(57)【要約】【課題】相対比較による商品推薦サービス方法、及び推薦サービス装置を提供する。【解決手段】本発明の商品推薦サービス方法は、複数の使用者それぞれの趣向にしたがった複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定段階（Ｓ１００）、商品指定受付及び事前検証、評価段階と、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一人以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者と類似の趣向を有する他の使用者を判断する類似趣向使用者判断段階（Ｓ２００）、および前記特定使用者と類似の趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦段階（Ｓ３００）を含むことを特徴とする。【選択図】図３
2017037650.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定部と、
前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける商品指定受付部と、
前記指定商品の事前検証及び評価を要請する事前検証・評価部と、
特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する類似使用者判断部と、
前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦部とを備え、
前記商品ランキング設定部は、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、
前記事前検証・評価部は、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が当該指定商品を経験する前に趣向に合うか否か事前検証・評価を要請し、
前記類似使用者判断部は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、
前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出することを特徴とする
推薦サービス装置。
【請求項２】
前記商品推薦部は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと選択された一名以上の類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストとを抽出し、前記類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストから指定商品を抽出し、前記類似趣向使用者が設定した指定商品に対するランキングに基づいて指定商品を評価し、前記評価結果を前記特定使用者に提供することを特徴とする
請求項１に記載の推薦サービス装置。
【請求項３】
前記商品ランキングリストの各順位には順位スコアが予め付与されており、
前記商品推薦部は、前記指定商品の評価のときに、前記類似趣向使用者の類似度を合計が１となるような割合に変換し、この類似度に係る割合と前記順位スコアとに基づいて新規商品または指定商品の推薦点数を算出する
請求項２に記載の推薦サービス装置。
【請求項４】
前記商品推薦部は、前記推薦点数に基づいて推薦順位を定め、前記特定使用者の商品ランキングの中に表示する
請求項３に記載の推薦サービス装置。
【請求項５】
前記商品推薦部は、前記推薦点数に基づいて推薦順位を定め、推薦順位の高い商品を地図上に表示する
請求項３に記載の推薦サービス装置。
【請求項６】
商品ランキング設定部と、類似使用者判断部と、商品推薦部とからなる推薦サービス装置による商品推薦サービス方法であって、
商品ランキング設定部が、複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定するステップと、
商品指定受付部が、前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付けるステップと、
事前検証・評価部が、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が経験する前に、趣向に合うか否かを事前に評価する事前検証及び評価を要請するステップと、
類似使用者判断部が、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断するステップと、
商品推薦部が、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦するステップと、
を有し、
前記商品ランキング設定部が、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、
前記類似使用者判断部が、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、
前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出することを特徴とする
商品推薦サービス方法。
【請求項７】
前記商品推薦部が、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと選択された一名以上の類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストとを抽出し、類似趣向使用者の類似度と、類似趣向使用者が設定した商品ランキングリストから指定商品のみを抽出し、当該指定商品に対しての順位情報を基に指定商品の推薦点数を算出することを特徴とする
請求項６に記載の商品推薦サービス方法。
【請求項８】
前記商品ランキングリストの各順位には順位スコアが予め付与されており、
前記商品推薦部が、前記指定商品の評価のときに、前記類似趣向使用者の類似度を合計が１となるような割合に変換し、この類似度に係る割合と前記順位スコアとに基づいて指定商品の推薦点数を算出する
請求項７に記載の商品推薦サービス方法。
【請求項９】
前記商品推薦部が、前記推薦点数に基づいて推薦順位を定め、前記特定使用者の商品ランキングの中に表示する
請求項８に記載の商品推薦サービス方法。
【請求項１０】
前記商品推薦部は、前記推薦点数に基づいて推薦順位を定め、推薦順位の高い商品を地図上に表示する
請求項８に記載の商品推薦サービス方法。
【請求項１１】
推薦サービス装置を、
複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定部と、
前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける商品指定受付部と、
前記指定商品の事前検証及び評価を要請する事前検証・評価部と、
特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する類似使用者判断部と、
前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦部として機能させ、
前記商品ランキング設定部は、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、
前記事前検証・評価部は、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が当該指定商品を経験する前に趣向に合うか否か事前検証・評価を要請し、
前記類似使用者判断部は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、
前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出する
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、相対比較による商品推薦サービス方法、このための推薦サービス装置、及びプログラムに関するもので、より詳細には、使用者が自分の趣向にしたがって相対比較を通じて商品のランキングを決め、使用者間に商品のランキングに対する交差比較を通じて類似趣向の使用者を判断し、類似趣向の使用者が決めた商品のランキングに基づいて商品を推薦する方法等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上には豊富な情報が共有されており、使用者は、多様な情報の中で他人が経験したり保有した商品に対する評価や推薦を参考にして商品を選択している。
【０００３】
一例として、検索サービス上にて商品を検索すると、その検索結果として多様な商品に対する評価や推薦が提示され、使用者はこのような情報に基づいて自分に適合した商品を選択したりする。
【０００４】
ところが、このような状況が悪用されて、広告性の情報などが乱れ飛ぶことによって商品に対する評価や推薦に対する信頼度が低下しつつ、また、人は個人ごとに個性が異なるため、好みの商品に対する趣向も異なり、商品に対する評価や推薦によって商品を選択すると、実質的には自分の趣向に適していない商品が選択される問題がある。
【０００５】
また、商品の評価を星の数などのレベルで表示して商品を推薦する方式が多く適用されているが、星の数を利用した評価の場合、比較対象がないため、ただ一つの商品に対して使用者がその感じを評価するため、同一使用者が同一商品に対して評価しているにもかかわらず、その当時の感じが異なって反映され、多くの評価が相異する結果を招くため、一貫した評価が難しいという限界があり、また、同じ星の数を有する商品間には比較が不可能な問題点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】韓国特許公開第１０-２０１２-０１０１１８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は前述のような従来技術の問題点を解決するためのものであって、広告性の情報などによりインターネット上に提示された商品に対する評価や推薦の信頼度が低下する問題点を解決するためのものである。
【０００８】
特に、人は個人ごとに個性が異なるため、好みの商品に対する趣向も異なり、商品に対する評価や推薦を信頼して商品を選択すると、実質的には自分の趣向に適していない商品が選択されてしまう問題点を解決するためのものである。
【０００９】
また、星の数などを利用した商品に対する評価の場合、同一使用者が同一商品に対して評価しているにもかかわらず、一貫した評価が難しい限界があり、また、同じ星の数を有する商品間には比較が不可能な問題点があるため、新しい方式で相対的な比較評価が可能な推薦サービスを提供するためのものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記技術的課題を達成することができる本発明に係る推薦サービス装置は、複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定部と、前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける商品指定受付部と、前記指定商品の事前検証及び評価を要請する事前検証・評価部と、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する類似使用者判断部と、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦部とを備え、前記商品ランキング設定部は、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、前記事前検証・評価部は、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が当該指定商品を経験する前に趣向に合うか否か事前検証・評価を要請し、前記類似使用者判断部は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る商品推薦サービス方法は、商品ランキング設定部と、類似使用者判断部と、商品推薦部とからなる推薦サービス装置による商品推薦サービス方法であって、商品ランキング設定部が、複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定するステップと、商品指定受付部が、前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付けるステップと、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が経験する前に、趣向に合うか否かを事前に評価する事前検証及び評価を要請するステップと、類似使用者判断部が、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断するステップと、商品推薦部が、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦するステップと、を有し、前記商品ランキング設定部が、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、前記事前検証・評価部が、前記複数の使用者のうち特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が経験する前に、趣向に合うか否か事前検証・評価を要請し、類似使用者判断部が、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出することを特徴とする。
【００１２】
本発明のプログラムは、推薦サービス装置を、複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定部と、前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける商品指定受付部と、前記指定商品の事前検証及び評価を要請する事前検証・評価部と、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する類似使用者判断部と、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦部として機能させ、前記商品ランキング設定部は、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成し、前記事前検証・評価部は、特定使用者に係る指定商品を当該特定使用者が当該指定商品を経験する前に趣向に合うか否か事前検証・評価を要請し、前記類似使用者判断部は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断し、前記類似使用者判断部による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出する。
【発明の効果】
【００１３】
このような本発明によれば、使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対する評価に基づいて商品を推薦することによって、使用者が満足できる商品推薦を行うことができる。
【００１４】
また、商品推薦を要請した使用者と類似の趣向を有する多数の他の使用者の評価を纏めて商品を推薦するので、広告性情報などを排除することができ、推薦の信頼度を高めることができる。
【００１５】
また、星の数などを利用した商品に対する単純評価が有する限界を克服し、多数の商品間に比較評価を通じて推薦することによって、使用者がより効果的に商品を選択することができるようになる。
【００１６】
また、特定使用者が商品を使う前に、自己の趣向に近いかどうかを事前に検証・評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る商品推薦サービスを提供するための推薦サービスシステムに対する実施形態を示した図である。
【図２】本発明に係る商品推薦サービスを提供するための推薦サービス装置の実施形態に対する構成図である。
【図３】本発明に係る相対比較による商品推薦サービス方法の実施形態に対する概略的なフローチャートである。
【図４】本発明に係る推薦サービス方法の商品ランキング設定過程に対する実施形態を示した図である。
【図５】本発明に係る推薦サービス方法の類似趣向使用者判断過程に対する実施形態を示した図である。
【図６】本発明に係る推薦サービス方法の商品推薦過程に対する実施形態を示した図である。
【図７】本発明に係る推薦サービス方法の推薦商品情報に対する実施形態を示した図である。
【図８】本発明の実施形態の改良例に係る推薦サービス方法の商品推薦過程を説明する図である。
【図９】本発明の実施形態の改良例に係る推薦サービス方法の商品推薦過程を説明する図である。
【図１０】本発明の実施形態の改良例に係る推薦サービス装置の構成図である。
【図１１】同改良例の処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】画面表示例を示す図である。
【図１３】画面表示例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明と本発明の動作上の利点および本発明の実施によって達成される目的を説明するために、以下では本発明の好ましい実施形態を例示してこれを参照して説明する。
【００１９】
まず、本出願で用いられた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられたものであり、本発明を限定しようとする意図ではなく、単数の表現は文脈上明白に異なることを意味しない限り、複数の表現を含むことができる。また、本出願で、「含む」または「有する」などの用語は、明細書上に記載された特徴、数字、段階、動作、構成要素、部品または、これらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであって、一つまたは、それ以上の他の特徴や数字、段階、動作、構成要素、部品または、これらを組み合わせたものなどの存在または、付加可能性をあらかじめ排除しないもので理解されるべきである。
【００２０】
本発明を説明するにおいて、関連した公知の構成または、機能に対する具体的な説明が本発明の要旨を曖昧にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明は省略する。
【００２１】
本発明は、使用者が自分の趣向にしたがって相対比較を通じて商品のランキングを決め、使用者間に商品のランキングに対する交差比較を通じて類似趣向の使用者を判断し、類似趣向の使用者が決めた商品のランキングに基づいて商品を推薦する方法を提示する。
【００２２】
本発明において、推薦サービスに適用される商品とは、形態のある物であることもあれば、無形の情報であることもあり得るが、たとえばスマートフォン、自動車などの各種物を含むことができ、レストラン、カフェなどの場所を含むこともでき、また、映画、音楽などのコンテンツを含むこともできる。
【００２３】
図１は本発明に係る商品推薦サービスを提供するための推薦サービスシステムに対する実施形態を図示している。
【００２４】
推薦サービス装置１００は多数の使用者１０ａ、１０ｂ、…１０ｎそれぞれの趣向にしたがってそれぞれの使用者が決めた商品のランキングリスト情報を保有し、使用者別商品のランキングリスト情報に基づいて特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を把握し、類似趣向の他の使用者が決めた商品のランキング情報に基づいて前記特定使用者に商品推薦サービスを提供する。
【００２５】
多数の使用者１０ａ、１０ｂ、…１０ｎは自分が保有した通信端末で推薦サービス装置１００に接続して推薦サービスの提供を受けることができるが、前記通信端末としては、スマートフォン、ＰＣ、ノートパソコンなどの一般的に公知された多様な通信端末を適用することができる。
【００２６】
使用者は、自分の保有している通信端末でネットワーク網３０を通じて推薦サービス装置１００に連結することができ、ここでネットワーク網３０は一般的なインターネット回線であって、有線網と無線網の両方を含むことができる。また、本発明に係る推薦サービスが特定会社などの制限的な範囲で提供される場合、ネットワーク網は制限された領域または認証された人だけが接近可能な仮想の私設網やイントラネット網となり得る。
【００２７】
また、推薦サービス装置１００が一般的な検索サービスサーバー５０と連動して使用者１０ａ、１０ｂ、…１０ｎに推薦サービスを提供することもできるが、例えば、使用者１０ａ、１０ｂ、…１０ｎは自分が普段利用している検索サービスサーバー５０に接続して商品に対する推薦を要請することができ、このような場合、検索サービスサーバー５０は推薦サービス装置１００に該当使用者の趣向を考慮した商品の推薦を要請して推薦サービス装置１００が検索サービスサーバー５０に該当使用者に対する趣向を考慮した商品の推薦結果を提供することもできる。
【００２８】
図２は本発明に係る商品推薦サービスを提供するための推薦サービス装置の実施形態に対する構成図を図示したものである。
【００２９】
推薦サービス装置１００は、概略的にランキング設定部１１０、類似使用者判断部１３０、商品推薦部１５０などを含むことができ、追加的に使用者情報ＤＢ１７０をさらに含むことができる。
【００３０】
ランキング設定部１１０は、各使用者が経験したり保有した商品に対する使用者別商品リストを生成し、各使用者が自分の趣向による相対比較を通じて選好商品を選択するとこれに基づいて前記商品リスト上の商品に対するランキングを決め、前記商品リストとそれによる商品に対するランキングをマッチングさせて使用者別商品ランキングリストを生成する。ここでランキング設定部１１０は使用者が自分が経験したり保有した商品リストを入力し、自分の趣向にしたがって各商品に対する相対比較を通じて選好商品を決めることができるサービスページやツールを使用者端末に提供することもできる。
【００３１】
好ましくは、ランキング設定部１１０で生成した商品ランキングリストは該当使用者の識別情報に対応して使用者情報ＤＢ１７０に貯蔵することができる。なお、ランキング設定部１１０が、予め登録された使用者が好きでない商品、嫌いな商品については、ランキングを設定する過程を省略し、直接、下位グループに配置してもよい。これによれば、商品ランキングリストに登録されている商品数が少ないとき、予め登録された好きでない商品、嫌いな商品が、好きな商品に混ざり推薦商品とならないように、タグ付け等により区別することが可能となる。
【００３２】
類似使用者判断部１３０は、ランキング設定部１１０で生成した使用者別商品ランキングリストに基づいて類似使用者を判断するが、一例として、特定使用者に対応する商品ランキングリストと他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する。この時、類似使用者判断部１３０は、商品ランキングリストの交差比較による類似度を算出することができ、最も高い類似度を現わす１人の他の使用者を選択したり既設定された範囲の類似度内にある多数の他の使用者を選択することもできる。
【００３３】
商品推薦部１５０は、類似使用者判断部１３０が判断した該当使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を確認し、類似の趣向を有する他の使用者が決めた商品ランキングリストに基づいて該当使用者が経験または保有していない商品を推薦する推薦情報を生成して提供する。
【００３４】
このような構成を推薦サービス装置１００が具備して、各構成の機能によって本発明に係る推薦サービスが提供されるが、ここで推薦サービス装置１００は各構成を含む一つの装置で具現することもでき、または、各構成がそれぞれの個別装置または、個別モジュールで構成されて選択的に結合することもでき、推薦サービス装置１００を各構成のグループで具現することもできる。また、推薦サービス装置１００に貯蔵機能と演算機能などを遂行可能な一種のサーバーが適用され、後述する本発明に係る商品推薦サービス方法の各段階を遂行するコンピュータプログラムが推薦サービス装置に記録されることもあり得る。
【００３５】
前述した本発明に係る推薦サービス装置を通じて使用者の趣向を考慮した相対比較による商品推薦サービスを提供することができるが、本発明に係る相対比較による商品推薦サービスを提供する方法に対して、その実施形態を通じて説明することにする。
【００３６】
図３は本発明に係る相対比較による商品推薦サービス方法の実施形態に対する概略的なフローチャートである。
【００３７】
本発明に係る商品推薦サービス方法は、前述した本発明に係る推薦サービス装置で具現されるので、前記の推薦サービス装置を一緒に参照して説明する。
【００３８】
本発明に係る推薦サービス方法は、概略的に使用者の趣向にしたがって相対比較を通じて商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定過程（Ｓ１００）、推薦サービスを要請する特定使用者が決めた商品のランキングと他の使用者が決めた商品のランキングとを交差比較して、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断する類似趣向使用者判断過程（Ｓ２００）、および類似趣向の他の使用者が決めた商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦過程（Ｓ３００）を含むことができる。
【００３９】
本発明に係る推薦サービス方法で提示する前記の各過程に対し、以下の細部的な実施形態を通じてさらに詳しく説明することにする。
【００４０】
第一に、商品ランキング設定過程（Ｓ１００）を前記図３とともに図４に図示された本発明に係る推薦サービス方法で商品ランキング設定過程の実施形態を参照して説明する。
【００４１】
まず、推薦サービス装置１００のランキング設定部１１０は、使用者から自分が経験したり保有した商品情報の入力（Ｓ１１０）を受けて商品リストを生成（Ｓ１２０）する。前記図４はレストランに対するランキングを設定する実施形態であるが、推薦サービス装置１００のランキング設定部１１０は使用者Ａから自分が経験したレストラン情報の入力を受けて、これを纏めて前記図４（ａ）に図示された通り、前記使用者Ａが経験したレストラン情報２１５を纏めたレストランリスト２１０を生成する。
【００４２】
そして推薦サービス装置１００のランキング設定部１１０は、該当使用者の趣向にしたがって前記商品リストに含まれた商品間の相対比較を通じて自分が選好する商品を選択すると、これに基づいて商品に対するランキングを設定（Ｓ１３０）し、これを纏めて商品ランキングリストを生成（Ｓ１４０）する。
【００４３】
前記図４（ｂ）に図示された通り、前記使用者Ａのレストランリスト２１０上にてレストラン１（２２１）とレストラン２（２２３）に対する前記使用者Ａの趣向による相対比較を通じて前記使用者Ａが相対的により選好するレストラン２（２２５）を選択することができ、このような相対比較を繰り返し遂行して推薦サービス装置１００のランキング設定部１１０は使用者の趣向にしたがって自分が経験したレストランリスト２１０上のレストランに対する選択に基づいてランキングを設定し、これを纏めてレストランランキングリストを生成する。ここでレストランランキングリストは、前記図４（ｃ）に図示された通り、レストランリスト２１０上のすべてのレストラン２１５を序列で羅列２３５してランキング２３１を設定したレストランランキングリスト２３０として生成することもできる。
【００４４】
使用者の商品入力とランキング設定のために推薦サービス装置１００は、使用者の端末に商品情報の入力およびランキング設定のためのサービスページやアプリケーションを提供することができる。
【００４５】
このような商品ランキング設定過程（Ｓ１００）を通じて使用者の趣向にしたがって商品間の相対比較を通じて商品に対するランキングを設定し、多数の使用者それぞれに対して商品ランキング設定過程（Ｓ１００）を繰り返し遂行して多数の使用者それぞれに対する使用者別商品ランキングリストを生成することができる。
【００４６】
そして、このように生成された使用者別商品ランキングリストは各使用者に対応して使用者情報ＤＢ１７０に貯蔵することができる。
【００４７】
また、使用者は商品ランキングリストに存在する既存の商品に対する再経験により該当商品の選好選択を調整することによって、全体的な商品ランキングリストを更新することもでき、また、使用者が新たに経験したり新たに保有した商品に対するランキングを既存商品ランキングリストに新たに追加して商品ランキングリストをアップデートすることもできる。
【００４８】
第二に、類似趣向使用者判断過程（Ｓ２００）を前記図３とともに図５に図示された本発明に係る推薦サービス方法で類似趣向使用者判断過程の実施形態を参照して説明する。
【００４９】
商品ランキング設定過程（Ｓ１００）を通じて多数の使用者に対する商品ランキングリストが保有された状態で、推薦サービス装置１００の類似使用者判断部１３０は、特定使用者からの商品推薦要請（Ｓ２１０）により前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと少なくとも一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較（Ｓ２２０）して、前記特定使用者と他の使用者に対する趣向の類似度を算出（Ｓ２３０）する。そして、算出された類似度に基づいて前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断（Ｓ２４０）する。
【００５０】
たとえば、前記図５（ａ）に図示された通り、使用者Ａに対応して複数のレストランそれぞれに対する順次的な序列の羅列でランキングが設定されたレストランランキングリスト３１０ａから使用者Ｎに対応するレストランランキングリスト３１０ｎが保有された状態で、使用者Ａがレストラン推薦を要請する場合、使用者Ａに対応するレストランランキングリスト３１０ａと使用者Ｂに対応するレストランランキングリスト３１０ｂから使用者Ｎに対応するレストランランキングリスト３１０ｎまでを交差比較して使用者Ａに対するそれぞれの他の使用者の類似度を算出する。
【００５１】
この時、使用者Ｂ〜使用者Ｎのうち、使用者Ａに対応する商品ランキングリストに含まれた商品と同一商品を基準個数以上含んだレストランランキングリストだけを考慮して類似度を算出することもできる。なお、商品ランキングリストに登録されている同一の商品の数だけでなく、同一の商品の割合も考慮して類似度を算出するようにしてもよい。例えば、同一商品の割合が非常に高い人は、新規商品の情報が含まれていないか、少ない可能性が高いので、比較対象として選ばないようにしてもよい。
【００５２】
類似度算出と関連して、前記図５（ｂ）に図示された一例を参照すれば、複数のレストランそれぞれに対する順次的な序列の羅列でランキングが設定されたレストランランキングリストに対して、商品の順次的な序列順序により複数のグループに分類するが、前記図５（ｂ）では使用者Ａに対応するレストランランキングリストに含まれたレストランを序列順序により１０個ずつグループ３２０ａ、３３０ａに分類し、同様に使用者Ｂに対応するレストランランキングリストに含まれたレストランも１０個ずつグループ３２０ｂ、３３０ｂに分類した。
【００５３】
そして、レストラン推薦を要請した使用者Ａと使用者Ｂのレストランランキングリストに含まれたレストラングループ別交差比較を通じて使用者Ａに対する使用者Ｂの類似度を算出するが、使用者Ａに対応する上位ランキンググループ３２０ａを使用者Ｂに対応する上位ランキンググループ３２０ｂおよび下位ランキンググループ３３０ｂそれぞれに交差比較し、また、使用者Ａに対応する下位ランキンググループ３３０ａを使用者Ｂに対応する上位ランキンググループ３２０ｂおよび下位ランキンググループ３３０ｂそれぞれに交差比較する。
【００５４】
たとえば、使用者Ａと使用者Ｂ間の類似趣向の把握として、使用者Ａに対応する上位ランキンググループ３２０ａに含まれたレストラン３２３ａと使用者Ｂに対応する上位ランキンググループ３２０ｂに含まれたレストラン３２３ｂとを比較して、レストラン１（３２５ａ、３２５ｂ）のように、同一に上位ランキンググループに属したレストラン個数を把握する。そして使用者Ａに対応する下位ランキンググループ３３０ａに含まれたレストラン３３３ａと使用者Ｂに対応する下位ランキンググループ３３０ｂに含まれたレストラン３３３ｂとを比較して、レストラン１２（３３５ａ、３３５ｂ）のように、同一に下位ランキンググループに属したレストラン個数を把握する。
【００５５】
また、使用者Ａと使用者Ｂ間の反対趣向の把握として、使用者Ａに対応する上位ランキンググループ３２０ａに含まれたレストラン３２３ａと使用者Ｂに対応する下位ランキンググループ３３０ｂに含まれたレストラン３３３ｂとを比較して、レストラン２（３２７ａ、３３７ｂ）のように、反対となるランキンググループに属したレストラン個数を把握する。同様に使用者Ａに対応する下位ランキンググループ３３０ａに含まれたレストラン３３３ａと使用者Ｂに対応する上位ランキンググループ３２０ｂに含まれたレストラン３２３ｂとを比較して、反対となるランキンググループに属したレストラン個数を把握する。
【００５６】
このような比較に基づいて使用者Ａに対する使用者Ｂの類似度を算出するが、同一に上位ランキンググループに属したレストランは使用者Ａと使用者Ｂの趣向が類似する可能性が高いという意味となるので、上位ランキンググループに属したレストランの個数に対してはそれだけ高い加重値を適用し、同一に下位ランキンググループに属したレストランは使用者Ａと使用者Ｂの趣向がある程度類似する可能性があるという意味となるので、下位ランキンググループに属したレストランの個数に中間加重値を適用し、反対となるランキンググループに属したレストランは使用者Ａと使用者Ｂの趣向が相異する可能性があるという意味となるので、それだけ低い加重値を適用して、これを纏めた類似度を算出する。
【００５７】
一例として、使用者Ａに対する使用者Ｂの類似度は下記の［式１］によって算出することができる。
【００５８】
ＳＡＢ=（α×Ｈ+β×Ｌ+γ×Ｒ）／Ｔ；（α>β>γ）      ［式１］
【００５９】
ここで、ＳＡＢは使用者Ａに対する使用者Ｂの類似度であり、αは上位ランキンググループに同一に属した商品に対する加重値、βは下位ランキンググループに同一に属した商品に対する加重値、γは反対となるランキンググループに属した商品に対する加重値、Ｈは上位ランキンググループに同一に属した商品の個数、Ｌは下位ランキンググループに同一に属した商品の個数、Ｒは反対となるランキンググループに属した商品の個数、Ｔは前記Ｈ、ＬおよびＲを合算した商品の個数を現わす。
【００６０】
このような過程を繰り返し遂行し、前記図５（ａ）に図示された使用者Ｂ以後から使用者Ｎまでに対して、使用者Ａに対する類似度を算出する。
【００６１】
そして使用者Ａに対して類似度の高い他の使用者を選択するが、この時、最も高い類似度を有する他の使用者一名だけを選択することもでき、または、既設定された数値までの類似度を有する多数の他の使用者を選択することもできる。
【００６２】
第三に、商品推薦過程（Ｓ３００）を前記図３とともに図６に図示された本発明に係る推薦サービス方法で商品推薦過程に対する実施形態を参照して説明する。
【００６３】
類似趣向使用者判断過程（Ｓ２００）を通じて商品の推薦を要請した特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の類似趣向使用者が選択されると、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと選択された一名以上の類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストとを抽出（Ｓ３１０）する。
【００６４】
次に、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は前記特定使用者の商品ランキングリストと前記類似趣向使用者の商品ランキングリストとを対比（Ｓ３２０）し、前記類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストから前記特定使用者に対応する商品ランキングリストに含まれていない商品を新規商品として抽出（Ｓ３３０）する。
【００６５】
そして、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は前記類似趣向使用者が設定した新規商品に対するランキングに基づいて推薦商品を判断（Ｓ３４０）し、前記推薦商品を含む推薦情報を前記特定使用者に提供（Ｓ３５０）する。
【００６６】
たとえば、商品の推薦を要請した特定使用者に対する類似度が最も高い他の使用者一名だけを類似趣向使用者として選択する場合、一名の類似趣向使用者に対応するランキングリストから新規商品を抽出し、新規商品のうち最も上位ランキングの新規商品または、既設定された個数までのランキング昇順で新規商品を推薦商品として選択することになる。
【００６７】
さらに、類似度が既設定された数値までの多数の他の使用者を類似趣向使用者として選択する場合について、図６に図示された実施形態を参照して説明することにする。
【００６８】
前記図６は、前述したレストラン推薦と関連して、多数の類似趣向使用者のレストランランキング設定に基づいて推薦レストランを抽出する例である。
【００６９】
まず、使用者Ａと類似趣向使用者として選択された使用者Ｂ、使用者Ｄ、…使用者Ｃに対応するレストランランキングリストを抽出し、各レストランランキングリスト上から使用者Ａに対応するレストランランキングリストに含まれていないレストランを新規レストランとして抽出し、前記図６に図示された通り、類似趣向使用者の類似度順で各類似趣向使用者に対応する新規レストランを整列した新規レストランテーブル４１０を生成する。前記図６でＸと表示された部分は、使用者Ａに対応するレストランランキングリスト上に含まれたレストランであって、新規レストランから除外された部分である。
【００７０】
このような新規レストランテーブル４１０に基づいて、それぞれの新規レストランに対して該当類似趣向使用者の類似度と該当類似趣向使用者が設定したランキングに基づいて推薦点数を算出するが、レストラン３（４１１、４１３）の場合、類似度が最も高い使用者Ｂによって設定されたランキングが２位であり、その次に類似度が高い使用者Ｄによって設定されたランキングが１位であるので、これを考慮すれば推薦点数は高く算出される。そして、レストラン６（４１５、４１７）の場合、類似度が最も高い使用者Ｂによって設定されたランキングが３位であり、類似度が最も低い使用者Ｃによって設定されたランキングが１位であるので、相対的にレストラン３（４１１）よりは低い推薦点数が算出される。
【００７１】
一例として、新規商品に対する推薦点数は下記の［式２］によって算出することができる。
【００７２】
【数１】
2017037650.tif 000003
【００７３】
ここで、ＳＣＯＲＥは該当新規商品に対する推薦点数であり、Ｍは該当新規商品に対するランキングを設定した類似趣向使用者の総数、ＳＩはｉ番目の類似趣向使用者の類似度、Ｒａｎｋはｉ番目の類似趣向使用者が該当新規商品に設定したランキング、ｋは必要に応じて設定される加重値である。
【００７４】
このように、各新規商品ごとにそれぞれの推薦点数が算出され、算出された推薦点数に基づいて推薦する商品が選択されるが、最も高い推薦点数が算出された新規商品一つだけを推薦商品に選択することもでき、推薦点数のうち設定された上位の順番まで多数の新規商品を推薦商品に選択することもできる。
【００７５】
推薦商品が選択されると、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は推薦商品を含む推薦情報を生成して使用者に提供するが、たとえば、図７に図示された本発明に係る推薦サービス方法での推薦商品情報に対する実施形態のように、推薦順位とともに順次的な順序の推薦レストランを含む推薦情報４２０を使用者端末に提供する。この時、推薦情報に多様な付加情報もともに含むことができるが、たとえば、前記図７のようなレストランの推薦の場合、メニュー、価格、位置、電話番号などの情報を含むこともでき、多様な使用者の評価文を含むこともでき、さらには、このような多様な情報が提示されたウェブページに対するＵＲＬを含むこともできる。
【００７６】
（改良例１）
ここで、商品推薦過程（Ｓ３００）は、次のように改良することも可能である。以下では、商品推薦過程（Ｓ３００）を図３、図８、及び図９を参照して、実施形態の改良例に係る推薦サービス方法で実行する商品推薦過程を説明する。
【００７７】
推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は、特定使用者の商品ランキングリストと類似趣向使用者の商品ランキングリストとを対比し（Ｓ３２０）、類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストから特定使用者に対応する商品ランキングリストに含まれていない商品を新規商品として抽出する（Ｓ３３０）。
【００７８】
以下、図８を参照して、この対比（Ｓ３２０）、及び新規商品抽出（Ｓ３３０）の処理について更に詳述する。
【００７９】
先ず、使用者Ａと類似趣向使用者として選択された使用者Ｂ、使用者Ｄ、使用者Ｅ、使用者Ｃ、…使用者Ｆに対応する商品ランキングリストを抽出し、各商品ランキングリスト上から使用者Ａに対応する商品ランランキングリストに含まれていない商品を新規商品として抽出し、類似趣向使用者の類似度順で各類似趣向使用者に対応する新規レストランを整列した新規商品テーブル５１０を生成する。図８で＊と表示された部分は、使用者Ａに対応する商品ランランキングリスト上に含まれた商品であって、新規商品から除外された部分である。
【００８０】
このような新規商品テーブル５１０に基づいて、それぞれの新規商品に対して該当類似趣向使用者の類似度と該当類似趣向使用者が設定したランキングに基づいて推薦点数を算出するが、その演算手順は次のようになる。
【００８１】
各順位には順位スコアが予め付与されている。この例では、１位に順位スコア１００、２位に順位スコア９０、３位に順位スコア８０、４位に順位スコア７０…が付与されている。そして、各比較対象者、つまり類似趣向の使用者の類似度ＳＩＲａｗｉを、合計が１になるような割合ＳＩｉに変換する。この変換は、下記の［式３］による。
【００８２】
【数２】
2017037650.tif 000004
【００８３】
ここで、ＳＩｉは類似度に係る割合であり、ＳＩＲａｗｉは類似趣向の各使用者の類似度、Ｍは比較対象者の数である。
【００８４】
こうして類似度に係る割合ＳＩｉを算出した後、各使用者の割合と順位スコアＲａｎｋＳｃｏｒｅｉに基づいて評価対象となる商品の推薦点数ＳＣＯＲＥを下記の［式４］により算出することになる。
【００８５】
【数３】
2017037650.tif 000005
【００８６】
ここで、ＳＩｉは類似度に係る割合であり、ＲａｎｋＳｃｏｒｅｉは各使用者の商品リストにおける商品の順位スコア、Ｍは比較対象者の数である。
【００８７】
例えば、図８において、商品Ｐ１２の推薦点数と予想ランキングは、次のように決定することになる。
ＳＣＯＲＥＰ１２＝（ＳＩ１＊８０＋ＳＩ２＊８０＋…＋ＳＩｉ＊80）
＝８０＊ΣＳＩｉ＝８０
となるので、使用者Ａの商品ランキングリストの中では、商品Ｐ３と同じ推薦点数となるので、予想ランキングは３位となる。
【００８８】
また、図８において、商品Ｐ１０の推薦点数と予想ランキングは、次のように決定することになる。
ＳＣＯＲＥＰ１０
＝（ＳＩ１＊１００＋ＳＩ２＊９０＋ＳＩ３＊７０…＋ＳＩｉ＊９０）
この推薦点数ＳＣＯＲＥＰ１０を使用者Ａの商品ランキングリストの順位スコアと比較して予想ランキングを決定する。
【００８９】
このように、各新規商品ごとにそれぞれの推薦点数が算出され、算出された推薦点数に基づいて推薦する商品が選択されるが、最も高い推薦点数が算出された新規商品一つだけを推薦商品に選択することもでき、推薦点数のうち設定された上位の順番まで多数の新規商品を推薦商品に選択することもできる。
【００９０】
推薦商品が選択されると、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は推薦商品を含む推薦情報を生成して使用者に提供するが、たとえば、図９に図示されるように、推薦順位とともに商品名を含む推薦情報５２０を使用者端末に提供する。このとき、推薦情報に多様な付加情報もともに含むことができる。例えば、商品がレストランの推薦の場合、メニュー、価格、位置、電話番号などの情報を含むこともでき、多様な使用者の評価文を含むこともでき、さらには、このような多様な情報が提示されたウェブページに対するＵＲＬを含むこともできる。
【００９１】
(改良例２)
さらに、使用者が、自己の商品に対して、相対的選好度を主観的に付与し、商品ランキングリストを生成し、該商品ランキングリストに基づいて、類似趣向使用者と推薦商品を判断するようにしてもよい。この場合、使用者の商品に対する主観的な相対的選好度と最小限の情報に基づいて類似趣向使用者と推薦商品を判断することが可能となるので、情報提供に必要なデータベース容量、演算、処理負荷を低減することが可能となる。
【００９２】
この場合には、類似趣向使用者判断過程（Ｓ２００）は、次のように改良することが可能である。前述した手法では、商品ランキングリストに使用者Ａと共通した商品を含む使用者（例えば、共通した商品の多い順）を比較対象とし、比較対象となった他の使用者と使用者Ａの商品ランキングリストをグループに分けて、グループ別に交差比較を行い、類似度を算出し、類似趣向使用者を判断していた。
【００９３】
これに対して、使用者Ａの上位グループに属する商品を上位グループに多く含む使用者を類似指向使用者と判断してもよい。
【００９４】
あるいは、使用者Ａの商品ランキングリストに含まれている各商品のランキングを、比較対象となる使用者の商品ランキングリストで確認し、ランキングの差を総合的に勘案して類似度を算出し、類似趣向使用者を判断してもよい。これは、例えば使用者Ａの商品ランキングリストでの商品Ｘのランキングと他の使用者の商品ランキングリストでの商品Ｘのランキングを比較するなどして算出することが考えられる。
【００９５】
（改良例３）
図１０には、改良例３に係る推薦商品サービス装置の構成を示し説明する。
【００９６】
基本的な構成は、図２と同じであるので、ここでは、同一構成には同一符号を付し、異なる部分を中心に説明する。この改良例では、特定使用者が商品を使う前に、自己の趣向に近いかどうかを事前に検証・評価する点に特徴の一つを有している。それを実現するために、商品指定受付部１８０と、事前検証・評価部１９０を備える。商品指定受付部１８０は、使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける。そして、事前検証・評価部１９０は、指定商品の事前検証及び評価の要請を行う。各部の詳細な処理については、後に後述する。
【００９７】
以下、図１１のフローチャートを参照して、改良例３に係る推薦サービス装置による処理手順を説明する。ここでは、先に示した図３と同一の処理手順には同一符号を付して重複した説明は省略する。図４乃至図１０の考え方は、基本的に同様に適用可能である。
【００９８】
使用者別に商品ランキングリストを生成、編集する（Ｓ１１０〜Ｓ１４０）。この処理の詳細は、先に図３で前述した通りであるので、詳細は省略する。
【００９９】
続いて、特定使用者が気になる商品の指定を受け付け（Ｓ４１０）、特定使用者が指定商品の事前検証・評価のために、指定商品に対する評価情報をシステム側に要請する（Ｓ４２０）。
【０１００】
類似趣向使用者を判断する（Ｓ２２０〜Ｓ２４０）。そして、類似趣向使用者の類似度（割合）と、類似趣向使用者が設定した商品ランキングリストから指定商品のみを抽出し、当該指定商品に対しての順位情報を基に、指定商品の推薦点数を算出する（Ｓ３１０〜Ｓ３４０）。
【０１０１】
すなわち、推薦サービス装置１００の商品推薦部１５０は、類似趣向使用者に対応する商品ランキングリストから指定商品を抽出し（Ｓ３３０）、指定商品の推薦点数の算出及びランキング決定を行う（Ｓ３４０）。
【０１０２】
尚、上記指定商品の抽出では、すべての新規商品を抽出する必要はない。次いで、指定商品の事前検証・評価結果情報（推薦点数、ランキング）を提供する（Ｓ３５０）。これらの処理についても、先に図３で説明した通りであるので、詳細は省略する。
【０１０３】
以上で推薦商品情報提供までの一連の処理を終了する。
【０１０４】
上記Ｓ３４０では、類似趣向使用者の類似度割合と指定商品に対するランキング・順位スコアに基づいて算出する。Ｓ３５０では、「特定使用者の商品ランキングリスト上に指定商品を表示する方法」、「レストランのメニュー上に表示する方法」、「地図の上に表示する方法」などの方法で、特定使用者に指定商品の評価結果を提供する。
【０１０５】
既存方法については、新しい商品の発見をその用途とし、検証、評価対象商品を指定することは不可能であった。また、新規商品全体を評価対象とするため、システムリソースの消費が多かった。
【０１０６】
これに対して、本改良例３の方法では、未だ経験したことのない特定商品が自分の趣向に近いのかを事前に確認するときに好適であり、使用者が気になる商品だけを評価対象商品として指定することができる。また、興味のある商品だけを評価対象とするため、システムリソースの消費が少ないことも特徴の一つである。
【０１０７】
実際の事前検証・評価に係る処理手順を更に具体的に説明すると次のようになる。
【０１０８】
使用者Ａが、例えば街頭看板、テレビ、新聞、雑誌、ブログ、ＳＮＳ、広告、求人、インターネット、カタログ、飲食店メニュー等で見た商品の中で、気になる商品を指定し、事前検証・評価部１９０が、事前検証、評価を要請する。すると、推薦サービス装置は、類似趣向使用者（単数又は複数）の指定商品に対しての評価を基に、指定商品の推薦点数を算出し、使用者Ａの商品ランキング上での予想順位、おすすめ可否などの推薦情報を使用者Ａに提供する。
【０１０９】
ここで、図１２（ａ）は、使用者Ａの商品ランキング中に表示した表示画面を示している。図１２（ｂ）は、レストランのメニューと一緒に表示した表示画面を示している。この図１２（ｂ）では、使用者Ａの商品ランキング上での予想順位が表示される。図１２（ｃ）は、該当商品の推薦情報を中心に表示する表示画面を示している。図１２（ｃ）の画面では、使用者Ａの商品ランキング上での予想順位が表示されている。そして、図１３の画面では、地図上に評価結果が表示されている。
【０１１０】
より詳細には、例えば、街頭で見つけたラーメン屋の検証、評価を例に挙げると、「ＡＡラーメン」の「つけ麺」が自分の口に合うのかを確認したいときは、先ず商品指定受付部１８０が、「ＡＡラーメン」の「つけ麺」の指定を受け付け、事前検証・評価部１９０が事前検証、評価の要請を行う。そして、自分の商品ランキング上での予想順位とおすすめの可否（オプション）を画面に表示する。
【０１１１】
別の例では、初めて行った料理店、「ＢＢ庵」で、自分の口に合うメニューを選びたいときを例に挙げると、商品指定受付部１８０が、メニュー全体、又は気になるメニュー、「豚たっぷりお好み焼き」、「明太子・餅・チーズもんじゃ」、「ハイジの作ったもんじゃ」、「ジャガチーズお好み焼き」、「醤油で食べるお好み焼き」の指定を受け付け、事前検証・評価部１９０が、検証、評価の要請を行う。そして、各メニューについての自分の商品ランキング上での予想順位とおすすめ可否（オプション）を画面（メニュー）上に表示する。
【０１１２】
さらに、別の例では、赤坂駅周辺の「つけ麺」に対して、自分の商品ランキング上での予想順位を地図に文字と色で表示する。つまり、特定地域で、興味のある商品、メニューのランキングを文字と色で地図に表示する。地図と連動し、特定地域の範囲内でメニュー「つけ麺」を検索し、検索された「つけ麺」の情報（ＩＤ番号など）でシステムに検証、評価を要請し、各「つけ麺」に対して、自分の商品ランキング上での予想順位、またはおすすめ可否を地図上に表示する。
【０１１３】
類似使用者判断過程のグループ分類方法と比較方法については、次の通りである。
【０１１４】
つまり、「複数の商品を順次的な序列順序により複数のグループに分類」となっているグループの分類方法を、「順次的な序列順序」と限定されないようにし、特定範囲の順位の商品グループだけで類似度の算出ができるようにする。
【０１１５】
例えば、上位１位から１０位の商品で構成されたグループと、特定順位以下の商品で構成されたグループで、各グループ別に交差比較し、類似度を算出する場合、次の第１及び第２の処理手順となる。
【０１１６】
つまり、第１の処理手順では、複数の商品を順次的な序列順序により複数のグループに分類してもよく、又はグループを順次的な序列順序ではなくても分類できるようにしてもよい。
【０１１７】
さらに、第２の処理手順では、前述した第１の処理手順、つまり、複数の商品を順次的な序列順序により複数のグループに分類する方法で分類された複数のグループを、選択的に交差比較に適用できるようにする。この第２の方法の場合、上位１位から１０位の商品で構成されたグループと、３０位以下の商品で構成されたグループだけを、類似度算出のための比較過程に含めて、１１位から２９位の商品で構成されたグループは、比較過程に入らないようにするとよい。
【０１１８】
以上説明したように、改良例３に係る推薦サービス装置は、複数の使用者それぞれの趣向にしたがって複数の商品に対する相対比較による使用者の選好商品選択に基づいて、使用者別に商品に対するランキングを設定する商品ランキング設定部１１０と、前記使用者が経験したことのない気になる商品の指定を受け付ける商品指定受付部１８０と、前記指定商品の事前検証及び評価の要請を行う事前検証・評価部１９０と、特定使用者が設定した商品に対するランキングと一名以上の他の使用者が設定した商品に対するランキングとを交差比較し、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者を判断する類似使用者判断部１３０と、前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対するランキングに基づいて前記特定使用者に商品を推薦する商品推薦部１５０とを備える。そして、前記商品ランキング設定部１１０は、前記使用者から複数の商品情報の入力を受けて商品リストを生成し、前記商品リストに含まれた複数の商品に対する前記使用者の趣向による相対比較を通じた前記使用者の選好商品選択に基づいて、前記複数の商品に対するランキングを設定し、商品ランキングリストを生成する。前記類似使用者判断部１３０は、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記複数の使用者中の一名以上の他の使用者に対応する商品ランキングリストとを交差比較して類似度を算出し、前記類似度に基づいて前記一名以上の他の使用者のうち前記特定使用者の趣向と類似する趣向を有する一名以上の他の使用者を判断する。そして、前記類似使用者判断部１３０による前記類似度の算出では、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストそれぞれに対して、複数の商品を順次的な序列順序又は非順次的な序列順序により複数のグループに分類し、前記特定使用者に対応する商品ランキングリストのグループと前記他の使用者に対応する商品ランキングリストのグループとをグループ別に交差比較し、グループ別に同一商品の個数に基づいて前記特定使用者に対する前記他の使用者の類似度を算出することを特徴とする。
【０１１９】
従って、使用者が気になる商品の指定を受け付け、当該指定商品の事前検証、評価結果に基づいて、最適な商品を選択することができる。このように、未だ経験したことのない特定商品が自分の趣向に近いのかを事前に確認するときに好適であり、使用者が気になる商品だけを評価対象商品として指定できる。また、興味のある商品だけを評価対象とするため、システムリソースの消費が少ないことも特徴の一つである。
【０１２０】
以上で詳察した通り、本発明によれば、使用者の趣向と類似する趣向を有する他の使用者が設定した商品に対する評価に基づいて商品を推薦することによって、使用者が満足できる商品の推薦を行うことができる。
【０１２１】
また、商品の推薦を要請した使用者の趣向と類似の趣向を有する多数の他の使用者の評価を纏めて商品を推薦するので、広告性情報などを排除することができ、推薦の信頼度を高めることができる。
【０１２２】
また、星の数などを利用した商品に対する単純評価が有する限界を克服し、多数の商品間に比較評価を行って推薦することによって、使用者がより効果的に商品を選択することができる。
【０１２３】
以上の説明は、本発明の技術思想を例示的に説明したものに過ぎず、本発明が属する技術分野において通常の知識を有した者であれば、本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で多様な修正および変形が可能である。したがって本発明に記載された各実施形態は本発明の技術思想を限定するためのものではなく説明するためのものであり、このような実施形態によって本発明の技術思想が限定されるものではない。本発明の保護範囲は、下記の特許請求の範囲によって解釈されるべきであり、それと同等な範囲内にあるすべての技術思想は本発明の権利範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【０１２４】
例えば、本発明は、コンピュータを、ランキング設定部１１０、類似使用者判断部１３０、及び商品推薦部１５０、商品指定受付部１８０、事前検証・評価部１９０として機能させるプログラムとしても実現される。
【符号の説明】
【０１２５】
１０ａ、１０ｂ、…１０ｎ  使用者
３０  ネットワーク
５０  検索サービスサーバー
１００  推薦サービス装置
１１０  ランキング設定部
１３０  類似使用者判断部
１５０  商品推薦部
１７０  使用者情報ＤＢ
１８０  商品指定受付部
１９０  事前検証・評価部
【図１】
2017037650.tif 000006
【図２】
2017037650.tif 000007
【図３】
2017037650.tif 000008
【図４】
2017037650.tif 000009
【図５】
2017037650.tif 000010
【図６】
2017037650.tif 000011
【図７】
2017037650.tif 000012
【図８】
2017037650.tif 000013
【図９】
2017037650.tif 000014
【図１０】
2017037650.tif 000015
【図１１】
2017037650.tif 000016
【図１２】
2017037650.tif 000017
【図１３】
2017037650.tif 000018