(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の端末装置に対する情報を選択する情報処理装置において、
前記複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを記憶する記憶手段と、
注目する１つの前記個人情報に含まれる体験情報と、前記個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、前記個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出する個人情報抽出手段と、
前記個人情報抽出手段により抽出された個人情報に基づいて、前記注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された情報の提示を制御する提示制御手段と
を備え、
前記記憶手段は、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを記憶する複数の記憶部を有し、
前記個人情報抽出手段は、前記複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの前記個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、
前記選択手段は、前記個人情報抽出手段が抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、前記複数の記憶部のうち、前記個人情報抽出手段が利用した前記１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する前記端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する
情報処理装置。
【請求項２】
前記提示制御手段は、情報の提示を要求する端末装置のユーザにより指定された条件に応じて異なる形式で表示するように、前記選択手段により選択された情報の提示を制御する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記提示制御手段は、ネットワークを介して、前記選択手段により選択された情報の提示を制御する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記体験情報は、情報の項目を示す項目情報を含む
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、前記注目する個人情報に含まれる項目情報と、特定した個人情報に含まれる項目情報との共有性に基づいて、情報を選択する
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記体験情報は、情報の項目を示す項目情報と、前記項目情報で示される情報の項目に対する好感度を示す好感度情報とを含む
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記選択手段は、前記注目する個人情報に含まれる項目情報と、特定した個人情報に含まれる項目情報との一致状況、及び、前記注目する個人情報に含まれる好感度情報と、特定した個人情報に含まれる好感度情報のうち、対応する項目情報が一致する好感度情報に基づいて情報を選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記複数の端末装置から送信された前記個人情報を受信する個人情報受信手段を
さらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記選択手段は、
特定した複数の個人情報を合成して、合成個人情報を生成し、
前記合成個人情報に基づいて、前記注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報を選択する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記選択手段は、特定した個人情報に基づいて選択する情報を、前記所定の数の情報に制限する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
複数の端末装置に対する情報を選択する、コンピュータにより構成される情報処理装置の情報処理方法において、
前記複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを前記コンピュータのハードディスクが記憶する記憶ステップと、
注目する１つの前記個人情報に含まれる体験情報と、前記個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、前記個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を前記コンピュータのCPUが抽出する個人情報抽出ステップと、
前記個人情報抽出ステップで抽出された前記個人情報に基づいて、前記注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報を前記コンピュータのCPUが選択する選択ステップと、
前記選択ステップで選択された情報の提示を、前記コンピュータのCPUが制御する提示制御ステップと
を含み、
前記記憶ステップは、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを前記コンピュータのハードディスクに設けられた複数の記憶部に記憶し、
前記個人情報抽出ステップは、前記複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの前記個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、
前記選択ステップは、前記個人情報抽出ステップで抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、前記複数の記憶部のうち、前記個人情報抽出ステップで利用した前記１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する前記端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する
情報処理方法。
【請求項１２】
複数の端末装置に対する情報を選択するためのコンピュータが読み取り可能なプログラムが記録された記録媒体において、
前記複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを前記コンピュータのハードディスクに記憶させる記憶ステップと、
注目する１つの個人情報に対して、前記注目する１つの個人情報に含まれる体験情報と、前記個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、前記個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を前記コンピュータのCPUに抽出させる個人情報抽出ステップと、
前記個人情報抽出ステップで抽出された個人情報に基づいて、前記注目する個人情報と対応する端末装置に対する情報を前記コンピュータのCPUに選択させる選択ステップと、
前記選択ステップで選択された情報の提示を、前記コンピュータのCPUに制御させる提示制御ステップと
を含み、
前記記憶ステップは、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを前記コンピュータのハードディスクに設けられた複数の記憶部に記憶し、
前記個人情報抽出ステップは、前記複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの前記個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、前記注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、
前記選択ステップは、前記個人情報抽出ステップで抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、前記複数の記憶部のうち、前記個人情報抽出ステップで利用した前記１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する前記端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する
処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録されている記録媒体。
【請求項１３】
複数の端末装置と、前記複数の端末装置に対してサービス情報を供給する情報処理装置とからなる情報処理システムにおいて、
前記複数の端末装置は、
前記サービス情報に関する体験情報と、前記情報処理装置に前記サービス情報を要求する要求情報とを入力する入力手段と、
ネットワークを介して、前記体験情報および前記要求情報を前記情報処理装置に送信し、前記情報処理装置から前記サービス情報を受信する第１通信手段と、
前記第１の通信手段で受信された前記サービス情報を表示する表示手段と
を備え、
前記情報処理装置は、
前記ネットワークを介して、前記体験情報および前記要求情報を前記端末装置から受信し、
前記複数の端末装置に前記サービス情報を送信する第２の通信手段と、
前記第２の通信手段が受信した、前記複数の端末装置の前記第１の通信手段から送信された前記サービス情報に関する前記体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを記憶する記憶手段と、
前記要求情報を送信した前記端末装置に関する個人情報である注目個人情報に含まれる前記体験情報を、前記記憶手段から抽出する注目個人情報抽出手段と、
前記注目個人情報に含まれる前記体験情報と、前記記憶手段に記憶された個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、前記個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、前記注目個人情報と関連度の高い個人情報を抽出する関連個人情報抽出手段と、
前記関連個人情報抽出手段で抽出された個人情報に基づいて、前記注目個人情報と対応する端末装置に対する前記サービス情報を選択する選択手段と、
前記選択手段により選択された前記サービス情報の提示を制御する提示制御手段と
を備え、
前記記憶手段は、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを記憶する複数の記憶部を有し、
前記関連個人情報抽出手段は、前記複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの前記個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、前記注目個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、
前記選択手段は、前記関連個人情報抽出手段が抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、前記複数の記憶部のうち、前記関連個人情報抽出手段が利用した前記１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する前記端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する
情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する術分野】
本発明は、情報処理装置および方法、記録媒体、並びに情報処理システムに関し、特に、容易に個人の嗜好情報を収集して蓄積し、さらに、容易にユーザの嗜好傾向に対応したサービス情報を提供できるようにした情報処理装置および方法、記録媒体、並びに情報処理システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、ダイレクトメールなどの商品紹介情報を、個人の嗜好傾向に合わせて作成し、配布することが一般に行われている。そこで、従来、アンケートなどで個人情報が収集され、その分析結果により、個人の嗜好傾向が検出されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の方式では、正確な嗜好情報を得るための質問を作成するのが困難であったり、アンケートの採点者によりアンケート結果が異なり、正確な嗜好傾向を把握することが困難である課題があった。また、アンケートを作成し、採点し、分析するのに多大な手間がかかる課題があった。
【０００４】
さらに、アンケートに回答することにより収集されたプライベート情報が外部に漏れるなどの課題があった。
【０００５】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、容易に個人の嗜好情報を収集して蓄積し、さらに、容易にユーザの嗜好傾向に対応したサービス情報を提供できるようにするものである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の情報処理装置は、複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを記憶する記憶手段と、注目する１つの個人情報に含まれる体験情報と、個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出する個人情報抽出手段と、個人情報抽出手段により抽出された個人情報に基づいて、注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報を選択する選択手段と、選択手段により選択された情報の提示を制御する提示制御手段とを備え、記憶手段は、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを記憶する複数の記憶部を有し、個人情報抽出手段は、複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、選択手段は、個人情報抽出手段が抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、複数の記憶部のうち、個人情報抽出手段が利用した１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する。
【０００７】
提示制御手段は、情報の提示を要求する端末装置のユーザにより指定された条件に応じて異なる形式で表示するように、選択手段により選択された情報の提示を制御するようにすることができる。
【０００８】
提示制御手段は、ネットワークを介して、選択手段により選択された情報の提示を制御するようにすることができる。
【０００９】
前記体験情報は、情報の項目を示す項目情報を含むようにすることができる。
【００１０】
前記選択手段は、注目する個人情報に含まれる項目情報と、特定した個人情報に含まれる項目情報との共有性に基づいて、情報を選択するようにすることができる。
【００１１】
前記体験情報は、情報の項目を示す項目情報と、項目情報で示される情報の項目に対する好感度を示す好感度情報とを含むようにすることができる。
【００１２】
前記選択手段は、注目する個人情報に含まれる項目情報と、特定した個人情報に含まれる項目情報との一致状況、及び、注目する個人情報に含まれる好感度情報と、特定した個人情報に含まれる好感度情報のうち、対応する項目情報が一致する好感度情報に基づいて情報を選択するようにすることができる。
【００１３】
前記複数の端末装置から送信された個人情報を受信する個人情報受信手段をさらに設けるようにすることができる。
【００１４】
前記選択手段は、特定した複数の個人情報を合成して、合成個人情報を生成し、合成個人情報に基づいて、注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報を選択するようにすることができる。
【００１６】
前記選択手段は、特定した個人情報に基づいて選択する情報を、前記所定の数の情報に制限するようにすることができる。
【００１７】
請求項１１に記載の情報処理方法は、複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストをコンピュータのハードディスクが記憶する記憶ステップと、注目する１つの個人情報に含まれる体験情報と、個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、注目する個人情報と関連度の高い個人情報をコンピュータのCPUが抽出する個人情報抽出ステップと、個人情報抽出ステップで抽出された個人情報に基づいて、注目する個人情報に対応する端末装置に対する情報をコンピュータのCPUが選択する選択ステップと、選択ステップで選択された情報の提示を、コンピュータのCPUが制御する提示制御ステップとを含み、記憶ステップは、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストをコンピュータのハードディスクに設けられた複数の記憶部に記憶し、個人情報抽出ステップは、複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、選択ステップは、個人情報抽出ステップで抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、複数の記憶部のうち、個人情報抽出ステップで利用した１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する。
【００１８】
請求項１２に記載の記録媒体は、複数の端末装置を使用する各ユーザの、情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストをコンピュータのハードディスクに記憶させる記憶ステップと、注目する１つの個人情報に対して、注目する１つの個人情報に含まれる体験情報と、個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、注目する個人情報と関連度の高い個人情報をコンピュータのCPUに抽出させる個人情報抽出ステップと、個人情報抽出ステップで抽出された個人情報に基づいて、注目する個人情報と対応する端末装置に対する情報をコンピュータのCPUに選択させる選択ステップと、選択ステップで選択された情報の提示を、コンピュータのCPUに制御させる提示制御ステップとを含み、記憶ステップは、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストをコンピュータのハードディスクに設けられた複数の記憶部に記憶し、個人情報抽出ステップは、複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、注目する個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、選択ステップは、個人情報抽出ステップで抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、複数の記憶部のうち、個人情報抽出ステップで利用した１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する処理をコンピュータに実行させるプログラムが記録されている。
【００１９】
請求項１３に記載の情報処理システムの複数の端末装置は、サービス情報に関する体験情報と、情報処理装置にサービス情報を要求する要求情報とを入力する入力手段と、ネットワークを介して、体験情報および要求情報を情報処理装置に送信し、情報処理装置からサービス情報を受信する第１通信手段と、第１の通信手段で受信されたサービス情報を表示する表示手段とを備え、情報処理装置は、ネットワークを介して、体験情報および要求情報を端末装置から受信し、複数の端末装置にサービス情報を送信する第２の通信手段と、第２の通信手段が受信した、複数の端末装置の第１の通信手段から送信されたサービス情報に関する体験情報を含む複数の個人情報を有する個人情報リストを記憶する記憶手段と、要求情報を送信した端末装置に関する個人情報である注目個人情報に含まれる体験情報を、記憶手段から抽出する注目個人情報抽出手段と、注目個人情報に含まれる体験情報と、記憶手段に記憶された個人情報リストに含まれる各個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、個人情報リストに含まれる各個人情報の中から、注目個人情報と関連度の高い個人情報を抽出する関連個人情報抽出手段と、関連個人情報抽出手段で抽出された個人情報に基づいて、注目する個人情報と対応する端末装置に対するサービス情報を選択する選択手段と、選択手段により選択されたサービス情報の提示を制御する提示制御手段とを備え、記憶手段は、それぞれ複数の項目を有する各分野毎に設けられ、各分野毎の個人情報リストを記憶する複数の記憶部を有し、関連個人情報抽出手段は、複数の記憶部のうち、情報の選択を要求する端末装置において入力された第１の分野に関する、その端末装置のユーザの個人情報が記憶されている１つの記憶部に記憶された複数の個人情報に基づいて、注目個人情報と関連度の高い個人情報を抽出し、選択手段は、関連個人情報抽出手段が抽出した個人情報に対応する端末装置のユーザの個人情報を、複数の記憶部のうち、関連個人情報抽出手段が利用した１つの記憶部と異なる、情報の選択を要求する端末装置において入力された第２の分野に関する他の１つの記憶部に記憶されている複数の個人情報から特定し、特定した個人情報に基づいて情報を選択する。
【００２０】
請求項１に記載の情報処理装置、請求項１１に記載の情報処理方法、請求項１２に記載の記録媒体、および請求項１３に記載の情報処理システムにおいては、注目する１つの個人情報に含まれる体験情報と、個人情報リストに含まれる個人情報に含まれる体験情報とを比較することにより、個人情報リストに含まれる個人情報の中から、注目する個人情報と関連度の高い個人情報が抽出される。また、抽出された個人情報に基づいて、端末装置に対する情報が選択され、選択された情報の提示が制御される。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明を適用した体験好感情報提供サーバのネットワークの接続例を表している。端末１１は、PIAFS(Personal Handy-phone System Internet Access Forum Standard)規格に準拠し、ユーザインタフェースを利用してユーザの意思を確実に体験好感情報提供サーバ１４に通知し、かつ、体験好感情報提供サーバ１４からの通知を確実にユーザに伝えるために必要十分な機能、例えばビットマップディスプレイ装置およびタッチパネル（いずれも図示せず）を備える通信端末である。端末１１は、内蔵するインターフェースとしてのPHS(Personal Handy-phone System)を介して無線で基地局１２と通信し、基地局１２が接続されている電話回線１３を介して、体験好感情報提供サーバ１４にアクセスすることができ、体験好感情報提供サーバ１４からサービスを受けることができる。
【００２２】
体験好感情報提供サーバ１４は、電話回線１３に接続されている。
【００２３】
なお、上述した端末１１のユーザインタフェースは、端末１１において構築することも可能であるが、端末１１がＷｅｂビューア機能を有している場合、体験好感情報提供サーバ１４からHTMLデータで伝送されるものを利用することも可能である。
【００２４】
図２は、図１の体験好感情報提供サーバ１４の内部の構成例を表している。CPU２１は、ROM２２またはハードディスク２７に記憶されているプログラムに従って各種処理を行うようになされている。
【００２５】
ROM２２には、各種プログラムやデータが記憶されている。RAM２３には、CPU２１が実行する処理に対応して、予め設定された領域にプログラムやデータが記憶されるようになされている。
【００２６】
キーボード、マウスなどを含む入力部２４は、CPU２１に指令を入力するときに、体験好感情報提供サーバ１４の管理者により操作される。表示部２５は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種情報が表示される。
【００２７】
通信部２６は、電話回線１３を介して端末１１から各種要求やデータを受信するとともに、CPU２１により供給されるデータを電話回線１３に出力するようになされている。
【００２８】
ハードディスク２７には、サーバプログラムが保存されている他、体験好感情報管理会社が管理する体験好感情報管理システムに加入する会員（端末１１のユーザ）ごとの個人体験好感レコードＲが記憶されている。
【００２９】
図３は、図１の端末１１の内部の構成例を表している。CPU５１は、ROM５２またはハードディスク５７に記憶されているプログラムに従って各種処理を行うようになされている。
【００３０】
ROM５２には、各種プログラムやデータが記憶されている。RAM５３には、CPU５１が実行する処理に対応して、予め設定された領域にプログラムやデータが記憶されるようになされている。
【００３１】
キーボード、マウスなどを含む入力部５４は、CPU５１に指令を入力するときに、端末１１のユーザにより操作される。表示部５５は、例えば液晶ディスプレイ等により構成され、各種情報が表示される。
【００３２】
通信部５６は、PIAFSインタフェースにより構成され、体験好感情報提供サーバ１４から各種情報を回線網１３と基地局１２を経由して受信するとともに、CPU５１より供給されるデータを基地局１２に出力するようになされている。
【００３３】
ハードディスク５７には、プログラムが保存されている他、体験好感情報提供サーバ１４から提供される情報が記憶される。
【００３４】
図４は、体験好感情報提供サーバ１４のハードディスク２７に形成されているデータベース中の、ユーザＡの個人体験好感レコードＲに記憶されている情報の例を表している。個人体験好感レコードＲは、複数の体験好感要素データＥと体験好感管理データＣから構成される。体験好感要素データＥは、会員が実際に体験した（聞いた）体験項目Ｔ（CD（Compact  Disc）のタイトル）と、その体験項目に対応する好感度Ｋからなる。この例の場合、CDに対する好感度Ｋは、最も悪い好感を表す値0.0から、最も良い好感を表す値1.0までの範囲が１１段階に分割され、数値化される。例えば、体験項目ＴとしてのCDタイトル２０１の好感度Ｋは、0.9とされている。
【００３５】
また、この例の場合、７つの体験好感要素データＥ１乃至Ｅ７が個人体験好感レコードＲに記憶されているが、体験好感要素データＥi（この例の場合、ｉ＝８，９，１０，・・・）が会員により体験好感情報提供サーバ１４に投稿されると、個人体験好感レコードＲが更新され、新たな体験好感要素データＥiが記憶される。なお、体験好感要素データＥとしては、図４に示すように、個人体験好感レコードＲに記憶された日時（投稿日時）、その他の属性も記憶させておくことができる。例えば、図４の例では、CDタイトル２０１の投稿日時は、１９９８年１０月１０日１０時０５分として登録されている。
【００３６】
さらに、ハードディスク２７の記憶容量を管理する理由から、個人体験好感レコードＲに記憶させることができる体験好感要素データＥの数の最大値（以下、体験好感要素データＥの最大記憶件数Ｎemaxと称する）は、予め決められおり、制限されている。
【００３７】
体験好感管理データＣは、体験好感要素データＥの提供者である会員の会員IDと体験好感要素データＥの数を示す体験項目数Ｎｉからなる。この例の場合、体験好感管理データＣには、会員IDとしてユーザAのIDが、また、体験項目数Ｎｉとして７が、それぞれ記憶されている。
【００３８】
次に、体験好感情報管理会社が管理する体験好感情報管理システムに会員登録する場合の処理について説明する。
【００３９】
体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は端末１１（ユーザ）から新規登録要求を受信すると、例えば、契約書やシステムの運用原則などの情報を端末１１（ユーザ）に提供する。体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、例えば、電子署名された契約書や、パスワードなど個人識別情報を端末１１から受信すると、そのユーザに関し必要な与信確認（信用調査）を実行し、確認が取れるまで、受信した情報を一時RAM ２３に記憶させる。与信の確認結果がOKであったとき、体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、端末１１（ユーザ）にパスワードを与え、RAM ２３に記憶させておいた情報を、ハードディスク２７のデータベースに正式に登録し、ユーザの新規登録を終了する。
【００４０】
以上のようにして、体験好感情報提供サーバ１４に登録したユーザ（端末１１）は、各種の体験好感情報を体験好感情報提供サーバ１４に投稿することができる。この場合の処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００４１】
投稿するユーザは、端末１１の入力部５４を操作して体験好感情報提供サーバ１４にアクセスするためのブラウサを起動する。この時、CPU ５１は表示部５５に、たとえば図６に示すようなアクセスのためのGUI(Graphical User Interface) を表示させる。ユーザは、接続先の入力欄７１に、体験好感情報提供サーバ１４にアクセスするためのURL(Uniforｍ Resource Locator)を入力する。さらに接続の開始が指令されるとCPU ５１は、通信部５６を制御し、入力欄７１に入力されたURL(体験好感情報提供サーバ１４）に対するアクセスを実行させる。
【００４２】
体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、端末１１からアクセスを受けると、着信処理プログラムを起動し、ステップＳ１１において、通信部２６を制御し、ログイン (Login)画面のHTML(Hipertext Markup Language) データを端末１１に送出する。このログイン画面の送出処理が完了すると、CPU ２１は着信処理プログラムの動作を一旦終了させる。
【００４３】
端末１１のCPU ５１は、通信部５６を介してログイン画面のHTMLデータを受信するとこれを処理し、表示部５５に、例えば図７に示すような投稿画面のGUI を表示させる。ユーザは入力部５４を操作し、入力欄８１に自分自身の氏名を入力するとともに、入力欄８２に、上述した登録処理により自分自身に割り当てられたパスワードを入力する。そして投稿を行う場合には、さらに、ユーザは入力部５４のマウスを操作し、投稿ボタン８３をオンする。推薦情報の提供を受けたい場合には、ユーザは推薦ボタン８４を操作する。GUI を元の画面、例えばサービス概要解説画面に戻す場合には、戻るボタン８５が操作される。
【００４４】
例えば今、ユーザが入力欄８１と８２に、それぞれ氏名とパスワードを入力した後、投稿ボタン８３を操作したものとすると、端末１１のCPU ５１は、通信部５６を介して、氏名とパスワードを添付して投稿受付処理の要求を出力する。
【００４５】
体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、通信部２６を介してこの要求を受信した時、着信処理プログラムを再び起動し、ステップＳ２１において、ユーザを確認、認証する処理を実行する。具体的には、CPU ２１は、ステップＳ２２で、入力されたユーザの氏名とパスワードが、ハードディスク２７のデータベースに登録されているか否か（ユーザの確認、認証結果がOKであるか否か）を判定し、登録されていなければ（ユーザの確認、認証結果がOKでない場合には）ステップＳ１１に戻り、そのユーザに対して再びログイン画面を送出する処理を実行する。
【００４６】
これに対してCPU ２１は、受信した氏名とパスワードが、ハードディスク２７のデータベースに登録されている場合には（ユーザの確認、認証結果がOKである場合には）、ステップＳ２３に進み、体験投稿用フォームのHTMLデータを、端末１１に送信し、処理を終了する。
【００４７】
端末１１のCPU ５１は、通信部５６を介して体験投稿フォームのHTMLデータを受信するとこれを処理し、表示部５５に、例えば図８に示すようなGUI を表示させる。このGUI においては、分野選択欄９１において、CD、ビデオ、書籍などの分野の中から所望の分野が選択されるようになされている。ユーザは、投稿する体験の分野をこの中から選択する。例えば図８に示すように、入力欄９１にCDを投稿する分野として選択した場合、ユーザは、入力欄９２には、CDタイトルを入力する。さらにユーザは、入力欄９３に、入力欄９２に入力したタイトルのCDに対して、ユーザが感じた好感度を入力する。この例においては、良、中、悪の中から１つの好感度を選択することができるようになされている。ユーザは、入力欄９１乃至９３の入力が完了した時、投稿ボタン９４を操作する。この時CPU ５１は、通信部５６を制御し、入力された体験投稿データと会員IDを付して、体験投稿データの登録処理の要求を、体験好感情報提供サーバ１４に出力する。
【００４８】
体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、通信部２６を介してこの要求を受けた時、着信処理プログラムを起動し、ステップＳ３１において、端末１１から受信したユーザの投稿データの構文解析処理を実行する。すなわちCPU ２１は、図８に示す３つの入力欄９１乃至９３に、所定の事項が正しく入力されているか否かを判定し、正しく入力されていない場合にはステップＳ２３に戻り、体験投稿用フォームのHTMLデータを再び端末１１に送出する処理を実行する。
【００４９】
CPU ２１はステップＳ３２において、正しい入力が行われていると判定した場合、ステップＳ３３に進み、通信部２６を制御し、投稿受付メッセージのHTMLデータを送出する。
【００５０】
端末１１のCPU ５１は、通信部５６を介して投稿受付メッセージのHTMLデータを受信すると、これを処理し、表示部５５に、例えば図９に示すようなGUI を表示させる。この例においては、表示部１０１に、図８に示した入力欄９１でユーザが指定した分野（この例の場合CD）が表示される。また表示欄１０２には、図８の入力欄９２にユーザが入力したCDタイトルが表示される。さらに、表示欄１０３には、図８の入力欄９３にユーザが入力した好感度が表示される。このようにしてユーザは、自分自身が入力した体験好感情報が、体験好感情報提供サーバ１４に正しく投稿されたことを確認することができる。
【００５１】
一方、体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、ステップＳ３４において、ハードディスク２７の会員個人体験好感基本知識データベース（DB）中に存在する、このユーザの体験項目数Ｎｉが、最大記憶件数Ｎemax以内であるか否かを判定する。体験項目数Ｎｉがまだ最大記憶件数Ｎemaxに達していない場合には、ステップＳ３６に進み、CPU ２１は、データベースに対して端末１１から今回投稿されてきたユーザの投稿データを追加挿入させる処理を実行する。ステップＳ３４において、データベース中に、そのユーザの体験好感要素データＥが最大記憶件数Ｎemaxだけ既に登録されていると判定された場合、ステップＳ３５に進み、CPU ２１は、投稿日を参照することでそのデータベース中のそのユーザの最古の体験好感要素データＥを１つ削除する。そしてステップＳ３６に進み、CPU２１は、削除された体験好感要素データＥの代わりに、今回の投稿データを追加挿入する処理を実行する。
【００５２】
以上のようにして、ユーザは、端末１１から体験好感情報提供サーバ１４に対して、自分自身の個人体験好感情報を、体験好感情報提供サーバ１４に投稿し、登録することができる。
【００５３】
以上のようにして、自分自身の体験好感情報（自分自身の嗜好）を投稿したユーザは、体験好感情報提供サーバ１４から、自分自分の嗜好に合った情報（サービス）の提供を受けることができる。この場合、ユーザは、図７の投稿ボタン８３に代えて、推薦ボタン８４を操作する。このとき体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、図５のステップＳ２１以降の処理に代えて、図１０のフローチャートの示す処理を実行する。
【００５４】
図１０のフローチャートに示すように、確認、認証結果がOKである場合、体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、ステップＳ２３において、体験投稿用フォームのHTMLデータではなく、推薦体験リスト依頼用フォームのHTMLデータを端末１１に送出する。その結果、端末１１のCPU ５１は、表示部５５に、例えば図１１に示すような推薦体験リスト作成依頼のためのGUI の画面を表示させる。
【００５５】
図１１の表示例においては、入力欄１１１に推薦依頼の条件のうちCD、ビデオ、書籍といった、ユーザが推薦を受けたい情報の分野が入力される。入力欄１１２には、出力範囲の条件が「すべて」または「是非推薦のみ」の何れとするのかが入力される。入力部１１３には、体験好感情報提供サーバ１４が端末１１に推薦するCD、ビデオ、書籍等の情報の最大の個数が入力される。入力欄１１４には、体験好感情報提供サーバ１４が推薦を行う場合における好感度の表示方法として、「表示なし」、「数値のみ」、「言葉で」、または「両方で」の何れか１つを選択入力することができるようになされている。依頼ボタン１１５は、入力が完了したとき操作される。端末１１から、パスワードが添付された推薦データ生成依頼の要求を受信すると、体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は着信処理プログラムを起動し、ステップＳ４１において、端末１１から受信した推薦依頼の条件の構文を解析する。ステップＳ４２においてCPU ２１は、構文の解析結果が正しいか否かを判定し、正しくない場合にはステップＳ２３に戻り、推薦体験リスト依頼用フォームのHTMLデータを再度送出する処理を実行する。ステップＳ４２において、構文解析結果が正しいと判定された場合、ステップＳ４３に進み、CPU ２１は推薦体験リストを生成し、送出する処理を実行する。
【００５６】
図１２乃至図１４は、体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１が、ステップＳ４３で生成する推薦体験リストの例を示している。なお、図１２乃至図１４は、何れも、図１１の入力欄１１１において、ユーザが推薦を受けたい情報の分野として、CDを指定した場合の例である。
【００５７】
図１２の表示例は、ユーザが、図１１の好感度の表示欄１１４において、「両方で」の項目を選択した場合の表示例を表わしている。すなわち、この場合には、推薦は、言葉と数値の両方で行なわれている。換言すれば、もし「数値のみ」の項目が選択されている場合、CDタイトル「ＡＡＡＡＡ」に対応する推薦度として、数値「1.0 」のみが表示される。また、好感度として「言葉で」の項目が選択されている場合には、推薦度としては「是非に」の言葉のみが表示される。これに対して、「両方で」の項目が選択された場合には、図１２に示すように、推薦度は、「是非に（1.0)」のように言葉と数値の両方で表示される。また、図１２の例においては、図１１の入力欄１１２の出力範囲として、「すべて」の項目が選択されているので、推薦されるすべてのCDが表示されている。
【００５８】
図１３は、図１１のGUI において、入力欄１１２の出力範囲として「是非推薦のみ」が選択され、かつ好感度として「表示なし」の項目が選択された場合の推薦データの表示例を表わしている。この例においては、「是非推薦のみ」の項目が選択されているため、図１２における「普通に」、「ご紹介」、「ご参考」といった低い値の推薦度のCDは紹介されておらず、「是非に」という高い値の推薦度のCDだけが紹介されている。また、入力欄１１４で、「表示なし」の項目が選択されているため、CDタイトルのみが表示され、数値と言葉の何れによっても推薦度は表示されていない。
【００５９】
図１４は、図１１のGUI において、入力欄１１３で個数制限として「５」が入力され、かつ入力欄１１４で好感度として「表示なし」の項目が選択された場合の推薦データの表示例を表わしている。この例においては、推薦度の値が大きい方から順番に５個選択され、そのCDタイトルが表示されている。
【００６０】
以上の処理のうち、個人体験好感レコードＲを更新する場合の体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１の処理手順についてさらに詳しく説明すると、図１５のフローチャートに示すようになる。
【００６１】
上述したように、すでに、体験好感情報管理システムに会員として登録を行い、図４に示すような、個人体験好感レコードＲがハードディスク２７のデータベースに記録されているユーザAが、GUI に基づいて端末１１を操作し、電話回線１３を介して体験好感情報提供サーバ１４にアクセスし、新たな体験好感要素データＥｉを、会員IDを付して送信（投稿）すると、ステップＳ５１において、体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１は、通信部２６を介して、端末１１から送信されてきた新たな体験好感要素データＥｉを受信し、RAM２３に一時記憶させる。
【００６２】
次に、ステップＳ５２において、CPU２１は、体験好感要素データＥｉの送信元であるユーザAが、体験好感情報管理システムの会員であるか否かを、ユーザAが送信してきた会員IDを、個人体験好感レコードＲに記憶されている会員ID（図４）と比較することで判定し、ユーザAが体験好感情報管理システムの会員であると判定した場合、ステップＳ５３に進む。ステップＳ５３において、CPU２１は、例えば、送信されてきた体験好感要素データＥｉに、体験項目Ｔと好感度Ｋの両方のデータが含まれているか否かなど、送信されてきた体験好感要素データＥｉが個人体験好感レコードＲに追加することができるように適切にフォーマットされたデータであるか否かを判定する。
【００６３】
ステップＳ５３で、ステップＳ５１で受信した体験好感要素データＥｉが、適切にフォーマットされたデータであると判定した場合、CPU２１は、ステップＳ５４において、ハードディスク２７に記憶されているユーザAの個人体験好感レコードＲに、最大記憶件数Ｎemax分の体験好感要素データＥｘが記憶されているか否かを判定し、最大記憶件数Ｎemax分の体験好感要素データＥｘが記憶されていると判定した場合、ステップＳ５５に進む。
【００６４】
ステップＳ５５において、CPU２１は、ユーザAの個人体験好感レコードＲに記憶されている体験好感要素データＥｘのうち、最も以前に（時間的に前に）記憶された体験好感要素データＥｋを検出して、削除し、次に、ステップＳ５６において、ステップＳ５１で受信した体験好感要素データＥｉを、ハードディスク２７上のユーザAの個人体験好感レコードＲに記憶させる。すなわち、ステップＳ５１で受信された体験好感要素データＥｉは、ステップＳ５で削除された体験好感要素データＥｋに代わり、個人体験好感レコードＲに記憶される。
【００６５】
CPU ２１は、ステップＳ５４において、ユーザAの個人体験好感レコードＲに記憶されている体験項目数Ｎｉが、最大記憶件数Ｎemaxに達していないと判定した場合、ステップＳ５６に進み、ステップＳ５１で受信した体験好感要素データＥｉを、ユーザAの個人体験好感レコードＲにそのまま追加して記憶させる。
【００６６】
ステップＳ５２でユーザAが体験好感情報管理システムの会員ではないと判定された場合、または、ステップＳ５３で、ステップＳ５１で受信した体験好感要素データＥｉが適切にフォーマットされていないと判定された場合、ステップＳ５７に進み、CPU２１は、通信部２６を制御し、その旨を端末１１に通知させる。ユーザは、この通知に基づき、再度、同様の投稿手続を行う。なお、ステップＳ５１でRAM２３に記憶された、ユーザAから送信されてきた体験好感要素データＥｉは、処理が終了されると同時にRAM２３から消去される。
【００６７】
このようにして、会員から投稿された体験好感要素データＥｉが追加記録され、その会員の個人体験好感レコードＲが更新される。
【００６８】
以上においては、ハードディスク２７の資源（記憶容量）を管理するために、個人体験好感レコードＲに記憶可能な体験好感要素データＥの最大記憶件数Ｎemaxを設定し、体験好感要素データＥが記憶された時期に基づいて、新しく投稿された体験好感要素データＥを古い体験好感要素データＥと入れ替えるようにしたが、ハードディスク２７の資源を管理することができれば、他の方法を利用することができる。例えば、ニュース記事情報は、年数が経過すると、ユーザにとってあまり意味のないものとなる。そこで、体験好感要素データＥがニュース記事を体験項目とする場合、個人体験好感レコードＲに記憶される最長記憶期間を設定し、それを超えて記憶されている体験好感要素データＥを全て削除するようにすることもできる。
【００６９】
また、会員は、対応するユーザインタフェースに基づいて、端末１１を操作し、複数の体験好感要素データＥを投稿することもできる。
【００７０】
次に、推薦体験リストを作成する場合の体験好感情報提供サーバ１４の処理手順を、ユーザの嗜好に合ったCDの推薦を受ける場合を例としてさらに詳細に説明するが、はじめに、その概略を図１６のフローチャートを参照して説明する。
【００７１】
図４に示した個人体験好感レコードＲを体験好感情報提供サーバ１４にすでに登録しているユーザAは、端末１１の入力部５４を操作し（図１１に示したGUIの入力欄１１１でCDを指定するとともに、その他の入力欄１１２乃至１１４で所定の事項を指定し、依頼ボタン１１５をオンする）すると、端末１１のCPU５１は、通信部５６を制御して、推薦CDリスト作成要求を、電話回線１３を介して、体験好感情報提供サーバ１４に送信させる。端末１１のCPU５１は、この要求にユーザＡの会員IDを含ませる。ステップＳ７１において、体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１は、端末１１から送信されてきた推薦CDリスト作成要求を通信部２６を介して受信する。
【００７２】
次に、ステップＳ７２において、CPU２１は、推薦CDリスト作成要求を送信したユーザAの会員IDを、注目会員に決定し、注目会員の会員IDをRAM２３に記憶させる。
【００７３】
次に、ステップＳ７３において、CPU２１は、注目会員であるユーザAと類似した嗜好を有する会員、すなわち、ユーザAと類似したCD（音楽）が好きな会員を抽出する（その処理の詳細は後述する）。
【００７４】
次に、ステップＳ７４において、CPU２１は、ステップＳ７３で抽出されたユーザAと類似した嗜好を有する会員の体験好感要素データＥをまとめ、合成体験好感リストを生成する（その処理の詳細は後述する）。
【００７５】
次に、ステップＳ７５において、CPU２１は、ステップＳ７４で生成された合成体験好感リストから、ユーザAに適した推薦体験（CD）リストを作成し、端末１１に送信する。その後処理は終了される。
【００７６】
このようにして、ユーザに適した推薦体験（CD）リストが作成されると、それが、要求したユーザに供給される。
【００７７】
以下において、上述したステップＳ７３乃至Ｓ７５における各処理の詳細を説明する。はじめに、図１７のフローチャートを参照して、ステップＳ７３における同好者抽出処理の詳細を説明する。
【００７８】
ステップＳ１０１において、体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１は、ステップＳ７２で注目会員として決定された会員（推薦CDリストの作成を要求した会員）の会員IDに対応する（いまの場合、ユーザAの）個人体験好感レコードＲをハードディスク２７から読み出し、その個人体験好感レコードＲに含まれる体験好感要素データＥを、注目個人体験好感リスト２３Ａに書き込み、RAM ２３に記憶させる。図１８は、このようにして作成された注目個人体験好感リスト２３Ａの例を表している。この例の場合、注目個人体験好感リスト２３Ａには、図４に示したユーザAの個人体験好感レコードＲの体験好感要素データＥが、管理のための番号を付して記憶されている。
【００７９】
次に、ステップＳ１０２において、CPU２１は、後述する処理により、ユーザAと類似した嗜好を有すると判定した会員（以下、同好者と称する）の会員IDと、同好度Ｆ（後述する）（以下、同好者の会員IDと同好度Ｆの両方をまとめて同好者データと称する）を記憶するための、RAM２３の中の同好者バッファ２３Ｂを初期化する。同好者バッファ２３Ｂが初期化されると、図１９に示すように、その同好者の会員IDが設定される欄には何もデータが設定されず、同好度Ｆが設定される欄には、初期値として０が設定される。なお、同好者バッファ２３Ｂに記憶される同好者データの最大件数（以下、同好者データの最大記憶件数Ｎfmaxと称する）は予め決められている。
【００８０】
ステップＳ１０３において、CPU２１は、ユーザAと類似した嗜好を有するか否か、すなわち、同好者であるか否かを検討する会員（以下、比較対象会員と称する）を決定し、その会員の会員ID、例えば、いまの場合、ユーザBの会員IDを、RAM２３の中の比較対象会員IDバッファ２３Ｃ（図示せず）に記憶させる（なお、このステップＳ１０３において、登録されている会員の中から、年代、居住地域（住所）などの情報に基づいて、比較対照会員を抽出するようにしても良い）。
【００８１】
次に、ステップＳ１０４において、CPU２１は、ステップＳ１０３で、比較対象会員IDバッファ２３Ｃに会員IDが設定された、比較対象会員（ユーザB）の個人体験好感レコードＲ（図４）をハードディスク２７から読み出し、その体験好感要素データＥを、RAM２３の比較対象会員体験好感リスト２３Ｄに、番号を付して記憶（設定）させる。図２０は、比較対象会員体験好感リスト２３Ｄの例を表している。比較対象会員好感リスト２３Ｄに記憶されているデータは、比較対象会員であるユーザBの個人体験好感レコードＲの体験好感要素データＥに対応しており、この例の場合、ユーザBが聞いたCDのCDタイトル２０１乃至２０４とCDタイトル３０１乃至３０５、並びに、それぞれのCDに対する好感度Ｋから構成されている。
【００８２】
ステップＳ１０５において、CPU２１は、RAM２３の注目会員体験好感リスト２３Ａ（図１８）に記憶されているデータ（ユーザAの体験好感要素データＥ）と、比較対象会員体験好感リスト２３Ｄ（図２０）に記憶されているデータ（ユーザBの体験好感要素データＥ）に基づいて、注目会員（ユーザA）と比較対象会員（ユーザB）との間の同好度Ｆを算出する。
【００８３】
ステップＳ１０５における同好度Ｆの算出処理の詳細を、図２１のフローチャートを参照して説明する。
【００８４】
はじめに、ステップＳ２０１において、体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１は、式（１）に基づいて、注目会員と比較対象会員との間の体験共有率Ｐ１を算出する。体験共有率Ｐ１は、注目会員と比較対象会員の両者が共に体験した体験項目（以下、共有体験項目ＴＰと称する）の数Ｍを、注目会員の体験項目の総数Ｎｍで割り算して得られるので、注目会員と比較対象会員が共に聞いたCDの数が多ければ多いほど大きな値となる。
【００８５】
体験共有率Ｐ１＝（共有体験項目数Ｍ）／（注目会員の体験項目総数Ｎｍ）・・・（１）
図１８と図２０を比較して明らかなように、この例の場合、ユーザAとユーザBにおける共有体験項目ＴＰは、４つのCDタイトル２０１乃至２０４であるので、共有体験項目数Ｍは４とされる。また、注目会員であるユーザAの体験項目Ｔは、７つのCDタイトル２０１乃至２０７であるので、注目会員の体験項目総数Ｎｍは７とされ、体験共有率Ｐ１は４／７とされる。
【００８６】
次に、ステップＳ２０２において、CPU２１は、ステップＳ２０１で算出した体験共有率Ｐ１が予め設定されている閾値より大きいか否かを判定し、体験共有率Ｐ１がその閾値より大きい場合、処理はステップＳ２０３に進む。
【００８７】
ステップＳ２０３において、CPU２１は、式（２）に基づいて、注目会員と比較対象会員との間の好感類似度Ｐ２を算出する。好感類似度Ｐ２は、各共有体験項目ＴＰに対して注目会員が評価した好感度ＫAiと、比較対象会員が評価した好感度ＫBiが、どの程度一致しているかを表す指数であり、両者がより類似した好感を有するほど高い値となる。
【００８８】
【数１】
0004487332.tif 000002
式（２）の第２項の分母Ｍは、共有体験項目数を表す。この例の場合、共有体験項目数Ｍは４となる。式（２）の第２項の分子は、各共有体験項目ＴＰに対する注目会員と比較対象会員の好感度の差異を表す好感差異ｅiの総和であり、好感差異ｅiは、式（３）に基づいて求められる。
【００８９】
ｅi＝｜ＫAi−ＫBi｜×ＷA（ＫAi）×ＷB（ＫBi）・・・（３）
ＫAiおよびＫBi（なお、以下においては、ＫAiとＫBiを特に区別する必要がない場合、両者をまとめて、単にＫiと記述する）は、それぞれ、共有体験項目ＴＰに対する注目会員および比較対象会員の好感度である。すなわち、式（３）の右辺の第１因子である｜ＫAi−ＫBi｜により、共有体験項目ＴＰに対する注目会員の好感度ＫAｉと比較対象会員の好感度ＫBｉの差が求められる。
【００９０】
式（３）の右辺の第２因子であるＷA（ＫAi）および第３因子であるＷB（ＫBi）（なお、以下においては、ＷA（ＫAi）とＷB（ＫBi）を特に区別する必要がない場合、両者をまとめて、単にＷ（Ｋi）と記述する）は、それぞれ、注目会員と比較対象会員の共有体験項目ＴＰに対する好感度Ｋiの曖昧さに対応する加重関数であり、式（４）に基づいて算出される。なお、式（４）において、０≦α≦１である。
【００９１】
Ｗ（Ｋi）＝４α（Ｋi−０．５)２＋（１−α）・・・（４）
好感度Ｋiが1.0の場合、または好感度Ｋiが0.0の場合、Ｗ（Ｋi）は最大値1.0となり、また、好感度Ｋiが0.5の場合、Ｗ（Ｋi）は最小値（１−α）となる。
【００９２】
好感度Ｋiが0.5とされた場合、その共有体験項目ＴＰに対しての好感は、最も良い好感と最も悪い好感の中間の好感であり、良くも悪くもないという最も曖昧さを含む評価がなされたものと考えられる。そこで、好感度Ｋiが0.5に近い値であるほど、すなわち、より曖昧さを含む評価がなされるほど、Ｗ（Ｋi）の値が小さくなるようにし、その結果、好感差異ｅiの値が小さくなるようにし、もって、最終的に求められる好感類似度Ｐ２に評価の曖昧さが含まれることを抑制する。
【００９３】
なお、上述した注目会員に対応する加重関数ＷA（ＫAi）と比較対象会員に対応する加重関数ＷB（ＫBi）において、異なるα値を設定したり、それぞれ異なる加重関数に基づいて、評価の曖昧さに対応する重みを算出することもできる。また、α値を０とすることにより、曖昧さに対応する重みを考慮しない好感類似度Ｐ２を算出することもできる。
【００９４】
なお、好感差異は、式（３）を計算する代わりに、例えば、図２２に示すようなルックアップテーブルを参照することにより算出することもできる。このルックアップテーブルでは、横軸に好感度ＫAiが、また、縦軸に好感度ＫBiが、それぞれ示されており、２つの値により特定される値が好感差異として求められる。例えば、横軸の好感度ＫAiが0.3であり、また、縦軸の好感度ＫBiが0.8である場合、好感差異は0.4となる。
【００９５】
図２１に戻り、ステップＳ２０４において、CPU２１は、ステップＳ２０３で算出した好感類似度Ｐ２が、予め設定してある閾値より大きいか否かを判定し、算出した好感類似度Ｐ２が閾値より大きい場合、ステップＳ２０５に進み、その好感類似度Ｐ２を、同好度Ｆとする。なお、ステップＳ２０１で求められた体験共有率Ｐ１と、ステップＳ２０３で算出され好感類似度Ｐ２の内分した値を同好度Ｆとするなど、体験共有率Ｐ１により好感類似度Ｐ２を調整して、同好度Ｆを求めることもできる。
【００９６】
ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１で算出された体験共有率Ｐ１が閾値より小さいと判定された場合、または、ステップＳ２０４において、ステップ２０３で算出された好感類似度Ｐ２が、閾値より小さいと判定された場合、ステップＳ２０６に進み、CPU２１は、同好度を０とする。すなわち、この場合、比較対象会員の嗜好と注目会員の嗜好とは、類似していないものとされる。
【００９７】
このように、図２１に示した同好度Ｆの算出処理が終了すると、次に図１７のステップＳ１０６に進む。
【００９８】
なお、以上においては、体験共有率Ｐ１は、式（１）に基づいて算出されたが式（５）に基づいて算出することもできる。
【００９９】
体験共有率Ｐ１＝（共有体験項目数Ｍ）／（注目会員と比較対象会員の少なくとも一方が体験した体験項目数総数Ｎmab）      ・・・（５）
この例の場合、注目会員（ユーザA）が体験した体験項目数総数は７であり（図１８）、比較対象会員（ユーザＢ）が体験した体験項目数総数は９である（図２０）が、そのうちの、４つの体験項目（CDタイトル２０１乃至２０４）が共有体験項目であるので、注目会員と比較対象会員の少なくとも一方が体験した体験項目数総数Ｎmabは１２（＝７＋９−４）となり、体験共有率Ｐ１は４／１２となる。すなわち、式（１）により求められる体験共有率Ｐ１は、比較対象会員の体験項目数総数に関係なく求められるが、式（５）により求められる体験共有率Ｐ１は、比較対象会員の体験項目総数により変化する。
【０１００】
また、以上においては、好感類似度Ｐ２は、式（２）に基づいて算出したが、式（６）に基づいて算出することもできる。
【０１０１】
【数２】
0004487332.tif 000003
式（６）の第２項のうち、式（７）で表される分子の値は、共有体験項目ＴＰに対して注目会員が評価した好感度ＫAiと、比較対象会員が評価した好感度ＫBiが近い値になればなるほど小さい値になる。一方、式（６）の第２項の分母のうち、式（８）で表される第２項の値は、両者の好感度ＫAiとＫBiが近い値になり、さらに好感度ＫAiとＫBiが1.0または0.0に近い値になればなるほど大きい値になる。すなわち、式（６）に基づいて算出される好感類似度Ｐ２は、好感度ＫAiとＫBiの両方が同時に0.0または1.0に近い値である場合、すなわち、より明確な同じ結論（曖昧でない結論）がなされた場合、交換類似度Ｐ２が大きな値になるように重み付けされている。
【０１０２】
【数３】
0004487332.tif 000004
【数４】
0004487332.tif 000005
なお、共分散を利用して好感類似度Ｐ２を算出することもできる。この方法は、正の相関（第１または第３象限の固有ベクトル）に相当する固有値と、負の相関（第２または第４象限の固有ベクトル）に相当する固有値から好感類似度Ｐ２を算出するもので、はじめに、両者の好感度の平均値、両者の好感度Ｋｉの２乗和および積の和から共分散係数行列が求められ、その行列を対角化することにより、２つの固有値とそれに対応する固有ベクトル（主方向）が求められる。例えば、求められた２つの固有値の比をとり、１から差し引いた値が好感類似度Ｐ２とされる。
【０１０３】
図１７に戻り、ステップＳ１０６において、CPU２１は、RAM２３の中の同好者バッファ２３Ｂに、最大記憶件数Ｎfmax（図１９、図２３および図２４の例の場合、最大記憶件数ＮfmaxはＬに等しい）分の同好者データが記憶されているか否かを判定し、最大記憶件数Ｎfmax分の同好者データが記憶されている場合、ステップＳ１０７に進み、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆより小さい同好度Ｆを含む同好者データが同好者バッファ２３Ｂに存在するか否かを判定し、そのような同好者データが存在する場合、ステップＳ１０８に進む。
【０１０４】
ステップＳ１０８において、CPU２１は、ステップＳ１０７で確認した、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆより小さい同好度Ｆが含まれる同好度データのうち、同好度Ｆの値が最も小さい１つの同好度データを削除する。具体的には、図２３に示されるように、同好者バッファ２３Ｂにおいては、同好度Ｆの値が大きい同好者データが、小さい番号となるように（図中、上に位置するように）保持されている。従って、ここでは、最も番号の大きい（図２３において、番号Ｌの）同好者データが削除される。なお、ハードディスク２７の記憶容量の範囲で、同好者バッファ２３Ｂの最大記憶件数Ｎfmaxを変更することもできる。
【０１０５】
次に、ステップＳ１０９において、新しい同好者データを同好者バッファ２３Ｂに追加する処理が実行される。すなわち、CPU２１は、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆを含む同好者データを、同好度Ｆが高い同好者データが小さい番号に対応するように、同好者バッファ２３Ｂに記憶させる。具体的には、CPU２１は、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆを、最も大きい番号の同好者データの同好度Ｆと比較し、前者の方が大きければ、１つ小さい番号の同好者データの同好度Ｆと比較する処理を繰り返す。そして、CPU２１は、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆの値が、同好者バッファ２３Ｂに記憶されている同好者データの同好度Ｆの値と等しいか、または小さければ、その記憶されている同好者データの番号より１つ大きい番号の位置に、新たな同好者データを記憶させる。
【０１０６】
ステップＳ１１０において、CPU２１は、ハードディスク２７に、注目会員との同好度Ｆがまだ算出されていない会員（まだ、比較対象会員とされていない会員）のデータが存在するか否かを判定し、そのような会員のデータが存在する場合、ステップＳ１１１に進み、まだ、比較対象会員とされていない会員のデータの中から、次の比較対象会員の会員IDを選択し、RAM２３の比較対象会員IDバッファ２３Ｃに設定させる。その後、処理はステップＳ１０４に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。
【０１０７】
CPU２１は、ステップＳ１０６において、同好者バッファ２３Ｂに最大記憶件数Ｎfmax分の同好者データが記憶されていないと判定した場合（図１９または図２４に示すように、同好者バッファ２３Ｂに記憶されている同好者データの数が、Ｌ個より小さい場合）、ステップＳ１０９に進み、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆを含む同好者データを、同好度Ｆの大きさの順番に従って、同好者バッファ２３Ｂに記憶させる。
【０１０８】
ステップＳ１０７において、ステップＳ１０５で算出した同好度Ｆより小さい値の同好度Ｆが存在しないと判定された場合、CPU２１は、ステップＳ１０８，Ｓ１０９の処理をスキップし（その同好者データを同好者バッファ２３Ｂに追加せず）、ステップＳ１１０に進み、注目会員との同好度Ｆが求められていない会員が存在するか否かを判定する。
【０１０９】
ステップＳ１１０において、注目会員との同好度Ｆがまだ算出されていない会員は存在しないと判定された場合、処理は終了される。
【０１１０】
このように、注目会員（ユーザA）と同様の嗜好を有する同好者が抽出され、同好者データが同好者バッファ２３Ｂに記憶される。
【０１１１】
なお、ステップＳ１０４の処理において、比較対象会員の個人体験好感レコードＲに記憶されている体験好感要素データＥを、種々の条件に基づいて選別して比較対象会員体験好感リスト２３Ｄに設定することができる。例えば、１ヶ月以内に投稿された体験好感要素データＥのみが、比較対象会員体験好感リスト２３Ｄに設定されるようにすることができ、このようにすれば、比較的新しい体験好感要素データＥに基づいて同好者を抽出することができる。この場合、この条件を満たす体験好感要素データＥを保持しない会員は、比較対象会員にはならない。また、体験好感要素データＥを選別する条件として、日時の他、体験場所など様々な条件を設定することができ、さらに複数の条件を複合することができる。
【０１１２】
また、同好者を抽出する条件として、上述した同好度Ｆ以外に、性別、年齢、住所、特定の団体に所属するか否か、あるいは電子メールなどで個人的に連絡することが可能か否かなどの条件をさらに追加することができる。実際には、CPU２１は、ステップＳ１０３において、設定された同好者抽出条件に基づいて、比較対象会員を決定する。この場合、比較対象会員の候補とされる会員に対して、各単純条件命題に対して求められた論理値から、複合条件命題に対応する理論式に従って、合成値を算出してこれを判定値にしたり、一度に複合条件命題に対する理論値を算出し、それを判定値とすることもできる。このように算出された判定値により、比較対象会員が選別されるので、同好者抽出条件を満たさない会員が同好者として抽出されることはない。
【０１１３】
また、以上においては、注目会員体験好感リスト２３Ａは、繰り返し参照されるため、RAM２３に記憶されたが、例えば、図１８に示すような構成（体験項目と好感度の欄を有する構成）を有する連想メモリ（contents addressable memory）に、注目会員体験好感リスト２３Ａを記憶させておくことで、より高速に処理を実行することができる。例えば、注目会員体験好感リスト２３Ａに記憶されるデータのうち、体験項目に設定されるデータを固定長データとして、それを連想メモリ上のアドレスデータとする。そしてそれに対応する好感度をその連想データとして、連想メモリに記憶させる。
【０１１４】
このようにすることで、例えば、ステップＳ２０１において、体験共有率Ｐ１が算出される場合、注目会員体験好感リスト２３ＡがRAM２３に記憶されているとき、比較対象会員体験好感リスト２３Ｄと注目会員体験好感リスト２３Ａの両方の内容が確認される。すなわち、この例の場合、注目会員体験好感リスト２３Ａの長さである７と、比較対象会員体験好感リスト２３Ｄの長さである９の積である６３回分の比較処理が実行される。これに対して、注目会員体験好感リスト２３Ａが連想メモリに記憶されている場合、比較対象会員好感リスト２３Ｄの長さである９回分の比較処理が行われる。
【０１１５】
次に、図１６のステップＳ７４における合成体験好感リスト生成処理の詳細を、図２５のフローチャートを参照して説明する。
【０１１６】
はじめに、ステップＳ３０１において、CPU２１は、RAM２３の中の体験好感累積バッファ２３Ｅ（図２７を参照して後述する）を初期化し、次に、ステップＳ３０２において、同好者バッファ２３Ｄに記憶されている同好者データの数をカウントするカウンタの値ｊを１に初期設定する。
【０１１７】
CPU２１は、ステップＳ３０３において、カウンタの値ｊに対応する番号の同好者データに含まれる会員IDの会員を合成対象会員とし、その会員の個人体験好感レコードＲを、ハードディスク２７から読み出し、RAM２３の合成対象会員体験好感リスト２３Ｆ（図示せず）に記憶させる。なお、ｊ＝１とされたとき、同好者バッファ２３Ｂに記憶されている同好者データのうち、先頭に位置する（番号が最も小さい）、すなわち、最も大きい同好度Ｆに対応する会員IDの会員が、合成対象会員とされる。
【０１１８】
次に、ステップＳ３０４において、CPU２１は、合成対象会員体験好感リスト２３Ｆに記憶されている体験好感要素データＥに基づいて、体験好感累積バッファ２３Ｅにデータを追加する処理を行う。
【０１１９】
ステップＳ３０４における体験好感累積バッファ２３Ｅへのデータ追加処理を、図２６のフローチャートを参照して説明する。
【０１２０】
ステップＳ４０１において、CPU２１は、合成対象会員体験好感リスト２３Ｆに記憶されている、体験項目数Ｎｉをカウントするカウンタの値ｉを１に初期設定する。
【０１２１】
次に、ステップＳ４０２において、CPU２１は、カウンタの値ｉに対応する体験好感要素データＥの体験項目Ｔiが、体験好感累積バッファ２３Ｅの体験項目リストに存在するか否かを判定し、存在すると判定した場合、ステップＳ４０３に進み、カウンタの値ｉに対応する体験好感要素データＥの好感度Ｋを、その体験項目Ｔi（CDタイトル）に対応する好感度配列２３Ｇ（図２７）に追加させる。
【０１２２】
CPU２１は、ステップＳ４０２において、カウンタの値ｉに対応する体験好感要素データＥの体験項目Ｔi（合成対象会員体験好感リスト２３Ｆに記憶されている）が、体験好感累積バッファ２３Ｅの体験項目リストに存在しないと判定した場合、ステップＳ４０４において、その体験好感要素データＥの体験項目Ｔiを、体験好感累積バッファ２３Ｅの体験項目リストの最後に設定し、ステップＳ４０５において、体験項目Ｔiに対応する好感度Ｋを、体験項目Ｔiに対応した好感度配列２３Ｇに設定させる。
【０１２３】
ステップＳ４０３またはステップＳ４０５において、好感度配列２３Ｇに好感度Ｋが設定されると、ステップＳ４０６に進み、CPU２１は、カウンタの値ｉが合成対象会員体験好感リスト２３Ｆの体験項目数Ｎと等しいか否かを判定し、両者が等しくない場合、ステップＳ４０７に進み、カウンタの値ｉを１だけインクリメントして、ステップＳ４０２に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【０１２４】
CPU２１は、ステップＳ４０６で、カウンタの値ｉが合成対象会員体験好感リスト２３Ｆの体験項目数Ｎと等しいと判定した場合、処理を終了し、図２５のステップ３０５に進む。
【０１２５】
ステップＳ３０５において、CPU２１は、同好者バッファ２３Ｂに記憶されている同好者データの数をカウントするカウンタの値ｊが、同好者バッファ２３Ｂの最後の番号Ｌと等しいか否かを判定し、カウンタの値ｊが同好者バッファ２３Ｂの最後の番号Ｌと等しくないと判定した場合、ステップＳ３０６に進み、カウンタの値ｊを１だけインクリメントして、ステップＳ３０３に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【０１２６】
このようにして、体験好感累積バッファ２３Ｅには、図２７に示すように、体験項目Ｔと、それに対応する好感度配列２３Ｇに好感度Ｋが設定される。
【０１２７】
CPU２１は、ステップＳ３０５で、カウンタの値ｊが同好者バッファ２３Ｂに記憶されている同好者データの数Ｌと等しいと判定した場合、ステップＳ３０７に進む。
【０１２８】
ステップＳ３０７において、CPU２１は、合成体験好感リスト作成処理を実行する。すなわち、CPU ２１は、体験好感累積バッファ２３Ｅの体験項目リストに設定された体験項目Ｔごとに、対応した好感度配列２３Ｇに設定された好感度Ｋの平均値を求める。例えば、図２７の例では、体験項目Ｔ１に関して、好感度１−１乃至好感度１−４の平均値が求められ、体験項目Ｔ２に関して、好感度２−１乃至好感度２−８の平均値が求められる。さらにCPU２１は、算出した好感度Ｋの平均値の大きい順番に、体験項目Ｔを並べ替え、図２８に示すような合成体験好感リスト２３Ｈを作成する。なお、このステップＳ３０７の処理の詳細は、図２９のフローチャートを参照して後述する。
【０１２９】
このように、合成体験好感リスト２３Ｈが作成されると処理は終了される。
【０１３０】
次に、図２９のフローチャートを参照して、図２５のステップＳ３０７における合成体験好感リスト作成処理の詳細について説明する。ステップＳ５０１においてCPU ２１は、変数Ｎに合成体験好感リスト２３Ｈの長さを設定し、その代入済み部分のリスト長を表わす変数Ｉに１を設定する。次に、ステップＳ５０２においてCPU ２１は、 av_min に最低好感度限界値を設定する。なお、最低好感度限界値が特に存在しない場合には、 av_min に０を設定してもよい。ステップＳ５０３においてCPU ２１は、体験好感累積バッファ２３Ｅ（図２７）の先頭のポインタを変数Ｋに設定する。
【０１３１】
さらに、ステップＳ５０４においてCPU ２１は、変数ＫがNULLであるか否かを判定する。変数Ｋの値がNULLではない場合、ステップＳ５０５に進み、CPU ２１は、変数Ｋで表わされる体験項目に付随する好感度配列２３Ｇの好感度の平均値を計算する。この処理の詳細は、図３０のフローチャートに示されている。
【０１３２】
すなわち、ステップＳ５３１においてCPU ２１は、合計配列長と好感度累積値に、それぞれ０を設定する。ステップＳ５３２において、CPU ２１は、配列走査ポインタに、配列の先頭の要素を設定する。例えば、図２７の例において、好感度１−１に配列走査ポインタの値が設定される。
【０１３３】
ステップＳ５３３において、CPU ２１は、合計配列長に１を加算し、好感度累積値に、配列走査ポインタが指す配列要素の好感度の値を加算する。今の場合、好感度１−１の好感度の値が好感度累積値に加算される。次に、ステップＳ５３４において、CPU ２１は、配列走査ポインタに配列の次の要素を設定する。今の場合、好感度１−２が配列走査ポインタに設定される。
【０１３４】
次に、ステップＳ５３５において、CPU ２１は、配列に次の要素が存在するか否かを判定する。今の場合、次の配列が存在するため、ステップＳ５３３に戻り、CPU ２１は、再び合計配列長に１を加算し、好感度累積値に配列走査ポインタが指す配列要素の好感度（今の場合、好感度１−２の好感度）の値を累積加算する。ステップＳ５３４に進み、CPU ２１は、配列走査ポインタに配列の次の要素を設定する。今の場合、好感度１−３の配列が配列走査ポインタに設定される。ステップＳ５３５において、CPU ２１は、配列に次の要素が存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ５３３に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【０１３５】
以上のようにして、ステップＳ５３５において、配列に次の要素が存在しないと判定されるまで同様の処理が繰り返される。
【０１３６】
今の場合、好感度１−１乃至好感度１−４の好感度の値が累積加算されると、ステップＳ５３５においてNOの判定が行われ、ステップＳ５３６に進み、CPU ２１は、次式から平均好感度を計算する。
【０１３７】
平均好感度＝好感度累積値／合計配列長        （９）
すなわち、今の例の場合、好感度１−１乃至好感度１−４の好感度の累積加算値を、合計配列長である４で割り算して得られた値が平均好感度とされる。そして、この平均好感度の値が変数ave に設定される。
【０１３８】
以上のようにして、平均好感度ave が計算されると、図２９のステップＳ５０６に進み、CPU ２１は、ステップＳ５０５で計算した平均好感度ave の値が、ステップＳ５０２で設定した最低好感度限界値 av_min より大きいか否かを判定する。平均好感度ave が最低好感度限界値 av_min と等しいか、それより小さい場合には、その体験項目は処理対象とする意味がないのでステップＳ５０７に進み、CPU ２１は、変数Ｋに次のポインタの値を設定する。そして、ステップＳ５０４に進み、それ以降の処理が繰り返し実行される。
【０１３９】
ステップＳ５０６において、ステップＳ５０５で計算した平均好感度ave の値が、ステップＳ５０２で設定された最低好感度限界値 av_min より大きいと判定された場合、その体験項目を合成体験好感リスト２３Ｈに登録する処理が以下に実行される。すなわち、ステップＳ５０８において、CPU ２１は、合成体験好感リスト２３Ｈの先頭以降であって、かつＩ番目以前の体験好感要素データＥの好感度を、平均好感度ave と順に比較し（合成体験好感リスト２３Ｈに既に登録されている平均好感度を、いま計算された平均好感度ave と順に比較し）、最初に平均好感度ave 未満となる体験好感要素データＥの位置を変数Ｊに設定する。ステップＳ５０９において、CPU ２１は、Ｊ番目の直前の位置に、今回のＫ番目の体験項目と、その平均好感度ave の値を対にして（体験好感要素データとして）、合成体験好感リスト２３Ｈに挿入する。例えば、合成体験好感リスト２３Ｈの末尾のＩ（ＩがＮの時はＮ−１）番目から先頭のＪ番目までの各体験好感要素データを１づつ後方に（好感度の値が小さい方に）ずらした後、今回のＫ番目の体験項目と平均好感度ave の値が対にして（体験好感要素データとして）挿入される。
【０１４０】
次に、ステップＳ５１０に進み、合成体験好感リスト２３Ｈの代入済み部分のリスト長Ｉが、全体のリスト長Ｎより小さいか否かが判定され、YES の場合、ステップＳ５１１に進み、CPU ２１は、変数Ｉを１だけインクリメントした後、ステップＳ５０７に進み、変数Ｋに次のポインタの値を設定し、ステップＳ５０４に戻り、それ以降の処理を実行する。すなわち今の場合、図２７において、上から２番目の体験項目に関して、上述した体験項目１の場合と同様の処理が実行される。
【０１４１】
以上のようにして、ステップＳ５１０において、合成体験好感リスト２３Ｈの代入済み部分のリスト長Ｉの値が、全体のリスト長Ｎの値と等しいと判定された場合、ステップＳ５１２に進み、CPU ２１は、 av_min に、Ｎ番目の体験好感要素データの好感度を設定する。すなわち、これにより、Ｎ番目の体験好感要素データの好感度と等しいか、それより小さい好感度の体験好感要素データが、合成体験好感リストに登録されないようにする。そして、ステップＳ５０７に戻り、変数Ｋに次のポインタの値が設定され、さらに、ステップＳ５０４以降の処理が繰り返し実行される。処理はステップＳ５０４において、変数ＫがNULLであると判定されるまで繰り返し実行され、変数ＫがNULLと等しいと判定された場合、処理は図２５のステップＳ３０７の合成体験好感リスト作成が完了する（図１６のステップＳ７５に進む）。
【０１４２】
以上のようにして、合成体験好感リスト２３Ｈ（図２７）が生成される。
【０１４３】
なお、ステップＳ３０３の処理において、合成対象会員の個人体験好感レコードＲに記憶されている体験好感要素データＥを、種々の条件に基づいて選別して合成対象会員体験好感リスト２３Ｆに設定することができる。例えば、１ヶ月以内に投稿された体験好感要素データＥのみが、合成対象会員体験好感リスト２３Ｆに設定されるようにすることができ、このようにすると、その条件を満たす体験好感要素データＥに基づいて、合成体験好感リスト２３Ｈが作成される。この場合、この条件を満たす体験好感要素データＥを保持していない会員は、合成対象会員にはならない。また、体験好感要素データＥを選別する条件として、日時の他、体験場所など様々な条件を設定することができ、さらに複数の条件を複合して設定することができる。
【０１４４】
次に、図１６のステップＳ７５における推薦体験（CD）リスト作成処理の詳細を説明する。ステップＳ７４で作成された合成体験好感リスト２３Ｈに基づいて、体験好感情報提供サーバ１４のCPU２１は、例えば図１２乃至図１４に示すような推薦体験（CD）リスト２３Ｉを作成し、通信部２６を制御し、端末１１に送信させる。
【０１４５】
推薦体験リスト２３Ｉの内容は、合成体験好感リスト２３Ｈの合成好感度（図２８の平均好感度）が、対応する体験項目（CDタイトル）の推薦度としてそのまま用いられたものとされたり（この場合、推薦体験リスト２３Ｉは、図２８に示す合成体験好感リスト２３Ｈと同様のリスト（例えば、図１２に示すようなリスト）となる）、あるいは、推薦度の値を含めず、単にCDタイトルだけのリストとされる（この場合、推薦体験リスト２３Ｉは、図２８に示す合成体験好感リスト２３Ｈの平均好感度を削除したリスト（例えば、図１４に示すようなリスト）となる）。
【０１４６】
さらに、推薦体験リスト２３Ｉに含まれるCDタイトルの数をｎ個に制限したり（この場合、推薦体験リスト２３Ｉは、図２８に示す合成体験好感リスト２３Ｈのうちの、上からｎ個（ｎ＜Ｌ）までのリスト（例えば、図１４に示すようなリスト）となる）、最低推薦度以上（平均好感度の値が予め定めた閾値以上）のCDタイトルを盛り込むようにする（この場合、推薦体験リスト２３Ｉは、図２８に示す合成体験好感リスト２３Ｈのうちの、上からｍ個（ｍは、合成体験好感リスト２３Ｈに含まれるCDタイトルの数Ｌ以下の、平均好感度の値が閾値以上のCDタイトルの数を表す）までのリスト（例えば、図１３に示すようなリスト）となる）こともできる。
【０１４７】
また、推薦体験リスト２３Ｉの体験項目の文字を、推薦度に対応して強調することもできる。さらに、推薦体験リスト２３Ｉが人間に読まれない場合、推薦体験リスト２３Ｉの情報を何らかのバイナリ形式で出力することもできる。
【０１４８】
また、図１６のステップＳ７３までの処理の結果として得られる同好者リスト（図２３または図２４の同好者バッファ２３Ｂ）をもとに、同好者紹介サービスを提供することもできる。例えば同好者紹介サービスの提供する情報にメールアドレスなどの同好者紹介情報を盛り込むこともできる。しかしながら、この場合、プライバシー保護のために、会員は、プライバシー情報の提供に制限を加えることができる。例えば、予め申請した特定の体験において、本人と同好者と見なされた会員からの要求があった場合にのみ、プライバシー情報をその同好者に提供することを許可するようにすることなどができる。実際には、体験好感情報提供サーバ１４において、例えば、プライバシー情報提供制限条件が、会員のメールアドレスに対応して記憶され、同好者紹介リストが作成される際、同好者のメールアドレスに対応するプライバシー情報提供制限条件が確認され、その条件が満たされている場合のみ、そのプライバシー情報が同好者紹介リストに盛り込まれる。
【０１４９】
さらに、上述したプライバシー情報提供制限条件に、例えば、予め申請した特定の体験において同好者であること、かつ、日本語を書くことができることなど、複数の条件を複合して設定することができる。なお、このプライバシー情報提供制限条件は、体験好感情報提供サーバ１４の管理者がいくつかの条件を提供し、会員がそれを選択したり、また、会員自身が、ユーザインタフェースを利用して自由に設定することもできる。
【０１５０】
さて次に、連想体験紹介について述べる。これは図１６のステップＳ７３の同好者抽出処理時参照する体験好感リスト２３Ａ，２３Ｄの作成に使用する分野と、図１６のステップＳ７４の合成体験リストの作成に使用する分野とが異なる点が特徴となる。例えば、音楽記事の推薦体験リストの作成を要求した会員が、音楽記事体験に対する体験好感要素データＥを多く有していない場合、そのままでは、十分な推薦体験（音楽記事）リストが作成されない可能性がある。しかしながら、推薦体験リストの作成を要求した会員が、例えば、CD体験に対する体験好感要素データＥを多く有している場合、はじめに、CD体験に対する体験好感要素データＥに基づいて同好者を抽出し、さらに、抽出された同好者の音楽記事体験に対する体験好感要素データＥに基づいて、合成体験好感リストを作成するようにすれば（すなわち、連想体験に基づいて合成体験好感リストを作成するようにすれば）、その会員は、充実した推薦体験（音楽記事）リストを入手することができる。
【０１５１】
図３１は、このような、連想体験に基づく推薦を行う場合のGUI の例を表わしている。同図に示すように、この例においては、入力部１３１にユーザが既に多くの体験投稿をしている分野を入力するようになされている。また、入力部１３２乃至１３５には、そのユーザが推薦を受けたい情報内容を入力するようになされている。この入力欄１３２乃至１３５に入力する情報は、図１１における入力欄１１１乃至１１４において入力される情報と同様の情報であるので、ここでは説明を省略する。
【０１５２】
この図３１に示すようなGUI に基づいてユーザが入力を行い、連想体験の情報の提供を要求する（依頼ボタン１３６を押す）と、端末１１から体験好感情報提供サーバ１４に対して、図３２に示すような連想依頼データが送出される。この連想依頼データは、図３１のGUI に示す入力欄１３１乃至１３５の入力に対応するデータである。同好分野は、図３１の入力部１３１に入力されたデータ（この例の場合「CD」）に対応しており、推薦希望は入力部１３２に入力されたデータ（この例の場合「書籍」）に対応している。最低好感度限界値av_min は入力部１３３に入力されたデータに対応しており、この例の場合、「是非推薦のみ」が指定されているので、最低好感度限界値av_min は0.5 とされている。個数制限は入力部１３４からの入力に対応しており、好感度は入力部１３５からの入力に対応している。
【０１５３】
体験好感情報提供サーバ１４のCPU ２１は、端末１１から図３２に示すような連想依頼データが伝送されてきた時、図３３のフローチャートに示す処理を実行する。最初にステップＳ６０１において、CPU ２１は連想体験の情報の提供を要求してきた端末１１の会員を注目会員として指定する。ステップＳ６０２において、CPU ２１は、ステップＳ６０１で指定された注目会員の同好分野フィールドに指定されているデータベースにアクセスする。例えば、図３２の例の場合、同好分野としてCDが指定されているので、CPU ２１はハードディスク２７に記憶されているデータベースのうち、図３４に示すように、CDに関する会員個人体験好感データベース１５１にアクセスする。
【０１５４】
ステップＳ６０３において、CPU ２１は、ステップＳ６０２でアクセスしたデータベースを用い、同好者抽出処理を実行する。この同好者抽出処理は、上述した図１７を参照して説明した場合と同様の処理である。すなわち、これにより、注目会員とCDタイトルに関して類似した嗜好を有する同好者が抽出される。
【０１５５】
次に、ステップＳ６０４において、CPU ２１は、注目会員の推薦希望フィールドに指定されているデータベースにアクセスする。今の場合、図３２に示すように、推薦希望フィールドには、「書籍」が指定されているので、CPU ２１は、ハードディスク２７に記憶されているデータベースのうち、図３４に示すように、書籍に関する会員個人体験好感データベース１５２にアクセスする。そして、ステップＳ６０５において、CPU ２１は、合成体験好感リスト生成処理を実行する。この合成体験好感リスト生成処理は、体験項目がCDタイトルではなく書籍タイトルである点を除けば、図２５のフローチャートを参照して説明した場合と同様の処理である。すなわち、この処理により、書籍タイトルに関する合成体験好感リストが作成される。さらに、ステップＳ６０６において、CPU ２１は合成体験好感リストから推薦体験リストを生成し、端末１１に出力する。
【０１５６】
このようにして、この例においては、注目会員が嗜好するCDと同一のCDを嗜好する同好者が抽出され、その同好者が嗜好する書籍が検索され、その書籍が推薦体験リストとして注目会員に提供される。
【０１５７】
このようにして、第１の分野（同好者を探す分野）に関して類似した嗜好を有する同好者たちの第２の分野（推薦依頼分野）に関する体験好感要素データＥに基づいて、推薦体験リスト２３Ｉが作成され、それを要求した会員に提供される。
【０１５８】
このように、会員から投稿される体験好感要素データＥにより、個人体験好感レコードＲが更新されるようにしたので、会員のあらゆる分野の嗜好情報を収集できるとともに、容易にサービス（推薦体験リストの提供サービスなど）の範囲を拡大することができる。
【０１５９】
以上においては、本発明をCD体験に関するサービスを提供する場合を例として説明したが、本発明は、これに限らず、各種のサービスを提供する場合に適用することができる。
【０１６０】
なお、本明細書において、システムの用語は、複数の装置、手段などより構成される全体的な装置を意味するものとする。
【０１６１】
【発明の効果】
本発明によれば、興味や嗜好の傾向に対応したサービス情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した体験好感情報提供サーバのネットワークの構成例を示す図である。
【図２】図１の体験好感情報提供サーバ１４の内部の構成例を示すブロック図である。
【図３】図１の端末１１の内部の構成例を示すブロック図である。
【図４】個人体験好感レコードＲの例を示す図である。
【図５】図１の体験好感情報提供サーバ１４の投稿受付処理を説明するフローチャートである。
【図６】図１の端末１１のGUI の表示例を示す図である。
【図７】図１の端末１１のGUI の表示例を示す図である。
【図８】図１の端末１１のGUI の表示例を示す図である。
【図９】図１の端末１１のメッセージの表示例を示す図である。
【図１０】図１の体験好感情報提供サーバ１４の処理を説明するフローチャートである。
【図１１】図１の端末１１のGUI の表示例を示す図である。
【図１２】図１の端末１１の推薦体験情報の表示例を示す図である。
【図１３】図１の端末１１の推薦体験情報の表示例を示す図である。
【図１４】図１の端末１１の推薦体験情報の表示例を示す図である。
【図１５】個人体験好感レコード更新処理を説明するフローチャートである。
【図１６】推薦CDリスト作成処理を説明するフローチャートである。
【図１７】図１６のステップＳ７３の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図１８】注目個人体験好感リスト２３Ａの例を示す図である。
【図１９】同好者バッファ２３Ｂの例を示す図である。
【図２０】比較対象会員体験好感リスト２３Ｄの例を示す図である。
【図２１】図１７のステップＳ１０５の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図２２】ルックアップテーブルの例を示す図である。
【図２３】同好者バッファ２３Ｂの他の例を示す図である。
【図２４】同好者バッファ２３Ｂのさらに他の例を示す図である。
【図２５】図１６のステップＳ７４の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図２６】図２５のステップＳ３０４の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図２７】体験好感累積バッファ２３Ｅの例を示す図である。
【図２８】合成体験好感リスト２３Ｈの例を示す図である。
【図２９】図２５のステップＳ３０７の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図３０】図２９のステップＳ５０５の詳細な処理手順を説明するフローチャートである。
【図３１】図１の端末１１のGUI の表示例を示す図である。
【図３２】図３１の表示例に対応して図１の端末１１より出力されるデータのフォーマットを説明する図である。
【図３３】図１の体験好感情報提供サーバ１４の動作を説明するフローチャートである。
【図３４】データベースの例を示す図である。
【符号の説明】
１１  端末，  １２  基地局，  １３  電話回線，  １４  体験好感情報サーバ，  ２１  CPU  ２２  ROM，  ２３  RAM，  ２４  入力部，  ２５  表示部，  ２６  通信部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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