(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに他のユーザを推薦するシステムであって、
評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとに記憶する評価記憶部と、
前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定する推薦先特定部と、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記評価記憶部から選択する最大評価対象選択部と、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記評価記憶部から選択する最小評価対象選択部と、
前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なる前記他のユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記評価記憶部から選択する推薦候補選択部と、
前記ユーザごとに、前記ユーザに関するユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部と、
前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を前記ユーザ情報記憶部から読み出し、当該ユーザ情報を前記推薦先ユーザに対して表示する推薦候補提示部と、
を備えることを特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項２】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記最大評価対象選択部は、前記最大値から所定値を減算した閾値以上の評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最大評価対象として選択し、
前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記閾値以上の評価値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項３】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記最小評価対象選択部は、前記最小値に所定値を加算した閾値以下の評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最小評価対象として選択し、
前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記閾値以下の評価値を設定したユーザを前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項４】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記最大評価対象選択部は、前記推薦先ユーザが、前記最大値から第１の所定値を減算した第１の閾値以上の評価値を設定した前記評価対象を、前記最大評価対象として選択し、
前記最小評価対象選択部は、前記推薦先ユーザが、前記最小値に前記第２の所定値を足した第２の閾値以下の評価値を設定した前記評価対象を、前記最小評価対象として選択し、
前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記第１の閾値以上の評価値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記第２の閾値以下の評価値を設定したユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項５】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部は、
前記評価記憶部を参照して、前記最大評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記最大値を設定しているか否かを判定し、
前記各ユーザが前記最大値を設定した前記最大評価対象の数である最大評価一致数を算出し、
前記最大評価一致数が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項６】
請求項５に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部はさらに、
前記評価記憶部を参照して、前記最小評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記最小値を設定しているか否かを判定し、
前記各ユーザが前記最小値を設定した前記最小評価対象の数である最小評価一致数を算出し、
前記推薦候補選択部は、
前記最大評価一致数と前記最小評価一致数との合計値が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項７】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記最大評価対象選択部は、前記最大値から第１の所定値を減算した第１の閾値以上の前記評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最大評価対象として選択し、
前記推薦候補選択部は、
前記評価記憶部を参照して、前記最大評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記第１の閾値以上の前記評価値を設定しているか否かを判定し、
前記各ユーザが前記第１の閾値以上の前記評価値を設定した前記最大評価対象の数である最大評価一致数を算出し、
前記最大評価一致数が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項８】
請求項７に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部は、前記各ユーザが前記第１の閾値以上の前記評価値を設定した前記最大評価対象のそれぞれについて、当該ユーザが設定した前記評価値と前記推薦先ユーザが設定した前記評価値との差が小さいほど大きい値を加算した数を前記最大評価一致数として算出すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項９】
請求項７に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部は、前記各ユーザが前記第１の閾値以上の前記評価値を設定した前記最大評価対象のそれぞれについて、当該ユーザが設定した前記評価値が前記最大値に近いほど大きい値を加算した数を前記最大評価一致数として算出すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１０】
請求項７に記載のユーザ推薦システムであって、
前記最小評価対象選択部は、前記最小値に第２の所定値を足した第２の閾値以下の前記評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最小評価対象として選択し、
前記推薦候補選択部はさらに、
前記評価記憶部を参照して、前記最小評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記第２の閾値以下の前記評価値を設定しているか否かを判定し、
前記各ユーザが前記第２の閾値以下の前記評価値を設定した前記最小評価対象の数である最小評価一致数を算出し、
前記推薦候補選択部は、
前記最大評価一致数と前記最小評価一致数との合計値が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部は、前記各ユーザが前記第２の閾値以下の前記評価値を設定した前記最小評価対象のそれぞれについて、当該ユーザが設定した前記評価値と前記推薦先ユーザが設定した前記評価値との差が小さいほど大きい値を加算した数を前記最小評価一致数として算出すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１２】
請求項１０に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補選択部は、前記各ユーザが前記第２の閾値以下の前記評価値を設定した前記最小評価対象のそれぞれについて、当該ユーザが設定した前記評価値が前記最小値に近いほど大きい値を加算した数を前記最小評価一致数として算出すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１３】
請求項１に記載のユーザ推薦システムであって、
前記ユーザ情報には、前記ユーザの名称と、前記ユーザとの間でコミュニケーションをとるための情報であるアクセス情報とが含まれ、
前記推薦候補提示部は、前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を一覧表示すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１４】
請求項１ないし１３のいずれか１項に記載のユーザ推薦システムであって、
前記評価対象は商品であり、
前記評価記憶部は、前記商品および前記ユーザごとに、前記評価値と前記商品について前記ユーザから提供された提供情報とを記憶しており、
前記提供情報を前記評価記憶部から読み出す提供情報取得部と、
前記提供情報の信頼度を、前記候補ユーザに対応するものが高くなるように決定する信頼度決定部と、
前記提供情報に前記信頼度を対応付けて出力する提供情報出力部と、
をさらに備えることを特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１５】
請求項１ないし１４のいずれか１項に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補提示部は、前記候補ユーザが所属しているコミュニティを特定し、特定した前記コミュニティを出力すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のユーザ推薦システムであって、
前記推薦候補提示部は、所属する前記候補ユーザが多い順に所定数の前記コミュニティを出力すること、
を特徴とするユーザ推薦システム。
【請求項１７】
ユーザに他のユーザを推薦する方法であって、
コンピュータが、
評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとにメモリに記憶し、
前記ユーザごとに、前記ユーザに関するユーザ情報を前記メモリに記憶し、
前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定し、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記メモリから選択し、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記メモリから選択し、
前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なる前記他のユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記メモリから選択し、
前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を前記メモリから読み出し、当該ユーザ情報を前記推薦先ユーザに対して表示すること、
を特徴とするユーザ推薦方法。
【請求項１８】
ユーザに他のユーザを推薦するためのプログラムであって、
コンピュータに、
評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとにメモリに記憶するステップと、
前記ユーザごとに、前記ユーザに関するユーザ情報を前記メモリに記憶するステップと、
前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定するステップと、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記メモリから選択するステップと、
前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記メモリから選択するステップと、
前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なる前記他のユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記メモリから選択するステップと、
前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を前記メモリから読み出し、当該ユーザ情報を前記推薦先ユーザに対して表示するステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザ推薦システム、ユーザ推薦方法、商品情報出力システム、商品情報出力方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットを利用したネットショッピングなどにおいて、商品の紹介ページに、商品の購入者または使用者のレビューを掲載している例が増えている。レビューを掲載することで、商品の人気度合いや使い勝手、他の人の感想を参考にしてショッピングを行うことができる。ユーザの評価を利用する技術も各種提案されており、例えば、特許文献１には、所定の専門分野に精通したユーザを識別し、この識別されたユーザをランク付けし、信頼性が高いユーザ群による情報検索行動の流行を情報の推薦に役立てる情報推薦装置が開示されている。また、特許文献２には、ユーザ間の信頼度を基に、評価の高い商品をリコメンドする方法が開示されている。
【特許文献１】特開２００４−１９２５４２号公報
【特許文献２】特開２００４−３２６６３４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
商品のレビューは人気のある商品であればあるほど件数が大量になる傾向があり、また評価にばらつきが出てくることも多い。また、いたずらで商品に対する評価を下げるようなレビューをするような例もあり、そういった場合、ユーザはどの意見を信用してよいのか判断がつかなくなってしまう。
【０００４】
これに対し、特許文献１に開示されるように、ユーザの専門分野などに基づいてユーザの信頼度を評価し、信頼度の高いユーザにより認知された情報を推薦するようにした場合には、各ユーザの専門分野などを予めリストにしておく必要があり、手間がかかる。
【０００５】
また、特許文献２に開示されるように、ユーザ間の信頼度を基に、本人が信頼するユーザが高く評価する商品を本人に推薦するようにした場合には、本人は信頼できるユーザを自分で探して登録しなければならず、手間がかかる。
【０００６】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、情報の評価を自動的に行うことのできるユーザ推薦システム、ユーザ推薦方法、商品情報出力システム、商品情報出力方法およびプログラム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】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明のうち主たる発明は、ユーザに他のユーザを推薦するシステムであって、評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとに記憶する評価記憶部と、前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定する推薦先特定部と、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記評価記憶部から選択する最大評価対象選択部と、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記評価記憶部から選択する最小評価対象選択部と、前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なる前記他のユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記評価記憶部から選択する推薦候補選択部と、前記ユーザごとに、前記ユーザに関するユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部と、前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を前記ユーザ情報記憶部から読み出し、当該ユーザ情報を前記推薦先ユーザに対して表示する推薦候補提示部と、を備えることとする。
【０００８】
評価対象とは、例えば、商品やサービス、イベント、映画、音楽、本など、ユーザが評価を行う対象となり得るものをすべて含む。本発明のユーザ推薦システムによれば、推薦先ユーザに対して、推薦先ユーザが最高点をつけた評価対象について推薦先ユーザと同じく最高点をつけるとともに、推薦先ユーザが最低点をつけた評価対象についても推薦先ユーザと同じく最低点をつけた候補ユーザを推薦することができる。ユーザがある評価対象について最高点をつけるということは、そのユーザはその評価対象が好きなことが多く、同じものが好きな者同士は気が合うことが多いと考えられている。さらに、ユーザが評価対象について最低点をつけるということは、そのユーザはその評価対象が嫌いであることが多く、同じものが嫌いな者同士も気が合うことが多いと考えられている。本発明のユーザ推薦システムによれば、推薦先ユーザが好きなものについて同じく好きであり、推薦先ユーザが嫌いなものについても同じく嫌いである候補ユーザを、推薦先ユーザに紹介することができる。これにより、本発明のユーザ推薦システムでは、推薦先ユーザに対して、気が合うと考えられる候補ユーザを紹介することができる。よって、推薦先ユーザと候補ユーザとの交流のきっかけを作ることが可能となり、例えば、ソーシャルネットワークシステムなど、ユーザ間のコミュニケーションの場を提供するシステムにおいて、コミュニケーションを活発化することができる。
【０００９】
また、本発明のユーザ推薦システムでは、前記最大評価対象選択部は、前記最大値から所定値を減算した閾値以上の評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最大評価対象として選択し、前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記閾値以上の評価値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザを、前記候補ユーザとして選択するようにしてもよい。  
この場合、推薦先ユーザが高評価を与えた評価対象について、同じく高評価を与えた候補ユーザを、推薦先ユーザに紹介することができる。したがって、例えば、ユーザが評価の際に、最高点を避けて、控えめに点数を付けた場合であっても、相性のよいユーザを紹介することができる。
【００１０】
また、本発明のユーザ推薦システムでは、前記最小評価対象選択部は、前記最小値に所定値を加算した閾値以下の評価値を前記推薦先ユーザが設定した前記評価対象を、前記最小評価対象として選択し、前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記閾値以下の評価値を設定したユーザを前記候補ユーザとして選択するようにしてもよい。  
この場合、推薦先ユーザが低評価を与えた評価対象について、同じく低評価を与えた候補ユーザを、推薦先ユーザに紹介することができる。したがって、例えば、ユーザが評価の際に、最低点を避けて、控えめに点数を付けた場合であっても、より相性のよいユーザを紹介することができる。
【００１１】
また、本発明のユーザ推薦システムは、前記最大評価対象選択部は、前記推薦先ユーザが、前記最大値から第１の所定値を減算した第１の閾値以上の評価値を設定した前記評価対象を、前記最大評価対象として選択し、前記最小評価対象選択部は、前記推薦先ユーザが、前記最小値に第２の所定値を足した第２の閾値以下の評価値を設定した前記評価対象を、前記最小評価対象として選択し、前記推薦候補選択部は、前記最大評価対象について前記第１の閾値以上の評価値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記第２の閾値以下の評価値を設定したユーザを、前記候補ユーザとして選択するようにしてもよい。
【００１２】
また、本発明のユーザ推薦システムでは、前記推薦候補選択部は、前記評価記憶部を参照して、前記最大評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記最大値を設定しているか否かを判定し、前記各ユーザが前記最大値を設定した前記最大評価対象の数である最大評価一致数を算出し、前記最大評価一致数が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択するようにしてもよい。  
２人のユーザが同じ最高点を付けたものの数が多いほど、その２人の相性は良いと考えられるので、この場合、より相性の良い候補ユーザを推薦先ユーザに紹介することができる。また、より多くの評価対象について評価値が一致するか否かを判断した上で、候補ユーザを推薦することができるので、相性の判断についての信頼度を高めることができる。
【００１３】
また、本発明のユーザ推薦システムでは、前記推薦候補選択部はさらに、前記評価記憶部を参照して、前記最小評価対象のそれぞれについて、各前記ユーザが前記最小値を設定しているか否かを判定し、前記各ユーザが前記最小値を設定した前記最小評価対象の数である最小評価一致数を算出し、前記推薦候補選択部は、前記最大評価一致数と前記最小評価一致数との合計値が大きい順に所定数の前記ユーザを、前記候補ユーザとして選択するようにしてもよい。
【００１４】
また、本発明のユーザ推薦システムでは、前記ユーザ情報には、前記ユーザの名称と、前記ユーザとの間でコミュニケーションをとるための情報であるアクセス情報とが含まれ、前記推薦候補提示部は、前記候補ユーザに対応する前記ユーザ情報を一覧表示するようにしてもよい。
アクセス情報とは、例えば、ユーザの電子メールのメールアドレスや、ユーザが情報を提供しているＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などである。ユーザ情報を表示することで、推薦先ユーザは、候補ユーザと交流することが容易になるので、コミュニケーションを活発化することができる。
【００１５】
また、本発明の他の態様は、ユーザに他のユーザを推薦する方法であって、コンピュータが、評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとにメモリに記憶し、前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定し、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記メモリから選択し、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記メモリから選択し、前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なる前記他のユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記メモリから選択し、前記候補ユーザを前記推薦先ユーザに対して提示することとする。
【００１６】
また、本発明の他の態様は、ユーザに他のユーザを推薦するためのプログラムであって、コンピュータに、評価対象についてユーザが設定した評価値を前記評価対象および前記ユーザごとにメモリに記憶するステップと、前記他のユーザを推薦する先となるユーザである推薦先ユーザを特定するステップと、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最大値を設定した前記評価対象である最大評価対象を、前記メモリから選択するステップと、前記推薦先ユーザが前記評価値の取り得る最小値を設定した前記評価対象である最小評価対象を、前記メモリから選択するステップと、前記最大評価対象について前記最大値を設定した、前記推薦先ユーザとは異なるユーザのうち、前記最小評価対象について前記最小値を設定したユーザである候補ユーザを、前記メモリから選択するステップと、前記候補ユーザを前記推薦先ユーザに対して提示するステップと、を実行させることとする。
【００２６】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。なお、本願において商品にはサービスも含まれるものとする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、商品に関する情報の評価を自動的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
＝＝第１の実施形態＝＝
以下、本発明の一実施形態に係る商品の販売サービスを提供するショッピングシステムについて説明する。なお、本実施形態では、サービスも商品として販売されるものとする。本実施形態のショッピングシステムでは、ユーザから商品についての情報が提供され、商品の情報を表示する際に、その商品についてユーザから提供された情報も併せて表示されることを想定している。
【００２９】
本実施形態では、商品についてユーザから提供される情報とは、その商品に対するユーザの評価（以下、レビューという。）であるものとする。レビューには、その商品を評価したユーザ（以下、レビュアともいう。）からのコメントや、その商品に対してレビュアが付与した点数（以下、レイティングという。）が含まれる。商品の情報を閲覧しようとするユーザ（以下、閲覧者ともいう。）は、商品の情報とともに、他のユーザのレビューを閲覧できる。
【００３０】
なお、以下の説明では、閲覧者が閲覧する商品の情報を出力する処理について説明し、商品の注文処理や、レビュアから投稿されたレビューの登録処理などの処理についての説明は省略する。商品の注文処理やレビューの登録処理は、一般的なオンラインショッピングシステムにおいて用いられているものを想定する。
【００３１】
図１は、本発明の一実施形態に係るショッピングシステムの全体構成を示す図である。同図に示すように、本実施形態のショッピングシステムは、ショッピングサーバ２０を含んで構成されており、ショッピングサーバ２０には、インターネット３０を介して複数のクライアント端末１０が接続されている。インターネット３０は、公衆電話回線網や無線回線、イーサネット（登録商標）を用いて構築される通信ネットワークであり、インターネット３０上では、ＴＣＰ／ＩＰのプロトコルに従って通信が行われる。なお、インターネット３０に代えて、ＶＡＮ（Value Added Network）やＬＡＮ（Local Area Network）などとしてもよい。
【００３２】
ショッピングサーバ２０は、オンラインショッピングのサービスを提供する、例えば、パーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータである。本実施形態では、ショッピングサーバ２０は、Ｗｅｂアプリケーションとしてオンラインショッピングのサービスを提供するものとする。ショッピングサーバ２０は、ＨＴＴＰ（HyperText Transfer Protocol）のリクエストに応じて、ＨＴＭＬ（HyperText Markup Language）により記述されたＷｅｂページとして商品に関する情報を提供し、またＨＴＴＰのリクエストに応じて商品の販売処理を行う。
【００３３】
クライアント端末１０は、オンラインショッピングを利用するユーザが操作する、例えばパーソナルコンピュータやワークステーション、ＰＤＡ（Personal Digital Assistance）、携帯電話などのコンピュータである。ユーザはクライアント端末１０で動作するＷｅｂブラウザを操作してショッピングサーバ２０にアクセスし、商品の情報を閲覧したり、商品の注文を行ったりする。
【００３４】
図２は、ショッピングサーバ２０のハードウェア構成を示す図である。同図に示すように、ショッピングサーバ２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３、通信インタフェース２０４、入力装置２０５、出力装置２０６を含んで構成されている。
【００３５】
記憶装置２０３は、各種のプログラムやデータを記憶する、例えば、ハードディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ、フラッシュメモリなどである。ＣＰＵ２０１は記憶装置２０３に記憶されているプログラムをメモリ２０２に読み出して実行することにより、各種の機能を実現する。
【００３６】
通信インタフェース２０４は、インターネット３０に接続するためのインタフェースであり、例えば、公衆電話回線網に接続するためのモデムや、イーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、無線通信を行う無線通信器などである。
【００３７】
入力装置２０５は、情報の入力を受け付ける、例えば、キーボードやマウス、タッチパネルなどである。出力装置２０６は、情報を出力する、例えば、ディスプレイやプリンタなどである。なお、ショッピングサーバ２０から入力装置２０５や出力装置２０６を取外し可能とし、常時入力装置２０５や出力装置２０６が接続されていないようにすることもできる。
【００３８】
図３は、ショッピングサーバ２０の機能ブロック図である。同図に示すように、ショッピングサーバ２０は、商品画面取得要求受信部２１１、商品情報取得部２１２、レビュー情報取得部２１３、信頼度算出部２１４、商品画面生成部２１５、商品画面送信部２１６、商品データベース３１、ユーザデータベース３２、購入履歴データベース３３、レビューデータベース３４を備えている。
【００３９】
商品データベース３１は、商品に関する情報（以下、商品情報という。）を記憶する。図４に商品データベース３１に記憶される商品情報の構成例を示す。同図に示すように、商品情報は、商品ＩＤ、商品名、商品の金額、商品の属する分類、在庫、商品画像が含まれている。商品ＩＤは、商品を一意に特定する識別情報である。商品名は商品ＩＤが示す商品の名称である。在庫は商品の在庫数であり、商品が販売可能かどうかを示す。商品画像は、商品についての画面を表示する際に表示される、商品の画像データが格納されたファイルを示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）である。
【００４０】
ユーザデータベース３２は、ユーザに関する情報を記憶する。ユーザデータベース３２に記憶されるユーザ情報の構成例を図５に示す。同図に示すように、ユーザデータベース３２に記憶されるユーザ情報には、ユーザを一意に特定する識別情報（以下、ユーザＩＤという。）並びに、ユーザの氏名、住所および電話番号が含まれている。
【００４１】
購入履歴データベース３３は、ユーザが過去に購入した商品に関する情報（以下、購入履歴情報という。）を記憶する。図６は、購入履歴データベース３３に記憶される購入履歴情報の構成例を示す図である。同図に示すように、購入履歴情報には、購入された商品を示す商品ＩＤ、購入したユーザを示すユーザＩＤ（購入者ＩＤ）、そのユーザがその商品を購入した日時、および、購入した商品の数（購入個数）を含む。
【００４２】
レビューデータベース３４（本発明の提供情報記憶部に該当する。）は、レビュアから投稿されたレビューを含む情報（以下、レビュー情報という。本発明の提供情報に該当する。）を記憶する。レビューデータベース３４に記憶されるレビュー情報の構成例を図７に示す。同図に示すように、レビュー情報は、レビューを識別するレビューＩＤに対応付けて、レビューの対象となった商品を示す商品ＩＤ、レビューを投稿したレビュアを示すユーザＩＤ、レビュアがレビューを投稿した日時、並びに、レビューの内容（コメント）およびレイティングが含まれている。本実施形態では、レビューの内容は平文テキストであり、レイティングはレビューのランクを示すものであり、本実施形態では０〜５の整数とする。なお、本実施形態に用いるレビュー情報の項目は一例であり、一般的なショッピングサイトにおいてユーザからレビューを受け付ける際に用いられるものをそのまま利用するようにしてもよい。
【００４３】
商品画面取得要求受信部２１１は、クライアント端末１０から送信される、商品に関する情報を表示するための画面データ（以下、商品画面という。）を要求するコマンド（以下、商品画面取得要求という。）を受信する。本実施形態では、商品画面は、ＨＴＭＬにより記述されたＷｅｂページである。また、商品画面取得要求はＨＴＴＰのリクエストである。商品画面取得要求には、リクエストを送信する閲覧者を示すユーザＩＤと、表示対象の商品を示す商品ＩＤとが設定されているものとする。
【００４４】
商品情報取得部２１２は、商品画面取得要求に設定されている商品ＩＤに対応する商品情報を商品データベース３１から読み出す。
【００４５】
レビュー情報取得部２１３（本発明の提供情報取得部に該当する。）は、商品画面取得要求に設定されている商品ＩＤに対応するレビュー情報をレビューデータベース３４から読み出す。また、レビュー情報取得部２１３は、読み出したレビュー情報に含まれるユーザＩＤをキーとして、対応するユーザ情報をユーザデータベース３２から読み出す。
【００４６】
信頼度算出部２１４（本発明の評価値決定部に該当する。）は、レビュー情報取得部２１３が読み出したレビュー情報のそれぞれについて、レビューの信頼度（ショッピングサーバ２０によるレビューの評価値）を算出する。レビューの信頼度は、商品の情報を閲覧するユーザ（すなわち、商品画面取得要求を送信したユーザである。）と購入パターンが似ているレビュアからのレビューの信頼度が高くなるように算出される。なお、レビューの信頼度の算出処理の詳細については後述する。
【００４７】
商品画面生成部２１５（本発明の提供情報出力部に該当する。）は、商品画面を生成する。商品画面生成部２１５は、商品情報取得部２１２が読み出した商品情報に、レビュー情報取得部２１３が読み出したレビュー情報を追加し、レビューの信頼度が所定値以上であるレビュー情報には、信頼度が高いことを示すアイコンを追加する。なお、本実施形態では、信頼度が高いことを示すアイコンは画像ファイルとして予め用意されているものとし、商品画面には、その画像ファイルを示すＵＲＬ（Uniform Resource Locator）が記述される。  
商品画面送信部２１６は、商品画面生成部２１５が生成した商品画面をクライアント端末１０に送信する。
【００４８】
図８は、ショッピングサーバ２０による商品画面の生成処理の流れを説明するフロー図である。図８の処理は、商品画面取得要求受信部２１１がクライアント端末１０から商品画面取得要求を受信した際に実行される。
【００４９】
商品情報取得部２１２は、商品画面取得要求に設定されている商品ＩＤに対応する商品情報を商品データベース３１から読み出す（Ｓ４０１）。レビュー情報取得部２１３は、商品取得要求に設定されている商品ＩＤに対応するレビュー情報をレビューデータベース３４から読み出すとともに、各レビュー情報のユーザＩＤに対応するユーザ情報をユーザデータベース３２から読み出し、読み出したユーザ情報を各レビュー情報に付帯させる（Ｓ４０２）。
【００５０】
レビュー情報取得部２１３が読み出したレビュー情報のそれぞれについて、信頼度算出部２１４は、図９に示す信頼度の算出処理を行う（Ｓ４０３）。
【００５１】
図９に示すように、信頼度算出部２１４は、購入履歴データベース３３から、商品画面取得要求に設定されているユーザＩＤに対応する購入履歴情報の商品ＩＤを読み出してリスト１とする（Ｓ４２１）。すなわち、リスト１は、リクエストを送信したユーザが過去に購入した商品の一覧となる。
【００５２】
また、信頼度算出部２１４は、購入履歴データベース３３から、レビュー情報のユーザＩＤに対応する購入履歴情報の商品ＩＤを読み出してリスト２とする（Ｓ４２２）。すなわち、リスト２は、信頼度の算定対象となるレビューを投稿したレビュアによって、過去に購入された商品の一覧となる。  
信頼度算出部２１４は、リスト１および２の両方に含まれている商品ＩＤの数（本発明の共通商品購入数に該当する。）を、レビューの信頼度として算出する（Ｓ４２３）。
【００５３】
上記図９の処理によりレビューの信頼度が算出されると、図８に戻り、商品画面生成部２１５は、信頼度が所定の閾値より大きい場合には（Ｓ４０４：ＹＥＳ）、信頼性が高いことを示すアイコンを示すＵＲＬをレビュー情報に追加する（Ｓ４０５）。
【００５４】
以上の処理を各レビュー情報について行った後、商品画面生成部２１５は、信頼度の順にレビュー情報をソートして（Ｓ４０６）、商品情報取得部２１２が読み出した商品情報と、ソートしたレビュー情報とを商品画面として書き出す（Ｓ４０７）。また、商品画面生成部２１５は、商品情報に付帯されているユーザ情報の氏名などをレビュー情報に対応付けて出力するようにしてもよい。
【００５５】
以上のようにして商品画面が生成される。生成された商品画面は、商品画面送信部２１６によりクライアント端末１０に送信され、クライアント端末１０に商品情報やレビューが表示される。クライアント端末１０に表示される画面５０の一例を図１０に示す。
【００５６】
画面５０では、表示欄５１に商品情報が表示され、表示欄５２にレビュー情報が表示されている。表示欄５１には、商品情報の商品画像や商品名、価格などが表示される。また、表示欄５２にはレビュー情報のレイティングを星の数で表したものや、レビュー情報の投稿日付、レビューの内容などが表示される。画面５０の例では、レビュー情報に付帯されるユーザ情報のユーザの氏名も表示されている。なお、画面５０の例では、ユーザ情報の「氏名」を出力するようにしたが、これに限らず、ユーザＩＤを出力したり、ユーザ情報にニックネームを登録しておき、そのニックネームを出力するようにしてもよい。
【００５７】
画面５０には、２つのレビュー５２１および５２２が表示されており、レビュー５２１には、アイコン５２３が対応付けて表示されている。アイコン５２３は、レビュー５２１の信頼度を示すものであり、上述したように、画面５０を閲覧しているユーザが過去に購入した商品と同じ商品を、レビュア（山田太郎）が購入していたことを示す。
【００５８】
このように、本実施形態のショッピングサーバ２０によれば、レビュアが過去に購入した商品と、画面５０の閲覧者が過去に購入した商品とが一致した数が所定数以上である場合には、そのレビュアによるレビューにはアイコン５２３が表示される。つまり、閲覧者の購入傾向と同じような購入傾向のレビュアからのレビューを識別することができる。
【００５９】
閲覧者とレビュアとが過去に同じような商品を購入していた場合には、今後も閲覧者とレビュアとは同じような商品を購入する傾向にある。ここで、商品画面取得要求に指定された商品については、レビュアは購入した上でレビューを行っているものの、閲覧者はまだ購入をしていないため、閲覧者とレビュアとが過去に同じような購入傾向であった場合には、閲覧者はその商品を購入する可能性が高く、閲覧者にとってレビュアからの情報は有用である。また一般的に、同じような商品を買っていた人、すなわち同じような趣味の人からの意見には耳を傾けることが多い。したがって、過去の購入傾向が似ているレビュアからのレビューにアイコン５２３を表示することにより、閲覧者にとって有用なレビューを提示することが可能となる。よって、閲覧者は、どのレビューを参考にするべきかを簡単に判断することができるので便利である。
【００６０】
また、レビューの数が多い場合には、レビューの内容も多様となりがちであるが、閲覧者は、アイコン５２３が表示されているレビューのみを参考にすればよく、多くの多様なレビューの中から有用なレビューを容易に識別することができる。
【００６１】
また、本実施形態のショッピングシステムでは、複数のレビューが登録されている場合には、信頼度の高いレビューを先に表示するようにしているので、閲覧者はより容易に必要なレビューを識別することができる。さらに、本実施形態のショッピングシステムでは、信頼度が所定の閾値を超えたもののみに、アイコン５２３を表示するようにしているので、閲覧者は、どのレビューを参考にすべきかを簡単に判別することができる。
【００６２】
＝＝第２の実施形態＝＝
上述の第１の実施形態では、閲覧者にとってのレビューの信頼度は、閲覧者が過去に購入した商品と同じ商品を購入したレビュアのものが高い評価となるように決定されるものとしたが、これに代えて、閲覧者が過去に行ったレイティングと同じようなレイティングをしたレビュアの信頼度を高くするようにしてもよい。この場合の信頼度の算出処理の流れを図１１に示す。
【００６３】
図１１に示す信頼度の算出処理では、信頼度算出部２１４は、同じ商品についてレビューを行った数ｎを「０」に初期化し（Ｓ４４１）、同じ商品について同じレイティングをした数である同一レビュー数を「０」に初期化する（Ｓ４４２）。
【００６４】
信頼度算出部２１４は、商品画面取得要求に設定されているユーザＩＤに対応するレビュー情報をレビューデータベース３４から取得する（Ｓ４４３）。なお、ステップＳ４４３で取得されたレビュー情報と、図８のステップＳ４０２で取得されたレビュー情報とを区別するべく、以下、図８のステップＳ４０２で取得されたレビュー情報を出力用レビュー情報といい、図１１のステップ４４３で取得されたレビュー情報を過去レビュー情報という。
【００６５】
信頼度算出部２１４は、読み出した過去レビュー情報のそれぞれについて以下の処理を行う。
【００６６】
信頼度算出部２１４は、過去レビュー情報に含まれるレイティングをｒ１とし（Ｓ４４４）、過去レビュー情報に含まれている商品ＩＤと、出力用レビュー情報に含まれているユーザＩＤとに対応するレビュー情報に含まれるレイティングをレビューデータベース３４から検索してｒ２とする（Ｓ４４５）。これにより、閲覧者が、ある商品について過去に行ったレーティング（ｒ１）と、レビュアがその商品について過去にレビューを行っていた場合のレーティング（ｒ２）とが求められる。
【００６７】
信頼度算出部２１４は、ｒ２が存在した場合、すなわちｒ２がＮＵＬＬ値でない場合（Ｓ４４６：ＹＥＳ）には、ｎをインクリメントし（Ｓ４４７）、さらにｒ１およびｒ２が同じ値であれば（Ｓ４４８：ＹＥＳ）、同一レビュー数をインクリメントする（Ｓ４４９）。
【００６８】
以上の処理を過去レビュー情報のそれぞれについて行うことで、閲覧者とレビュアとが過去に、同じ商品についてレビューを行った回数（ｎ）と、同じ商品について同じレイティングをした回数（同一レビュー数）とが求められる。  
信頼度算出部２１４は、同一レビュー数をｎで割った商に１００を乗じて、出力用レビュー情報の信頼度を算出する（Ｓ４５０）。
【００６９】
以上の処理により求められる信頼度は、閲覧者とレビュアとが同一の商品について同一のレビューをした度合いを示す。したがって、閲覧者とレビュアとが同一の商品について同一のレイティングを行うほど信頼度が高くなるようにすることができる。
【００７０】
第２の実施形態のように、レビュアが閲覧者と同じようなレイティングを行ってきた度合いを信頼度として用いることにより、商品の購入履歴が存在しないような場合、すなわち、その商品を他のショッピングサイトにおいて購入したレビュアが、情報提供のみを行うような場合でも、そのレビュアの信頼度を算出することができる。これにより、例えば、映画や音楽、ゲームなどについて情報提供を行うようなサイトにおいて、その映画や音楽、ゲームなどのチケットを、そのショッピングサイトにおいて購入しなくても、購入者以外からも広くレビューを集めることで、閲覧者の便宜を図ることが可能となる。
【００７１】
この場合に出力される画面６０の一例を図１２に示す。図１２は、レビューの対象となるもの（商品）が映画であった場合に用いられる画面６０の一例を示している。画面６０においても、図１０の画面５０と同様に、映画の情報（商品情報）が表示欄６１に出力され、レビュアからのレビュー情報が表示欄６２に出力される。アイコン６２１は、レビュアが過去に、閲覧者と同じ映画について同じレイティングを行った数が所定数を超えた場合に表示される。
【００７２】
過去に同じ商品について同じレイティングを行っていたユーザは、将来も同じ商品について同じレイティングを行うことが期待される。したがって、過去に同じようなレイティングをつけていたレビュアがつけたレイティングは、閲覧者の嗜好にあったレイティングである可能性が高く、閲覧者にとって信頼性が高いレイティングである。よって、上記処理のように、閲覧者と同じレイティングを行っていたレビュアからのレビューの信頼度を高く評価して、その信頼度に基づくアイコン５２３を出力することにより、そのレビューが閲覧者にとって信頼性の高いものであるかどうかを提示することができる。これにより、閲覧者は、レビューが自分の嗜好に合うものであるかどうかを容易に判別することができる。
【００７３】
なお、第１および第２の実施形態を組み合わせて、第１の実施形態において算出した、購入傾向に応じて評価した信頼度１と、第２の実施形態において算出した同じようなレイティングを行った度合いを評価した信頼度２とを組み合わせて、レビューの信頼度を算出するようにしてもよい。この場合、より精度の高い信頼度を算出することができる。またこの場合、信頼度１は、図９の処理によって算出された信頼度を、リスト１またはリスト２の大きさで割った商として、信頼度２のように度合いを示すように正規化するようにしてもよいし、信頼度１や信頼度２に重み付けをしてから合計するようにしてもよい。
【００７４】
また、上記図１１の処理のステップＳ４４８では、閲覧者とレビュアとのレイティングが一致するかどうかを判定するものとしたが、ｒ１とｒ２との差の絶対値が所定の閾値を超えるかどうかを判定するようにしてもよい。この場合、閲覧者のレイティングとレビュアのレイティングとの類似度を算出することができる。したがって、閲覧者の嗜好に近いレイティングを行うレビュアの信頼度を高く評価することが可能となり、より精度の高い信頼度を算出することができる。また、類似度を算出する場合には、レイティングを５段階よりも細かいランキングにしたり、任意の数値にしたりしたときにも対応することができる。
【００７５】
また、レイティングが最高値（本実施形態では「５」）または最低値（本実施形態では「０」）のいずれかのときにのみ、閲覧者とレビュアとのレイティングを比較するようにしてもよい。この場合の信頼度の算出処理の流れを図１３に示す。図１３の処理は、上述した図１１の処理に、ステップＳ４６１とＳ４６２とを加えたものである。ステップＳ４４６において、信頼度算出部２１４は、ｒ２が設定されていた場合（Ｓ４４６：ＹＥＳ）、ｎをインクリメントするが（Ｓ４４７）、ｒ１が５または０でなければ（Ｓ４６１：ＮＯ）、同一レビュー数をデクリメントするようにする（Ｓ４６２）。すなわち、ｒ１およびｒ２が、レイティングの最高値または最低値で一致した場合にのみ、同一レビュー数をインクリメントすることになる。
【００７６】
ユーザが最高値のレイティングをつける場合、ユーザはそのレビュー対象の商品が好きであることが多く、同様に最低値のレイティングをつける場合には、ユーザはそのレビュー対象の商品が嫌いであることが多い。そこで、上記のように、閲覧者が最高値のレイティングをつけた商品について、同じく最高値のレイティングをつけたレビュアの信頼度を高く評価し、また、閲覧者が最低値のレイティングをつけた商品について、同じく最低値のレイティングをつけたレビュアの信頼度を高く評価するようにすることで、閲覧者の嗜好と同じレビュアの信頼度を高く評価することができる。これにより、閲覧者と好きなものや嫌いなものが同じレビュアのレビューの信頼度が上がるので、閲覧者にとっての精度の高い信頼度を算出することが可能となる。
【００７７】
図１４は、レビューの対象となるものがゲームであった場合に用いられる画面６１の一例を示す図である。図１４の例では、ゲームの情報が表示欄６１１に出力され、レビュアからのレビュー情報が表示欄６１２に出力される。図１３の処理により、閲覧者が過去に最高値または最低値のレイティングをつけたゲームについて、同じく最高値または最低値をつけた数が所定数を越えた場合に、そのレビュアのレビューについて、アイコン６１４が表示される。このように、信頼度が高いとアイコン６１４が表示されたレビュアは、閲覧者と同じ嗜好であると考えられるので、閲覧者がレビューを参考にしやすくなる。
【００７８】
また、本実施形態では、各種データベースの管理や商品画面の生成など全ての処理をショッピングサーバ２０で行うものとしたが、これに限らず、例えば、データベースを管理するデータベースサーバを別体として設置してもよいし、複数のサーバを設置して商品画面の生成処理と信頼度の算出処理を異なるサーバに行わせるようにしてもよい。
【００７９】
図１５は、ショッピングサーバ２０が提供する機能を、Ｗｅｂサーバ２１、コマースサーバ２２、コミュニティサーバ２３の３台のサーバにより実現するようにした場合のシステムの構成例を示す図である。この場合、Ｗｅｂサーバ２１は、ユーザデータベース３２のみを管理し、商品画面取得要求受信部２１１、商品画面生成部２１５、および商品画面送信部２１６のみを備えるようにする。コマースサーバ２２は、商品データベース３１や購入履歴データベース３３を管理し、商品の販売処理を行うようにする。また、コミュニティサーバ２３は、レビューデータベース３４を管理し、商品についてのレビューを受け付けてレビューデータベース３４に登録する機能や、レビュー情報取得部２１３などを備えるようにする。このように、複数のサーバによりショッピングサーバ２０を構築することで、各種の負荷を分散し、処理の効率化が可能となり、クライアント端末１０に対するレスポンスタイムを短縮することができる。
【００８０】
また、本実施形態のショッピングシステムでは、レイティングは０〜５の値であるものとしたが、これに限らず任意の範囲の整数や実数とすることもできる。また、レイティングは「好き」「嫌い」などのカテゴリを示す文字列や数値としてもよい。この場合、図１０の画面５０において星型の図形に代えて、レイティングの値を表示したり、レイティングの値に応じてレビューの前景色や背景色、フォントサイズなどを変更したりすることもできる。
【００８１】
また、本実施形態のショッピングシステムでは、信頼度が所定の閾値を超えるかどうかにより、画面５０にアイコン５２３を表示するかどうかを決定するようにしたが、これに限らず、信頼度を数値として出力するようにしてもよいし、信頼度に応じて異なるアイコン５２３を表示するようにしてもよい。例えば、信頼度を３段階にランク付けし、金、銀、銅の各色のアイコンをランクに応じて表示すれば、閲覧者に分かりやすく便利である。
【００８２】
また、本実施形態のショッピングシステムでは、商品画面取得要求に設定されていた商品ＩＤが示す商品についての情報を表示する画面５０を想定していたが、これに限らず、例えば、商品の一覧を表示するときに、その商品について信頼度の高いレビューがいくつあるかを表示することもできる。この場合、クライアント端末１０からリクエストには商品ＩＤが設定されず、ユーザＩＤのみが設定されるようにして、商品データベース３１から商品情報を読み出し、その商品情報の商品ＩＤに対応するレビュー情報について、上述した信頼度を計算するようにする。
【００８３】
また、商品の一覧を表示する場合に、信頼度が閾値を超えたレビュー情報の数の順に商品情報をソートして表示するようにしてもよい。これにより、閲覧者は、信頼できるレビューの多い商品を容易に判別することができるので、より商品の詳細を閲覧しようとする動機付けが可能となり、Ｗｅｂページの閲覧数を高めることができる。
【００８４】
また、本実施形態のショッピングシステムでは、商品についてユーザから提供される情報は、レビューであるものとしたが、これに限らず、例えば、商品の紹介や口コミなど、ユーザから商品について提供可能な各種の情報とすることができる。
【００８５】
＝＝第３の実施形態＝＝
次に、本発明の第３の実施形態に係るソーシャルネットワーキングサービス（ＳＮＳ；Social Networking Service）システムについて説明する。第３の実施形態に係るＳＮＳシステムは、ユーザ間のコミュニケーションを支援するコンピュータシステムである。ＳＮＳシステムでは、各ユーザは、自分のプロフィールを提示するとともに、他のユーザに対して友人を紹介したり、同じ趣味を持つユーザが情報を交換するコミュニティに参加したり、他のユーザとの間で電子メール等のメッセージをやり取りしたりする。
【００８６】
第３の実施形態のＳＮＳシステムは、あるユーザに対して、同じ嗜好のユーザをコミュニケーションの相手として推薦するものである。
【００８７】
第３の実施形態のＳＮＳシステムの全体構成は、第１の実施形態と同様であり、図１においてショッピングサーバ２０に代えて、ＳＮＳサーバ７０がインターネット３０に接続される。ＳＮＳサーバ７０のハードウェア構成は上記図２に示すショッピングサーバ２０の構成と同様であるものとする。
【００８８】
ＳＮＳサーバ７０のソフトウェア構成を図１６に示す。同図に示すように、ＳＮＳサーバ７０は、ユーザ画面取得要求受信部７１１、レビュー情報取得部７１３、相性度算出部７１４、ユーザ画面生成部７１５、ユーザ画面送信部７１６、評価対象データベース７１、ユーザデータベース７２、レビューデータベース７４を備えている。ＳＮＳサーバ７０が備えるユーザ画面取得要求受信部７１１、レビュー情報取得部７１３、相性度算出部７１４、ユーザ画面生成部７１５、ユーザ画面送信部７１６、評価対象データベース７１、ユーザデータベース７２、およびレビューデータベース７４はそれぞれ、上述した第１の実施形態のショッピングサーバ２０が備える、商品画面取得要求２１１、レビュー情報取得部２１３、信頼度算出部２１４、商品画面生成部２１５、商品画面送信部２１６、商品データベース３１、ユーザデータベース３２、レビューデータベース３４に対応する。以下、主にショッピングサーバ２０との違いについて説明する。
【００８９】
評価対象データベース７１は、ユーザのレビューの対象となるもの（以下、単に評価対象という。）についての情報（以下、評価対象情報という。）を記憶する。第３の実施形態において、評価対象には、商品やサービス、イベント、映画、音楽、ゲーム、本、芸能人、話題など、ユーザが評価可能なものは全て含まれる。評価対象情報の構成例を図１７に示す。評価対象情報は、評価対象の識別情報（以下、評価対象ＩＤという。）と、評価対象の名称（評価対象名）、評価対象のカテゴリ（分類）、評価対象についての説明、評価対象に関する画像のＵＲＬなどが含まれる。
【００９０】
ユーザデータベース７２は、第１の実施形態のユーザデータベース３２と同様の構成である。なお、第３の実施形態では、ＳＮＳサーバ７０は、ユーザＩＤに基づいて、ユーザが自分のプロフィール（ユーザ情報）を表示するためのＷｅｂページ（以下、ユーザ画面という。）のＵＲＬや、ユーザＩＤが示すユーザに対してメッセージを送信するためのＷｅｂページ（以下、メッセージ画面という。）を生成することができるものとするが、ユーザ情報に、ユーザ画面のＵＲＬや、上記メッセージを送信するための電子メールのアドレスを含めるようにしてもよい。
【００９１】
レビューデータベース７４も、第１の実施形態のレビューデータベース３４と同様の構成であるが、図１８に示すように、第３の実施形態のレビュー情報には、商品ＩＤに代えて、評価対象ＩＤが含まれるものとする。
【００９２】
第１の実施形態では、ショッピングサーバ２０は、クライアント端末１０から商品画面取得要求を受信して、商品画面を応答するようにしたが、第３の実施形態では、ＳＮＳサーバ７０は、クライアント端末１０から、ユーザ画面を取得するためのコマンド（以下、ユーザ画面取得要求という。）を受信して、ユーザ画面を応答する。ＳＮＳシステムにおいて、一般的に用いられるユーザ画面９０の一例を図１９に示す。ユーザ画面９０において、画像の表示欄９０１には、ユーザを表す画像が表示される。表示欄９０１に表示される画像へのＵＲＬは、例えば予めユーザ情報に設定されているものとすることができる。友だちの表示欄９０２には、ユーザの友人として登録されている他のユーザを表す画像の一覧が表示されている。表示欄９０２に表示されるユーザの友人は、例えば、友人のユーザを管理するデータベースを設け、ユーザＩＤに対応付けて、当該ユーザＩＤが示すユーザの友人のユーザを示すユーザＩＤをそのデータベースに登録しておくことができる。新着情報の表示欄９０３には、ＳＮＳシステムの運用者からユーザに対するメッセージが表示される。最新の日記の表示欄９０４には、ユーザの友人として登録されている他のユーザの日記や、ユーザがコメントした他のユーザの日記の一覧が表示される。コミュニティの表示欄９０５には、ユーザが参加しているコミュニティの一覧が表示される。
【００９３】
ユーザ画面取得要求受信部７１１（本発明の推薦先特定部に該当する。）は、クライアント端末１０からユーザ画面取得要求を受信する。ユーザ画面取得要求には、クライアント端末１０を操作しているユーザ（以下、以下、ログインユーザという。本発明の推薦先ユーザに該当する。）を示すユーザＩＤ（以下、ログインユーザＩＤという。）が含まれているものとする。
【００９４】
レビュー情報取得部７１３（本発明の、最大評価対象選択部および最小評価対象選択部に該当する。）は、第１の実施形態のレビュー情報取得部２１３に対応し、ログインユーザＩＤに対応するレビュー情報をレビューデータベース７４から読み出す。
【００９５】
相性度算出部７１４（本発明の、推薦候補選択部、に該当する。）は、第１の実施形態の信頼度算出部２１４に対応し、ログインユーザと他のユーザとの相性を示す度合い（以下、単に相性度という。）を算出し、相性度に応じて、ログインユーザと相性の良い他のユーザ（以下、候補ユーザという。）を選択する。
【００９６】
図２０は、各ユーザとログインユーザとの相性度を算出する処理の流れを示す図である。また、図２１は、候補ユーザの選択処理に用いられるリスト（候補者リスト）の構成例を示す図である。候補者リストには、ユーザＩＤに対応付けて、最高値カウント、最低値カウント、および相性度が登録される。最高値カウントおよび最低値カウントは、ユーザＩＤが示すユーザが、ログインユーザと同じ評価対象に最高値または最低値のレイティングをつけた回数である。相性度は、最高値カウントおよび最低値カウントに基づいて算出される数値で、本実施形態では、最高値カウントと最低値カウントとを合計することにより求められる。
【００９７】
レビュー情報取得部７１３は、ログインユーザＩＤに対応するレビュー情報のうち、レイティングに最大値（本実施形態では、「５」とする。）が設定されているものを読み出す（Ｓ８０１）。
【００９８】
相性度算出部７１４は、空の候補者リストを作成し（Ｓ８０２）、レビュー情報取得部７１３が読み出したレビュー情報のそれぞれを、処理レビュー情報として、以下の処理を行う。
【００９９】
相性度算出部７１４は、レビューデータベース３４から、処理レビュー情報に含まれる評価対象ＩＤおよびレイティングに対応するユーザＩＤのうち、ログインユーザＩＤとは異なるもの（一時候補ＩＤという。）を読み出す（Ｓ８０３）。相性度算出部７１４は、読み出した一時候補ＩＤのそれぞれについて、一時候補ＩＤが候補者リストに登録されているか否かを判定し（Ｓ８０４）、登録されていれば（Ｓ８０４：ＹＥＳ）、候補者リストにおいて一時候補ＩＤに対応する最高値カウントに１を加算し（Ｓ８０５）、一時候補ＩＤが登録されていなければ（Ｓ８０４：ＮＯ）、ユーザＩＤを一時候補ＩＤとし、最高値カウントを「１」とし、最低値カウントを「０」としたレコードを候補者リストに追加する（Ｓ８０６）。
【０１００】
相性度算出部７１４が、以上の処理を各処理レビュー情報について行うと、レビュー情報取得部７１３は、ログインユーザＩＤに対応するレビュー情報のうち、レイティングに最小値（本実施形態では、「０」とする。）が設定されているものを読み出す（Ｓ８０７）。相性度算出部７１４は、レビュー情報取得部７１３が読み出したレビュー情報のそれぞれを処理レビュー情報として、以下の処理を行う。
【０１０１】
相性度算出部７１４は、レビューデータベース３４から、処理レビュー情報に含まれる評価対象ＩＤおよびレイティングに対応するユーザＩＤのうち、ログインユーザＩＤとは異なるものを一時候補ＩＤとして読み出す（Ｓ８０８）。相性度算出部７１４は、一時候補ＩＤのそれぞれについて、一時候補ＩＤが候補者リストに登録されているか否かを判定し（Ｓ８０９）、登録されていれば（Ｓ８０９：ＹＥＳ）、候補者リストにおいて一時候補ＩＤに対応する最低値カウントに１を加算し（Ｓ８１０）、一時候補ＩＤが候補者リストに登録されていなければ（Ｓ８０９：ＮＯ）、ユーザＩＤを一時候補ＩＤとし、最高値カウントを「０」とし、最低値カウントを「１」としたレコードを候補者リストに追加する（Ｓ８１１）。
【０１０２】
相性度算出部７１４は、以上の処理を各処理レビュー情報について行った後、候補者リストの各レコードについて、最高カウントと最低カウントとの合計を相性度に設定する（Ｓ８１２）。
【０１０３】
以上のようにして、各ユーザとログインユーザとの相性度が算出される。相性度算出部７１４は、候補者リストから相性度の高い順に所定数のユーザＩＤを抽出し、抽出したユーザＩＤが示すユーザを候補ユーザとして選択する。
【０１０４】
ユーザ画面生成部７１５は、候補ユーザの一覧を含むユーザ画面を生成する。ユーザ画面生成部７１５は、例えば、候補者リストの相性度の高い順に所定数のユーザＩＤを読み出し、読み出したユーザＩＤに対応するユーザ情報をユーザデータベース７２から読み出し、読み出したユーザ情報に基づいて候補ユーザの一覧を表示するためのユーザ画面を生成する。
【０１０５】
ユーザ画面送信部７１６は、ユーザ画面生成部７１５が生成したユーザ画面をクライアント端末１０に送信する。なお、ユーザ画面生成部７１５およびユーザ画面送信部７１６が本発明の推薦先提示部に該当する。
【０１０６】
ユーザ画面９０において、ログインユーザとの相性度の高い候補ユーザの一覧は、各表示欄のいずれか、あるいは新たな表示欄に表示することができる。
【０１０７】
図２２は、新着情報の表示欄９０３に、候補ユーザが存在することを示すメッセージを表示するユーザ画面９１の一例を示す図である。ユーザ画面生成部７１５は、最終候補者リストに候補ユーザＩＤが含まれている場合にのみ、「あなたと趣味の合う人がいます」など、候補ユーザが存在することを示すメッセージ９１１を、表示欄９０３に追加するようにする。また、ユーザ画面生成部７１５は、メッセージ９１１に、候補ユーザの一覧を表示するためのＷｅｂページへのリンクを設定する。
【０１０８】
図２３は、新しい表示欄に候補ユーザの一覧を表示するユーザ画面９２の一例を示す図である。図２３の例では、新しい気の合う友だちの表示欄９２１を設け、この表示欄９２１に、候補ユーザの一覧９２２を表示している。候補ユーザの一覧９２２は、例えば、ユーザを表す画像および氏名の一覧である。
【０１０９】
図２４は、友だちの表示欄９０２に、候補者ユーザの一覧も加えて表示するユーザ画面９４の一例を示す図である。友だちの表示欄９０３には、ログインユーザの友人として設定されているユーザの画像や氏名などが表示されており、ユーザ画面生成部７１５は、この後に、区切りを設けて、候補ユーザの画像や氏名などを表示するようなユーザ画面９３を生成する。候補ユーザの一覧は、例えば、最終候補者リストに含まれる候補ユーザＩＤに対応するユーザ情報に含まれる氏名などの項目の一覧とすることができる。
【０１１０】
以上のように、第３の実施形態に係るＳＮＳシステムによれば、ログインユーザが過去に最高値のレイティングをつけた評価対象について、同じように最高値をつけた他のユーザを、ログインユーザに推薦することができる。ユーザが最高値のレイティングをつける場合、ユーザはその評価対象のことが好きであることが多く、同じものを好きな者同士は気が合うことが多く、気の合う者同士の間ではコミュニケーションも活発になる。したがって、第３の実施形態に係るＳＮＳシステムによれば、ログインユーザと同じものが好きな候補ユーザを紹介することで、交流のきっかけをつくり、ＳＮＳにおけるユーザのコミュニケーションを活発化することができる。
【０１１１】
また、第３の実施形態に係るＳＮＳシステムでは、ログインユーザが最低値のレイティングをつけた評価対象について、同じように最低値をつけた他のユーザを、ログインユーザに推薦するようにすることもできる。ユーザが最低値のレイティングをつける場合、ユーザはその評価対象のことが嫌いであることが多く、同じものを嫌いな者同士は、同じものを好きな者同士と同様に気が合うことが多い。したがって、第３の実施形態に係るＳＮＳシステムによれば、ログインユーザと同じものが嫌いな候補ユーザを紹介することで、交流のきっかけをつくり、ＳＮＳにおけるユーザのコミュニケーションを活発化することができる。
【０１１２】
また、第３の実施形態に係るＳＮＳシステムでは、相性度の高い順に所定数のユーザを候補ユーザとして、ログインユーザに紹介することができるので、ユーザの人数が多い場合にも、あまりに多くのユーザが紹介されることを防ぎ、ログインユーザとの相性がより良いと思われるユーザのみを推薦することができる。
【０１１３】
なお、第３の実施形態では、ログインユーザが最高値をレイティングにつけた評価対象について同じく最高値をつけた回数と、ログインユーザが最低値をレイティングにつけた評価対象について同じく最低値をつけた回数との合計を相性度として算出するものとしたが、これに限らず、最高値カウントのみを相性度としてもよいし、最低値カウントのみを相性度としてもよい。また、最高値カウントと最低値カウントとのそれぞれに重み付けをした上で合計をして相性度を算出するようにしてもよい。
【０１１４】
また、候補ユーザを選択する際に、最高値カウントまたは最低値カウントのいずれかが０であったレコードを除外するようにしてもよい。
【０１１５】
また、第３の実施形態では、最高値または最低値をレイティングにつけたか否かを判定するものとしたが、例えば、最高値および最低値に幅を持たせるようにしてもよい。この場合、最高値から所定の値を減算した第１閾値以上のレイティングをつけたか否か、最低値に所定の値を加算した第２閾値以下のレイティングをつけたか否かを判定するようにすることができる。例えば、図２０のステップＳ８０３において、相性度算出部７１４は、評価対象ＩＤに対応し、ユーザＩＤがログインユーザＩＤと一致せず、かつ、レイティングが第１閾値（例えば、４など）以上であるレビュー情報を読み出すようにし、ステップＳ８０８においては、評価対象ＩＤに対応し、ユーザＩＤがログインユーザＩＤと一致せず、かつ、レイティングが第２閾値（例えば、２など）以下であるレビュー情報を読み出すようにする。このように最高値および最低値に幅を持たせることで、例えば、ユーザが、好きな評価対象についても控えめにレイティングをつけたようなときにも、相性の良いユーザを紹介することが可能となる。また、レイティングを、例えば、１００点満点の点数制にした場合には、１００点や０点のレイティングがつくことが減ると考えられるが、最高値および最低値に幅を持たせることで、推薦可能なユーザが極端に減ってしまうことを避けることができる。なお、最高値および最低値に幅を持たせる場合、最高値カウントや最低値カウントは、単にインクリメントするのではなく、ログインユーザのレイティングとの差が小さいほど大きな値を加算するようにしたり、レイティングが最高値または最低値に近いほど大きな値を加算するようにしたりしてもよい。
【０１１６】
また、候補ユーザの一覧は、ユーザ画面に表示せず、メッセージや電子メールなどでログインユーザに通知するようにしてもよい。
【０１１７】
また、候補ユーザの一覧には、画像と氏名以外にも、ユーザ情報に含まれる各種の項目を任意に含めることができる。また、ユーザ画面生成部７１５は、ユーザ画面において、各候補ユーザのレビュー情報の一部を表示するようにしてもよい。また、ユーザ画面生成部７１５は、コミュニティにおいて候補ユーザが発言した内容を取得して、候補ユーザの一覧とともに表示するようにしてもよい。
【０１１８】
また、ユーザ画面生成部７１５は、候補ユーザが所属しているコミュニティを特定し、所属している候補ユーザが多い順に所定数のコミュニティ（以下、推薦コミュニティという。）を紹介するようにしてもよい。この場合、例えば、ユーザ画面９１の新着情報の表示欄９０３に、「お勧めのコミュニティがあります」など、ログインユーザと相性が良いと考えられる推薦コミュニティが存在する旨のメッセージを表示するようにしてもよいし、ユーザ画面９２において、新たな表示欄を設け、新たな表示欄に推薦コミュニティの一覧を表示してもよいし、ユーザ画面９３において、コミュニティの表示欄９０５に、ログインユーザが所属しているコミュニティの一覧に加えて、推薦コミュニティの一覧を表示するようにしてもよい。
【０１１９】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
例えば、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力するシステムであって、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザから前記商品について提供された情報である提供情報とを対応付けて記憶する提供情報記憶部と、前記ユーザＩＤおよび前記ユーザが過去に購入した商品の前記商品ＩＤを含む購入履歴情報を記憶する購入履歴記憶部と、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるユーザＩＤ受付部と、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報を前記提供情報記憶部から読み出す提供情報取得部と、前記読み出した提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数に応じて、前記提供情報の評価値を決定する評価値決定部と、前記提供情報に前記評価値を対応付けて出力する提供情報出力部と、を備えることとする。
第１および第２のユーザが過去に同じ商品を多く購入している場合には、今後も同じような商品を購入する傾向にある。ここで、ある商品について、第１のユーザは購入していないものの、第２のユーザが購入して情報を提供している場合には、第１のユーザはその商品を購入する可能性が高く、第１のユーザにとって、第２のユーザから提供された情報は有用である。
上記商品情報出力システムによれば、提供情報を閲覧する第１のユーザが過去に購入した商品と同じ商品を、提供情報を提供した第２のユーザがどれだけ購入したかに応じて、提供情報の評価値を決定し、提供情報に対応付けて出力することができる。したがって、第１のユーザは、自分によって提供情報が有用であるかどうかを容易に判別することができるので便利である。また、提供情報の数が多い場合にも、評価値を参照することで必要な提供情報を容易に絞り込むことができる。
また、商品情報出力システムでは、前記提供情報出力部は、前記評価値が大きい順に、前記提供情報を出力するようにしてもよい。
また、商品情報出力システムでは、前記評価値決定部は、前記第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数に応じて、前記提供情報のランク付けを行い、前記提供情報に付与したランクを前記評価値として決定するようにしてもよい。
この場合、評価値はランク付けして出力されるので、提供情報を閲覧する第１のユーザは、より簡単に提供情報の評価を把握することができる。
また、商品情報出力システムでは、前記提供情報出力部は、前記提供情報のランクに対応するアイコンを前記提供情報に対応付けて出力するようにしてもよい。
この場合、ランクに応じたアイコンが出力されるので、第１のユーザはより簡単に提供情報の評価を把握することができる。
また、商品情報出力システムでは、前記提供情報出力部は、前記第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数が所定数を超える場合にのみ、前記提供情報が信頼できる旨を前記提供情報に対応付けて出力するようにしてもよい。
この場合、評価値に応じて信頼できる情報であるか否かが出力されるので、第１のユーザはより簡単に必要な提供情報を識別することができる。
また、商品情報出力システムでは、前記提供情報は、前記商品について前記ユーザが与えた点数であり、前記評価値決定部は、前記第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する前記点数と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する前記点数とが一致するものの数と、前記第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数と、に応じて前記評価値を決定するようにしてもよい。
この場合、第１のユーザと同じような商品を購入し、かつ、第１のユーザが過去につけた点数と同じ点数をつけたかどうかにより、第２のユーザの提供情報を評価することができる。過去に同じ商品について同じ点数をつけた第１および第２のユーザは、他の商品についても同じ点数をつけることが期待され、第１のユーザと同じ点数をつける第２のユーザから提供される情報は、第１のユーザにとって信頼性の高いものになる。したがって、第１のユーザは、評価値を参照することで、提供情報が信頼できるかどうかを判定することができる。また、同じ商品を購入したかどうかに加えて、同じ点数をつけたかどうかにより評価を行うことで、第１のユーザにとっての有用性をより精度よく評価することができる。
また、商品情報出力システムでは、前記評価値決定部は、前記第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する前記点数と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する前記点数との差の絶対値と、前記第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数と、に応じて前記評価値を決定するようにしてもよい。
この場合、第２のユーザが過去に第１のユーザと同じような点数をつけたかどうかにより評価値を決定することができる。したがって、完全に一致しなくても、より近い点数をつけたかどうかにより評価値を決定できるので、点数の取りうる範囲が広い場合でも、評価値を精度良く決定することができる。
また、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力するシステムであって、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザが前記商品に与えた点数である提供情報とを対応付けて記憶する提供情報記憶部と、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるユーザＩＤ受付部と、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報である出力用提供情報を前記提供情報記憶部から読み出す提供情報取得部と、前記出力用提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する提供情報とが一致するものの数に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定する評価値決定部と、前記出力用提供情報に前記評価値を対応付けて出力する提供情報出力部と、を備えることとする。
また、商品情報出力システムでは、前記評価値決定部は、前記第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する前記提供情報との差の絶対値に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定するようにしてもよい。
また、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力する方法であって、コンピュータが、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザから前記商品について提供された情報である提供情報とを対応付けてメモリに記憶するステップと、前記ユーザＩＤおよび前記ユーザが過去に購入した商品の前記商品ＩＤを含む購入履歴情報を前記メモリに記憶するステップと、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるステップと、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報を前記メモリから読み出すステップと、前記読み出した提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数に応じて、前記提供情報の評価値を決定するステップと、前記提供情報に前記評価値を対応付けて出力するステップと、を実行することとする。
また、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力する方法であって、コンピュータが、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザが前記商品に与えた点数である提供情報とを対応付けてメモリに記憶するステップと、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるステップと、前記コンピュータが、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報である出力用提供情報を前記メモリから読み出すステップと、前記コンピュータが、前記出力用提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する提供情報とが一致するものの数に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定するステップと、前記コンピュータが、前記出力用提供情報に前記評価値を対応付けて出力するステップと、を実行することとする。
また、商品情報出力方法では、前記コンピュータは、前記評価値を決定するステップにおいて、前記第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する前記提供情報との差の絶対値に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定するようにしてもよい。
また、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力するためのプログラムであって、コンピュータに、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザから前記商品について提供された情報である提供情報とを対応付けてメモリに記憶するステップと、前記ユーザＩＤおよび前記ユーザが過去に購入した商品の前記商品ＩＤを含む購入履歴情報を前記メモリに記憶するステップと、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるステップと、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報を前記メモリから読み出すステップと、前記読み出した提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれる前記商品ＩＤのうち、前記第１のユーザＩＤを含む前記購入履歴情報に含まれているものの数に応じて、前記提供情報の評価値を決定するステップと、前記提供情報に前記評価値を対応付けて出力するステップと、を実行させることとする。
また、他の態様は、商品についてユーザから提供される情報を出力するためのプログラムであって、コンピュータに、前記ユーザを特定するユーザＩＤと、前記商品を特定する商品ＩＤと、前記ユーザが前記商品に与えた点数である提供情報とを対応付けてメモリに記憶するステップと、前記提供情報を閲覧するユーザを特定するユーザＩＤである第１のユーザＩＤを受け付けるステップと、前記商品を特定する前記商品ＩＤに対応する前記提供情報である出力用提供情報を前記メモリから読み出すステップと、前記出力用提供情報に対応するユーザＩＤである第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する提供情報とが一致するものの数に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定するステップと、前記出力用提供情報に前記評価値を対応付けて出力するステップと、を実行させることとする。
また、プログラムでは、前記コンピュータに、前記評価値を決定するステップにおいて、前記第２のユーザＩＤに対応する前記商品ＩＤのうち、前記商品ＩＤおよび前記第１のユーザＩＤに対応する提供情報と、前記商品ＩＤおよび前記第２のユーザＩＤに対応する前記提供情報との差の絶対値に応じて、前記出力用提供情報の評価値を決定させるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】本発明の一実施形態に係るショッピングシステムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るショッピングサーバ２０のハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係るショッピングサーバ２０の機能ブロック図である。
【図４】商品データベース３１に記憶される商品情報の構成例を示す図である。
【図５】ユーザデータベース３２に記憶されるユーザ情報の構成例を示す図である。
【図６】購入履歴データベース３３に記憶される購入履歴情報の構成例を示す図である。
【図７】レビューデータベース３４に記憶されるレビュー情報の構成例を示す図である。
【図８】ショッピングサーバ２０による商品画面の生成処理の流れを説明するフロー図である。
【図９】信頼度の算出処理の流れを示す図である。
【図１０】クライアント端末１０に表示される画面５０の一例を示す図である。
【図１１】レビュアによる他の商品のレビューを評価する場合の信頼度の算出処理の流れを示す図である。
【図１２】レビューの対象が映画であった場合に用いられる画面６０の一例を示す図である。
【図１３】最高値または最低値のレイティングを比較する、信頼度の算出処理の流れを示す図である。
【図１４】レビューの対象がゲームであった場合に用いられる画面６１の一例を示す図である。
【図１５】ショッピングサーバ２０を３台のサーバにより実現するようにした場合のシステムの構成例を示す図である。
【図１６】ＳＮＳサーバ７０のソフトウェア構成を示す図である。
【図１７】評価対象情報の構成例を示す図である。
【図１８】第３の実施形態に係るレビュー情報の構成例を示す図である。
【図１９】ユーザ画面９０の一例を示す図である。
【図２０】各ユーザとログインユーザとの相性度を算出する処理の流れを示す図である。
【図２１】候補ユーザの選択処理に用いられる候補者リストの構成例を示す図である。
【図２２】ユーザ画面９１の一例を示す図である。
【図２３】ユーザ画面９２の一例を示す図である。
【図２４】ユーザ画面９４の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  クライアント端末
２０  ショッピングサーバ
２１  Ｗｅｂサーバ
２２  コマースサーバ
２３  コミュニティサーバ
３０  インターネット
３１  商品データベース
３２  ユーザデータベース
３３  購入履歴データベース
３４  レビューデータベース
５０  画面
２０１  ＣＰＵ
２０２  メモリ
２０３  記憶装置
２０４  通信インタフェース
２０５  入力装置
２０６  出力装置
２１１  商品画面取得要求受信部
２１２  商品情報取得部
２１３  レビュー情報取得部
２１４  信頼度算出部
２１５  商品画面生成部
２１６  商品画面送信部
５２１  レビュー
５２２  レビュー
５２３  アイコン
７０  ＳＮＳサーバ
７１  評価対象データベース
７２  ユーザデータベース
７３  レビューデータベース
７１１  ユーザ画面取得要求受信部
７１３  レビュー情報取得部
７１４  相性度算出部
７１５  ユーザ画面生成部
７１６  ユーザ画面送信部
【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】
0005108679.tif 000006
【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】
0005108679.tif 000012
【図１２】
0005108679.tif 000013
【図１３】
0005108679.tif 000014
【図１４】
0005108679.tif 000015
【図１５】
0005108679.tif 000016
【図１６】
0005108679.tif 000017
【図１７】
0005108679.tif 000018
【図１８】
0005108679.tif 000019
【図１９】
0005108679.tif 000020
【図２０】
0005108679.tif 000021
【図２１】
0005108679.tif 000022
【図２２】
0005108679.tif 000023
【図２３】
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【図２４】
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