(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、および、利用主体に対してアイテム属性が推薦される度合いを示す属性推薦値と、当該アイテム属性とを対応付けた推薦属性情報を取得する取得部と、
前記取得された属性対応情報および推薦属性情報に基づいて、利用主体に対するアイテムの推薦度合いを示す推薦値を算出する推薦値算出部と、
を備え、
前記推薦値算出部は、属性対応情報を参照して、推薦属性情報に含まれる一のアイテム属性に対応するアイテムを特定し、前記特定されたアイテムのうちの一のアイテムと属性対応情報において対応する、１つ以上のアイテム属性を特定し、前記特定されたアイテム属性に対応する属性推薦値が高いほど、前記一のアイテムの推薦値が高くなるように、推薦値の算出を行う、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推薦値算出部は、前記特定されたアイテム属性に対応する複数の属性推薦値を加算した値を、前記加算に用いた属性推薦値の個数に基づく値で割った値を、前記一のアイテムの推薦値とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推薦値算出部は、前記加算に用いた属性推薦値の個数に基づく値として、前記加算に用いた属性推薦値の個数を基数とし、所定値を指数とする累乗値を用いる、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部で取得される推薦属性情報に含まれるアイテム属性は、属性推薦値が所定値以上のアイテム属性、または、属性推薦値が大きい順に所定数選出されたアイテム属性である、
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
コンピュータに、
アイテムと、アイテム属性とを対応付けた属性対応情報、および、利用主体に対してアイテム属性が推薦される度合いを示す属性推薦値と、当該アイテム属性とを対応付けた推薦属性情報を取得する取得ステップと、
前記取得された属性対応情報および推薦属性情報に基づいて、利用主体に対するアイテムの推薦度合いを示す推薦値を算出する推薦値算出ステップと、
を実行させる情報処理プログラムであって、
前記推薦値算出ステップにおいて、属性対応情報を参照して、推薦属性情報に含まれる一のアイテム属性に対応するアイテムを特定し、前記特定されたアイテムのうちの一のアイテムと属性対応情報において対応する、１つ以上のアイテム属性を特定し、前記特定されたアイテム属性に対応する属性推薦値が高いほど、前記一のアイテムの推薦値が高くなるように、推薦値の算出を行う、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに対してアイテムを推薦するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、デジタル技術やネットワーク技術の進展により、ネットワークを使ってデジタル
コンテンツや物品などのアイテムを配信したり、販売することが増えている。これに伴い
、多数のアイテムの中から、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテムの情報や、目的と
合致する情報を選択して提供する技術へのニーズが高まっている。
例えば、アイテムを推薦する技術の一つに、協調フィルタリングを用いた推薦処理が存
在する。協調フィルタリングを用いた推薦処理では、多数の閲覧履歴や利用履歴などの利
用情報を蓄積し、その利用情報を用いて、ユーザが興味を持つ可能性の高いアイテム集合
を推薦する。
また、サービス開始時等の利用情報が少ない時期においても、アイテムを推薦する技術
へのニーズが高まっている。
例えば、利用情報が少ない場合でも推薦するための技術が、特許文献１に開示されてい
る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３４１５８４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１は、ユーザがアクセスしたアイテムに関連するアイテムと、ユーザが過去に
アクセスした多数のアイテムに関連するアイテムとを合成することで、利用情報が少ない
状態でもアイテムを提示することができる。
しかしながら、上記の特許文献１では、利用情報のみを用いるために、ユーザから一度
もアクセスのないようなアイテムは推薦されない。つまり、多様なアイテムを推薦するの
が難しいため、ユーザが「同じようなアイテムしか推薦されない」と感じ、推薦への興味
を失ってしまうことがあった。
【０００５】
本発明は、多様なアイテムを推薦することができる技術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】
【０００６】
本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、利用主体を識別するための利用主
体識別子と、前記利用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子とを対応
付けた利用情報を格納する利用情報格納部と、アイテム識別子と、アイテムの属性を識別
する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報を格納するアイテム情報格納部と、前記利
用情報及び前記属性対応情報に基づいて、属性識別子と、利用主体識別子との間の推薦値
である属性推薦値を算出し、算出した属性推薦値に基づいて、利用主体識別子ごとに、そ
の利用主体識別子に関連する属性識別子である推薦属性を選出し、それぞれの利用主体識
別子と、選出した推薦属性とを対応付けた推薦属性情報を作成する推薦属性選出部と、前
記推薦属性選出部が生成した推薦属性情報を格納する推薦属性情報格納部と、一の利用主
体の利用主体識別子を含む推薦属性情報を前記推薦属性情報格納部より取得し、取得した
推薦属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対応情報を前記アイテム情
報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム識別子の集合である推薦
候補アイテム集合を形成し、その推薦候補アイテム集合に含まれるアイテム識別子それぞ
れと前記一の利用主体との推薦値を算出し、算出した推薦値に基づいて、前記一の利用主
体に推薦するアイテムを選出する推薦アイテム選出部とを備えることを特徴とする情報処
理装置を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、利用主体を識別するための
利用主体識別子と、前記利用主体により利用されたアイテムを識別するアイテム識別子と
を対応付けた利用情報を利用情報格納部に格納する利用情報格納ステップと、アイテム識
別子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応付けた属性対応情報をアイテム
情報格納部に格納するアイテム情報格納ステップと、前記利用情報及び前記属性対応情報
に基づいて、属性識別子と、利用主体識別子との間の推薦値である属性推薦値を算出し、
算出した属性推薦値に基づいて、利用主体識別子ごとに、その利用主体識別子に関連する
属性識別子である推薦属性を選出し、それぞれの利用主体識別子と、選出した推薦属性と
を対応付けた推薦属性情報を作成する推薦属性選出ステップと、前記推薦属性選出ステッ
プにおいて生成した推薦属性情報を推薦属性情報格納部に格納する推薦属性情報格納ステ
ップと、一の利用主体の利用主体識別子を含む推薦属性情報を前記推薦属性情報格納部よ
り取得し、取得した推薦属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれかを含む属性対応情
報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含まれるアイテム識別
子の集合である推薦候補アイテム集合を形成し、その推薦候補アイテム集合に含まれるア
イテム識別子それぞれと前記一の利用主体との推薦値を算出し、算出した推薦値に基づい
て、前記一の利用主体に推薦するアイテムを選出する推薦アイテム選出ステップとを有す
ることを特徴とする情報処理方法を提供する。
また、本発明は上述した従来の技術の課題を解決するため、コンピュータに、利用主体
を識別するための利用主体識別子と、前記利用主体により利用されたアイテムを識別する
アイテム識別子とを対応付けた利用情報を利用情報格納部に格納する利用情報格納ステッ
プと、アイテム識別子と、アイテムの属性を識別する属性識別子と、を対応付けた属性対
応情報をアイテム情報格納部に格納するアイテム情報格納ステップと、前記利用情報及び
前記属性対応情報に基づいて、属性識別子と、利用主体識別子との間の推薦値である属性
推薦値を算出し、算出した属性推薦値に基づいて、利用主体識別子ごとに、その利用主体
識別子に関連する属性識別子である推薦属性を選出し、それぞれの利用主体識別子と、選
出した推薦属性とを対応付けた推薦属性情報を作成する推薦属性選出ステップと、前記推
薦属性選出ステップにおいて生成した推薦属性情報を推薦属性情報格納部に格納する推薦
属性情報格納ステップと、一の利用主体の利用主体識別子を含む推薦属性情報を前記推薦
属性情報格納部より取得し、取得した推薦属性情報に含まれる属性識別子の内のいずれか
を含む属性対応情報を前記アイテム情報格納部より取得し、取得した属性対応情報に含ま
れるアイテム識別子の集合である推薦候補アイテム集合を形成し、その推薦候補アイテム
集合に含まれるアイテム識別子それぞれと前記一の利用主体との推薦値を算出し、算出し
た推薦値に基づいて、前記一の利用主体に推薦するアイテムを選出する推薦アイテム選出
ステップとを実行させることを特徴とする情報処理プログラムを提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、多様なアイテムを推薦することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態におけるシステム全体の構成を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施形態における情報処理サーバ装置１の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態におけるユーザ情報格納部１３１の格納状態を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態におけるアイテム情報格納部１３２の格納状態を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施形態における利用情報格納部１３３の格納状態を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態における推薦属性情報格納部１３４の格納状態を図である。
【図７】本発明の第１の実施形態における属性嗜好情報格納部１３５の格納状態を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施形態における属性優先値情報格納部１３６の格納状態を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施形態における推薦アイテム情報格納部１３７の格納状態を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態における推薦属性選出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第１の実施形態における属性嗜好度算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第１の実施形態における属性優先値算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第１の実施形態における推薦アイテム選出処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第１の実施形態におけるユーザｕ３に対する推薦属性を示す表である。
【図１５】本発明の第１の実施形態におけるユーザｕ３に対する推薦候補アイテムのアイテム集合のイメージを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムについて、添付図面を参
照して説明する。なお、本発明におけるアイテムとは、テキスト、音声、音楽、映像、ウ
ェブページ等のデジタルコンテンツや様々な物品であってもよいし、金融商品、不動産、
人物に関する情報等であってもよい。すなわち本発明におけるアイテムは、有形か無形か
を問わず、有料か無料かも問わない。
【００１０】
＜第１の実施形態＞
以下に、本発明の第１の実施形態について、図を用いて詳細に説明する。図１は、本発
明の第１の実施形態におけるシステム全体の構成図である。本実施形態におけるシステム
は、情報処理サーバ装置１と、１つ以上の端末装置３（３ａ〜３ｎ）がネットワーク２を
介して接続されている。なお、各実施形態において、情報処理サーバ装置１のみが情報処
理装置として機能してもよいし、情報処理サーバ装置１が、端末装置３と協働して情報処
理装置として機能してもよい。
ネットワーク２は、例えばインターネット等のネットワークであり、情報処理サーバ装
置１と端末装置３との間の情報のやり取りを仲介する。
端末装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ、ネットワークイン
タフェース等を備える一般的なコンピュータ、または、携帯電話やスマートフォンやタブ
レットＰＣ等の携帯情報端末であり、端末制御部３１と端末通信部３２と端末入力部３３
と端末表示部３４とで構成されている。
端末通信部３２は、ネットワーク２を介して情報処理サーバ装置１と通信を行うための
部である。
【００１１】
端末入力部３３は、例えば、端末装置３がＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ
）であれば、マウスやキーボード、携帯電話であれば、ボタンといったように、ユーザが
端末装置３を操作するためのインタフェースである。
端末表示部３４は、例えば、ディスプレイといったように、様々な情報を表示し、ユー
ザに視覚的に示すためのインタフェースである。
端末制御部３１は、ネットワーク２を介して、利用情報送信処理や、推薦アイテム取得
要求送信処理や、推薦アイテム詳細情報表示処理を行う。
利用情報送信処理とは、端末装置３を利用するユーザ（利用ユーザ）が、何らかのアイ
テムの閲覧や利用などの操作を行った場合に、情報処理サーバ装置１に、利用情報を送信
する処理である。利用情報とは、ユーザのアイテムの閲覧や利用に関する情報であり、少
なくとも、利用ユーザを一意に識別するユーザ識別子、又は端末装置３を一意に識別する
ための端末識別子と、閲覧や利用の対象となったアイテムを一意に識別するアイテム識別
子と閲覧や利用した時期を示す利用時期情報を含む。本実施形態では、ユーザ識別子を用
いる場合を例にして説明するが、端末識別子を用いる場合も同様である。ユーザ識別子と
端末識別子とを合わせた意味の総称として、利用主体識別子という用語を用いる。また、
ユーザ、又は、ユーザの利用した端末装置を、適宜、利用主体と称することとする。また
、利用時期情報は、日付のみを示す情報でもよいし、ミリ秒単位まで細かく示す情報でも
よく、サービスの形態に応じて、必要な単位まで分かる情報であればよい。また、必要に
応じて、利用情報に、ユーザのアイテムに関る評価情報など、その他の情報を付与しても
よい。
【００１２】
推薦アイテム取得要求送信処理とは、利用ユーザが推薦アイテム詳細情報を取得するよ
うな操作を行った場合や、端末装置３が自動的に推薦アイテム詳細情報を取得する動作を
行った場合に、情報処理サーバ装置１に推薦アイテム取得要求を送信する処理である。推
薦アイテム詳細情報は、利用ユーザに推薦する１つ以上のアイテムに関する情報である。
推薦アイテム取得要求は、少なくとも利用ユーザのユーザ識別子を含む。なお、推薦アイ
テム取得要求には、取得する推薦アイテムの個数を制限する取得制限数を関連付けてもよ
い。
推薦アイテム詳細情報表示処理とは、情報処理サーバ装置１より、送信した推薦アイテ
ム取得要求に対応する推薦アイテム詳細情報を受信し、端末表示部３４に、受信した推薦
アイテム詳細情報を表示する処理である。
【００１３】
情報処理サーバ装置１は、ネットワーク２を介して、端末装置３と様々な情報をやり取
りする装置である。情報処理サーバ装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク
ドライブ（ＨＤＤ）、ネットワークインタフェース等を備えるコンピュータを用いて、ソ
フトウェア（プログラム）処理として実施することも可能である。なお、情報処理サーバ
装置１を複数のコンピュータを用いて構成してもよい。例えば、負荷分散をするために、
情報処理サーバ装置１の各部に相当する処理を行うコンピュータを複数用いて分散処理を
行ってもよい。また、情報処理サーバ装置１の一部の部の処理をあるコンピュータで実施
し、他の部の処理を別のコンピュータで実施する形態で分散処理を行ってもよい。
図２は、本実施形態における情報処理サーバ装置１の構成図である。本実施形態におけ
る情報処理サーバ装置１は、情報処理サーバ制御部１１と、情報処理サーバ通信部１２と
、情報処理サーバ格納部１３とで構成される。
情報処理サーバ通信部１２は、ネットワーク２を介して端末装置３と通信を行うための
部である。
【００１４】
情報処理サーバ格納部１３は、メモリやＨＤＤなどの記憶装置を用いて、様々なデータ
を記憶する。情報処理サーバ格納部１３は、ユーザ情報格納部１３１と、アイテム情報格
納部１３２と、利用情報格納部１３３と、推薦属性情報格納部１３４と、属性嗜好情報格
納部１３５と、属性優先値情報格納部１３６と、推薦アイテム情報格納部１３７とで構成
される。
ユーザ情報格納部１３１は、ユーザ情報を複数記憶する。図３は、ユーザ情報格納部１
３１の格納状態を示す図である。ユーザ情報とは、端末装置３の利用ユーザを一意に識別
するユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）とユーザ属性情報（ｕｓｅｒ＿ｉｎｆｏ）とを関連
付けたものであり、図３のようなテーブル形式で記憶する。ユーザ属性情報とは、ユーザ
の名前、年齢、性別、住所（地域）、趣味、会員になった時期（年月、日付、日時など）
、メールアドレス、電話番号などの情報である。また、情報処理サーバ装置１にて商品の
購入が可能であれば、商品の支払いを行うためのクレジットカード情報などを含んでもよ
い。
アイテム情報格納部１３２は、アイテム識別情報と、属性種別情報と、属性値情報と、
属性対応情報を、それぞれ複数記憶する。図４（図４（ａ）〜図４（ｄ））は、アイテム
情報格納部１３２の格納状態を示す図である。
アイテム識別情報とは、アイテムを一意に識別するためのアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿
ｉｄ）と、アイテムの名称（ｉｔｅｍ＿ｎａｍｅ）とを関連付けたものであり、図４（ａ
）のようなテーブル形式で格納する。なお、ｉｔｅｍ＿ｉｄは一意であり、重複登録がで
きない。
【００１５】
属性種別情報とは、アイテム属性の種別を一意に識別するための属性種別識別子（ｔｙ
ｐｅ＿ｉｄ）と、アイテム属性の種別の名称（ｔｙｐｅ＿ｎａｍｅ）とを関連付けたもの
であり、図４（ｂ）のようなテーブル形式で格納する。アイテム属性の種別は、アイテム
属性の項目にあたるものであり、例えば、アイテムの「作成者」「ジャンル」「制作年」
「価格」「利用に適したユーザの条件」などになる。なお、ｔｙｐｅ＿ｉｄは一意であり
、重複登録ができない。
属性値情報とは、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性種別識別子に対応する属
性値を一意に識別するための属性値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、属性値（ａｔｔｒ＿ｎ
ａｍｅ）とを関連付けたものであり、図４（ｃ）のようなテーブル形式で格納する。例え
ば、アイテムが「本」に関するものであり、ｔｙｐｅ＿ｉｄが「ジャンル」に該当する識
別子である場合、属性値は、「フィクション」「恋愛」「料理」などになる。なお、（ｔ
ｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複登録ができない。
属性対応情報とは、アイテムに対応する属性を関連付けた情報であり、アイテム識別子
（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（ａｔｔｒ
＿ｉｄ）とを関連付けたものであり、図４（ｄ）のようなテーブル形式で格納する。なお
、（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意であり、重複登
録ができない。
【００１６】
図４（ａ）〜図４（ｄ）のテーブルを用いることで、アイテムが有する複数の属性を、
その属性の種別ごとに管理することができる。なお、あるアイテムに対応するアイテム識
別情報と、そのアイテムに対応する属性対応情報から特定される属性種別情報と属性値情
報とを合わせてアイテム属性情報とする。また、ｔｙｐｅ＿ｎａｍｅとａｔｔｒ＿ｎａｍ
ｅの組合せをアイテム属性とする。また、ｔｙｐｅ＿ｉｄとａｔｔｒ＿ｉｄの組合せを属
性識別子とする。また、本実施形態においては、属性識別子を属性種別識別子と属性値識
別子の組合せとして扱っているが、アイテム属性の種別が存在しない（属性種別識別子が
存在しない）ようなサービスの場合は、属性値識別子のみを属性識別子として扱ってもよ
い。この場合、属性種別情報の格納が不要になる。
利用情報格納部１３３は、利用情報を複数記憶する。図５は、利用情報格納部１３３の
格納状態を示す図である。図５に示すように、利用情報を構成するユーザ識別子（ｕｓｅ
ｒ＿ｉｄ）とアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と利用時期情報（ｄｌ＿ｄａｔｅ）とを
関連付けて、テーブル形式で格納する。利用情報にその他の情報も含まれる場合は、利用
情報に含まれている全ての情報を格納できるように、利用情報の形態に合わせて格納形式
を変更すればよい。
推薦属性情報格納部１３４は、推薦属性情報を複数記憶する。図６は、推薦属性情報格
納部１３４の格納状態を示す図である。図６に示すように、推薦属性情報を構成するユー
ザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（
ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、推薦の度合いを数値化した属性推薦値（ａ＿ｖａｌｕｅ）とを関連
付けて、テーブル形式で格納する。なお、（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔｔｒ
＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。
【００１７】
属性嗜好情報格納部１３５は、属性嗜好情報を複数記憶する。図７は、属性嗜好情報格
納部１３５の格納状態を示す図である。図７に示すように、属性嗜好情報を構成するユー
ザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性値識別子（
ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、属性の嗜好の度合いを数値化した属性嗜好度（ｔ＿ｖａｌｕｅ）を
関連付けて、テーブル形式で格納する。なお、（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿ｉｄ，ａｔ
ｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。
属性優先値情報格納部１３６は、属性優先値情報を複数記憶する。図８は、属性優先値
情報格納部１３６の格納状態を示す図である。図８に示すように、属性優先値情報を構成
するアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、属性種別識別子（ｔｙｐｅ＿ｉｄ）と、属性
値識別子（ａｔｔｒ＿ｉｄ）と、属性の優先の度合いを数値化した属性優先値（ｐ＿ｖａ
ｌｕｅ）を関連付けて、テーブル形式で格納する。なお、（ｉｔｅｍ＿ｉｄ，ｔｙｐｅ＿
ｉｄ，ａｔｔｒ＿ｉｄ）の組合せは一意とし、重複登録ができない。
【００１８】
推薦アイテム情報格納部１３７は、推薦アイテム情報を複数記憶する。図９は、推薦ア
イテム情報格納部１３７の格納状態を示す図である。図９に示すように、推薦アイテム情
報を構成する推薦対象ユーザのユーザ識別子（ｕｓｅｒ＿ｉｄ）と、推薦対象ユーザに推
薦するアイテム（推薦アイテム）のアイテム識別子（ｉｔｅｍ＿ｉｄ）と、推薦対象ユー
ザに対する推薦アイテムの推薦の度合いを数値化した推薦値（ｒ＿ｖａｌｕｅ）とを関連
付けて、テーブル形式で格納する。なお、（ｕｓｅｒ＿ｉｄ，ｉｔｅｍ＿ｉｄ）の組合せ
は一意とし、重複登録ができない。推薦対象ユーザのユーザ識別子を指定することで、推
薦対象ユーザに対応する推薦アイテムを全て取得することができる。
【００１９】
情報処理サーバ制御部１１は、情報処理サーバ装置１を構成する各部に対して、全体的
な制御を行う。情報処理サーバ制御部１１は、利用情報登録部１１１と、推薦属性選出部
１１２と、属性嗜好度算出部１１３と、属性優先値算出部１１４と、推薦アイテム選出部
１１５と、推薦アイテム詳細情報作成部１１６とで構成される。
利用情報登録部１１１は、ネットワーク２を介して、端末装置３より利用情報を受信し
、利用情報格納部１３３に、受信した利用情報を格納する。
推薦属性選出部１１２は、所定のタイミングごとに、推薦属性選出処理を行う。所定の
タイミングとしては、所定の時間間隔（例えば２４時間ごと）を用いてもよいし、利用情
報を一定回数受信するごととしてもよい。また、月曜日〜金曜日までは３時間ごと、土曜
日は６時間ごと、日曜日は１２時間ごと、というように時間間隔が変動してもよい。また
、夏は時間間隔を短くして、冬は時間間隔を長くするなど、季節に応じて時間間隔を変え
てもよい。
【００２０】
推薦属性選出処理の手順を、図１０のフローチャートを用いて説明する。
まず、推薦属性選出部１１２が、利用情報格納部１３３より、利用情報に含まれるユー
ザ識別子を重複なしで、全て抽出する（ステップ１０１）。このとき、ユーザ識別子を抽
出する利用情報を、推薦属性選出処理の時点から所定期間（例えば、３ヶ月といったよう
に予めサービス提供側が決めておく）遡った範囲に該当する利用時期情報を含むものに限
定することで、直近に利用されたユーザのみに対して、推薦属性情報を選出するようにし
てもよい。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０１にて抽出したユーザ識別子の中から
、例えば、抽出した順に１つ選択する（ステップＳ１０２）。ここで選択したユーザ識別
子に対応するユーザが推薦対象ユーザとなる。
【００２１】
次に、推薦属性選出部１１２が、利用情報格納部１３３にて格納されている利用情報を
用いて、ステップＳ１０２にて選択した推薦対象ユーザのユーザ識別子に対して、類似ユ
ーザを選出する（ステップＳ１０３）。
類似ユーザを選出するには、推薦対象ユーザと他のユーザとの類似度を算出し、類似度
の高い順に所定数までのユーザを類似ユーザとして選出してもよいし、所定値以上の類似
度のユーザを類似ユーザとして、選出してもよい。
類似度を算出する方法として例えば、利用情報を基に、Ｊａｃｃａｒｄ（ジャカード）
係数を用いることができる。Ｊａｃｃａｒｄ係数を用いる場合は、推薦対象ユーザｕｒが
利用したことのあるアイテム集合をＩ（ｕｒ）、他のユーザｕが利用したことのあるアイ
テム集合をＩ（ｕ）、ユーザｕｒとユーザｕが共に利用したアイテム数を｜Ｉ（ｕｒ） 
∩ Ｉ（ｕ）｜とし、ユーザｕｒとユーザｕの少なくとも一方が利用したことのあるアイ
テム数を｜Ｉ（ｕｒ） ∪ Ｉ（ｕ）｜としたとき、類似度ｓｉｍ（ｕｒ，ｕ）は式（１）
にて算出することができる。
【００２２】
【数１】
0006269864.tif 000002
【００２３】
また、ユーザが利用したアイテム集合の代わりに、ユーザが利用したアイテムに対応す
るアイテム属性集合を用いても同様に算出できる。
また、アイテム嗜好度を算出することで、類似度算出に、コサイン距離やピアソン積率
相関係数を用いることもできる。
【００２４】
アイテム嗜好度とは、ユーザのアイテムに対する嗜好の度合いを示す値であり、アイテ
ム嗜好度を算出するユーザのユーザ識別子を含む利用情報（第１の利用情報）を用いて算
出することができる。具体的に、例えば、第１の利用情報の数や、第１の利用情報に含ま
れる利用時期情報から、属性推薦値算出処理を行った時点までの経過時間などを用いて算
出することができる。また、利用情報に、ユーザのアイテムに対する評価や、ユーザがア
イテムに対して支払った金額に関する情報が含まれていれば、それらを用いて算出するこ
ともできる。
コサイン距離を用いる場合は、例えば、推薦対象ユーザｕｒが利用したことのあるアイ
テム集合をＩ（ｕｒ）とし、ユーザｕｒのアイテムｉ（ｉ∈Ｉ（ｕｒ））に対するアイテ
ム嗜好度をｖｉ（ｕｒ，ｉ）、他のユーザｕが利用したことのあるアイテム集合をＩ（ｕ
）とし、他のユーザｕのアイテムｉ’（ｉ’∈Ｉ（ｕ））に対するアイテム嗜好度をｖｉ
（ｕ，ｉ’）、ユーザｕｒとユーザｕとが共に利用したことのあるアイテムをＩ（ｕｒ，
ｕ）とし、ユーザｕｒのアイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉ（ｕｒ，ｕ））に対するアイテム嗜好度
をｖｉ（ｕｒ，ｉｃ）、他のユーザｕのアイテムｉｃに対するアイテム嗜好度をｖｉ（ｕ
，ｉｃ）としたとき、類似度ｓｉｍ（ｕｒ，ｕ）は式（２）で算出することができる。
【００２５】
【数２】
0006269864.tif 000003
【００２６】
また、ピアソン積率相関係数を用いる場合は、例えば、ユーザｕｒとユーザｕとが共に
利用したことのあるアイテムをＩ（ｕｒ，ｕ）とし、Ｉ（ｕｒ，ｕ）に属するアイテムの
数をｎとし、ユーザｕｒのアイテムｉｃ（ｉｃ∈Ｉ（ｕｒ，ｕ））に対するアイテム嗜好
度をｖｉ（ｕｒ，ｉｃ）、他のユーザｕのアイテムｉｃに対するアイテム嗜好度をｖｉ（
ｕ，ｉｃ）としたとき、類似度ｓｉｍ（ｕｒ，ｕ）は式（３）で算出することができる。
【００２７】
【数３】
0006269864.tif 000004
【００２８】
また、アイテム嗜好度の代わりに、ユーザのアイテム属性に対する嗜好の度合いを示す
属性嗜好度を用いることでも、類似度算出を行うことができる。属性嗜好度の算出方法に
関しては、後述の属性嗜好度算出部１１３による属性嗜好度算出処理にて説明する属性嗜
好度算出方法を用いればよい。
もちろん、上記以外の方法を用いて、ユーザ間の類似度を算出してもよい。
次に、推薦属性選出部１１２が、アイテム情報格納部１３２より、属性種別情報に含ま
れる属性種別識別子のうち、推薦属性選出対象のものを取得する（ステップＳ１０４）。
なお、アイテム属性の種別を属性種別識別子などで管理しているようなサービスは、本発
明の効果を実現するために、推薦属性選出対象となる属性種別識別子を２つ以上設定する
必要がある。推薦属性選出対象の属性種別識別子は、予めサービスの提供側が設定すれば
よい。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０４にて取得した属性種別識別子のうち
、例えば、取得した順に１つ選択する（ステップＳ１０５）。
次に、推薦属性選出部１１２が、まず、利用情報格納部１３３より、ステップＳ１０３
にて選出した類似ユーザのユーザ識別子のいずれかを含む利用情報から、アイテム識別子
を重複なしで抽出する。そして、アイテム情報格納部１３２より、ステップＳ１０５にて
選択した属性種別識別子を有する属性対応情報から、抽出したアイテム識別子のいずれか
を有する属性対応情報を特定し、特定した属性対応情報に含まれる属性識別子を、推薦候
補属性識別子として、重複なしで抽出する（ステップＳ１０６）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０６にて抽出した推薦候補属性識別子ご
とに、属性推薦値の算出を行う（ステップＳ１０７）。
【００２９】
以下に、属性推薦値の算出方法を３種類説明する。
属性推薦値算出の第１の方法は、推薦候補属性識別子ごとに、その属性識別子に属する
アイテムを利用した類似ユーザの数を集計し、その数を用いて属性推薦値を算出する方法
である。属性推薦値算出の第１の方法は、属性推薦値に対する類似ユーザ１人ひとりの影
響力（重み）を全て平等（同じ）に扱っている。
属性推薦値算出の第２の方法は、推薦候補属性識別子ごとに、その属性識別子に属する
アイテムを利用した類似ユーザの類似度の総和を用いて属性推薦値を算出する方法である
。属性推薦値算出の第２の方法は、属性推薦値に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み
）を変えており、推薦対象ユーザとの類似度が高い類似ユーザほど影響力が強いことにな
る。
【００３０】
属性推薦値算出の第３の方法は、類似ユーザごとに、推薦候補属性識別子に対して属性
嗜好度を算出した上で、推薦候補属性識別子ごとに、その属性識別子に属するアイテムを
利用した類似ユーザの属性嗜好度の総和を用いて属性推薦値を算出する方法である。属性
推薦値算出の第３の方法は、属性推薦値に対するユーザ１人ひとりの影響力（重み）を変
えており、属性推薦値算出対象のアイテム属性に対する属性嗜好度の高いユーザほど影響
力が強いことになる。属性嗜好度は、後述の属性嗜好度算出部１１３による属性嗜好度算
出処理を用いて算出すればよい。
また、属性推薦値算出の第２の方法と第３の方法を組み合わせて属性推薦値を算出して
もよい。もちろん、他の方法を用いて、属性推薦値を算出してもよい。
【００３１】
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０７にて算出した属性推薦値に応じて、
推薦属性の選出を行う（ステップＳ１０８）。推薦属性を選出するには、属性推薦値が（
予め、サービス提供側が設定した）所定値以上の推薦候補属性識別子を、推薦属性とすれ
ばよい。また、属性推薦値の降順に（予め、サービス提供側が設定した）所定数まで選択
した推薦候補属性識別子を、推薦属性とすればよい。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０８にて選出した推薦属性ごとに、ステ
ップＳ１０２にて選択したユーザ識別子と、推薦属性である属性種別識別子と属性値識別
子の組合せと、ステップＳ１０７にて推薦属性に対応して算出された属性推薦値とを関連
付けた推薦属性情報を、推薦属性情報格納部１３４に格納する（ステップＳ１０９）。
次に、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０５にて全ての属性種別識別子を選択し
たか否かを判定する（ステップＳ１１０）。全て選択した場合は、ステップＳ１１１へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップＳ１０５へ進む。
ステップＳ１１１では、推薦属性選出部１１２が、ステップＳ１０２にて全てのユーザ
識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合は、ステップＳ１０１からステッ
プＳ１１１までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップＳ１０２へ
進む。
【００３２】
この手順により、アイテム属性の種別を管理しているようなサービスにおいては、各ユ
ーザ識別子ごとに、２種類以上の属性種別識別子に対応する推薦属性情報が、推薦属性情
報格納部１３４に格納されることになる。
なお、推薦属性情報を作成する対象となる属性種別識別子を増やせば増やすほど、推薦
アイテムを選出する際のアイテムの候補を増やすことができる。
また、アイテム属性の種別を管理していない（属性種別識別子のない）サービスにおい
ては、ステップＳ１０６とステップＳ１０７とステップＳ１１２の処理を省略することが
できる。
また、類似度や属性推薦値を算出するために利用する利用情報を、推薦属性選出処理の
時点から所定期間（例えば、３ヶ月といったように予めサービス提供側が設定しておく）
遡った範囲に該当する利用時期情報を含むものに限定することで、直近の利用情報のみを
用いて、推薦属性情報を選出するようにしてもよい。また、推薦属性選出処理の時点に近
い順に、所定個数（例えば、１０個といったように予めサービス提供側が設定しておく）
まで取得することで、推薦属性情報を選出する際の計算量を減らすようにしてもよい。
以上が、推薦属性選出処理の手順の説明である。
【００３３】
属性嗜好度算出部１１３は、所定のタイミングごとに、属性嗜好度算出処理を行う。属
性嗜好度算出処理の手順を、図１１のフローチャートを用いて説明する。
まず、属性嗜好度算出部１１３が、利用情報格納部１３３より、利用情報に含まれるユ
ーザ識別子を重複なしで、全て抽出する（ステップＳ２０１）。
次に、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０１にて抽出したユーザ識別子の中か
ら、例えば、抽出した順に１つ選択する（ステップＳ２０２）。
次に、属性嗜好度算出部１１３が、利用情報格納部１３３より、ステップＳ２０２にて
選択したユーザ識別子を有する利用情報を全て取得する（ステップＳ２０３）。このとき
、取得する利用情報を、属性嗜好度算出処理の時点から所定期間（例えば、３ヶ月といっ
たように予めサービス提供側が設定しておく）遡った範囲に該当する利用時期情報を含む
ものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、属性嗜好度を算出するようにして
もよい。
【００３４】
次に、属性嗜好度算出部１１３が、アイテム情報格納部１３２より、ステップＳ２０３
にて取得した利用情報に含まれるいずれかのアイテム識別子を有する属性対応情報を全て
取得する（ステップＳ２０４）。なお、属性対応情報を取得する際に、予めサービス提供
側が設定した１つ以上の属性種別識別子のいずれかを含むもののみに限定してもよい。
次に、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０４にて取得した属性対応情報のうち
、例えば、取得した順に１つ選択する（ステップＳ２０５）。
次に、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対し
て、属性嗜好度を算出する（ステップＳ２０６）。
【００３５】
属性嗜好度の算出方法を、以下に８種類説明する。
属性嗜好度算出の第１の方法は、どのような属性対応情報に対応するアイテム属性対し
ても、一様に同じ値（例えば、「１」）を算出する方法である。属性嗜好度算出の第１の
方法は、どのようなアイテム属性でも等しく扱うことになる。
【００３６】
属性嗜好度算出の第２の方法は、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの数が少ないほど、その値が大きくなるように算出する
方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）（属性種別識別子
ｔｘと属性値識別子ｔｘｙのペア）に属するアイテム集合Ｉ（ｔｘ，ｔｘｙ）の数を｜Ｉ
（ｔｘ，ｔｘｙ）｜とした場合、定数α１（＞０）を用いて、ユーザｕに対応する属性嗜
好度ｔｖ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）を式（４）にて算出すればよい。
【００３７】
【数４】
0006269864.tif 000005
【００３８】
属性嗜好度算出の第２の方法は、そのアイテム属性に属するアイテムの数が少ないよう
な粒度の細かいアイテム属性ほど重み付けを大きくし、逆に、そのアイテム属性に属する
アイテムの数が多いような粒度の粗いアイテム属性ほど重み付けを小さくすることになる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテム数に対して単調減少するような式であれば、
どのような式を用いてもよい。
【００３９】
属性嗜好度算出の第３の方法は、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に含まれ
る属性種別識別子に対応する属性値識別子の数が多いほど、その値が大きくなるように算
出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性種別識別子ｔｘに対応する属性値識
別子の集合Ａ（ｔｘ）の数｜Ａ（ｔｘ）｜とした場合、定数β１（≧１）を用いて、ユー
ザｕに対応する属性嗜好度ｔｖ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）を式（５）にて算出すればよい。
【００４０】
【数５】
0006269864.tif 000006
【００４１】
属性嗜好度算出の第３の方法は、その属性種別に対応する属性値の数が多いような粒度
の細かい属性値が設定されている属性種別ほど重み付けを大きくし、逆に、その属性種別
に対応する属性値の数が少ないような粒度の粗い属性値が設定されている属性種別ほど重
み付けを小さくすることになる。もちろん、属性種別に対応する属性値の数に対して単調
増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
【００４２】
属性嗜好度算出の第４の方法は、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの利用が多いものほど、その値が大きくなるように算出
する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に属するアイ
テム集合Ｉ（ｔｘ，ｔｘｙ）にいずれかのアイテムの利用に関わる利用情報の集合Ｌ（ｔ
ｘ，ｔｘｙ）の数を｜Ｌ（ｔｘ，ｔｘｙ）｜とした場合、式（５）の｜Ａ（ｔｘ）｜を、
｜Ｌ（ｔｘ，ｔｘｙ）｜で置き換えることにより算出できる。属性嗜好度算出の第４の方
法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いアイテムが多く属するアイテム
属性の重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテム属性に属するアイテムの
利用数に対して単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
【００４３】
属性嗜好度算出の第５の方法は、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムを利用したユーザが多いものほど、その値が大きくなる
ように算出する方法である。具体的には、アイテム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に
属するアイテム集合Ｉ（ｔｘ，ｔｘｙ）に含まれるいずれかのアイテムの利用に関わる利
用情報の集合Ｌ（ｔｘ，ｔｘｙ）から重複なしで抽出したユーザ集合Ｕ（ｔｘ，ｔｘｙ）
の数を｜Ｕ（ｔｘ，ｔｘｙ）｜とした場合、式（５）の｜Ａ（ｔｘ）｜を、｜Ｕ（ｔｘ，
ｔｘｙ）｜で置き換えることにより算出できる。属性嗜好度算出の第５の方法は、多くの
ユーザに利用されるような人気の高いアイテム属性の重み付けを大きくすることができる
。もちろん、アイテム属性に属するアイテムを利用したユーザ数に対して単調増加するよ
うな式であれば、どのような式を用いてもよい。
【００４４】
属性嗜好度算出の第６の方法は、ステップＳ２０２にて選択したユーザ識別子に対応す
るユーザにより利用された、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応するアイ
テム属性に属するアイテムの数が多いものほど、その値が大きくなるように算出する方法
である。具体的には、ユーザｕによるアイテムの利用に関る利用情報の集合Ｌ（ｕ）のう
ち、アイテム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に属するアイテム集合Ｉ（ｔｘ，ｔｘｙ
）に含まれるいずれかのアイテムの利用に関わる利用情報の集合Ｌ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）
の数を｜Ｌ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）｜とした場合、式（５）の｜Ａ（ｔｘ）｜を、｜Ｌ（ｕ
，ｔｘ，ｔｘｙ）｜で置き換えることにより算出できる。属性嗜好度算出の第６の方法は
、属性嗜好度算出対象のユーザが、属性嗜好度算出対象のアイテム属性に属するアイテム
を多く利用するほど、その重み付けを大きくすることができる。もちろん、ユーザのアイ
テム属性に属するアイテムの利用数に対して単調増加するような式であれば、どのような
式を用いてもよい。
【００４５】
属性嗜好度算出の第７の方法は、ステップＳ２０２にて選択したユーザ識別子に対応す
るユーザにより利用された、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応するアイ
テム属性に属するアイテムの種類数が多いものほど、その値が大きくなるように算出する
方法である。具体的には、ユーザｕによるアイテムの利用に関る利用情報の集合Ｌ（ｕ）
から、アイテム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に属するアイテムを重複なしで抽出し
たアイテム集合Ｉ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）の数を｜Ｉ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）｜とした場合、
式（５）の｜Ａ（ｔｘ）｜を、｜Ｉ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）｜で置き換えることにより算出
できる。属性嗜好度算出の第７の方法は、属性嗜好度算出対象のユーザが、属性嗜好度算
出対象のアイテム属性に属するアイテムを多くの種類利用するほど、その重み付けを大き
くすることができる。もちろん、ユーザが利用した、あるアイテム属性に属するアイテム
の種類数に対して単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
【００４６】
属性嗜好度算出の第８の方法は、ステップＳ２０２にて選択したユーザ識別子に対応す
るユーザにより利用された、ステップＳ２０５にて選択した属性対応情報に対応するアイ
テム属性に属するアイテムのアイテム嗜好度の総和に応じて単調増加する算出方法である
。具体的には、ユーザｕによるアイテムの利用に関る利用情報の集合Ｌ（ｕ）から、アイ
テム属性の属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に属するアイテムを重複なしで抽出したアイテム
集合Ｉ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）を抽出し、抽出したアイテム集合に含まれるアイテムごとに
、ユーザｕのアイテムｉ（∈Ｉ（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ））に対するアイテム嗜好度ｖｉ（ｕ
，ｉ）を算出した上で、定数β２（≧１）を用いて、ユーザｕに対応する属性嗜好度ｔｖ
（ｕ，ｔｘ，ｔｘｙ）を式（６）にて算出すればよい。
【００４７】
【数６】
0006269864.tif 000007
【００４８】
アイテム嗜好度に関しては、前述の推薦属性選出処理のステップＳ１０３にて説明した
アイテム嗜好度算出方法を用いればよい。属性嗜好度算出の第８の方法は、属性嗜好度算
出対象のユーザが好むアイテムが多く含まれているアイテム属性ほど、その重み付けを大
きくすることができる。もちろん、アイテム嗜好度の総和に対して単調増加するような式
であれば、どのような式を用いてもよい。
また、属性嗜好度算出の第２から第８の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、
第２と第４の方法を組み合わせて、式（７）や式（８）のように算出してもよい。それ以
外でも、各算出方法の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。以上が、属
性嗜好度の算出方法の説明である。
【００４９】
【数７】
0006269864.tif 000008
【００５０】
【数８】
0006269864.tif 000009
【００５１】
次に、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０２にて選択したユーザ識別子と、ス
テップＳ２０５にて選択した属性対応情報に含まれる属性種別識別子と属性値識別子と、
ステップＳ２０６にて算出した属性嗜好度を関連付けた属性嗜好情報を、属性嗜好情報格
納部１３５に格納する（ステップＳ２０７）。
次に、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０５にて全ての属性対応情報を選択し
たか否かを判定する（ステップＳ２０８）。全て選択した場合は、ステップＳ２０９へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップＳ２０５へ進む。
ステップＳ２０９では、属性嗜好度算出部１１３が、ステップＳ２０２にて全てのユー
ザ識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合は、ステップＳ２０１からステ
ップＳ２０９までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップＳ２０２
へ進む。
以上が、属性嗜好度算出処理の手順の説明となる。
【００５２】
属性優先値算出部１１４は、所定のタイミングごとに、属性優先値算出処理を行う。属
性優先値算出処理の手順を、図１２のフローチャートを用いて説明する。
まず、属性優先値算出部１１４が、利用情報格納部１３３より、利用情報に含まれるア
イテム識別子を重複なしで、全て抽出する（ステップＳ３０１）。
次に、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０１にて抽出したアイテム識別子の中
から、例えば、抽出した順に１つ選択する（ステップＳ３０２）。
次に、属性優先値算出部１１４が、利用情報格納部１３３より、ステップＳ３０２にて
選択したアイテム識別子を有する利用情報を全て取得する（ステップＳ３０３）。このと
き、取得する利用情報を、属性優先値算出処理の時点から所定期間（例えば、３ヶ月とい
ったように予めサービス提供側が設定しておく）遡った範囲に該当する利用時期情報を含
むものに限定することで、直近の利用情報のみを用いて、属性優先値を算出するようにし
てもよい。
【００５３】
次に、属性優先値算出部１１４が、アイテム情報格納部１３２より、ステップＳ３０２
にて選択したアイテム識別子を有する属性対応情報を全て取得する（ステップＳ３０４）
。なお、属性対応情報を取得する際に、予めサービス提供側が設定した１つ以上の属性種
別識別子のいずれかを含むもののみに限定してもよい。
次に、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０４にて取得した属性対応情報のうち
、例えば、取得した順に１つ選択する（ステップＳ３０５）。
次に、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に対し
て、属性優先値を算出する（ステップＳ３０６）。
【００５４】
属性優先値の算出方法を、以下に８種類説明する。
属性優先値算出の第１の方法は、どのような属性対応情報に対応するアイテム属性対し
ても、一様に同じ値（例えば、「１」）を算出する方法である。属性優先値算出の第１の
方法は、どのようなアイテム属性でも等しく扱うことになる。
属性優先値算出の第２の方法は、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの数が少ないほど、その値が大きくなるように算出する
方法である。これは、属性嗜好度算出の第２の方法と同様の方法を用いて算出することが
できる。
【００５５】
属性優先値算出の第３の方法は、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に含まれ
る属性種別識別子に対応する属性値識別子の数が多いほど、その値が大きくなるように算
出する方法である。これは、属性嗜好度算出の第３の方法と同様の方法を用いて算出する
ことができる。
属性優先値算出の第４の方法は、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムの利用が多いものほど、その値が大きくなるように算出
する方法である。これは、属性嗜好度算出の第４の方法と同様の方法を用いて算出するこ
とができる。
属性優先値算出の第５の方法は、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に対応す
るアイテム属性に属するアイテムを利用したユーザが多いものほど、その値が大きくなる
ように算出する方法である。これは、属性嗜好度算出の第５の方法と同様の方法を用いて
算出することができる。
【００５６】
属性優先値算出の第６の方法は、ステップＳ３０２にて選択したアイテム識別子に対応
するアイテムの利用数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法である。具体
的には、アイテムｉの利用に関わる利用情報の集合Ｌ（ｉ）の数を｜Ｌ（ｉ）｜とした場
合、定数β３（≧１）を用いて、アイテムｉに対応する属性優先値ｐｖ（ｉ，ｔｘ，ｔｘ
ｙ）を式（９）にて算出すればよい。
【００５７】
【数９】
0006269864.tif 000010
【００５８】
属性優先値算出の第６の方法は、多くのユーザに何度も利用されるような人気の高いア
イテムの重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテムの利用数に対して単調
増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
【００５９】
属性優先値算出の第７の方法は、ステップＳ３０２にて選択したアイテム識別子に対応
するアイテムを利用したユーザ数が多いほど、その値が大きくなるように算出する方法で
ある。具体的には、アイテムｉの利用に関わる利用情報の集合Ｌ（ｉ）から重複なしで抽
出したユーザ集合Ｕ（ｉ）の数を｜Ｕ（ｉ）｜とした場合、式（９）の｜Ｌ（ｉ）｜を、
｜Ｕ（ｉ）｜で置き換えることにより算出できる。属性優先値算出の第７の方法は、多く
のユーザに利用されるような人気の高いアイテムの重み付けを大きくすることができる。
もちろん、利用したユーザの数に対して単調増加するような式であれば、どのような式を
用いてもよい。
【００６０】
属性優先値算出の第８の方法は、ステップＳ３０２にて選択したアイテム識別子に対応
するアイテムを利用したユーザのアイテム嗜好度の総和が高ければ高いほど、その値が大
きくなるように算出する方法である。具体的には、アイテムｉの利用に関わる利用情報の
集合Ｌ（ｉ）から重複なしで抽出したユーザ集合Ｕ（ｉ）を抽出し、Ｕ（ｉ）に含まれる
ユーザｕ（∈Ｕ（ｉ））ごとに、ユーザｕのアイテムｉに対するアイテム嗜好度ｖｉ（ｕ
，ｉ）を算出した上で、定数β４（≧１）を用いて、アイテムｉに対応する属性嗜好度ｐ
ｖ（ｉ，ｔｘ，ｔｘｙ）を式（１０）にて算出すればよい。
【００６１】
【数１０】
0006269864.tif 000011
【００６２】
アイテム嗜好度に関しては、前述の推薦属性選出処理のステップＳ１０３にて説明した
アイテム嗜好度算出方法を用いればよい。属性優先値算出の第８の方法は、多くのユーザ
に好まれるようなアイテムの重み付けを大きくすることができる。もちろん、アイテム嗜
好度の総和に対して単調増加するような式であれば、どのような式を用いてもよい。
また、属性優先値算出の第２から第８の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、
第２と第４の方法の組み合わせを、属性嗜好度算出の第２と第４の方法を組合せた式（７
）と式（８）を用いることで算出してもよい。それ以外でも、各算出方法の性質を変化さ
せないように自由に組み合わせてもよい。
以上が、属性優先値の算出方法の説明である。
【００６３】
次に、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０５にて選択した属性対応情報に含ま
れるアイテム識別子と属性種別識別子と属性値識別子と、ステップＳ３０６にて算出した
属性優先値を関連付けた属性優先値情報を、属性優先値情報格納部１３６に格納する（ス
テップＳ３０７）。
次に、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０５にて全ての属性対応情報を選択し
たか否かを判定する（ステップＳ３０８）。全て選択した場合は、ステップＳ３０９へ進
み、未選択のものがある場合は、ステップＳ３０５へ進む。
ステップＳ３０９では、属性優先値算出部１１４が、ステップＳ３０２にて全てのアイ
テム識別子を選択したか否かを判定する。全て選択した場合は、ステップＳ３０１からス
テップＳ３０９までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、ステップＳ３０
２へ進む。
以上が、属性優先値算出処理の手順の説明となる。
【００６４】
推薦アイテム選出部１１５は、所定のタイミングごとに、推薦アイテム選出処理を行う
。推薦アイテム選出処理の手順を、図１３のフローチャートを用いて説明する。
まず、推薦アイテム選出部１１５が、推薦属性情報格納部１３４より、推薦属性情報に
含まれるユーザ識別子を、重複なしで全て抽出する（ステップＳ４０１）。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０１にて抽出したユーザ識別子のう
ち、例えば、抽出した順に、推薦対象ユーザ識別子として１つ選択する（ステップＳ４０
２）。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、推薦属性情報格納部１３４より、ステップＳ４０
２にて選択した推薦対象ユーザ識別子と一致するユーザ識別子を有する推薦属性情報を全
て取得する（ステップＳ４０３）。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、属性優先値情報格納部１３６より、ステップＳ４
０２にて選択した推薦対象ユーザ識別子と一致するユーザ識別子を有する属性嗜好情報を
全て取得する（ステップＳ４０４）。
【００６５】
次に、推薦アイテム選出部１１５が、アイテム情報格納部１３２より、ステップＳ４０
３にて取得した推薦属性情報に含まれるいずれかの属性識別子を含む属性対応情報を特定
し、特定した属性対応情報に含まれるアイテム識別子を、重複なしで全て抽出する（ステ
ップＳ４０５）。なお、ここで抽出したアイテム識別子の集合が推薦候補アイテム集合と
なる。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０５にて抽出したアイテム識別子の
うち、例えば、抽出した順に、推薦候補アイテム識別子として１つ選択する（ステップＳ
４０６）。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、属性優先値情報格納部１３６より、ステップＳ４
０６にて選択した推薦候補アイテム識別子と一致するアイテム識別子を有する属性優先値
情報を全て取得する（ステップＳ４０７）。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０２にて選択した推薦対象ユーザ識
別子に対する、ステップＳ４０６にて選択した推薦候補アイテム識別子の推薦値を算出す
る（ステップＳ４０８）。
【００６６】
推薦値の算出方法を以下に７種類説明する。なお、算出方法内の説明において、ステッ
プＳ４０３にて取得した推薦対象ユーザｕｒに対応する推薦属性情報の集合をＳＴ（ｕｒ
）とする。
推薦値算出の第１の方法は、ステップＳ４０６にて選択した推薦候補アイテム識別子に
対応する属性識別子のいずれかを含む推薦属性情報の数を推薦値として算出する方法であ
る。推薦値算出の第１の方法は、計算量が少ない。
【００６７】
推薦値算出の第２の方法は、ステップＳ４０６にて選択した推薦候補アイテム識別子に
対応する属性識別子のいずれかを含む推薦属性情報の属性推薦値を用いて算出する方法で
ある。具体的には、ＳＴ（ｕｒ）より、推薦候補アイテムｉｒに対応する属性識別子のう
ち、いずれかの属性識別子を含むものから抽出した属性識別子の集合ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ）
の数を｜ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ）｜とし、ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ）に含まれる任意の属性識別子（
ｔｘ，ｔｘｙ）に対応する推薦対象ユーザｕｒとの属性推薦値ａｖ（ｕｒ，ｔｘ，ｔｘｙ
）とした場合、推薦値ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）は、定数α２（０≦α２≦１）を用いて、式（
１１）にて算出できる。
【００６８】
【数１１】
0006269864.tif 000012
【００６９】
推薦値算出の第２の方法は、推薦候補アイテムに対応するいずれかのアイテム属性が、
多くの推薦属性情報に含まれ、かつ、その推薦属性情報に含まれる属性推薦値の大きいほ
ど、推薦値が高くなりやすい。なお、式（１１）は、α２が「０」の場合に、属性推薦値
の総和となり、α２が「１」の場合に、属性推薦値の平均値となる。つまり、推薦属性情
報の数の影響力を高める場合は、α２を「０」に近づければよい。もちろん、推薦属性情
報の数と、属性推薦値の両方に対して、単調増加であれば、他の式を用いてもよい。
【００７０】
推薦値算出の第３の方法は、推薦値算出の第２の方法と同様に属性推薦値を利用し、か
つ、属性種別識別子ごとに、対応する属性推薦値の重み付けを変更する算出方法である。
具体的には、属性推薦値算出の算出対象となっている属性種別識別子の集合Ｔに含まれる
属性種別識別子ごとに、属性種別識別子ｔｘ（∈Ｔ）に対応する重み付け係数ｍ１（ｔｘ
）を予め設定した上で、ＳＴ（ｕｒ）より、推薦候補アイテムｉｒに対応する属性識別子
のうち、いずれかの属性識別子を含む推薦属性情報の集合ＳＴ（ｕｒ，ｉｒ）を形成する
。
次に、ＳＴ（ｕｒ，ｉｒ）から重複なしで抽出したＴの部分集合Ｔ（ｕｒ，ｉｒ）を形
成する。そして、ＳＴ（ｕｒ，ｉｒ）に含まれる推薦属性情報のうち、属性種別識別子ｔ
’ｘ（∈Ｔ（ｕｒ，ｉｒ））を含むものより抽出した属性識別子の集合ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ
，ｔ’ｘ）の数を｜ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ，ｔ’ｘ）｜とし、ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ，ｔ’ｘ）の
任意の属性識別子（ｔ’ｘ，ｔ’ｘｙ）に対応する属性推薦値をａｖ（ｕｒ，ｔ’ｘ，ｔ
’ｘｙ）とした場合、推薦値ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）は、定数α３（０≦α３≦１）を用いて
、式（１２）にて算出できる。
【００７１】
【数１２】
0006269864.tif 000013
【００７２】
なお、属性種別識別子ｔｘ（∈Ｔ）に対応する重み付け係数ｍ１（ｔｘ）は、属性優先
値算出の第３の方法と同様に、属性種別の粒度に合わせて算出することで、属性種別間の
粒度を吸収するのがよいが、もちろん、属性種別間の粒度にとらわれずに、サービスの提
供側が自由に設定してよい。推薦値算出の第３の方法は、推薦値算出の第２の方法の性質
に加え、属性種別ごとに重み付けを変えることで、どの属性種別に対応する属性推薦値を
優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することができる。また、属性種別に対す
る重み付けを反映しつつ、属性推薦値の高いアイテム属性を有するアイテムの推薦値が高
くなるように算出するのであれば、他の式を用いてもよい。
【００７３】
推薦値算出の第４の方法は、推薦値算出の第２の方法と同様に属性推薦値を利用し、か
つ、属性識別子ごとに、対応する属性推薦値の重み付けを変更する算出方法である。具体
的には、属性推薦値算出の算出対象となっている属性種別識別子を含む属性識別子の集合
ＴＡごとに、属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に対応する重み付け係数ｍ２（ｔｘ，ｔｘｙ）
を設定した上で、ＳＴ（ｕｒ）より、推薦候補アイテムｉｒに対応する属性識別子のうち
、いずれかの属性識別子を含む推薦属性情報から重複なしで抽出したＴＡの部分集合ＴＡ
（ｕｒ，ｉｒ）の任意の属性識別子（ｔ’ｘ，ｔ’ｘｙ）に対応する属性推薦値をａｖ（
ｕｒ，ｔ’ｘ，ｔ’ｘｙ）とした場合、推薦値ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）は、定数α４（０≦α
４≦１）を用いて、式（１３）にて算出できる。
【００７４】
【数１３】
0006269864.tif 000014
【００７５】
なお、属性識別子（ｔｘ，ｔｘｙ）に対応する重み付け係数ｍ２（ｔｘ，ｔｘｙ）は、
属性優先値算出の第２の方法と同様に、アイテム属性の粒度に合わせて算出することで、
アイテム属性間の粒度を吸収するのがよいが、もちろん、アイテム属性間の粒度にとらわ
れずに、サービスの提供側が自由に設定してよい。推薦値算出の第４の方法は、推薦値算
出の第２の方法の性質に加え、アイテム属性ごとに重み付けを変えることで、どのアイテ
ム属性に対応する属性推薦値を優先するかを、サービスの提供側が自由に設定することが
できる。また、属性識別子に対する重み付けを反映しつつ、属性推薦値の高いアイテム属
性を有するアイテムの推薦値が高くなるように算出するのであれば、他の式を用いてもよ
い。
【００７６】
推薦値算出の第５の方法は、ステップＳ４０４にて取得した推薦対象ユーザに対する属
性嗜好情報を用いて算出する方法である。具体的には、推薦対象ユーザｕｒに対して取得
した属性嗜好情報の集合ＴＴ（ｕｒ）から、推薦対象アイテムｉｒが有する属性識別子の
みを重複なしで抽出した属性識別子の集合ＴＡ（ｕｒ，ｉｒ）に含まれる属性識別子（ｔ
ｘ，ｔｘｙ）に対応する属性嗜好度をｔｖ（ｕｒ，ｔｘ，ｔｘｙ）とした場合、定数α５
（０≦α５≦１）を用いて、推薦値ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）を式（１４）にて算出できる。
【００７７】
【数１４】
0006269864.tif 000015
【００７８】
推薦値算出の第５の方法は、推薦値を、属性嗜好度を用いて算出することで、推薦対象
ユーザが好むアイテム属性を有するアイテムを優先的に推薦アイテムとして選出しやすく
なる。また、属性嗜好度算出に用いた方法の性質も反映される。もちろん、属性嗜好度の
総和に対して単調増加であれば、他の式を用いてもよい。
【００７９】
推薦値算出の第６の方法は、ステップＳ４０７にて取得した推薦候補アイテムに対する
属性優先値情報を用いて算出する方法である。具体的には、推薦候補アイテムｉｒに対し
て取得した属性優先値情報の集合ＴＰ（ｉｒ）から、ユーザｕｒが過去に利用した属性識
別子のみを重複なしで抽出した属性識別子の集合ＴＡ（ｉｒ，ｕｒ）に含まれる属性識別
子（ｔｘ，ｔｘｙ）に対応する属性優先値を、ｐｖ（ｉｒ，ｔｘ，ｔｘｙ）とした場合、
定数α６（０≦α６≦１）を用いて、式（１５）にて算出できる。
【００８０】
【数１５】
0006269864.tif 000016
【００８１】
推薦値算出の第６の方法は、推薦値を、属性優先値を用いて算出することで、推薦値算
出の第５の方法と同様に、推薦対象ユーザが好むアイテム属性を有するアイテムを優先的
に推薦アイテムとして選出しやすくなる。また、属性優先値算出に用いた方法の性質も反
映される。もちろん、属性優先値の総和に対して単調増加であれば、他の式を用いてもよ
い。
【００８２】
推薦値算出の第７の方法は、ステップＳ４０４にて取得した推薦対象ユーザに対する属
性嗜好情報と、ステップＳ４０７にて取得した推薦候補アイテムに対する属性優先値情報
とを用いて算出する方法である。具体的には、推薦対象ユーザｕｒに対して取得した属性
嗜好情報の集合ＴＴ（ｕｒ）から重複なしで抽出した属性識別子の集合ＴＡ’（ｕｒ）と
、推薦候補アイテムｉｒに対して取得した属性優先値情報の集合ＴＰ（ｉｒ）から重複な
しで抽出した属性識別子の集合ＴＡ’（ｉｒ）との共通部分ＴＡ’（ｕｒ）∩ＴＡ’（ｉ
ｒ）に含まれる属性識別子（ｔ’ｘ，ｔ’ｘｙ）に対応する属性嗜好度をａｖ（ｕｒ，ｔ
’ｘ，ｔ’ｘｙ）とし、属性優先値をｐｖ（ｉｒ，ｔ’ｘ，ｔ’ｘｙ）とした場合、推薦
値ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）を式（１６）のように内積値として算出してもよい。
【００８３】
【数１６】
0006269864.tif 000017
【００８４】
また、コサイン距離やピアソン積率相関係数として算出してもよい。推薦値算出の第７
の方法は、推薦値を、属性嗜好度と属性優先値とを用いて算出することで、推薦値算出の
第５の方法や第６の方法以上に、推薦対象ユーザが好むアイテム属性を有するアイテムを
優先的に推薦アイテムとして選出しやすくなる。また、属性嗜好度算出に用いた方法の性
質や、属性優先値算出に用いた方法の性質も反映される。
また、推薦値算出の第２から第７の方法を組み合わせて算出してもよい。例えば、第３
と第４の方法を組み合わせて、式（１７）のように算出してもよい。
【００８５】
【数１７】
0006269864.tif 000018
【００８６】
また、第２の方法で算出した推薦値ｒｖ２（ｕｒ，ｉｒ）と、第５の方法で算出した推
薦値ｒｖ５（ｕｒ，ｉｒ）とを用いて、新たな推薦値ｎｅｗ＿ｒｖ（ｕｒ，ｉｒ）を推薦
値として、式（１８）や式（１９）のように算出してもよい。それ以外でも、各算出方法
の性質を変化させないように自由に組み合わせてもよい。以上が、推薦値算出方法の説明
である。
【００８７】
【数１８】
0006269864.tif 000019
【００８８】
【数１９】
0006269864.tif 000020
【００８９】
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０６にて全ての推薦候補アイテム識
別子を選択したか否かを判定する（ステップＳ４０９）。全て選択した場合は、ステップ
Ｓ４１０へ進み、未選択のものがある場合はステップＳ４０６へ進む。
ステップＳ４１０では、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０８にて算出した
推薦値に応じて、推薦アイテムを選出する。推薦アイテムを選出するには、推薦値が（予
め、サービス提供側が設定した）所定値以上の推薦候補アイテム識別子を、推薦アイテム
とすればよい。また、推薦値の降順に（予め、サービス提供側が設定した）所定数まで選
択した推薦候補アイテム識別子を、推薦アイテムのアイテム識別子とすればよい。
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４１０にて選出した推薦アイテムごと
に、ステップＳ４０２にて選択した推薦対象ユーザ識別子と、推薦アイテムのアイテム識
別子と、ステップＳ４０８にて算出した推薦値とを関連付けた推薦アイテム情報を、推薦
アイテム情報格納部１３７に格納する（ステップＳ４１１）。
【００９０】
次に、推薦アイテム選出部１１５が、ステップＳ４０２にて、全ての推薦対象ユーザ識
別子を選択したか否かを判定する（ステップＳ４１２）。全て選択した場合は、ステップ
Ｓ４０１からステップＳ４１２までの一連の処理を終了し、未選択のものがある場合は、
ステップＳ４０２へ進む。
この手順により、実際にどのような効果があるかの具体例を、図１４と図１５を用いて
説明する。図１４は、ユーザｕ３に対する推薦属性を示すものである。図１４に示すよう
に、ユーザｕ３の推薦属性が、（ｔａ，ｔａ７）、（ｔａ，ｔａ１３）、（ｔｂ，ｔｂ４
）、（ｔｂ，ｔｂ８）であることが分かる。図１５は、ユーザｕ３に対する推薦候補アイ
テムの対象となるアイテム集合をイメージしたものである。図１５に示すように、ユーザ
ｕ３の推薦属性それぞれに対応するアイテム集合、Ｉ（ｔａ，ｔａ７）、Ｉ（ｔａ，ｔａ
１３）、Ｉ（ｔｂ，ｔｂ４）、Ｉ（ｔｂ，ｔｂ８）があり、斜線部が、推薦候補アイテム
のアイテム集合Ｉ（ｔａ，ｔａ７）∪Ｉ（ｔａ，ｔａ１３）∪Ｉ（ｔｂ，ｔｂ４）∪Ｉ（
ｔｂ，ｔｂ８）となる。つまり、推薦アイテムを、Ｉ（ｔａ，ｔａ７）、Ｉ（ｔａ，ｔａ
１３）、Ｉ（ｔｂ，ｔｂ４）、Ｉ（ｔｂ，ｔｂ８）のいずれかに属するアイテムから選出
することができるようになるため、利用情報が少なくても、アイテムの推薦を可能とし、
かつ、多様なアイテム属性を用いることで、多様なアイテムの推薦を実現することができ
る。
【００９１】
なお、上記手順において、推薦値算出に属性嗜好度を利用しない場合は、ステップＳ４
０４の処理を省略することができる。さらに、属性嗜好情報を作成する必要がなくなるた
め、属性嗜好度算出部１１３と属性嗜好情報格納部１３５が不要となる。また、推薦値算
出に属性優先値を利用しない場合は、ステップＳ４０７の処理を省略することができる。
さらに、属性優先値情報を作成する必要がなくなるため、属性優先値算出部１１４と属性
優先値情報格納部１３６が不要となる。
以上が、推薦アイテム選出処理の手順の説明である。
【００９２】
推薦アイテム詳細情報作成部１１６は、情報処理サーバ通信部１２を通じて、端末装置
３より推薦アイテム取得要求を受信すると、推薦アイテム詳細情報作成処理を行うことで
、推薦アイテム詳細情報を作成し、情報処理サーバ通信部１２を通じて、端末装置３に、
作成した推薦アイテム詳細情報を送信する。
推薦アイテム詳細情報作成処理とは、推薦アイテム詳細情報を作成する処理である。具
体的には、まず、推薦アイテム情報格納部１３７より、受信した推薦アイテム取得要求に
含まれるユーザ識別子を有する全ての推薦アイテム情報を取得する。そして、アイテム情
報格納部１３２より、取得した推薦アイテム情報に含まれるアイテム識別子に対応するア
イテム情報を取得し、取得したアイテム情報を用いて推薦アイテム詳細情報を作成する。
なお、推薦アイテム取得要求に、取得制限数が含まれている場合は、推薦アイテム情報格
納部１３７より推薦アイテム情報を取得する際に、推薦値の降順に取得制限数まで取得す
るようにすればよい。
【００９３】
以上のように、推薦属性情報を基に、推薦アイテム情報を作成することで、少ない利用
情報でも多様なアイテムを推薦することが可能となる。このため、ユーザの推薦に対する
興味を維持し、サービスの利用を促進することができる。
【００９４】
上述した本発明の実施形態は、説明のための例示であり、上記実施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変更が可能である。例えば、各
実施形態や変形例等を組み合わせてもよい。また、情報処理装置（情報処理サーバ装置１
）の一部の構成を別体にし、ネットワーク等を介してその別体とした構成と通信するよう
にして、情報処理装置の機能を実現してもよい。
【００９５】
また、本発明は各部の機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを含むもので
ある。これらのプログラムは、記録媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれても
よいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。
【符号の説明】
【００９６】
１  情報処理サーバ装置
２  ネットワーク
３  端末装置
３１  端末制御部
３２  端末通信部
３３  端末入力部
３４  端末表示部
１１  情報処理サーバ制御部
１１１  利用情報登録部
１１２  推薦属性選出部
１１３  属性嗜好度算出部
１１４  属性優先値算出部
１１５  推薦アイテム選出部
１１６  推薦アイテム詳細情報作成部
１２  情報処理サーバ通信部
１３  情報処理サーバ格納部
１３１  ユーザ情報格納部
１３２  アイテム情報格納部
１３３  利用情報格納部
１３４  推薦属性情報格納部
１３５  属性嗜好情報格納部
１３６  属性優先値情報格納部
１３７  推薦アイテム情報格納部
【図１】
0006269864.tif 000021
【図２】
0006269864.tif 000022
【図３】
0006269864.tif 000023
【図４】
0006269864.tif 000024
【図５】
0006269864.tif 000025
【図６】
0006269864.tif 000026
【図７】
0006269864.tif 000027
【図８】
0006269864.tif 000028
【図９】
0006269864.tif 000029
【図１０】
0006269864.tif 000030
【図１１】
0006269864.tif 000031
【図１２】
0006269864.tif 000032
【図１３】
0006269864.tif 000033
【図１４】
0006269864.tif 000034
【図１５】
0006269864.tif 000035