗜好データベース１０２−３とパーソナルコンピュータの個人の趣味・嗜好データベース１０２−４は、携帯情報端末とパーソナルコンピュータが接続される度に、同期が取られる。
【００４７】
（３）利用者の携帯情報端末に構築されている個人の趣味・嗜好データベース１０２−３の内容は、利用者が反映処理を起動するたびに、レコメンデーションシステム部１０１の利用者に該当する匿名感性モデル１０１−５−ｍの趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２に反映される。
【００４８】
（４）上記（３）の反映処理を行うときに、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を使って、反映する内容に事前に制限をかけることができる。例えば、特定のカテゴリについての情報を反映させないようにすることができる。
【００４９】
［３］イメージ語ネット
［３．１］感準モデル
本システムでは一人一人の利用者によって異なる商品の評価基準と興味をモデル化して推奨に利用する。
【００５０】
例えば、図３のように、ある商品（例：ソファ）に関して「どのように感じるか」を尋ねた場合、同一の商品に対しても、利用者毎に「スマート」、「エレガント」のように、異なった解釈をする場合がある。このように商品に対する個々の利用者が示す考え方やとらえ方の特性を「感性」とここでは定義する。感性には、知覚過程、認知過程を通して、
（１）商品の色、模様や形を身体的に感じ（商品の特徴を表すイメージ）
（２）商品のイメージを主観的に感じとる（主観的イメージ）
という２つのプロセスがあると仮定する。商品の特徴を表すイメージを表す言葉と主観的イメージを表す言葉の対応関係は、各利用者毎に異なる。この対応関係を多階層化して整理したものを、「イメージ語ネット」と定義する。従って、イメージ語ネットは、各個人毎に異なる。
【００５１】
また、携帯情報端末のＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１を用いて、Ｗｅｂアクセス履歴や商品購入履歴を得ることができるが、これらの履歴から得られた利用者の「商品のどの性質に注目してどのように感じて興味を持ったのか」という特性を「趣味・嗜好」と定義する。特に、「趣味・嗜好」は、各利用者が興味を持っている商品のカテゴリ及び「商品の特徴を表すイメージ語」で表わされる。例えば、ある利用者が赤系統の色のソファのＷｅｂページに頻繁にアクセスしているならば、その利用者が興味を持っている商品の１つとしてソファが追加され、その利用者が興味を持っている特徴を表すイメージ語として「暖かい」が追加される。
【００５２】
イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１と趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２を合わせたものを「感性モデル」１０１−５−ｍといい、これを推奨に利用する。
【００５３】
［３．２］イメージ語ネットの構成
利用者毎に異なる商品に対する解釈の違いを表現するために、次のようにイメージ語を用いて、個々の感性をネットワーク構造でモデル化する。「商品の特徴を表すイメージ語」は商品に対して感じる物理的特徴を表すイメージ語を用い、その表現に個人差はないと仮定する（例：冷たい、丸い、ソフト）。
【００５４】
「主観的イメージ語」は利用者が商品そのものに対して感じる雰囲気を表す。この「主観的イメージ語」は図３のように同じ商品を見た場合に、同じ「商品の特徴を表すイメージ語」がついているにもかかわらず利用者によって異なる可能性がある。
【００５５】
図３の例では、あるソファの特徴を表すイメージ語は、「クール」、「丸い」及び「ソフト」であるが、利用者毎に、「主観的イメージ語」は、「スタイリッシュ」、「スマート」又は「エレガント」となる。
【００５６】
同じ商品カテゴリ内では、商品を比較する指標として「商品の特徴を表すイメージ語」を参照する。同じ「商品の特徴を表すイメージ語」を持つ商品が複数ある場合、それらは物理的特徴が類似しているため、利用者は同じ「主観的イメージ語」を用いると仮定する。
【００５７】
また、商品のカテゴリが異なると素材・形状に大きな差が生じるため、「商品の特徴を表すイメージ語」を指標として商品を比較するのは適切ではない。そのため、異なるカテゴリ間では、「主観的イメージ語」を指標として商品を比較する。
【００５８】
以上のような構成に基づいてイメージ語ネットを構築することで、利用者が商品のどの性質に注目し、どのように評価しているかをモデル化することが可能となる。
【００５９】
［３．３］イメージ語ネットの構築法
商品情報提供者は新商品に対して、商品ＩＤ、商品カテゴリ、色・素材データ、商品情報提供者が考える「主観的イメージ語」、「商品の特徴を表すイメージ語」をつける。そして、新商品を商品データベース１０１−４に登録する。
【００６０】
商品情報提供者が「主観的イメージ語」及び「商品の特徴を表すイメージ語」を記述することによって、情報提供者のイメージ語ネットも作ることができる。これを見ると、利用者は商品情報提供者がどのようなイメージでその商品を売ろうとしているのかを知ることができる。
【００６１】
レコメンデーション処理部１０１−３は、利用者のイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１と商品情報提供者のイメージ語ネット１０１−４−ｎを利用して、「主観的イメージ語」の使い方の類似度を測ることができる。例えば、ある商品について、「商品の特徴を表すイメージ語」の組が与えられ、その組に対する「主観的イメージ語」が商品情報提供者とある利用者の間で異なったとしても、それらの「主観的イメージ語」の対応関係を基に「主観的イメージ語」の使い方の類似度を測ることができる。この対応関係を用いて、ある商品に対し商品情報提供者がある「主観的イメージ語」を付けたならば、その商品に対し利用者がどのような「主観的イメージ語」を付けるであろうかということを推測することができる。
【００６２】
個々の利用者のイメージ語ネットを構築するために、以下のようなインタラクションを行う。
【００６３】
匿名感性モデルデータベース１０１−５には、本システムに参加している利用者の匿名感性モデル１０１−５−１〜１０１−５−Ｍが格納されている。各匿名感性モデル１０１−５−ｍ内には該当する利用者の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２が格納されている。この趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２には、利用者の携帯情報端末内の趣味・嗜好データベース１０２−３の情報にプライバシーフィルタ処理１０２−２−１を施したデータが格納されており、利用者により更新処理が起動される度に更新が行われている。この趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２には、利用者が閲覧した商品に関する情報が格納されており、その情報を使って、それら商品について「どの性質に注目して、どのように感じて興味を持ったのか」の判断基準を次のようなインタラクションによって取得する。
（１）「主観的イメージ語」の取得（図４）
イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品Ａはどのような感じですか？」と質問を行い、利用者は「主観的イメージ語」のリストの中から自分が商品に対して感じた雰囲気に近いものを選択する。イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は、利用者が答えた「主観的イメージ語」をインタラクションテーブル（図４）に追加する。インタラクションテーブルは、イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１の各構成要素となる。
【００６４】
図４の例では、商品Ａについて、「商品の特徴を表すイメージ語」は、「クール」、「丸い」及び「ソフト」であり、商品情報提供者が与える「主観的イメージ語」は、「スタイリッシュ」であり、利用者が与える「主観的イメージ語」は、「スマート」であるので、商品情報提供者のインタラクションテーブル及び利用者のインタラクションテーブルは、それぞれ、符号３０１及び３０２で示すとおりとなる。
（２）「商品の特徴を表すイメージ語」の絞込み（図５）
次に、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「なぜスマートと感じましたか？主な要因をリストから選んでください。」と質問を行い、利用者は商品情報提供者がその商品に対して付けた「商品の特徴を表すイメージ語」リストの中からあてはまるものを１つ又は複数選択する。「商品の特徴を表すイメージ語」は商品の物理的特徴を表すため、このインタラクションでは商品に対して感じる「主観的イメージ語」の因子となる物理的特徴を取得できる。イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は利用者が答えた「商品の特徴を表すイメージ語」に基づいてインタラクションテーブルを更新する。更新後のインタラクションテーブルを図５の符号３０３で示す。図５の例では、「スマートなのはクールでソフトだから」と答えたため、「その利用者は『クールかつソフト』であるものをスマートと感じた」ということがわかる。
【００６５】
（１）、（２）のインタラクションから「クールかつソフトだからスマートと感じた」と推定することができる。
（３）「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係の確認（図６）
「クールかつソフトだからスマート」のような「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係を確かめるために、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は（１）、（２）で構築されたイメージ語ネットをもとにインタラクションを行う。
【００６６】
イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として商品Ａと同じ「クールかつソフト」を持つ別の商品Ｂを商品データベースから探し出す。又は、イメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は「商品の特徴を表すイメージ語」の全部又は一部として商品Ａと同じ「クールかつソフト」を持ち、かつ、色・素材データが商品Ａと似ている別の商品Ｂ’を商品データベースから探し出してもよい。商品Ｂ（又はＢ’）の「主観的イメージ語」はどのようなものであってもよい。そしてその商品Ｂ（又はＢ’）を提示して「これはスマートですか？」と質問する。このインタラクションに対して利用者が肯定的に「はい」と答えた場合、商品Ａから得られた「クールかつソフトだからスマート」という推定が再度行われたとして、イメージ語ネット１０１−５−ｎ−１に商品Ｂ（又はＢ’）についてのレコードも追加する。否定的な答を得た場合には、否定フラグを立てて、レコードを追加する。
【００６７】
このようなレコードの追加の有無により、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の対応関係についての推論の肯定的確度がレコード数及びフラグにより表されるようになる。
【００６８】
以上の（１）〜（３）のインタラクションを行うことでイメージ語ネット管理処理部１０１−２−１は利用者が商品に対して感じるイメージ語を取得し、「主観的イメージ語」と「商品の特徴を表すイメージ語」の関連をイメージ語ネット１０１−５−ｎ−１として構築することができる。
【００６９】
（４）趣味・嗜好データベースの構築
また、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、利用者が実際に閲覧した商品についての属性（カテゴリ、商品名、色、価格、雰囲気（「主観的イメージ語」で表現したもの）等）を解析することで、利用者が興味を持つであろう商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格及び雰囲気等）を発見し、それらを趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４に格納する。このためには、例えば商品掲載ホームページをＸＭＬで記述しておき、所定属性のタグにその属性の値を記述しておく。趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２は、プライバシーフィルタ処理部１０２−２−１を経て携帯情報端末から受信した趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４の内容を匿名感性モデルデータベース１０１−５の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｎ−２に反映させる。
【００７０】
［４］匿名感性モデルデータベース
従来のレコメンデーションシステムでは利用者は個人情報や嗜好情報を開示しなければならなかった。しかし、開示すると個人を特定されてしまう可能性があるため利用者は個人情報の提供に対して警戒心を持っている。そこで本発明では、名前や住所といった個人情報は開示せずに、利用者が興味を持つ商品のイメージ語ネットを匿名化して、感性レコメンデーションシステムに提供する。これにより、利用者が安心して自分の感性モデルに基づいた適切な推奨を受けることが可能になる。
【００７１】
［４．１］匿名感性掲示板
匿名性を維持するために、匿名感性モデルデータベースでは、利用者の認証（例えば、ＩＤとパスワードを用いたもの）を行わない。データベース内において利用者を識別するためには、不規則かつユニークかつ長い文字列名のＵＲＬを生成し、このＵＲＬを匿名感性モデルデータベース１０１−５内の各感性モデル１０１−５−ｎと対応付ける。また、このＵＲＬを匿名感性掲示板２０４のＵＲＬとし、このＵＲＬを利用者が個々に携帯情報機器のＷｅｂブラウザのＢｏｏｋｍａｒｋ等に保存する。匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１は、匿名感性掲示板２０４に、各利用者に推奨する商品情報を掲示する。
【００７２】
匿名感性掲示板２０４のＵＲＬを上記のようにすることで、下記のことが可能となる。
【００７３】
・利用者の匿名感性モデルを使って推奨した情報は、匿名感性掲示板に掲示されるため、レコメンデーション処理部１０１−３が推奨情報を電子メールで送信するといった利用者を識別する必要がない。
【００７４】
・匿名感性掲示板へのＵＲＬのアクセス自体においては、利用者を認証しないため、アクセス制限機能がない。そのため、アクセスフリーだが、ＵＲＬが、不規則かつユニークかつ長い文字列で生成されているため、利用者以外の者が安易にアクセスすることは難しい。
【００７５】
・仮に不正アクセスされても、利用者本人にカスタマイズされた情報なので、本人以外には意味を持たない。また掲示板持ち主を特定するような情報も一切記述されていない。
【００７６】
このように匿名性を維持することが可能となる。
【００７７】
［４．２］趣味・嗜好データベースの更新
携帯情報端末又はパーソナルコンピュータにおけるＷｅｂアクセスのログは、利用者の携帯情報端末又はパーソナルコンピュータにインストールされたＷｅｂアクセスログ抽出処理部１０２−１によって解析される。
【００７８】
そして、趣味・嗜好データベース管理処理部１０２−２は、Ｗｅｂアクセスのログを基に、利用者が実際に閲覧した商品の属性を解析することで、利用者が興味を持つであろう商品の属性を発見する。その商品の属性を趣味・嗜好データベース１０２−３又は１０２−４に格納する。趣味・嗜好データベース１０２−３と趣味・嗜好データベース１０２−４は同期が取られる。
【００７９】
趣味・嗜好データベース１０２−３の内容は、レコメンデーションシステム部１０１の匿名感性モデル１０１−５−ｍ内の利用者の趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２にアップデートされる。アップデート手順は以下の手順となる。
【００８０】
（１）携帯情報端末で、匿名感性掲示板のＵＲＬにより匿名感性掲示板にアクセスする。
【００８１】
（２）匿名感性掲示板内にある”アップデートボタン”を押す。
【００８２】
（３）ファイルダイヤログが開き、携帯情報端末内アップデートファイルを選択する。アップデートファイルとは、前回にアップデートを行ったときの趣味・嗜好データベース１０２−３の内容と現在の趣味・嗜好データベース１０２−３の内容との差分である。
【００８３】
（４）アップデートファイル指定後、アップデート処理が開始される。
【００８４】
（５）アップデート処理終了後、”アップデート完了”メッセージが表示され、匿名感性掲示板に戻る。
【００８５】
アップデート処理では、趣味・嗜好データベース管理処理部１０１−２−２で、
・アップデートファイル形式のチェック、
・利用者の携帯情報端末内に記録されている前回アッブデートの日時とレコメンデーションシステムの匿名感性モデル内の利用者の趣味・喧好データベース１０２−３に記録されている前回アップデート日時のチェック、
の２段階のチェックが行われているため、万が一、匿名感性掲示版に利用者以外が不正アクセスし、アップデートボタンを押しても、アップデートするファイルに形式が違う場合は、アップデート処理は行わず、またファイル形式が同じ場合でも（同レコメンデーションシステムを利用している別の利用者が間違ってアクセスし、”アッブデートボタン”を押した場合）システム側と携帯情報端末側の前回アップデート日時が同じかどうかチェックし、違う場合はアップデート処理を行わない。このため、不正にアップデート処理が行われることはない。
【００８６】
また、更新する内容も事前に利用者がプライバシーフィルタ処理部１０２−２−１で設定したフィルタリング内容で制限をかけるため、自分が開示を許可した情報以外が更新されるといったことを未然に防ぐことができ、利用者の匿名性を維持することが可能となっている。
【００８７】
以上のように、匿名化した感性モデルをレコメンデーションシステムに用いることで利用者は「自分の情報を他人に知られずに、自分の判断基準に基づいた推奨を受ける」ことが可能になる。そして、商品情報提供者は、利用者一人一人を特定しなくても今までよりも多くの人に適切な推奨をすることが可能になる。
【００８８】
［５］イメージ語ネットを使ったレコメンデーション
従来のシステムでは、「買った・買わない」というような購買履歴から個別の商品群についてのモデル化は可能であったが、様々な商品の分野に用いることができるモデルを構築することは困難であった。それに対し、本システムでは個々の利用者が、「商品に対してどう思ったか？」という主観的な判断基準であるイメージ語ネットを用いることで、利用者の判断基準によるあらゆる種類の商品の推奨が可能になるといえる。その例としてここでは次のような推奨を示す。
【００８９】
・過去の購入履歴がない新商品の推奨（「商品の特徴を表すイメージ語」の利用）
・他カテゴリの商品の推奨（「主観的イメージ語」の利用）
・順位付けのある推奨（各利用者のアクセス頻度の利用）
［５．１］同じカテゴリでイメージ語を利用した新商品の推奨
新商品が商品データベース１０１−４へ登録された場合、商品データベース管理処理部１０１−１は、レコメンデーション処理部１０１−３にその情報を、また利用者の匿名感性モデルデータベース１０１−５が更新された場合、匿名感性モデルデータベース管理処理部１０１−２はレコメンデーション処理部１０１−３にそのイメージ語を渡す。レコメンデーション処理部１０１−３は、同じカテゴリの商品の中で物理的特徴の類似した「商品の特徴を表すイメージ語」を利用者の感性モデルの中から検索し、新商品の推奨を行う。新商品の推奨の手順を図７の例で説明する。
【００９０】
ａ．新商品が登録されると、商品データベース管理処理部１０１−１はその「商品の特徴を表すイメージ語」である「クール、ソフト、丸い」をレコメンデーション処理部１０１−３に渡す。
【００９１】
ｂ．レコメンデーション処理部１０１−３は利用者の感性モデル１０１−５−ｍのイメージ語ネット１０１−５−ｍ−１の中から「商品の特徴を表すイメージ語」である「クール、ソフト、丸い」が共通・類似しているイメージ語ネットを匿名イメージ語ネット１０１−５−ｍ−１から検索する。図７の例では「ソファ」カテゴリの中に「クール、ソフト」を共通して持つイメージ語ネットが存在する。
【００９２】
また、「商品の特徴を表すイメージ語」が、「クール」及び「ソフト」のみであるイメージ語ネットが匿名感性モデル１０１−５−ｍ−１に含まれていない場合であっても、例えば、「クール、ソフト」の他に「シンプル」を含んでいるイメージ語ネットが匿名感性モデル１０１−５−ｍ−１に含まれている場合に、その新商品を推奨するようにしてもよい。
【００９３】
ｃ．上記ｂで検索できたイメージ語ネットが存在した場合、新商品のソファ（ＩＤ７）はこの利用者の興味の対象になりうると推測し、レコメンデーション処理部１０１−３は情報を提供する。提供は、匿名感性掲示板２０４への掲載により行う。
【００９４】
［５．２］異なるカテゴリでイメージ語を利用した新商品の推奨
また、上記［５．１］では、利用者のイメージ語ネットと商品情報提供者のイメージ語ネットの間で、同じ商品カテゴリで「商品の特徴を表すイメージ語」に共通部分があれば、物理的特徴が類似しているため、それらの「主観的イメージ語」は同じような意味で使われていると考えられる。
【００９５】
一方、図８の例では、利用者は「クールかつソフトなものをスマート」と感じており、商品情報提供者は、「クールでソフトかつ丸いもの」を「スタイリッシュ」だと考えている。これらの間では「主観的イメージ語」は異なるが、商品の特徴を表すイメージ語に共通部分（クール及びソフト）が存在する。従って、利用者の「スマート」という「主観的イメージ語」の概念の中に商品情報提供者のいう「スタイリッシュ」という「主観的イメージ語」の概念が含まれていると推測できる。よって、この例では利用者の使う「スマート」という「主観的イメージ語」が商品情報提供者の「スタイリッシュ」という「主観的イメージ語」に対応しており、二つの言葉の類似度は高いと推測できる。
【００９６】
この「主観的イメージ語」の対応関係を利用して、利用者のイメージ語ネットが第１のカテゴリ（例えば、テーブルのカテゴリ）において欠落している場合、現在第２のカテゴリ（例えば、ソファのカテゴリ）にあるイメージ語ネットの中で肯定的確度が高いものの「主観的イメージ語」を用いて図８の例のように第１のカテゴリや他業種の新商品の推奨を行う。
【００９７】
図８の例では、テーブルのカテゴリにおいてスタイリッシュ又はスマートを「主観的イメージ語」とするイメージ語ネットが存在しない。一方、ソファのカテゴリにおいては、スマートを「主観的イメージ語」とし、クール及びソフトを「商品の特徴を表すイメージ語」とする利用者のイメージ語ネットが存在すると共に、スタイリッシュを「主観的イメージ語」とし、クール、ソフト及び丸いを「商品の特徴を表すイメージ語」とする商品情報提供者のイメージ語ネットが存在する。そして、スマートを「主観的イメージ語」とし、クール及びソフトを「商品の特徴を表すイメージ語」とする利用者のイメージ語ネットと、スタイリッシュを「主観的イメージ語」とし、クール、ソフト及び丸いを「商品の特徴を表すイメージ語」とする商品情報提供者のイメージ語ネットは、クール及びソフトにおいて「商品の特徴を表すイメージ語」を共通とするので、利用者がいうスマートという「主観的イメージ語」と商品情報提供者がいうスタイリッシュという「主観的イメージ語」は類似していると判断される。
【００９８】
また、商品のカテゴリが異なると、物理的特性を表す項目が異なるので、同一の「主観的イメージ語」に対応する「商品の特徴を表すイメージ語」が同じ利用者についても異なり、同じ商品情報提供者についても異なる。従って、カテゴリが異なった商品を「商品の特徴を表すイメージ語」を用いて推奨することはできない。
【００９９】
そこで、レコメンデーション処理部１０１−３は、テーブルのカテゴリにおいて、スタイリッシュという「主観的イメージ語」を有するテーブルが新商品として提供されたならば、「主観的イメージ語」がスタイリッシュに類似したスマートであるイメージ語ネットを利用者が有しているので、その新商品を利用者に推奨する。
【０１００】
勿論、レコメンデーション処理部１０１−３は、テーブルのカテゴリにおいて、スマートという「主観的イメージ語」を有するテーブルが新商品として提供されたならば、「主観的イメージ語」がスマートであるイメージ語ネットを利用者が有しているので、その新商品を利用者に推奨する。
【０１０１】
［５．３］推奨結果の順位付け
上記［３．３］（４）で述べたように、利用者が興味を持つであろう商品の属性（カテゴリ、商品名、色、価格及び雰囲気等）は趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２に格納される。
【０１０２】
一方、匿名感性掲示板２０４にリンクされている商品掲載ホームページは、例えば、ＸＭＬで記述されており、その商品掲載ホームページに掲載されている商品の属性（商品名、色、価格、雰囲気）等が所定のタグに記述されている。
【０１０３】
匿名感性掲示板２０４には、レコメンデーション処理部１０１−３が選んだ推奨商品が複数掲載されるが、匿名感性掲示板管理処理部１０１−３−１は、趣味・嗜好データベース１０１−５−ｍ−２の内容と、匿名感性掲示板にリンクされる商品掲載ホームページに掲載される商品についての属性を基に判断した利用者が興味を持っている順に並べて商品を匿名感性掲示板に掲載する。
【０１０４】
［５．４］運用
利用者が、レコメンデーションシステムの利用を開始すると、その利用者が利用することとなる匿名感性掲示板のＵＲＬが作成され、そのＵＲＬの匿名感性掲示板には、まず、例えば、人気のある商品又は新商品のリストを掲載する。リストの各商品を表す文字列等には、その商品の内容（写真、仕様等）を掲載したホームページへのリンクが付与され、その文字列を選択するとそのホームページが掲載されるようになる。
【０１０５】
利用者は、匿名感性掲示板に掲載されている商品のうちの興味を持ったもののホームページにアクセスして、その商品の内容をブラウズする。
【０１０６】
商品の内容を掲載したホームページのうちの一部のホームページに、又は、利用者が商品の内容を掲載したホームページをアクセスする所定回数毎に、ホームページに掲載された商品について上記［３．３］の方法を実行して、イメージ語ネットを蓄積していく。
【０１０７】
初期の段階においては、匿名感性掲示板に掲載される商品は、例えば、人気商品又は新商品であり、利用者の趣味・嗜好を反映したものではないが、次第に、イメージ語ネットに基づいて、上記［５．１］及び［５．２］の方法を用いて推奨することとなった商品を匿名感性掲示板に掲載するようになるので、イメージ語ネットイメージ語ネットが蓄積されるに従って、匿名感性掲示板に掲載される商品は、利用者の趣味・嗜好を反映したものとなっていく。
【０１０８】
匿名感性掲示板に掲載する商品は、新商品から選ぶだけでなく、商品データベース１０１−４全体から上記［５．１］及び［５．２］の方法を用いて検索してもよい。
【０１０９】
［６］応用例
本発明の匿名感性モデルのデータを利用することで、サービス産業のサービス内容に様々なバリエーションを追加することが可能となる。
【０１１０】
例えば、匿名感性モデルの平均データを用いることにより、旅行のパッケージやホテルのサービスの企画を立てたり、レストランのメニューの内容（２０代女性向け）、ＢＧＭ及び室内インテリア等の企画を立てたりすることができる。
【０１１１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、以下の効果が奏される。
【０１１２】
利用者にとってみれば、自分の判断基準にあった商品の情報を手に入れることができ、かつ匿名が保たれる。
【０１１３】
商品情報提供者にとってみれば、従来できなかった新商品に関しての推奨が可能となる。また、匿名感性モデルの平均データを利用することで、商品開発やマーケティングに役立てることができる。更に、ライフスタイル提案型商品パッケージ（”スタイリッシュ”な商品群）等を匿名感性モデルのデータを利用することで半自動的に生成できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態によるレコメンデーションシステム部及びＷｅｂアクセスログ抽出システム部の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態によるレコメンデーションシステム部及びＷｅｂアクセスログ抽出システム部の構成を示す他のブロック図である。
【図３】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを示す概念図である。
【図４】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第１の図である。
【図５】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第２の図である。
【図６】本発明の実施形態によるイメージ語ネットを構築する方法を示す第３の図である。
【図７】本発明の実施形態による同一カテゴリの商品を推奨する場合を説明するための概念図である。
【図８】本発明の実施形態による異なったカテゴリの商品を推奨する場合を説明するための概念図である。
【符号の説明】
１０１  レコメンデーションシステム部
１０１−１  商品情報データベース管理処理部
１０１−２  匿名感性モデル管理処理部
１０１−２−１  イメージ語ネット管理処理部
１０１−２−２  趣味・嗜好データベース管理処理部
１０１−３  レコメンデーション処理部
１０１−３−１  匿名感性掲示板管理処理部
１０２  Ｗｅｂアクセスログ抽出システム部
１０２−１  Ｗｅｂアクセスログ抽出処理部
１０２−２  趣味・嗜好データベース
１０２−２−１  プライバシフィルタ処理部
【図１】
2004318597.tif 000003
【図２】
2004318597.tif 000004
【図３】
2004318597.tif 000005
【図４】
2004318597.tif 000006
【図５】
2004318597.tif 000007
【図６】
2004318597.tif 000008
【図７】
2004318597.tif 000009
【図８】
2004318597.tif 000010