(57)【要約】【課題】利用者自らがＷｅｂサイトに対する嗜好の推奨情報への反映度合いを制御することによって、利用者毎に柔軟にＷｅｂサイトを推奨することを可能とするサーバ装置、及びＷｅｂサイトの推奨方法を提供する。【解決手段】サーバ装置１０は、特定の通信端末のＷｅｂサイトの閲覧傾向データと、複数のＷｅｂサイトの相関関係と、利用者が送信する嗜好の反映度に関するパラメータとに基づいてＷｅｂサイトの重要度が重要度算出手段１０４によって算出される。そして、算出された重要度に基づいていて、推奨情報が生成され、移動通信端末３ａに送信される。これにより、利用者が送信するパラメータによって利用者の閲覧傾向の推奨されるＷｅｂサイトの重要度に対する反映度を制御することが可能になり、利用者の嗜好に合わせたＷｅｂサイトを推奨することができる。【選択図】  図１
2009140173.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨するサーバ装置であって、
前記複数の通信端末のうちの特定の通信端末がＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、前記特定の通信端末の利用者の前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出手段と、
前記複数の通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、前記複数の通信端末がアクセスした前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出手段と、
前記利用者の通信端末から、前記利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段と、
前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及び前記パラメータに基づいて、前記Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出手段と、
前記重要度算出手段によって算出された前記Ｗｅｂサイトの重要度に基づいて、前記Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成手段と、
前記推奨情報生成手段によって生成された前記推奨情報を前記通信端末へ送信する送信手段と、
を備えることを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
前記特徴抽出手段は、前記利用者が閲覧する前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向をＮ次元のベクトルｐとして算出し、
前記相関関係抽出手段は、前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係をＮ×Ｎの行列Ｃとして算出し、
前記パラメータ取得手段は、前記パラメータを変数ｋとして取得し、
前記重要度算出手段は、下記式（１）；
Ｉ＝Ｃｋｐ  …（１）
によって前記Ｗｅｂサイトの重要度Ｉを算出することを特徴とする請求項１記載のサーバ装置。
【請求項３】
前記相関関係抽出手段は、前記特定の通信端末の利用者の属性情報、時刻情報、及び前記利用者の所在位置の少なくとも１つの環境情報に基づいて、前記複数のＷｅｂサイトの相関関係を抽出し、
前記重要度算出手段は、前記特定の通信端末の利用者の前記環境情報に応じた前記複数のＷｅｂサイトの相関関係を算出し、当該算出した前記複数のＷｅｂサイトの相関関係、前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、及び前記パラメータに基づいて、前記Ｗｅｂサイトの重要度を算出することを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項４】
前記特徴抽出手段は、時刻情報、及び前記利用者の所在位置の少なくとも１つの環境情報に基づいて、前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を求め、
前記重要度算出手段は、前記特定の通信端末の利用者の前記環境情報に応じた前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を算出し、当該算出した前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、前記複数のＷｅｂサイトの相関関係、及び前記パラメータに基づいて、前記Ｗｅｂサイトの重要度を算出することを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項５】
前記利用者が前記Ｗｅｂサイトの検索に用いた検索語と、前記Ｗｅｂサイトとの一致度合いを算出する一致度算出手段と、
前記重要度算出手段によって算出された前記Ｗｅｂサイトの重要度と、前記一致度算出手段によって算出された前記一致度合いとに基づいていて、検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段と、
前記検索結果情報生成手段によって生成された検索結果情報を送信する送信手段と、
を更に備えることを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項６】
通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨する推奨方法であって、
サーバ装置が、前記複数の通信端末のうち特定の通信端末によるＷｅｂサイトへのアクセス履歴データに基づいて、前記特定の通信端末の利用者の前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出ステップと、
サーバ装置が、前記複数の通信端末による複数のＷｅｂサイトへのアクセス履歴データに基づいて、前記複数の通信端末がアクセスした前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出ステップと、
サーバ装置が、前記利用者の通信端末から、前記利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、
サーバ装置が、前記利用者が閲覧した前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及び前記利用者のパラメータに基づいて、前記Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出ステップと、
サーバ装置が、前記重要度算出手段によって算出された前記Ｗｅｂサイトの重要度に基づいて、前記Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成ステップと、
サーバ装置が、前記推奨情報生成手段によって生成された前記推奨情報を前記通信端末へ送信する送信ステップと、
を備えることを特徴とするＷｅｂサイトの推奨方法。
【請求項７】
通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨するＷｅｂサイト推奨プログラムであって、
コンピュータを、
前記複数の通信端末のうちの特定の通信端末がＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、前記特定の通信端末の利用者の前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出手段、
前記複数の通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、前記複数の通信端末がアクセスした前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出手段、
前記利用者の通信端末から、前記利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段、
前記Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、前記複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及び前記パラメータに基づいて、前記Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出手段、
前記重要度算出手段によって算出された前記Ｗｅｂサイトの重要度に基づいて、前記Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成手段、
前記推奨情報生成手段によって生成された前記推奨情報を前記通信端末へ送信する送信手段、
として機能させることを特徴とするＷｅｂサイト推奨プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の嗜好に基づいてＷｅｂサイトを推奨するサーバ装置、Ｗｅｂサイトの推奨方法、及びＷｅｂサイト推奨プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、携帯電話の普及に伴い携帯電話からインターネットへのアクセスが普及すると共に、インターネット上に多くのＷｅｂサイトが設置されている。インターネットの利用者は、この多くのＷｅｂサイトの中から、検索サイト等を用いて目的のＷｅｂサイトへアクセスしている。
【０００３】
ここで、上記検索サイトでは、利用者が検索語を入力し、検索語に一致するＷｅｂサイトが複数表示される。表示されるＷｅｂサイトの重要度は、例えば特許文献１に記載されているように、Ｐ∞＝ｌｉｍＡｎｐ０といった式で決定される。そして、決定された重要度と、検索語との一致度合いから各ページのスコア値が算出され、スコア値が高いページから検索結果として表示される。
【０００４】
また、特許文献２では、利用者のアクセスログに基づいて、推奨するＷｅｂサイトを決定する方法が開示されている。この方法では、アクセスログに基づいてＷｅｂサイト間の相関関係を求めており、例えばサイトｉ及びサイトｊの両方にアクセスする利用者が多い場合には相関関係が高いとしている。そして、推奨対象者の閲覧したＷｅｂサイトを特定し、そのＷｅｂサイトと相関の高いＷｅｂサイトを推奨している。また、特許文献３には、ユーザの過去のコンテンツのダウンロード履歴に基づいて、ユーザに推薦すべきコンテンツアドレスリストを出力するサーバが開示されている。
【特許文献１】米国特許公報第６２８５９９９号
【特許文献２】特開２００６−５３６１６号公報
【特許文献３】特開２００３−１４１１５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１，２，３に記載されたＷｅｂサイトの推奨方法は、サーバ装置によって一方的に推奨Ｗｅｂサイトが決定されるため、例えば利用者が閲覧したＷｅｂサイトに関する情報を推奨結果に反映させたくない場合であっても、画一的にサーバ装置によって相関が高いと判断されてしまう場合がある。そのため、利用者が柔軟にＷｅｂサイトの重要度を制御できないといった問題があった。
【０００６】
そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、利用者自らがＷｅｂサイトに対する嗜好の推奨情報への反映度合いを制御することによって、利用者毎に柔軟にＷｅｂサイトを推奨することを可能とするサーバ装置、Ｗｅｂサイトの推奨方法、及びＷｅｂサイト推奨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、本発明のサーバ装置は、通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨するサーバ装置であって、複数の通信端末のうちの特定の通信端末がＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、特定の通信端末の利用者のＷｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出手段と、複数の通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、複数の通信端末がアクセスした複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出手段と、利用者の通信端末から、利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段と、Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及びパラメータに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出手段と、重要度算出手段によって算出されたＷｅｂサイトの重要度に基づいて、Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成手段と、推奨情報生成手段によって生成された推奨情報を通信端末へ送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
或いは、本発明のＷｅｂサイトの推奨方法は、通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨する推奨方法であって、サーバ装置が、複数の通信端末のうち特定の通信端末によるＷｅｂサイトへのアクセス履歴データに基づいて、特定の通信端末の利用者のＷｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出ステップと、サーバ装置が、複数の通信端末による複数のＷｅｂサイトへのアクセス履歴データに基づいて、複数の通信端末がアクセスした複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出ステップと、サーバ装置が、利用者の通信端末から、利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得ステップと、サーバ装置が、利用者が閲覧したＷｅｂサイトの閲覧傾向、複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及び利用者のパラメータに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出ステップと、サーバ装置が、重要度算出手段によって算出されたＷｅｂサイトの重要度に基づいて、Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成ステップと、サーバ装置が、推奨情報生成手段によって生成された推奨情報を通信端末へ送信する送信ステップと、を備えることを特徴とする。
【０００９】
或いは、本発明のＷｅｂサイト推奨プログラムは、通信網を介して複数の通信端末の利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを推奨するＷｅｂサイト推奨プログラムであって、コンピュータを、複数の通信端末のうちの特定の通信端末がＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、特定の通信端末の利用者のＷｅｂサイトの閲覧傾向を求める特徴抽出手段、複数の通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスした履歴データに基づいて、複数の通信端末がアクセスした複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する相関関係抽出手段、利用者の通信端末から、利用者の嗜好の反映度に関するパラメータを取得するパラメータ取得手段、Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、複数のＷｅｂサイト間の相関関係、及びパラメータに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度を算出する重要度算出手段、重要度算出手段によって算出されたＷｅｂサイトの重要度に基づいて、Ｗｅｂサイトの推奨情報を生成する推奨情報生成手段、推奨情報生成手段によって生成された推奨情報を通信端末へ送信する送信手段、として機能させることを特徴とする。
【００１０】
このようなサーバ装置、Ｗｅｂサイトの推奨方法、及びＷｅｂサイト推奨プログラムによれば、特定の通信端末のＷｅｂサイトの閲覧傾向と、複数のＷｅｂサイトの相関関係と、利用者が送信する嗜好の反映度に関するパラメータとに基づいてＷｅｂサイトの重要度が重要度算出手段によって算出される。そして、算出された重要度に基づいていて、推奨情報が生成され、通信端末に送信される。これにより、利用者が送信するパラメータによって利用者の閲覧傾向の推奨されるＷｅｂサイトの重要度に対する反映度を制御することが可能になり、利用者の嗜好に合わせたＷｅｂサイトを推奨することができる。
【００１１】
また、特徴抽出手段は、利用者が閲覧するＷｅｂサイトの閲覧傾向をＮ次元のベクトルｐとして算出し、相関関係抽出手段は、複数のＷｅｂサイト間の相関関係をＮ×Ｎの行列Ｃとして算出し、パラメータ取得手段は、パラメータを変数ｋとして取得し、重要度算出手段は、下記式（１）；
Ｉ＝Ｃｋｐ  …（１）
によってＷｅｂサイトの重要度Ｉを算出することが好ましい。このような構成にすれば、閲覧傾向を示すベクトルｐ、Ｗｅｂサイト間の相関関係を示す行列Ｃ、及びパラメータｋに基づいて重要度Ｉを算出し、パラメータｋが小さいほど利用者の特徴ｐと相関の高いＷｅｂサイトの重要度を高くすることにより、利用者の嗜好に合わせたＷｅｂサイトを推奨することができる。
【００１２】
また、相関関係抽出手段は、特定の通信端末の利用者の属性情報、時刻情報、及び利用者の所在位置の少なくとも１つの環境情報に基づいて、複数のＷｅｂサイトの相関関係を抽出し、重要度算出手段は、特定の通信端末の利用者の環境情報に応じた複数のＷｅｂサイトの相関関係を算出し、算出した複数のＷｅｂサイトの相関関係、Ｗｅｂサイトの閲覧傾向、及びパラメータに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度を算出することが好ましい。このような構成にすれば、例えば利用者の年齢・性別等の属性情報を含む環境情報に応じてＷｅｂサイトの重要度を算出するこができ、利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを好適に推奨するこができる。
【００１３】
また、特徴抽出手段は、時刻情報、及び利用者の所在位置の少なくとも１つの環境情報に基づいて、Ｗｅｂサイトの閲覧傾向を求め、重要度算出手段は、特定の通信端末の利用者の環境情報に応じたＷｅｂサイトの閲覧傾向を算出し、算出したＷｅｂサイトの閲覧傾向、複数のＷｅｂサイトの相関関係、及びパラメータに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度を算出することが好ましい。このような構成にすれば、環境情報に応じてＷｅｂサイトの重要度を算出することができ、利用者の嗜好に応じたＷｅｂサイトを好適に推奨するこができる。
【００１４】
また、利用者がＷｅｂサイトの検索に用いた検索語と、Ｗｅｂサイトとの一致度合いを算出する一致度算出手段と、重要度算出手段によって算出されたＷｅｂサイトの重要度と、一致度算出手段によって算出された一致度合いとに基づいていて、検索結果情報を生成する検索結果情報生成手段と、検索結果情報生成手段によって生成された検索結果情報を送信する送信手段と、を更に備えることが好ましい。このような構成にすれば、Ｗｅｂサイトの重要度と検索語との一致度合いによって検索結果を生成することができるので、検索結果に対する嗜好の反映度合いを制御することにより、利用者の嗜好に合わせたＷｅｂサイトを推奨することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、利用者自らがＷｅｂサイトに対する嗜好の推奨情報への反映度合いを制御することによって、利用者毎に柔軟にＷｅｂサイトを推奨することを可能とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面と共に本発明によるＷｅｂサイトを推奨するサーバ装置の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係るサーバ装置１０を含むＷｅｂサイトを推奨するＷｅｂサイト推奨システム１の構成を示すブロック図である。本実施形態に係るＷｅｂサイト推奨システム１は、サーバ装置１０及びアクセスログ収集装置２が移動通信体網を含む通信回線ＮＷを介して移動通信端末３ａ〜３ｃとデータ通信が可能なように接続されており、移動通信端末３ａ〜３ｃの利用者の嗜好に応じて、推奨するＷｅｂサイトを提供するシステムである。また、サーバ装置１０とアクセスログ収集装置２とは、例えばＬＡＮ等の通信回線によって互いにデータ通信可能に接続されている。
【００１８】
移動通信端末３ａ〜３ｃは、携帯電話機などのデータ通信機能を有する端末である。移動通信端末３ａ〜３ｃは、移動通信端末３ａ〜３ｃのユーザに対して、様々な情報を提示する機能を備えており、その１つの機能として、サーバ装置１０から配信される情報を受信して、この情報をディスプレイ等の表示部に表示させる機能を備える。
【００１９】
アクセスログ収集装置２は、移動通信端末３ａ〜３ｃがネットワークＮＷを介してＷｅｂサイト等にアクセスした際に、例えばＵＲＬ情報等のアクセス先情報を収集し格納する装置である。図２に、アクセルログの格納形態の一例を示す。図２に示すように、アクセスログは、ユーザＩＤとＵＲＬとで構成されている。例えば、ユーザＩＤ「０００１」の利用者がＷｅｂサイトにアクセスすると、ＷｅｂサイトのＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａａｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」がＩＤと関連付けられて格納される。アクセスログは、プロキシサーバとして動作するアクセスログ収集装置２、或いはアクセルログは、ブラウザのツールバー等がアクセス先をアクセスログ収集装置２に通知することによって収集される。アクセスログ収集装置２は、移動通信端末３ａ〜３ｃのアクセス先情報を随時サーバ装置１０に送信する。
【００２０】
サーバ装置１０は、特徴抽出部（特徴抽出手段）１０１と、相関関係抽出部（相関関係抽出手段）１０２と、パラメータ取得部（パラメータ取得手段）１０３と、重要度算出部（重要度算出手段）１０４と、推奨情報生成部（推奨情報生成手段）１０５と、送信部（送信手段）１０６とを有するサーバ装置である。図３は、サーバ装置１０のハードウェア構成図である。サーバ装置１は、物理的には、図３に示すように、ＣＰＵ１１、主記憶装置であるＲＡＭ１２及びＲＯＭ１３、ハードディスク装置等の補助記憶装置１４、入力デバイスであるキーボード、マウス等の入力装置１５、ディスプレイ等の出力装置１６、通信モジュール１７等を含む装置として構成されている。図１において示した各機能は、図３に示すＣＰＵ１１、ＲＡＭ１２等のハードウェア上に所定のソフトウェアを読み込ませることにより、ＣＰＵ１１の制御のもとで通信モジュール１７、入力装置１５、出力装置１６と動作させるとともに、ＲＡＭ１２や補助記憶装置１４におけるデータの読み出し及び読み込みを行うことで実現される。なお、サーバ装置１０は、１台のサーバ装置により構成されてもよいし、複数のサーバ装置により構成されてもよい。
【００２１】
特徴抽出部１０１は、移動通信端末３ａ〜３ｄの利用者がＷｅｂサイトにアクセスした履歴であるアクセスログ収集装置２のアクセスログ（図２参照）に基づいて、利用者毎のＷｅｂサイトの閲覧傾向データを求める。例えば、特徴抽出部１０１は、ユーザＩＤ毎に、各Ｗｅｂサイトのアクセス回数をカウントし、Ｗｅｂサイト数をＮ次元のベクトルとして算出して格納する。図４に、特徴抽出部１０１におけるＷｅｂサイトの閲覧傾向データ算出の一例を示す。同図に示すように、特徴抽出部１０１は、例えばユーザＩＤ０００１の利用者が各Ｗｅｂサイト（サイトＡ〜サイトＧ）にアクセスした回数カウントし、カウントされた各サイトの回数を７次元のベクトル｛３，５，４，１，５，０，２｝として表現する。そして、特徴抽出部１０１は、予め算出した閲覧傾向データのＮ次元のベクトルｐを重要度算出部１０４に出力する。なお、ここでいうＷｅｂサイトとは、各ＵＲＬに対応するＷｅｂページであっても良いし、例えば、“ｗｗｗ．ａａｂｂ．ｃｏ．ｊｐ”等のドメインにある全ＵＲＬを1つのサイトとして集約した単位であっても良い。
【００２２】
相関関係抽出部１０２は、複数の通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスした履歴であるアクセスログ収集装置２のアクセスログに基づいて、複数の通信端末がアクセスした複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する。例えば、相関関係抽出部１０２は、利用者がアクセスしたサイトにおいて、例えばＮ回以上（Ｎは１以上の整数）アクセスしたサイトは相互に相関があるものとして、１点を加える。図４を例にとると、例えばＮを３回としたとき、ユーザＩＤ０００１の利用者の場合には、サイトＡ、サイトＢ、サイトＣ、サイトＥに３回以上アクセスしている。そのため、Ｗｅｂサイトの組み合せ（Ａ，Ｂ）、（Ａ，Ｃ）、（Ａ，Ｅ）、（Ｂ，Ｃ）、（Ｂ，Ｅ）、（Ｃ，Ｅ）に対応する相関値１点ずつ加える。同様に、ユーザＩＤ０００２の利用者の場合には、Ｗｅｂサイトの組み合せ（Ｂ，Ｃ）、（Ｂ，Ｄ）、（Ｂ，Ｅ）、（Ｂ，Ｇ）、（Ｃ，Ｄ）、（Ｃ，Ｅ）、（Ｃ，Ｇ）、（Ｄ，Ｅ）、（Ｄ，Ｇ）、（Ｅ，Ｇ）に対応する相関値１点ずつ加える。このように、相関関係抽出部１０２は、複数の利用者のアクセスログからＷｅｂサイト間の対応関係を抽出することによって、複数のＷｅｂサイト間の相関関係を行列として算出する。
【００２３】
図５（ａ）は、複数のＷｅｂサイト間の相関関係を示す行列の一例を示す図である。図５（ａ）に示すように、相関関係抽出部１０２によって相関関係にある各Ｗｅｂサイト間の相関値に点数が加えられている。また、図５（ｂ）は、各列相関値の合計値が１になるように正規化した行列を示す図である。相関関係抽出部１０２は、予め算出されたＮ×Ｎ行の行列Ｃを重要度算出部１０４に出力する。
【００２４】
パラメータ取得部１０３は、利用者の移動通信端末から、利用者の嗜好の反映度に関するパラメータｋを取得する。また、パラメータ取得部１０３は、パラメータｋと共に、Ｗｅｂサイトのレコメンデーション要求及びユーザＩＤを取得する。パラメータ取得部１０３は、取得したパラメータｋを重要度算出部１０４に出力する。
【００２５】
重要度算出部１０４は、特徴抽出部１０１が抽出したＷｅｂサイトの閲覧傾向データを示すベクトルｐ、相関関係抽出部１０２が抽出した複数のＷｅｂサイト間の相関関係を示す行列Ｃ、及びパラメータ取得部１０３が取得したパラメータｋに基づいて、Ｗｅｂサイトの重要度Ｉを算出する。重要度Ｉは、下記式（１）；
Ｉ＝Ｃｋｐ  …（１）
によって求められる。
【００２６】
推奨情報生成部１０５は、重要度算出部１０４によって算出されたＷｅｂサイトのランキング（重要度の高い順番）に関する推奨情報を生成する。
【００２７】
送信部１０６は、推奨情報生成部１０５において生成された推奨情報を、移動通信端末３ａ〜３ｃに通信回線ＮＷを介して送信する。
【００２８】
次に、図６を参照して、サーバ装置１０の動作、すなわち本実施形態に係るＷｅｂサイトの推奨方法について詳しく説明する。図６は、Ｗｅｂサイトの推奨方法を示すシーケンス図であり、この推奨方法におけるステップをＳと略記している。
【００２９】
サーバ装置１０では、予め特徴抽出部１０１が閲覧傾向データのベクトルｐを、相関関係抽出部１０２がＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを算出している（算出ステップ、図示せず）。
【００３０】
最初に、移動通信端末３ａにより、サーバ装置１０へＷｅｂサイトのレコメンデーション情報要求と共に、ユーザＩＤ及びパラメータｋが送信される（ステップＳ６０１）。サーバ装置１０において、Ｗｅｂサイトのレコメンデーション要求と共に、ユーザＩＤ及びパラメータｋをパラメータ取得部１０３が受け取ると（ステップＳ６０２）、重要度算出部１０４が、特徴抽出部１０１によって予め算出しておいたそのユーザＩＤに対応するＷｅｂサイトの閲覧傾向データのベクトルｐを取得する（ステップＳ６０３）。
【００３１】
続いて、サーバ装置１０の重要度算出部１０４が、相関関係抽出部１０２によって予め算出しておいたＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを取得した後（ステップＳ６０４）、Ｗｅｂサイトの重要度Ｉを算出する（ステップＳ６０５）。具体的には、例えば図４けるユーザＩＤ“０００５”の閲覧傾向データを示すベクトルｐと、図５（ｂ）に示す行列Ｃと、ユーザＩＤ０００５の利用者から送信されたパラメータｋ＝１とを式（１）に代入すると、下記式（２）；
【数１】
2009140173.tif 000003
…（２）
が導かれる。これにより、重要度算出部１０４は、ユーザＩＤ“０００５”に対してサイトＧ（５．２５点）、サイトＢ、Ｃ（１．８5点）、サイトＥ（１．４５点）、サイトＤ、Ｆ（０．８点）、サイトＡ（０点）の順でＷｅｂサイトの重要度を算出する。また、同様にユーザＩＤ“０００３”の場合には、下記式（３）；
【数２】
2009140173.tif 000004
…（３）
が導かれる。これにより、重要度算出部１０４は、ユーザＩＤ“０００３”に対してサイトＣ（４．１５点）、サイトＢ（３．４３点）、サイトＧ（２．７１点）、サイトＥ（２．６７点）、サイトＡ（２．１７点）、サイトＤ（１．６６点）の順でＷｅｂサイトの重要度を算出する。ここで、パラメータｋが１から４に変更された場合には、ユーザＩＤ“０００５”に対してサイトがＢ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ａ、Ｄ、Ｆの順に重要度が算出される。また、ユーザＩＤ“０００３”に対しては、Ｂ、Ｃ、Ｅ、Ｆ、Ａ、Ｄ、Ｆの順に重要度が算出される。
【００３２】
次に、サーバ装置１０の推奨情報生成部１０５がレコメンデーション情報を生成し（ステップＳ６０６）、送信部１０６が移動通信端末３ａにレコメンデーション情報を送信する（ステップＳ６０７）。レコメンデーション情報を受信した移動通信端末３ａは、表示部によって情報を表示する。
【００３３】
以上説明した第１の実施形態に係るＷｅｂサイト推奨システム１によれば、移動通信端末３ａ〜３ｃの利用者からのパラメータｋが大きくなるに従って、利用者の嗜好が強く反映されず、一般的に人気のあるＷｅｂサイトの重要度が高くなる。これにより、パラメータｋによって利用者の嗜好を強く反映させるか、弱く反映させるかを制御することができる。その結果、利用者が送信するパラメータによって利用者の閲覧傾向データの推奨されるＷｅｂサイトの重要度に対する反映度を制御することが可能になり、利用者の嗜好に合わせたＷｅｂサイトを推奨することができる。
【００３４】
（第２の実施形態）
次に、図７を用いて本発明の第２の実施形態を説明する。図７は、本発明の第２の実施形態に係るサーバ装置１０ａを含むＷｅｂサイトを推奨するＷｅｂサイト推奨システム１ａの構成を示すブロック図である。第２の実施形態は、サーバ装置１０ａがユーザ属性ＤＢ１０７を有する点で、第１の実施形態と異なっている。
【００３５】
アクセスログ収集装置２ａは、移動通信端末３ａ〜３ｃがネットワークＮＷを介してＷｅｂサイト等にアクセスした際に、例えばＵＲＬ情報等のアクセス先情報、アクセス時刻、及び所在位置を収集し格納する装置である。図８に、アクセルログの格納形態の一例を示す。図７に示すように、アクセスログは、ユーザＩＤ、アクセス時刻、所在位置、ＵＲＬで構成されている。例えば、ユーザＩＤ「０００１」の利用者がＷｅｂサイトにアクセスすると、アクセス時刻「１０：４５」、所在位置「東京」、及びＷｅｂサイトのＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａａｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」がＩＤと関連付けられて格納される。アクセスログ収集装置２ａは、移動通信端末３ａ〜３ｃのアクセス情報を随時サーバ装置１０ａに送信する。
【００３６】
サーバ装置１０ａは、特徴抽出部１０１ａと、相関関係抽出部１０２ａと、パラメータ取得部１０３ａと、重要度算出部１０４ａと、推奨情報生成部１０５ａと、送信部１０６ａと、ユーザ属性ＤＢ１０７とを有するサーバ装置である。
【００３７】
特徴抽出部１０１ａは、移動通信端末３ａ〜３ｃの利用者がＷｅｂサイトにアクセスしたアクセスログ収集装置２のアクセスログに基づいて、利用者のＷｅｂサイトの閲覧傾向データを求める。特徴抽出部１０１ａは、時刻情報及び利用者の所在位置におけるアクセスログを用いてＷｅｂサイトの閲覧傾向データを算出する。例えば、１８時〜２４時の時間帯において、東京からのアクセスにおける利用者の閲覧傾向データを求めるために、その利用者が１８時〜２４時に東京においてＷｅｂサイトにアクセスした履歴を示すアクセスログをアクセスログ収集装置２から抽出する。そして、特徴抽出部１０１と同様に、時間帯及び所在位置毎のＷｅｂサイトの閲覧傾向のデータのベクトルｐを算出する。特徴抽出部１０１ａは、予め算出した閲覧傾向データのＮ次元のベクトルｐを重要度算出部１０４ａに出力する。
【００３８】
相関関係抽出部１０２ａは、複数の移動通信端末が複数のＷｅｂサイトにアクセスしたアクセスログ収集装置２ａのアクセスログに基づいて、複数の移動通信端末がアクセスした複数のＷｅｂサイト間の相関関係を抽出する。相関関係抽出部１０２ａは、移動通信端末３ａ〜３ｃの利用者の属性情報、レコメンデーション要求の受信時刻、及び利用者の所在位置に対応するアクセスログを用いて相関関係を算出する。例えば、３０代の男性のレコメンデーション要求に対するサイト間の相関関係を算出する場合には、ユーザ属性ＤＢ１０７から３０代男性のユーザＩＤを複数抽出し、そのユーザＩＤに対応するアクセルログのみをアクセスログ収集装置２ａから抽出する。そして、抽出されたアクセスログに基づいて、Ｗｅｂサイト間の相関関係を示す行列Ｃを相関関係抽出部１０２と同様に算出する。相関関係抽出部１０２ａは、予め算出されたＮ×Ｎ行の行列Ｃを重要度算出部１０４ａに出力する。
【００３９】
パラメータ取得部１０３ａは、利用者の移動通信端末３ａから、利用者の嗜好の反映度に関するパラメータｋ、及びユーザＩＤを含むレコメンデーション要求を取得する。また、パラメータ取得部１０３ａは、Ｗｅｂサイトのレコメンデーション要求を取得すると同時に、ユーザＩＤ、時刻情報、及び移動通信端末３ａの所在位置を取得する。パラメータ取得部１０３ａは、取得したパラメータｋ、ユーザＩＤ、時刻情報、及び所在位置を重要度算出部１０４ａに出力する。
【００４０】
重要度算出部１０５ａは、特徴抽出部１０１ａが抽出したＷｅｂサイトの閲覧傾向データを示すベクトルｐ、相関関係抽出部１０２ａが抽出した複数のＷｅｂサイト間の相関関係を示す行列Ｃ、及びパラメータ取得部１０３ａが取得したパラメータｋに基づいて、重要度算出部１０５と同様に重要度Ｉを求める。
【００４１】
ユーザ属性ＤＢ１０７は、年齢や性別といった属性情報をユーザＩＤと関連付けて格納している。ユーザ属性ＤＢ１０７は、特徴抽出部１０１ａ及び相関関係抽出部１０２ａからの情報提供指示に応じて、格納されている属性情報を出力する。
【００４２】
図９を参照して、サーバ装置１０ａの動作、すなわち本実施形態に係るＷｅｂサイトの推奨方法について詳しく説明する。図９は、Ｗｅｂサイトの推奨方法を示すシーケンス図であり、この推奨方法におけるステップをＳと略記している。
【００４３】
サーバ装置１０ａでは、予め特徴抽出部１０１ａが閲覧傾向データのベクトルｐを算出している（算出ステップ、図示せず）。
【００４４】
最初に、移動通信端末３ａにより、サーバ装置１０ａへＷｅｂサイトのレコメンデーション情報要求と共に、ユーザＩＤ及びパラメータｋが送信される（ステップＳ９０１）。Ｗｅｂサイトのレコメンデーション要求に、ユーザＩＤ及びパラメータｋをパラメータ取得部１０３ａが取得すると、重要度算出部１０４ａが、レコメンデーション要求の受信時刻、ユーザの属性情報、及び移動通信端末３ａの所在位置を取得する（ステップＳ９０２）。そして、特徴抽出部１０１ａによって予め算出しておいたＷｅｂサイトの閲覧傾向データのベクトルｐを取得する（ステップＳ９０３）。
【００４５】
続いて、サーバ装置１０ａの相関関係抽出部１０２ａが、属性情報、時刻情報、所在位置に基づいてＷｅｂサイト間の相関関係を抽出し、相関行列Ｃを算出する（ステップＳ９０４）。サーバ装置１０ａの重要度算出部１０４ａは、パラメータｋ、閲覧傾向データのベクトルｐ、及び相関行列Ｃに基づいて、重要度Ｉを算出する（ステップＳ９０５）。
【００４６】
次に、サーバ装置１０ａの推奨情報生成部１０５ａがレコメンデーション情報を生成し（ステップＳ９０６）、送信部１０６ａが移動通信端末３ａにレコメンデーション情報を送信する（ステップＳ９０７）。レコメンデーション情報を受信した移動通信端末３ａは、表示部によって情報を表示する。
【００４７】
以上説明した第２の実施形態に係るＷｅｂサイト推奨システム１ａによれば、利用者の属性情報、時刻情報、及び所在位置といった環境情報に応じて相関行列Ｃを算出することで、それぞれの環境に即したレコメンデーション情報を提供することができる。
【００４８】
（第３の実施形態）
図１０は、本発明の第３の実施形態に係るサーバ装置１０ｂを含むＷｅｂサイトを検索するＷｅｂサイト検索システム１ｂの構成を示すブロック図である。
【００４９】
サーバ装置１０ｂは、検索語一致度算出部１０８と、検索結果情報生成部１０９とを有する点で第１の実施形態と異なっている。
【００５０】
検索語一致度算出部１０８は、利用者によって移動通信端末３ａ〜３ｃに入力されたＷｅｂサイトを検索するための検索語と、Ｗｅｂサイトの一致度のスコアを算出する。検索語一致度算出部１０８は、例えばＷｅｂサイト内の検索語の出現回数や、対象のＷｅｂサイトにリンクしているページのＨＴＭＬ文書の中で、リンクが設定された文字列（アンカーテキスト）等を利用して、検索語との一致度スコアを算出する。
【００５１】
検索結果情報生成部１０９は、検索語一致度算出部１０８において算出された一致度スコアと重要度算出部１０４において算出された重要度Ｉとを乗算することで検索スコアを算出し、算出された検索スコアが高い順からＷｅｂサイトを出力し、検索結果情報を生成する。
【００５２】
送信部１０６ｂは、検索結果情報生成部１０９において生成された検索結果情報を、移動通信端末３ａ〜３ｃに送信する。
【００５３】
次に、図１１を参照して、サーバ装置１０ｂの動作、すなわち本実施形態に係るＷｅｂサイトの検索方法について詳しく説明する。図１１は、Ｗｅｂサイトの検索方法を示すシーケンス図であり、ステップをＳと略記している。
【００５４】
サーバ装置１０ｂでは、予め特徴抽出部１０１ｂが閲覧傾向データのベクトルｐを、相関関係抽出部１０２ｂがＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを算出している（算出ステップ）。
【００５５】
最初に、移動通信端末３ａにより、サーバ装置１０ｂへＷｅｂサイトの検索要求と共に、検索語、ユーザＩＤ、パラメータｋが送信される（ステップＳ１１０１）。サーバ装置１０ｂは、Ｗｅｂサイトの検索要求と共に、検索語、ユーザＩＤ、及びパラメータｋをパラメータ取得部１０３ｂが取得すると、重要度算出部１０４ｂが、特徴抽出部１０１ｂによって予め算出しておいたＷｅｂサイトの閲覧傾向データのベクトルｐを取得する（ステップＳ１１２）。
【００５６】
続いて、サーバ装置１０ｂの重要度算出部１０４ｂが、相関関係抽出部１０２ｂによって予め算出しておいたＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを取得すると（ステップＳ１１０３）、Ｗｅｂサイトの重要度Ｉを算出する（ステップＳ１１０４）。
【００５７】
次に、サーバ装置１０ｂの検索語一致度算出部１０８が、利用者が送信した検索語がＷｅｂサイトページ内に記載されている文字の中に何回出現しているかを示す一致度スコアを算出する（ステップＳ１１０５）。
【００５８】
次に、サーバ装置１０ｂの検索結果情報生成部１０９が、一致度スコアと重要度Ｉとを乗算することによって検索スコアを算出し、検索スコアの高いＷｅｂサイトから出力することで検索結果情報を生成する（ステップＳ１１０６）。そして、送信部１０６ｂが移動通信端末３ａに検索結果情報を送信する（ステップＳ１１０７）。検索結果情報を受信した移動通信端末３ａは、表示部によって情報を表示する。
【００５９】
以上説明した第３の実施形態に係るＷｅｂサイト検索システム１ｂによれば、利用者のパラメータｋによって、利用者の嗜好をＷｅｂサイトの重要度に反映させることができる。これにより、利用者のＷｅｂサイトに対する重要度を制御することができ、検索結果に影響を与えることができる。その結果、パラメータｋを小さくすれば利用者の嗜好を強く反映した検索結果を得ることができ、パラメータｋを大きくすれば一般的な検索結果を得ることができる。
【００６０】
以下、コンピュータをサーバ装置１０として動作させるＷｅｂサイト推奨プログラムについて説明する。
【００６１】
本発明によるＷｅｂサイト推奨プログラムは、記録媒体に格納されて提供される。記録媒体としては、フロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、あるいはＲＯＭ等の記録媒体、あるいは半導体メモリ等が例示される。
【００６２】
図１２は、記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図であり、図１３は、記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。コンピュータとして、ＣＰＵを具備しソフトウェアによる処理や制御を行なうＤＶＤプレーヤ、セットトップボックス、携帯電話などを含む。
【００６３】
図１２に示すように、コンピュータ５３０は、フロッピーディスクドライブ装置、ＣＤ−ＲＯＭドライブ装置、ＤＶＤドライブ装置等の読取装置５１２と、オペレーティングシステムを常駐させた作業用メモリ（ＲＡＭ）５１４と、記録媒体５１０に記憶されたプログラムを記憶するメモリ５１６と、ディスプレイといった表示装置５１８と、入力装置であるマウス５２０及びキーボード５２２と、データ等の送受を行うための通信装置５２４と、プログラムの実行を制御するＣＰＵ５２６とを備えている。コンピュータ５３０は、記録媒体５１０が読取装置１２に挿入されると、読取装置５１２から記録媒体５１０に格納されたＷｅｂサイト推奨プログラムにアクセス可能になり、当該Ｗｅｂサイト推奨プログラムによって、本発明によるサーバ装置として動作することが可能になる。
【００６４】
図１３に示すように、Ｗｅｂサイト推奨プログラムは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号５４０としてネットワークを介して提供されるものであってもよい。この場合、コンピュータ５３０は、通信装置５２４によって受信したＷｅｂサイト推奨プログラをメモリ５１６に格納し、Ｗｅｂサイト推奨プログラムを実行することができる。
【００６５】
以上、本発明をその実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。上記実施形態では、利用者の特徴を抽出する方法として、Ｗｅｂサイトにアクセスした回数がＮ回以上のＷｅｂサイトに対して、その回数に１点を加えているが、例えばＮ回以上アクセスしたＷｅｂサイトを１点とし、それ以外のサイトを０点としてもよい。
【００６６】
また、上記実施形態では、Ｗｅｂサイトの相関関係を、同一の利用者がＷｅｂサイトにＮ回以上アクセスしたサイトに相関関係があるものとしているが、例えばサイトＡ、Ｂ、Ｃ、Ａ、Ｂ、Ｅと遷移しながらＷｅｂサイトを閲覧した場合には、ＣとＥの間以外には遷移関係があるものとして、Ｗｅｂサイト間に相関関係があるとしてもよい。また、遷移方向も考慮し、サイトＡからサイトＢへの遷移の場合には、相関行列の（Ａ，Ｂ）には１点を加えるが、（Ｂ，Ａ）には点を加えないようにしてもよい。
【００６７】
また、上記実施形態では、利用者の属性情報や所在位置は、ユーザ属性ＤＢ１０７に格納されているものとしたが、レコメンデーション要求と共に、その都度度移動通信端末から送信されるものであってもよい。
【００６８】
また、上記実施形態では、相関関係抽出部１０２ａが移動通信端末３ａ〜３ｃの利用者の属性情報、レコメンデーション要求の受信時刻、及び利用者の所在位置に対応するアクセスログを用いて求めた相関関係によって重要度Ｉを算出しているが、特徴抽出部１０１ａがレコメンデーション要求の受信時刻、及び利用者の所在位置に対応するアクセスログを用いて求めた閲覧傾向データによって重要度Ｉを算出しても良い。以下に、図１２を参照して、サーバ装置１０ａの動作、すなわち第２の実施形態のＷｅｂサイトの推奨方法の変形例について詳しく説明する。図１２は、Ｗｅｂサイトの推奨方法の例を示すシーケンス図であり、この推奨方法におけるステップをＳと略記している。
【００６９】
サーバ装置１０ａでは、予め相関関係抽出部１０２ａがＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを算出している（算出ステップ、図示せず）。
【００７０】
最初に、移動通信端末３ａにより、サーバ装置１０ａへＷｅｂサイトのレコメンデーション情報要求と共に、ユーザＩＤ及びパラメータｋが送信される（ステップＳ１２０１）。Ｗｅｂサイトのレコメンデーション要求、ユーザＩＤ及びパラメータｋをパラメータ取得部１０３ａが取得すると、重要度算出部１０４ａが、レコメンデーション要求の受信時刻及び移動通信端末３ａの所在位置を取得する（ステップＳ１２０２）。
【００７１】
続いて、サーバ装置１０ａの特徴抽出部１０１ａが、時刻情報及び所在位置に基づいてＷｅｂサイトの閲覧傾向データを求め、ベクトルｐを算出する（ステップＳ１２０３）。そして、重要度算出部１０４ａは、予め算出しておいたＷｅｂサイト間の相関行列Ｃを取得し（ステップＳ１２０４）、その相関行列Ｃ、パラメータｋ、閲覧傾向データのベクトルｐに基づいて、重要度Ｉを算出する（ステップＳ１２０５）。
【００７２】
次に、サーバ装置１０ａの推奨情報生成部１０５ａがレコメンデーション情報を生成し（ステップＳ１２０６）、送信部１０６ａが移動通信端末３ａにレコメンデーション情報を送信する（ステップＳ１２０７）。レコメンデーション情報を受信した移動通信端末３ａは、表示部によって情報を表示する。
【００７３】
以上説明した第２の実施形態の変形例に係るＷｅｂサイト推奨システム１ａによれば、利用者の時刻情報及び所在位置といった環境情報に応じて利用者のＷｅｂサイトの閲覧傾向データを求めることにより、それぞれの環境に即したレコメンデーション情報を提供することができる。
【００７４】
また、上記実施形態では、移動通信端末３ａ〜３ｃを携帯電話機としたが、通信回線ＮＷを介してＷｅｂサイトに接続されるものであればよい。例えば、パーソナルコンピュータ、携帯型情報端末（ＰＤＡ）、簡易携帯電話（ＰＨＳ）等でよい。
【００７５】
また、上記実施形態では、全てのＷｅｂサイトを対象にレコメンデーション情報を生成しているが、一定のスコア以上のＷｅｂサイト若しくはスコアが上位のＷｅｂサイトによってレコメンデーション情報が生成されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】第１の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト推奨システムの全体構成を示す図である。
【図２】図１に示すサーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】図１に示すアクセスログ収集装置に格納されているアクセスログのデータ構成を示す図である。
【図４】特徴抽出部におけるＷｅｂサイトの閲覧傾向データの一例を示す図である。
【図５】（ａ）相関関係抽出部におけるＷｅｂサイト間の相関関係の一例を示す図である。（ｂ）（ａ）に示した図を正規化した相関関係を示す一例である。
【図６】第１の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト推奨システムの処理を示すシーケンス図である。
【図７】第２の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト推奨システムの全体構成を示す図である。
【図８】図７に示すアクセスログ収集装置に格納されているアクセスログのデータ構成を示す図である。
【図９】第２の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト推奨システムの処理を示すシーケンス図である。
【図１０】第３の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト検索システムの全体構成を示す図である。
【図１１】第３の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト検索システムの処理を示すシーケンス図である。
【図１２】記録媒体に記録されたプログラムを実行するためのコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【図１３】記録媒体に記憶されたプログラムを実行するためのコンピュータの斜視図である。
【図１４】第２の実施形態に係るサーバ装置を含むＷｅｂサイト推奨システムの変形例における処理を示すシーケンス図である。
【符号の説明】
【００７７】
３ａ〜３ｃ…移動通信端末（通信端末）、１０…サーバ装置、１０１…特徴抽出部（特徴抽出手段）、１０２…相関関係抽出部（相関関係抽出手段）、１０３…パラメータ取得部（パラメータ取得手段）、１０４…重要度算出部（重要度算出手段）、１０５…推奨情報生成部（推奨情報生成手段）、１０６…送信部（送信手段）、１０８…一致度算出手部（一致度算出手段）、１０９…検索結果情報生成部（検索結果情報生成手段）、ＮＷ…通信回線（通信網）。
【図１】
2009140173.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2009140173.tif 000009
【図６】
2009140173.tif 000010
【図７】
2009140173.tif 000011
【図８】
2009140173.tif 000012
【図９】
2009140173.tif 000013
【図１０】
2009140173.tif 000014
【図１１】
2009140173.tif 000015
【図１２】
2009140173.tif 000016
【図１３】
2009140173.tif 000017
【図１４】
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